内蒙古赤峰地区沙尘暴的天气学特征

分析了1960—2003年内蒙古赤峰地区69次沙尘暴天气过程的环流形势，重点讨论了高低层系统的相互配置；根据沙尘暴的观测资料，以造成内蒙古赤峰地区沙尘暴的主要地面环流系统为依据，通过综合分析归纳，将形成沙尘暴的环流系统划分为蒙古气旋、高压前偏北大风、冷锋过境、东低西高和南高北低型等5种环流形势，供本地沙尘暴天气过程的预报参考。     

空气质量预报在世界互联网大会中的应用

为支持世界互联网大会期间大气污染管控工作，利用人工结合数值模式预报的方式在第二届到第五届世界互联网大会期间开展空气质量预报工作。多模式系统中WRF-CMAQ对乌镇及浙北区域大气污染变化的趋势模拟最好，2016—2018年对AQI日均值模拟的平均分数偏差（MFB）和平均分数误差（MFE）分别为-1.3%~1.6%和24.3%~28.3%。会前48 h、72 h和96 h空气质量等级预报准确率分别为37.5%~83.3%、33.3%~90.0%和0~89.9%。会议期间乌镇的AQI日均值48 h预报准确率为33.3%~100%，等级预报准确率为66.7%~100%。与日常空气质量预报不同，会议期间预报还应重点关注大气污染过程，如有污染可能性，需要给出污染过程的起始时间、持续范围和浓度峰值等情况及其关键时间节点，有针对性地提出大气污染管控的措施建议，为会议期间空气质量保障提供技术支撑。     

多元线性回归方法对北京地区PM2.5预报的改进应用

利用多元线性回归方法（REG）将多模式空气质量预报系统中3个模式（CMAQ、CAMx和NAQPMS）对北京市2016年PM_2.5的预报结果和观测数据进行集合,并对集合结果进行评估。结果表明：①不同模式的预报结果不尽相同,均能够反映2016年北京地区PM_2.5随时间的变化趋势,CMAQ、CAMx和NAQPMS相关系数为0.6~0.9,标准化平均偏差为-0.6~0.6。3个模式对重污染峰值预报都存在偏差,NAQPMS预报偏差低于其他模式;②基于多元线性回归集成预报模型能显著提高日均PM_2.5预报的准确率,能较好地改进不同季节模式整体高估或者低估的系统性偏差现象,春季国控平均偏差由-23 μg/m³改善至-2.3 μg/m³,冬季平均偏差降低近20 μg/m³;③利用多元线性回归方法对2016年红色预警期间小时PM_2.5订正结果显示,相关系数提高了0.13,均方根误差降低了20~30 μg/m³,并且对峰值浓度有较好的调整,预报峰值更为接近实况峰值,特别是对北部地区的改进效果较为明显,反映了实际观测数据对空气质量数值模式预报修正的研究意义和可行性。     

广州市污染季节空气质量预报效果评估及误差分析

基于广州市2016年第四季度空气质量实测及预报数据,对广州市污染季节空气质量预报效果进行了评估,结果表明,2016年第四季度广州市空气质量级别预报准确率83.7%、AQI范围预报准确率67.4%、首要污染物预报准确率67.2%、综合考核评分87.4分、相关系数0.78,预报效果总体良好,预报准确率在优良级别时相对较高,而在轻度污染以上级别时相对较低。预报误差分析表明,气象预报精细化程度不足、模式预报不确定性等客观因素,预报员缺乏对污染过程物理化学机制的深入理解等主观因素共同导致了预报的误差。     

中国金属矿产的消费强度与回收潜力分析

从中国金属资源安全的角度来看,优化战略性金属矿产的供应结构,降低一次矿产的对外依存度,通过合理的政策导向有效地增加中国城市矿产开发效率,挖掘废旧金属的回收和利用潜力,是实现矿产资源安全保障的重要前提。本文以铁、铜、铝等三种金属矿产为例,采用美国、英国、法国、德国、日本等五个工业化国家及中国1949—2015年的面板数据,通过构建消费强度、回收密度和寿命分布函数分析了工业化五国金属消费和报废金属回收的历史规律,预测了2016—2030年中国三种金属消费和报废回收的变化趋势。结果显示:(1)五个工业化国家铁、铜、铝金属的消费强度经历了快速上升、平台缓降和较快下降的过程,而回收密度则经历了缓慢上升、较快增长和快速增长的三个阶段,在消费强度与回收密度的第三阶段呈现"脱钩"特征;(2)中国铁、铜、铝三种金属的消费强度大幅增加主要是集中在2000年以后,2015年我国铁、铜、铝的消费强度分别为540 kg/人、8 kg/人和23 kg/人,回收密度分别只有100kg/人、0.5 kg/人和3 kg/人,除铁、铝的消费强度进入平台下降期外,铜消费强度和三种金属回收密度仍处于增长的第一阶段;(3)预计2030年,中国铁、铜、铝的消费强度将分别为450 kg/人、9 kg/人和20 kg/人,仍处在平台缓慢下降阶段,回收密度将分别增加到220kg/人、3 kg/人和5 kg/人,回收密度与消费强度比例分别达到49%、33%和25%。通过对比可知,中国未来社会报废金属回收潜力巨大,如果能加以有效政策引导,加快回收利用,可大大缓解中国战略性金属的安全保障压力。     

基于机器学习的短临预报方法及其在空气质量保障中的应用

基于多个数值模式(NAQPMS、CMAQ)预报结果和站点观测资料,采用岭回归机器学习方法构建了一种多污染物短临预报方法,并应用于2017年厦门金砖国家峰会和2019年武汉军运会空气质量保障工作,评估总结了短临预报方法的可行性和预报效果.结果表明:短临预报表现出很好的预报能力,可以有效改进数值模式的预报趋势和量值.从日均...     

Exploring Persistence in Streamflow Forecasting

In this study, the authors explore three persistence approaches in streamflow forecasting motivated by the need for forecasting model skill evaluation. The authors use streamflow observations with 15 min resolution from the year 2008 to 2017 at 140 United States Geological Survey streamflow gauges monitoring the streams and rivers over the State of Iowa. The spatial scale of the basins ranges from about 7 to 37,000 km². The study explores three approaches: simple persistence, gradient persistence, and anomaly persistence. The study shows that persistence forecasts skill has strong dependence on basin scales and weaker but non‐negligible dependence on geometric properties of the river network for a given basin. Among the three approaches explored, anomaly persistence shows highest skill especially for small basins, under about 500 km². The anomaly persistence can serve as a benchmark for model evaluations considering the effect of basin scales and geometric properties of river network of the basin. This study further reiterates that persistence forecasts are hard‐to‐beat methods for larger basin scales at short to medium forecast range.     

基于GM（1，N）灰模型预测企业主动性安全投入

本文基于GM（1,N）灰模型对企业主动性安全投入总量进行预测,研究把企业安全整体情况或整体表现作为一个“灰系统”对待时,依据该系统的特征量,来对企业主动性安全投入进行预测,为我国企业进行安全投入时提供决策依据。     

东北玉米热量指数预测方法研究(Ⅱ)——逐步回归预测方法

利用1960-2005年74类大气环流资料,从玉米播种期的5月开始到8月,逐月滚动建立了东北3省典型站玉米热量指数的逐步回归模型.各月模型都能较好地预测该区玉米生长季内的热量状况.检验结果表明,通过运用滚动预报的方法,可以有效地提高预测玉米生长季内热量指数的准确率.     

An integrated model for technology forecasting to reduce pollutant emission in China's pulp industry

The Chinese government has been implementing a strict pollutants gross control policy during the 11th Five Year Plan period. Primary pollutants reduction (COD & SO₂) is one of the major concerns of industrial environmental management. This paper constructs a technology selection model for industrial pollutants reduction by incorporating mass flow analysis of the production system, bottom-up modeling methodology, and linear programming for optimizing annualized discounted cost. A case study of COD emission control is carried out on the Chinese pulp industry, the nation's leading source of industrial COD discharge. The model is used to generate and analyze the technology prospects and COD emission situations under various scenarios for 2010, 2020 and 2030.