大气环境分类的SVM联合决策方法

目的 实现城市大气环境的精准快速归类预测。方法 基于支持向量机（SVM）构建多分类问题的联合决策算法,将大量城市环境因素数据的主成分聚类结果作为输入,通过机器学习训练,组建大气环境的SVM联合决策模型。结果 该模型根据大气环境因素将数据集91个城市划分为9类,其中河内与海防环境相似度最高,巴东与格尔木差异最大。9个SVM二分类器组建的联合决策模型通过逐点预测在主成分数据空间形成了分区预测云图。结论 SVM联合决策模型可实现城市环境的快速分类辨识,分类预测结果精度高于95%。     

Benefits of Collaborative Learning for Environmental Management: Applying the Integrated Systems for Knowledge Management Approach to Support Animal Pest Control

Resource management issues continually change over time in response to coevolving social, economic, and ecological systems. Under these conditions adaptive management, or “learning by doing,” offers an opportunity for more proactive and collaborative approaches to resolving environmental problems. In turn, this will require the implementation of learning-based extension approaches alongside more traditional linear technology transfer approaches within the area of environmental extension. In this paper the Integrated Systems for Knowledge Management (ISKM) approach is presented to illustrate how such learning-based approaches can be used to help communities develop, apply, and refine technical information within a larger context of shared understanding. To outline how this works in practice, we use a case study involving pest management. Particular attention is paid to the issues that emerge as a result of multiple stakeholder involvement within environmental problem situations. Finally, the potential role of the Internet in supporting and disseminating the experience gained through ongoing adaptive management processes is examined.     

一种海洋气候环境-摩擦载荷耦合试验设备的研制

目的研制一台海洋气候环境-摩擦载荷耦合试验设备。方法针对相对运动部件在海洋环境下的服役条件,为评价其材料腐蚀磨损性能,分析摩擦载荷与气候环境可能对运动部件造成的交互作用,从机械结构上进行创新,研制一台海洋气候环境-摩擦载荷耦合试验设备。结果该设备可在一定范围内实行载荷、速度控制,利用传感器和数据采集系统完成对摩擦力、摩擦系数、温湿度的采集。设备包含6套下试样夹具,可实现6个样品轮转试验。结论该设备适用于研究服役于海洋气候环境下的材料的腐蚀磨损性能。     

基于机器学习和非参数估计的PM2.5风险评估

为开展区域风险评估,融合手机信令、气象和地理信息等多源数据,引入随机森林机器学习、非参数估计分位数图示法和非监督学习K-mean等方法,构建了区域PM_2.5风险评估及特征识别评价框架,在南京市区以0.3km分辨率网格为基础单元开展了案例研究.结果表明,该技术既可有效模拟PM_2.5浓度时空分布,十折交叉验证R²达到0.76,证明了准确度较高,并基于此识别出4种主要污染特征;也可有效捕捉短期人口流动导致的风险,在污染浓度不变的情况下短期人口流动会导致风险增加0.30~0.97倍.综合PM_2.5浓度和人口分布,识别出4种主要暴露风险模式,其中,研究区域6.5%的面积为高风险地区,23.0%的面积为低风险地区.“十四五”期间应加快现代科学技术在环境保护领域的应用,实施网格化和差异化的风险控制政策,维护人群健康.     

支持向量机回归在臭氧预报中的应用

采用南京工业区2016年5月20日~8月15日这一高臭氧（O₃）期的O₃、O₃前体物和常规气象资料数据,利用支持向量机回归（SVMr）方法分别预报O₃的小时值、日最大值和最大8 h滑动平均值.结果表明,O₃小时值预报的相关系数（R²）为0.84,平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分误差（MAPE）分别为3.44×10^-9和24.48,O₃前期浓度、紫外B波段辐射（UVB）和NO₂浓度是关键因子.O₃日最大值预报的主要因子是NO_x在07：00的浓度和UVB.预报O₃ 8 h时UVB和气温起重要作用.加入前体物项能够使O₃的预报精度提升10%~28%.与多元线性回归方法相比,SVMr对O₃浓度的预报有明显优势.     

草甘膦铵盐暴露对乌龟胚胎发育、孵出幼体运动及学习表现的影响

草甘膦暴露可能对某些水生动物具有致死及亚致死毒性,但未见有涉及龟鳖类动物的行为毒理学的研究报道。用不同浓度草甘膦铵盐处理孵化中的乌龟卵来检测草甘膦暴露对其胚胎发育、孵出幼体大小、翻身能力以及空间学习能力的影响。结果表明,2～2 000 mg·L~(-1)浓度范围内的草甘膦铵盐暴露并不会影响乌龟卵孵化成功率、胚胎发育速率以及孵出个体的体质量和翻身时间,但对孵出幼体的空间学习能力产生一定影响。较高浓度的草甘膦铵盐暴露会导致孵出幼体的觅食时间延长、觅食过程中的运动距离增大。因此,胚胎期草甘膦铵盐暴露可能对乌龟孵出幼体的后续生长和存活有一定的负面效应。     

土体液化判别方法在振动注浆机具研制中的应用

直接针对振动注浆机具振源设计的需要,根据实际地震液化资料和室内土动力液化试验资料,基于土体液化影响因素多元拟合相关性分析结果,通过概率处理的办法求解土体动力液化的概率模型判别式。回判检验证实,所求的概率模型判别式具有较高的回判成功率(78.8%),能够满足岩土地震工程对精度的一般要求。进一步分析表明,通过该概率模型判别式,可以建立振动注浆机具的振源特性与土的特性和埋深、振动持时之间关系,从而为振动注浆机具的研制提供必要的振源设计参数。     

基于机器学习算法的精细化流场模拟研究

基于决策树和随机森林两种机器学习算法,以长沙市国控站气象观测数据和WRF模式模拟得到的风场数据构建数据集,对WRF预报长沙市城区风场数据进行优化.同时,利用树模型特征选择法,筛选对近地面风场数据有重要影响的气象要素,将其作为两种机器学习算法的输入,并利用网格搜索法进行调参建模.最后,将训练结果与地面观测数据进行对比评估...     

冶炼厂粗铅生产线废气治理技术研究

文章从治理工艺、主要设备、设计指标、工程运行监测结果及经济指标等方面,介绍了某冶炼厂采用除尘、SO2烟气制酸及脱硫工艺治理烧结机-鼓风炉粗铅生产线产生的废气,从实际监测结果可知该工程运行稳定,废气中的各项污染物排放浓度均符合排放标准的要求,处理效果分别达到《工业炉窑大气污染物排放标准》(GB9078-1996)二级标准和《大气污染物综合排放标准》(GB16297-1996)周界外废气无组织排放限值的要求.     

基于深度学习的华东地区PM2.5浓度遥感反演

PM_2.5作为大气污染的主要来源,对人类身体健康有着极大的影响.本文提出基于深度学习模型的多要素联合PM_2.5反演方法,以PM_2.5浓度作为真值数据,引入Himawari气溶胶光学厚度(AOD)日数据产品与温度、相对湿度和气压等10个要素作为反演要素.为验证方法的有效性,采用华东地区2016～2018年的数据分季节开展实验,并与传统反演方法进行对比.结果表明,PM_2.5浓度与AOD、降水、风速、高植被覆盖指数呈正相关关系,与矮植被覆盖指数呈负相关关系,与温度、湿度、气压以及DEM的相关性随季节的变化而改变;基于深层神经网络(DNN)反演的PM_2.5精度高于传统的线性和非线性模型,各个季节R²均在0.5以上并且误差较小,其中秋季的反演效果最好R²为0.86,夏季为0.75,冬季为0.613,春季为0.566;模型的可视化结果显示,DNN模型的反演结果更接近地面监测站点插值的PM_2.5浓度分布,分辨率更高且更精确.