用Corioli力讨论台湾南投7．6级大震的余震强度

台湾南投大震是震源地方一个逆掩断层错动引起的,上盘向西错动,这种断层错动的形式其Corioli力效应是使两断层盘相互挤压,因之主震发生时能量释放不彻底,余震强度较大,本文试图用Ｃorioli力效应具体讨论台湾南投大震的余震强度。     

六安流动地磁测量异常的映震能力探讨

将安徽省六安地区流动地磁测线 12个流动地磁测点的∑ |δfi|异常与安徽中西部地震活动性作对比分析 ,初步结果为 :12个流动地磁测点的∑ |δfi|值较大 (∑ |δfi|≥Fu) ,一年内安徽中西部地区的地震活动性增强 ;反之 ,则安徽中西部地区的地震活动性较弱。此方法在地震的中短期预报中有一定的实用意义。     

利辛M4.1地震前的流磁异常及其变化

安徽省利辛县张村镇 1 999 1 2 3 0发生M4 1地震 ,震前数日省流磁测量组在皖北进行了 1 999年第 4期流动地磁测量。运用Sδf方法分析此期流磁资料 ,可见明显异常。震后 ,异常恢复。分析认为 :Sδf方法在运用流磁资料作短期地震预报方面具有一定实用性。     

基于3种时间序列模型的九龙江河流库区藻华预测

湖库富营养化和有害藻华是全球性生态环境问题,藻华预测与早期预警是保障湖库水源地供水安全的关键技术.如何基于高频水生态在线监测数据进行藻华的实时动态预测成为水生态管理领域的重大需求.本研究以福建省九龙江江东库区(水源地)为例,利用3年连续观测的逐时平均总叶绿素a浓度数据,对比研究了SARIMA、Prophet和LSTM(长短期记忆神经网络)3种时间序列模型在藻华(日平均叶绿素a大于15μg·L^-1)预测方面的效果.结果表明：(1)时间序列模型要求参数少,灵活性强,能清晰反映水质特征和未来变化趋势,可弥补传统藻类监测预警方法的局限性;(2)基于深度学习框架的LSTM模型,具有独特的迭代优化算法,对藻类非线性变化特征的识别和预测能力较强,其总叶绿素a逐日预测和7日预测效果均显著优于SARIMA模型和Prophet模型;(3)输入数据长度会在一定程度上影响模型预测效果,最优的输入数据时间长度为7 d;输入数据频率对预测效果也有影响,在预测非藻华日时,小时数据的预测效果优于日频率数据;在预测藻华日时,两种频率数据无显著差异,但日频率数据能更准确识别藻华日特征.总结起来,基于...     

市级国土空间规划核心指标纵向传导研究——以湖南省常德市为例

核心指标纵向层级传导作为市级国土空间规划的关键内容,对市域国土空间格局优化及规划统筹具有重要意义。针对当前指标传导研究不充分、不精细等问题,遵循“核心传导指标选择→指标传导技术逻辑构建→情景模拟预测”的研究思路,以常德市为例研究其2035年国土空间规划“市→县（区）”的核心指标传导。结果表明：（1）基于“指标全域总量预测—指标空间布局模拟—指标分区分类传导”的传导技术逻辑,通过SD与GeoSOS-FLUS模型的耦合集成利用,可有效实现市级国土空间规划核心指标“自上而下”与“自下而上”相结合的科学传导。（2）构建“人—地—业”协调的常德市国土空间利用SD模型,预测获得2035年市域核心指标总量,相应国土利用综合效益达12994.25亿元,相比2018年提升207.75%。（3）从指标传导结果来看,2035年常德市各县（市、区）社会经济类指标除常住人口规模指标外均保持增长趋势,边界类指标实现“只增不减”,用地类指标变化各异,但总体契合常德市主体功能区建设方向,核心指标传导结果符合实际。     

2015—2019年保定市O3变化及其周边源区分析

利用保定市2015—2019年近地面O₃和气象观测数据,统计分析了该地区O₃变化特征及其与地面气温、相对湿度、风速和风向的关系,并确定了O₃的周边源区.结果表明,2015—2019年保定市O₃污染呈加重趋势,O₃污染超标天数从2015年的63 d增加至2019年的95 d.由于秋冬季昼夜温差较大,导致其O₃日变化相对扰动高于春夏季节.O₃浓度与近地面气温呈非线性正相关关系,随相对湿度(RH)的增加呈阶段性的先增后减的变化趋势,其中当RH为40%～50%时,O₃浓度及其污染超标率均达到最大.此外,风场对O₃分布有重要影响,盛行偏南风时易发生O₃重污染,表明影响该地区O₃污染源区主要位于保定南部.潜在源贡献因子分析方法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT)的分析结果表明,保定市春夏O₃源区分布范围最大,其中贡献高值区主要分布在...     

江苏省空气质量预报准确度及改进方法分析

介绍了江苏省重污染天气监测预报预警系统以及大气重污染预警会商流程,将2015年13个地级市的模式预报、人工预报结果分别与实际观测值进行比较。结果表明:人工预报更准确,PM_(2.5)日均值、臭氧日最大8 h平均值、AQI 3个指标人工预报和实况的相关性分别比模式预报高出12.8%、0.3%、11.4%,平均标准误差(MNE)分别低20.7%、3.1%、23.1%。依据国家空气质量预报技术指南评分办法,对各市2015年全年空气质量级别为"良"时进行评分。通过开展07∶00预报更新,使2015年上半年空气质量预报级别得分平均提高了0.9分,全年级别得分平均提高了2.6分;通过改进模式预报参数,使PM_(2.5)日均预报值、臭氧日最大8 h平均预报值、AQI预报值和实际观测值的相关性比上年同期分别提高26.0%、5.0%、33.9%,MNE分别降低3.6%、31.3%、7.6%。     

低温浓缩-气相色谱/质谱法分析固定污染源废气中的丙烯腈

建立了固定污染源废气中丙烯腈的气袋采样-低温浓缩-气相色谱/质谱分析方法。结果表明,该法在丙烯腈质量浓度16.1~4 050μg/m~3范围内具有良好的线性,相关系数R~20.999,检出限为9.54μg/m~3,回收率、日内与日间精密度均符合质控要求,能够满足废气中丙烯腈分析的要求。     

常州市臭氧污染传输路径和潜在源区

利用NCEP全球再分析资料和HYSPLIT4模式,计算了2013—2015年常州市臭氧(O_3)超标日的气流后向轨迹。结合聚类分析方法和常州市PM2.5、PM10、SO2、NO2、O_3数据,分析了O_3超标日不同类型气团来源对各污染物浓度的影响,并利用引入权重因子后的潜在污染源贡献函数分析了影响常州市O_3超标的潜在污染源区分布特征。结果表明:常州市O_3超标期间易受到东南和西南方向气流影响,其中从东海和黄海途经浙江东北部、上海、江苏南部等地的东南气流占比达50%以上。自内陆途经黄山-湖州-宜兴到常州的气流对应的O_3平均质量浓度最高,为116μg/m3。自山东经枣庄-宿迁-淮安-泰州-苏州-无锡到常州的气流对应的O_3平均质量浓度最低,为78μg/m3,但该气流对应的SO2和NO2平均值为各聚类中的最高。影响常州市O_3的潜在污染源区主要在常州周边200 km以内的区域,且集中在从南京至上海的长江下游沿线区域和杭州湾区域;其中太湖湖区为重点污染源源区之一。O_3超标日影响常州NO2的潜在污染源区主要集中在江苏南部、浙江东北部和上海3个区域,太湖周边的常州、无锡、苏州和湖州等几个临近城市为潜在的重点污染源区。与影响常州O_3的WPSCF高值区相比,影响NO2的高值区分布范围更大、距离更远。影响常州O_3的潜在污染源区分布,与长江三角洲地区人为源大气污染物的高排放区域较为一致,说明长江三角洲地区的O_3污染与本区域的人为源大气污染物排放有着极为密切的关联。     

沈阳臭氧污染时空分布特征及变化趋势

以沈阳2013—2015年臭氧(O_3)监测数据为基础,从地域差异及时间变化上分析了沈阳O_3浓度变化特征。结果表明:沈阳城市外围O_3浓度高于城市中心;O_3浓度变化具有明显季节特征,夏季O_3浓度最高,冬季最低;O_3浓度日变化呈单峰分布,谷值出现在06:00,峰值出现在14:00;O_3浓度出现明显"周末效应",周末白天O_3浓度高于工作日O_3浓度,夜间差异不大。