PM2.5浓度空间分异模拟模型对比:以京津冀地区为例

在我国快速的城市化进程中,快速的经济发展和日益增加的能源消耗带来的大气污染不断增加,特别是细颗粒物污染如PM2.5污染越来越严重,PM2.5污染相关研究成为一个热点议题.高浓度的PM2.5是形成我国京津冀、珠三角和长三角地区大气灰霾的主要原因,大气污染已成为制约京津冀地区乃至全国可持续发展的关键问题,长期暴露在PM2.5大气污染中,会对人类健康造成诸多不良影响.土地利用回归模型可以实现大气污染物浓度的时空模拟,明晰PM2.5浓度的空间分布特征对于大气污染的防治和流行病学的研究具有重要意义.本研究利用2014年1月1日至2014年12月31日京津冀地区104个监测站点的大气污染物浓度数据,结合VIIRS(visible infrared imaging radiometer)AOD(aerosol optical depth)、土地覆被、气象因子、道路分布、人口密度、污染源分布等信息,分别利用最小二乘和地理加权回归构建土地利用回归模型,对PM2.5浓度时空分布情况进行模拟,其中包括含VIIRS AOD数据的最小二乘土地利用模型和地理加权土地利用模型,以及不包含VIIRS AOD数据的最小二乘土地利用模型和地理加权土地利用模型,这4个模型的修正R2值分别为82.13%、84.87%、80.45%和81.99%.研究表明,相比最小二乘回归,使用地理加权回归的方法能一定程度上提升土地利用回归模型的结果.     

区域性地面沉降形状参数、与抽水量的关系

地下水开采造成区域性地面沉降,抽水量对地面沉降有显著影响,但两者间具体函数关系则缺乏深入的理论研究成果。基于沉降s —距离r 间半对数线性关系：s=c1+c2lnr ,进一步推导得到地面沉降漏斗的两形状参数最大沉降量c₁、半对数空间沉降漏斗面斜率c₂与抽水量Q呈线性关系,建立了c₁、c₂与Q间线性关系式,即抽水时段内地面沉降形状参数c₁、c₂与该时段内总抽水量Q均成正比。通过第三方文献两个工程案例中地面沉降实测数据和抽水量间函数关系的回归,以上关系式获得良好验证。为避免工程案例验证公式的偶然性,应用地下水数值模拟软件Processing MODFLOW建立数值模型进一步对关系式进行验证,分别建立群井同流量不同时长抽水和群井同时长不同流量抽水两种情况导致地面沉降,数值计算结果也验证了抽水时段内c₁、c₂与Q成正比。以上函数关系式简便实用,可为地面沉降预测和地下水开采规划提供依据,具有广泛应用价值。     

基于遥感数据的京津冀地区PM2.5时空分布特征

基于MODIS AOD遥感数据,采用多元线性回归模型对PM2.5地面监测数据进行模拟估算,同时加入降水量、相对湿度等气象因子以提高模型精度,结合GIS空间分析技术,得到2015—2016年京津冀地区空间连续的PM2.5浓度分布。结果表明:利用多元线性回归模型反演PM2.5浓度效果较好,R 2均在0.59~0.84之间。在时间上,京津冀地区PM2.5浓度呈现出夏季最低、秋季稍高、冬春两季最高的变化趋势;在空间上,2015年和2016年京津冀地区PM2.5浓度有明显的区域差异,均呈现出西北低、东南高的分布格局,大致与燕山山脉和太行山脉走向一致。     

环冷机组TSP无组织排放溯源及影响因素分析

本文以中心虚点源法为基础,通过虚设源强与误差分析相结合的方式,对某烧结厂环冷机组面源TSP（总悬浮颗粒物）无组织排放的源强进行了反推计算,得到该面源在监测期间TSP排放量范围在12300 ～ 20790mg/s,最小总误差只有9.3％.其中16 ～30μm粒径段颗粒物占的比例最大达28％.并对这种系统误差浮动产生的原因进行了分析,发现选取较大风速条件进行模拟时可以减小系统误差.同时采用spss软件对源排放量与实际工况进行了多元线性回归分析,发现环冷机的颗粒物无组织排放与其核心生产原料混匀矿相关性最大,推测该环冷机组粉尘无组织排放量大的根本原因是机组的超负荷使用.     

我国风速反弹特征及其对湖泊富营养化的潜在影响

在2010年前后全球范围内出现“大气静止”恢复、近地面风速反弹上升的现象。然而这一风速反弹现象对我国湖泊的影响尚不清楚。通过对全国745个气象监测站观测数据进行空间插值提取湖泊近地面风速时间序列,使用分段线性回归分析了我国面积＞1km²的湖泊和87个重点监测湖泊风速反弹现象的特征。结果显示,全国面积＞1km²的湖泊有71.59%出现风速反弹现象,但是东部沿海地区和新疆东部地区湖泊未出现风速反弹,重点监测的富营养化湖泊只有43.08%出现风速反弹。同时,出现风速反弹的湖泊风速转折点年份分散。预计风速反弹现象在未来短期内可能有利于我国湖泊富营养化治理,但在未来长期内气候变化将出现风速下降现象,可能对湖泊富营养化治理造成不利影响。     

取代芳烃的生物降解性与结构相关性研究

采用量子化学MOPAC－AM1法计算了42种取代芳烃的生成热Hf、分子最高占有轨道能EHOMO、分子量MW、分子总表面积TSA及偶极矩μ。分别采用线性回归分析法和人工神经网络法对所研究化合物的生物降解性参数BOD进行QSBR研究。对训练组而言，线性方法和神经网络法的平均预测误差分别为15．9％和11．4％；而测试组化合物的平均百分误差分别为14．5％和13．0％。无论对于测试组还是训练组，神经网络法的预测都更精确。     

基于LUR模型的PM2.5浓度空间分布监测及分析

为有效解决传统监测技术无法获取城市内部高分辨率PM_2.5浓度空间分布情况的问题,基于土地利用回归(land use regression,LUR)模型,以关中平原城市群为例模拟其PM_2.5空间分布状况,通过获取研究范围内54个监测站点的PM_2.5浓度数据,结合土地利用类型、气象、地形、植被指数、人口密度、交通和污染源等因素,分别建立春、夏、秋、冬及年均5个LUR模型。结果表明：LUR模型调整后各季节及年平均值的R²分别达到0.831 (春)、0.817 (夏)、0.874 (秋)、0.857 (冬)、0.900 (全年平均),5种模型拟合度均较好;采取交叉互验的方法进行了精度检验,显示5种模型的平均精度均达到80.4%,说明LUR模型在模拟关中平原城市群PM_2.5浓度空间分布时适用性良好。模拟结果显示,研究区各季节的PM_2.5浓度在空间分布上大致相同,呈现出东部高、西部低的明显特征,且空间分布状况受地形因素的影响较大。但在浓度均值的季节变化上则具有夏季低、冬季高的明显差异。本研究结果可为关中平原城市群PM_2.5污染防治提供科学依据,亦可为城市内部PM_2.5浓度空间分布数据的获取提供新思路。     

旱涝灾害的门限神经网络预报模型

根据旱涝灾害具有非线性和突变性的演变特征，提出了利用门限值和门限变量构造神经网络的旱涝灾害预报新方法。由于该方法可以根据预报量与预报因子间的不同相关关系构成不同的神经网络学习矩阵，因此实际的预报计算结果表明，该方法对历史样本的拟合和预报精度比一般的逐步回归方法有明显提高。     

中国省际碳排放强度时空演变及驱动因素研究

中国碳排放强度在空间上的联动关系在理论与实证层面均未形成较为统一的认知,这与中国各区域经济关联日益深化的发展现状不相匹配,也不利于制定差异化的区域减排政策。因此,文章以2000-2016年中国30省份数据为研究样本,运用探索性空间数据分析方法,优化传统马尔可夫链为空间马尔可夫链,对中国省际碳排放强度的空间关联性及其演变特征进行研究,并采用分位数回归模型对不同碳排放强度水平下各影响因素的差异化效应进行模拟分析。结果表明：（1）中国省际碳排放强度呈现逐年递减的变化趋势和由西北向东南梯度递减的空间分布格局,并呈现高度稳定性;（2）从空间关联看,碳排放强度高和低组别的省份在状态转移时以极大概率维持自我稳态;当区域与比自身碳排放强度低的区域为邻时,自身碳排放强度会被拉低,且邻域碳排放强度越低碳减排拉动作用越强;反之,低碳地区被高强度区域包围时,低碳状态不受影响;（3）以碳排放强度为依据划分的分位数回归结果显示,技术进步对各碳排放强度组别均起到碳减排效用,说明技术创新是当前最为普适的减排手段,故以碳排放较低的发达区域为核心,推动低碳技术溢出效应对邻域的带动作用,将有可能对减排产生事半功倍的效应;（...     

基于CA-Markov模型的鄱阳湖区土地利用变化模拟研究

以鄱阳湖区为研究区,采用Logistic回归测度不同影响因子与各地类之间的驱动作用,结合Markov预测构建适用于湖区土地利用变化模拟的元胞自动机模型,对模型精度进行检验并对湖区未来土地利用发展趋势进行模拟预测。结果表明:(1)2000~2010年湖区各地类变化幅度呈显著提升趋势,草地是最活跃地类,耕地面积大幅下降,城镇化扩张稳定;(2)不同影响因子对各地类的驱动作用方向与解释能力各不相同,整体解释效果良好,各个ROC检验值均超过了0.81;(3)CA-Markov模型整体Kappa系数0.85,点对点精度75%,模拟结果具有较高精度,其中模型对于林地、耕地及水域变化的模拟效果最优;(4)2010~2025年湖区各地类变化幅度有所扩大,但其变化活跃程度趋向稳定;(5)2010~2025年耕地、林地面积减少主要是城市建设用地的侵占所致,其它类型转变为居民用地的单向变化趋势显著,湖区城镇化进程大幅加速,主要集中在昌九一体化城市群区域;(6)2010~2025年草地、未利用土地面积增加主要集中在湖区各区县城镇边缘地带,城镇化进程中绿地保护措施效果明显,但仍容易造成耕地、林地抛荒等状况。