基于空间密集传感器解析城市本地排放和区域传输贡献方法初探

为了对城市污染物进行详细区域来源解析,基于长沙市低成本传感器监测网络,收集了2019年10月PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂的高空间分辨率监测数据,对污染特征进行分析.同时,根据本地排放和背景浓度变化的不同相对频率,基于小波分析提取了污染物背景浓度并结合空间密集监测量化了城市环境中监测点的近场、远场及区域传输贡献.结果显示,2019年10月长沙市4项常规污染物中,PM_2.5浓度较高,SO₂浓度较低.小波分析提取各监测点背景浓度结果表明,部署在乡村的监测点PM_2.5、PM₁₀和NO₂背景浓度平均水平较低,而城市总体数据分布更分散,存在明显的本地排放源.估计近场、远场及区域传输对城市监测点总污染水平贡献发现,研究期间,区域传输对监测点污染贡献最大.其中,PM_2.5的区域贡献、远场贡献和近场贡献占比分别为43%、24%和17%;PM₁₀的区域贡献占比较高为59%,远场贡献和近场贡献分别占比14%和16%;NO₂的区域贡献、远场贡献和近场贡献占比分别为45%、24%和19%;而SO₂主要以区域贡献为主,占比达78%.     

某工业区夏季环境空气质量变化的小波分析

小波分析可以分解出时-频信号,因此适用于对时变信号的局部分析.基于此,小波分析已在包括环境科学等多个领域中得到广泛应用.运用Daubenchies小波,对某工业区2002年和2004年夏季环境空气中SO2浓度进行了分析.结果表明,引起该工业区2004年夏季SO2浓度上升的主导因素是大范围时空尺度环境空气质量的变化;而该工业区内部局地污染源的污染贡献率下降,表明其环境综合整治取得了成效.     

基于小波包和改进纵横交叉法的风电预测模型

针对风电出力的随机性、季节性和波动性及一般方法预测精度不高的问题,采用改进纵横交叉(improved crisscross optimization, ICSO)算法,建立了一种基于小波包变换与改进纵横交叉算法优化Elman神经网络的风电预测模型。仿真结果表明:改进的纵横交叉算法不但克服了一般算法早熟收敛的缺陷,有效提高神经网络的泛化能力和预测精度,而且表现出良好的稳定性,适用于风电的预测。     

Influence of chlorine on methane oxidation

Experiments on CH4/Cl2/O2/N2 oxidation were conducted in an atmospheric pressure flow reactor to understand the influence of chlorine on hydrocarbon oxidation in hazardous waste incineration. The reaction temperature varied from 973 to 1273 K and the chlorine to hydrogen mole ratio (Cl/H) of the inlet mixture varied from 0 to 0.44. The species produced in the reaction were measured online with Fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR). It was found that the destruction and removal e ciency of CH4 increased with Cl/H mole ratio. Increasing Cl/H favored COCl2 and CO formation and inhibited the CO oxidation process. As Cl/H approached 0.44, the concentrations of CH2Cl2 and CH3Cl first increased, and then declined. Reaction temperature greatly a ected the reaction system. Increasing temperatures raised the destruction removal e ciency of CH4 and decreased the concentrations of CH3Cl and CH2Cl2. With a certain ratio of Cl/H, the concentrations of CO and COCl2 first increased and then declined. The CO and COCl2 concentration peak was observed around 1100 K and 1023 K, respectively. When the reaction temperature exceeded 1273 K, carbon in CH4 was mostly converted to CO2. It could be concluded that the presence of chlorine enhanced the destruction of CH4, but resulted in the more toxic incomplete combustion products emission such as COCl2 when the reaction temperature was not high enough.     

哈尔滨站径流、输沙的多时间尺度特征

水沙多时间尺度变化的复杂结构分析可为短期及中长期水沙预测提供科学依据。选用松花江哈尔滨控制站1955-2005年年均面降雨量、年均径流和输沙量数据,采用小波多尺度分析方法,分析哈尔滨站主要水文要素的周期及其多时间尺度变化特征。结果表明:哈尔滨站降雨、径流和输沙量序列主周期基本一致且均存在多时间尺度特征。三要素的第一主周期为24.0~26.0 a,第二主周期为17.0~18.0 a,第三主周期为6.0~7.0 a。在7 a时间尺度上,20世纪50-60年代,降雨、径流和输沙量序列的曲线变化基本同步。20世纪70年代,由于大规模人口迁入以及为解决粮食问题的水土资源开发导致了三条曲线发生紊乱,20世纪80年代后黑土地综合治理措施的实施使得三条曲线重新趋于一致。在17 a和26 a时间尺度上,受引水工程、兴建水库等人类活动的影响,三条曲线间的变化出现不同步现象。水沙丰枯变化及奇异点判断与时间尺度有密切关系,离开时间尺度的变化趋势是毫无意义的。     

In situ DRIFTS study of hygroscopic behavior of mineral aerosol

In situ difflusion reflectance infrared Fourier transform spectroscopy was used to study the water adsorption on mineral oxides(SiO2,α-Al2O3,MgO,Fe2O3,TiO2).The results showed that all the water adsorption isotherms were well fitted with the Brunauer-EmmettTeller(BET)-Ⅲ type equation,with the calculated monolayers occurring at 24%-30% relative humidity.It showed that about 1-5 layers of water adsorbed on oxides surfaces in ambient relative humidity(20%-90%).The measured deliquescence relative humidity of NaCl was(74 ± 1)%,which demonstrated that DRIFTS is a useful method for the study the hygroscopic behavior of mineral dust.In addition,the limits of DRIFTS were also discussed.     

数字地震记录中干扰波的排除

本文介绍了用MATLAB工具软件实现对数字信号进行频谱分析和设计IIR数字滤波器的方法,对数字地震记录中的干扰波进行谱分析和排除,实现了目标要求。     

基于支持向量机回归和小波变换的O3预报方法

使用南京工业区2016年6月1日~8月15日的臭氧（O₃）、O₃前体物及常规气象数据，结合多元线性回归（MLR）方法和小波变换（WT）改进支持向量机回归（SVR）对O₃小时浓度的预报精度.结果表明，通过WT方法将一个高变异性的序列转化为多个低变异性的序列后再处理可提高预报精度，M-WT-SVR预报的决定系数（R²）达到0.90，平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）分别为3.86×10^-9、28.26%和5.57×10^-9，优于M-SVR和SVR.低层细节序列主要与NO、NO₂和芳香烃有关，而更高层的近似序列受到气象条件、前体物和O₃前期浓度共同影响.与经典的MLR方法相比，M-WT-SVR对O₃小时浓度的预报有明显优势.     

基于小波包变换和ELM的滚动轴承故障诊断研究

为了准确诊断滚动轴承故障,降低滚动轴承故障对设备运行的影响,提出了一种基于小波包变换分析与极限学习机相结合的滚动轴承故障诊断方法.首先,通过小波包变换对轴承振动信号进行消噪处理,采用均方根差和平滑度法为指标筛选出合适的小波基函数,用以对原始信号进行消噪处理.然后以信号的8种特征作为指标对消噪后的信号进行特征值提取,并通过时域、频域信息图对轴承故障进行先验诊断.最后将提取的特征值作为样本通过极限学习机的方法对轴承故障类别进行分类、诊断.研究表明,该方法能够准确地对轴承故障类别进行诊断,为轴承的故障诊断提供了新的思路.