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...     

敬业是我的良心——记云南省丽江市安监局长沙阿立

他创新中央企业属地监管模式,提出设立金安桥电站监管分局;他为了消灭安全监管的空白点,创造性地将水电工程中的砂石料场纳入到非煤矿山安全许可;他是当地企业最怕的人,也是企业夸赞最多的人;他最怕老百姓骂他,他是老百姓心中的好人,好官。他就是沙阿立,云南省丽江市安全生产监督管理局局长。记者没有见到沙阿立局长之前,就听到云南省安监系统很多人提到他的名字。他们说起他的个性,他的创新精神,他的很强的工作能力,都让记者产生了采访的冲动。2006年6月19日,在丽江一个凉爽的雨后清晨,记者在丽江市安监局局长办公室里见到了他。沙阿立浓眉…     

谁来保护我们的行走安全

3月22日,长沙突降暴雨,21岁女孩杨丽君不慎落入一个井盖被冲掉的下水道,随即被湍急的水流卷走。随着长沙全城大搜救的展开,众多热心市民和网友纷纷为女孩祈祷,虽经努力,搜救仍然失败。近年来关于井盖伤人的事故层出不穷,花季女孩杨丽君的悲剧再次让人们将视线聚焦在问题井盖上。一个小小井盖伤人的背后暗含诸多疑问。为何井盖时常被偷?为何井盖受损后不能得到及时修补?为何井盖没有明确的管理单位?更让人气愤的是,竟然还有人私自销售不合格井盖,甚至在施工时用稻草井盖来替代!偌大一个城市为何管不好一个井盖?城市各项基础设施构建的初衷本是为了让人类生活更美好,如今人们却连自己的行走安全都无法保障。悲剧的重复上演,换回的不应是冷漠,而应该是即刻的行动。悲剧发生之后,全国范围内都开展了查找问题井盖、加强井盖管理的行动,但是要真正解决这小小的井盖问题,仍考验着政府和公众的智慧。     

基于GM(1,1)模型的长沙市生态安全综合评估预测

区域资源与城市自然系统是城市社会经济发展的重要基础和载体。城市生态安全评估是对未来的预测,以实现城市的可持续发展。文章以长沙市为例,在城市生态安全主要影响因素识别的基础上,研究了长沙市近11年来生态安全的变化趋势。研究结果表明,1999-2009年间长沙生态安全的趋势由较不安全向较安全状态发展,人文环境响应是长沙生态安全改善的主导因素,筛选出了长沙市生态安全的10个敏感因子,可为长沙生态城市建设提供参考。     

城市用地扩展对长沙市水系变化的影响

为了探讨水系变化与城市用地扩展之间的联系,为未来水生态修复及城市与生态环境协调发展提供依据及经验借鉴,基于长沙市1950s、1970s、1990s、2010s和2016年五期地形图及同期城市建设用地数据,对长沙市中心城区近60年来的五期水系及城市用地扩张情况进行统计,选取河网密度、水面率、干流河流曲度、河网发育系数指标定量描述水系变化特征。同时,运用城市用地扩张特征分析方法分析同期城市扩张的强弱与快慢,并叠加各流域范围内同期水系变化指标与城市拓展强度指标,分析长沙各阶段水系变迁与城市用地扩张强度之间的关系。研究表明：（1）城市建设用地扩展对城市水系数量及形态变化有直接影响;（2）各时期城市拓展强度均与水系特征指标值衰减速度呈正相关关系;（3）在城市扩展过程中破坏水系特征将加大水系生态、自然灾害风险,而有效的水生态保护政策和保护措施不仅可以使片区水系缩减趋势放缓,还可以加快周边用地扩展速度。     

基于能值定理的生态足迹模型修正研究

能值生态足迹模型是定量分析区域可持续发展的重要方法,然而其计算未考虑到经济发展和科技进步对生态承载力的影响,得出的结论往往具有一定的误差.因此,本文引入社会经济虚拟承载力账户对该模型进行修正,并以长沙市为例进行验证.结果表明:通过相关性对比分析,修正模型可突破传统模型具有生态偏向的弱可持续性评价局限,其计算结果更加科学合理.基于修正模型,2000~2011年长沙市的生态承载力变化不大,年均值为2.31hm2/人,而生态足迹呈现快速增长趋势,年均值为2.44hm2/人.这导致该地区出现逐年加剧的生态超载现象,年人均生态赤字为0.13hm2/人.通过多元统计分析方法得出,农牧业生产和重工业能耗的压力大是造成其生态赤字的主要原因.     

湘江长沙段水体藻类种群组成特征研究

2010年10月8日采集湘江长沙段水体18份水样,制片,电子显微镜下观察,研究结果表明:藻类共有8门,40属。其中绿藻门最多,19属;其次是硅藻门,11属,;再次是蓝藻门,4属;隐藻门,2属;裸藻门,甲藻门,黄藻门,金藻门各1属。采用计数框计算原始水样中的藻类的平均密度。得出湘江长沙段水体的平均密度为1.29*104个/L,硅藻门属的数量占61.24%,绿藻门属的密度占47.50%。湘江长沙段水体的优势藻类种群为硅藻和绿藻。     

长沙华时捷环保科技发展有限公司

华时捷环保公司是专业致力于环境在线监测和环境污染治理与修复的国家重点高新环保技术企业,集技术研发、生产制造、建设运营于一体,致力于为用户提供整套环境污染治理综合解决方案。公司现为湖南省环保产业协会副会长单位、中国环保产业协会常务理事单位、湖南省战略性新兴产业“百强”企业、湖南省知识产权优势培育企业、湖南省创新型企业。     

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PM2.5、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...     

基于小波分解和SVM的大气污染物浓度预测模型研究

针对大气污染物浓度的精准预测问题,运用小波分解将污染物浓度一维序列分解为高维信息,结合气象及污染物浓度数据,构建了基于小波分解的支持向量机预测模型.最后将模型应用于长沙市2018年PM_2.5和O_{3-8 h}的浓度预测.结果表明：①在其他参数不变的条件下,该模型在平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）、均方根误差（RMSE）、一致性水平（IA）和相关系数（R）指标上均优于未经小波分解的预测模型;②在考虑其他污染物对PM_2.5浓度的影响后,预测模型评价指标MAE、MAPE和RMSE分别减少了5.57%、9.91%和3.44%,有着更小的误差;③在考虑气象因素对O_{3-8 h}浓度的影响后,预测模型评价指标MAE、MAPE和RMSE分别减少了1.59%、3.54%和0.82%,同样也有更小的误差.由此可以看出,本文所提模型能够有效预测大气污染物浓度,为相关研究提供了方法参考.