交通拥堵对TSP排放的影响分析

在上海市杨浦区军工路部分路段采集TSP浓度、气压、温度、分车型车流量、区段车速、信号配时等数据,通过多元回归方法分析小型车交通量,大型车交通量,拖挂车交通量及区段车速对TSP浓度的影响,建立起TSP浓度与上述交通变量的函数关系,并通过AIMSUN交通仿真软件以及基础采集数据,建立军工路路网,模拟四种交通拥堵状况(重度拥堵,中度拥堵,轻度拥堵,基本畅通)的产生和消散过程。综合分析路段交通拥堵对道路TSP排放和分布的影响。分析整理得出道路TSP小时排放总量和拥堵程度成正比关系,且TSP污染主要集中在车辆拥挤怠速的部分,车辆拥挤排队的队尾部分是TSP排放源强最高、源强增长最快的区域,增长率达到240%～290%。     

沈阳市生活垃圾排放现状及产生量预测

随着城市化进程加快、人口数量快速增加及人民生活水平普遍提高,城市生活垃圾管理已成为世界各国,特别是发展中国家城市面临的主要挑战.作为中国东北最大的中心城市,沈阳正面临城市生活垃圾产生量急剧增加的现状.文章通过对沈阳市城市生活垃圾排放现状的分析,发现2002年后沈阳市生活垃圾产生量和清运量逐年增加,生活垃圾成分变化显著....     

Evaluation of accuracy of linear regression models in predicting urban stormwater discharge characteristics

Stormwater runoff has been identified as a source of pollution for the environment, especially for receiving waters. In order to quantify and manage the impacts of stormwater runoff on the environment, predictive models and mathematical models have been developed. Predictive tools such as regression models have been widely used to predict stormwater discharge characteristics. Storm event characteristics, such as antecedent dry days （ADD）, have been related to response variables, such as pollutant loads and concentrations. However it has been a controversial issue among many studies to consider ADD as an important variable in predicting stormwater discharge characteristics. In this study, we examined the accuracy of general linear regression models in predicting discharge characteristics of roadway runoff. A total of 17 storm events were monitored in two highway segments, located in Gwangju, Korea. Data from the monitoring were used to calibrate United States Environmental Protection Agency＇s Storm Water Management Model （SWMM）. The calibrated SWMM was simulated for 55 storm events, and the results of total suspended solid （TSS） discharge loads and event mean concentrations （EMC） were extracted. From these data, linear regression models were developed. R2 and p-values of the regression of ADD for both TSS loads and EMCs were investigated. Results showed that pollutant loads were better predicted than pollutant EMC in the multiple regression models. Regression may not provide the true effect of site-specific characteristics, due to uncertainty in the data.     

便携β射线法手工监测PM_(2.5)的可行性研究

提出利用自动射线原理结合重量法的简捷便携特点的便携射线仪手工监测PM2.5的思路,平行比对了便携射线法和手工重量法所测60组PM2.5浓度的监测结果,采用线性回归及T检验、F检验等理论分析了两者数据结果间的有效性和可比性。结果表明,便携式射线仪监测结果与重量法监测结果之间有效可比且得到了两者间的线性回归方程;此外进行了20组数据的实样验证,换算值和真值之间相对误差在8%以内,因而确定了便携射线仪手工监测PM2.5的可行性。     

基于增强回归树的城市PM2.5日均值变化分析:以常州为例

利用2014年12月至2015年11月常州市区6个国控监测站空气污染物浓度逐时数据,分析了PM_(2.5)浓度季节变化特征,采用增强回归树模拟分析了PM10、4种气态污染物和7个气象因子对ρ(PM_(2.5))日变化的贡献.结果表明,常州市区PM_(2.5)污染季节差异明显,冬季污染严重且持续时间长,夏季污染较轻.四季ρ(PM_(2.5))空间分布特征存在一定差异,但各季内不同监测站差异较小.增强回归树对ρ(PM_(2.5))日均值进行模拟和验证得到,训练数据的相关性为0.981,交叉验证的相关性为0.957.此外,模拟值与实测值的标准化平均偏差为1.80%,标准化平均误差为10.41%,可见模型拟合效果较好.PM10、气态污染物、气象因子和区域输送及扩散这4种影响类型对全年ρ(PM_(2.5))日均值差异的贡献率分别为23.4%、28%、36.2%和12.6%,表明在对ρ(PM_(2.5))日均值差异的影响上,气象因子二次形成一次源区域输送及扩散.在对ρ(PM_(2.5))日均值差异贡献率大于5%的因子中,ρ(PM_(2.5))日均值与PM10、相对湿度、CO和O3正相关,与温度、SO2和混合层高度负相关,与大气压和NO2关系较复杂.区域输送及扩散方面,东南风向、偏西风向和偏北风向等上风向周边城市的污染物输送对常州市区PM_(2.5)污染存在较大的负面影响.     

基于距离相关系数和支持向量机回归的PM2.5浓度滚动统计预报方案

针对目前空气质量统计预报方法存在的主要缺陷,本文提出了距离相关系数和支持向量机回归相结合的统计预报方案DC-SVR.利用淮安市2013年1—12月PM_(2.5)观测资料和常规气象观测资料,首先在选入预报当日气象要素的基础上,增加选取前期污染物和气象要素作为预报因子,再采用距离相关系数分季节从预报因子中筛选出重要预报因子,最后采用支持向量机回归对PM_(2.5)浓度值进行逐日滚动统计预报.研究发现,淮安地区气温和气压对PM_(2.5)的距离相关性要高于其他气象要素,夏秋季PM_(2.5)与气象要素的距离相关性较春冬季好.基于距离相关系数和支持向量机回归建立DC-SVR模型,PM_(2.5)的试预报值和实测值的全年相关系数高达0.76,平均偏差仅为1.13μg·m~(-3),平均绝对误差为23.47μg·m~(-3).通过与支持向量机回归、人工神经网络的统计预报效果对比,DC-SVR模型有效降低预报因子维数且能自适应选取最佳参数,预报精度显著优于其他3种统计预报方案,可为业务化预报提供参考.     

MODIS卫星遥感AOD反演近地面“湿”消光系数新模型的构建及应用

针对气溶胶含量随高度呈负指数递减这一假设存在的问题,通过对Mie散射激光雷达探测资料的系统分析和总结,论证了Logistic曲线能更好地表征大气消光系数在边界层内的垂直演变特征.在对MODIS卫星遥感气溶胶光学厚度(AOD)系统偏差进行校正的基础上,将大气消光系数的模拟值与实测值之间离差平方和最小作为目标函数,利用小波协方差法计算混合层高度,以订正后的AOD和混合层高度作为约束条件,再用免疫进化算法优化目标函数中的参数,据此提出了MODIS卫星遥感AOD反演近地面"湿"消光系数的新模型.基于成都市2013年6月—2014年5月的MODIS卫星遥感AOD资料及同时次的Mie散射激光雷达探测数据和地面细颗粒物浓度资料的实例分析表明,新模型反演得到的近地面大气"湿"消光系数与近地面细颗粒物质量浓度之间的相关系数在四季均能稳定在0.6以上.     

基于Logistic回归的燃气管网风险因素重要度分析方法研究

为确定燃气管网风险评估的关键风险因素,以A省各地市燃气管网为研究对象,基于燃气专家经验确定燃气管线风险等级,提出基于Logistic回归的燃气管网风险因素重要度分析方法。采用样本增强及随机抽样的方式,选取400个均衡样本作为管网评估数据输入,通过因子分析方法对其进行降维,得到3个公共因子并作为一级指标反向构建燃气管网风险评估指标体系;利用有序多分类Logistic回归方法,根据回归系数绝对值大小对风险因素进行重要度排序。研究结果表明：外界环境对燃气管网风险的贡献程度相对较高,管道自身因素和巡检养护次之。研究结果可为城市燃气风险防控提供理论依据和方法参考。     

多元回归在大气环境污染事故预测中的应用

运用多元回归法,通过预测模型的选择、数学模型的建立、基础数据的整理和回归效果的检验,建立环境污染范围与诸条件的关系,达到快速估算的目的,从而形成一种有效的大气环境污染事故范围预测的方法.     

岷江干旱河谷西康扁桃地上生物量估测模型

西康扁桃[Amygdalus tangutica (Batal.) Korsh.]是西南干旱河谷区具有较高生态和经济价值的特色乡土灌木树种,为准确估测其地上生物量,采用全株收割法,获取了80丛西康扁桃灌丛及其588个萌生株的外部形态特征与地上生物量数据,分别建立灌木丛与萌生株地上生物量预测模型.选取8种[地径(D)、高...