工业园区氯碱项目环境风险预测评价——以新疆某城市工业园区氯碱项目为例

对工业园区引入的化工项目进行环境风险评价,是园区规划的重点工作之一。对氯碱生产项目潜在的环境风险环节进行识别和风险类型的确定,对发生泄漏性事故进行环境风险评价,预测了事故发生对环境的影响程度及范围。对事故发生后的风险提出防范和应急减缓措施,并对项目提出规划建议。     

Evaluation of the temporal variations of air quality in Taipei City, Taiwan, from 1994 to 2003

Data collected from the five air-quality monitoring stations established by the Taiwan Environmental Protection Administration in Taipei City from 1994 to 2003 are analyzed to assess the temporal variations of air quality. Principal component analysis (PCA) is adopted to convert the original measuring pollutants into fewer independent components through linear combinations while still retaining the majority of the variance of the original data set. Two principal components (PCs) are retained together explaining 82.73% of the total variance. PC1, which represents primary pollutants such as CO, NO(x), and SO(2), shows an obvious decrease over the last 10 years. PC2, which represents secondary pollutants such as ozone, displays a yearly increase over the time period when a reduction of primary pollutants is obvious. In order to track down the control measures put forth by the authorities, 47 days of high PM(10) concentrations caused by transboundary transport have been eliminated in analyzing the long-term trend of PM(10) in Taipei City. The temporal variations over the past 10 years show that the moderate peak in O(3) demonstrates a significant upward trend even when the local primary pollutants have been well under control. Monthly variations of PC scores demonstrate that primary pollution is significant from January to April, while ozone increases from April to August. The results of the yearly variations of PC scores show that PM(10) has gradually shifted from a strong correlation with PC1 during the early years to become more related to PC2 in recent years. This implies that after a reduction of primary pollutants, the proportion of secondary aerosols in PM(10) may increase. Thus, reducing the precursor concentrations of secondary aerosols will be an effective way to lower PM(10) concentrations.     

人工神经网络在预测深基坑周边地表沉降变形中的应用研究

深基坑开挖引起的周边地表变形预测是一个复杂非线性问题,引起地表沉降的影响因素很多,各因素之间呈高度的非线性关系。传统的基坑用边地表沉降变形预测方法存在着一定的局限性,其预测精度有待提高,而人工神经网络是一种多元非线性动力学系统,可以灵活方便地对多成因的复杂未知系统进行高度建模,实现全面考虑各种主要影响因素的深基坑周边地表沉降变形预测。本文介绍了误差反向传播(BP)网络模型的结构、学习过程及其算法的改进,径向基函数(RBF)网络模型的结构及其学习过程;分析了影响深基坑开挖周边土体沉降变形的主要影响因素;以25个基坑工程的地表沉降实测资料为训练样本,建立了11个输入影响因素的BP神经网络模型和RBF神经网络模型,通过对样本的学习训练过程及对5个检验样本的预测精度,说明了人工神经网络用于预测基坑周边地表沉降的可行性和准确性。     

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...     

空间分辨率与精度协同改进的卫星AOD产品降尺度模型

针对现有卫星气溶胶光学厚度(AOD)产品空间分辨率和精度往往难以满足大气污染精细治理实际需求,提出了一种耦合偏差校正的统计降尺度改进模型(SDBC).该模型基于“空间尺度不变性假设”引入相关驱动因子的额外空间信息实现AOD降尺度,并在此基础上通过偏差校正进一步提升降尺度产品的精度.以1km分辨率MAIAC AOD产品为例,在北京、大湾区、台湾岛3个典型地区开展模型验证.结果表明:(1)DEM、NDVI、人口数量和土地覆盖是影响AOD变化的细节因子,在SDBC空间降尺度过程中引入可将AOD产品的空间分辨率有效提升至500m,且降尺度产品验证R2最高可达0.88;(2)顾及卫星观测几何、质量标识、大气水蒸气柱、气溶胶模式等因子的偏差校正则可进一步提升降尺度AOD产品的精度,3个地区的验证R2均在0.85以上,最高可达0.93;(3)信息熵评估结果显示SDBC模型生成的500m AOD产品提高了原始MAIAC AOD产品的空间信息量.在保留了公里级产品AOD的空间分布格局的基础上,SDBC产品也增强了细节和纹理特征、改善了边界现象和马赛克效应.研究结果证实SDBC模型能有效协同改进现有卫星A...     

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。     

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%。