基于神经网络模型的千岛湖清洁水体叶绿素a遥感反演研究

叶绿素a浓度值是水体水质评价的重要指标,研究基于高分一号(GF-1)卫星遥感影像,利用神经网络模型,选用6节点的隐含层设置,构建了千岛湖清洁水体叶绿素a浓度反演模型,对其叶绿素a浓度值时空特征进行分析,并与其他常规反演方法精确度进行比较.研究结果表明,利用神经网络模型对千岛湖清洁水体叶绿素a浓度值进行反演是可行的,且与其他常规方法相比,该模型对于叶绿素a含量低的内陆清洁水体反演有着更高的相关性(R2 = 0.921 8);在空间分布上,千岛湖区域水体叶绿素a浓度整体较低,高叶绿素a浓度区域主要集中易受人类活动干扰的西南及东北区域;年际变化分析表明,千岛湖区域水体叶绿素a浓度稳定,且波动较小,平均叶绿素a浓度值皆维持在1.70～1.75 pg/L之间,清洁水体特征显著.     

基于LOADEST和数字滤波的水源地基流氮素输出定量方法应用实例

地表直接径流和基流均是流域非点源氮/磷养分输出的重要水文途径.科学认识和定量模拟基流氮/磷养分输出对于准确解析水源地水体非点源污染来源至关重要.基于Load Estimator模型和数字滤波算法,建立了定量水源地基流氮素输出的方法体系.以浙江省珊溪水源地的玉泉溪流域为例,利用玉泉溪2010-01—2013-12期间逐月总氮(TN)水质监测数据和逐日流量数据,展示了该方法的计算过程.结果表明,本文建立的水源地基流氮素输出定量方法结果合理,模拟精度高,决定系数和纳什系数分别为0.83和0.80;玉泉溪流域2010—2013年TN负荷量为141.21～274.68 t·a~(-1),平均208.63 t·a~(-1),年基流TN负荷量为84.39～168.68 t·a~(-1),平均127.69 t·a~(-1);基流对玉泉溪年均TN负荷量贡献率高达60%以上,流域基流养分输出对地表水体的污染应引起足够重视.     

基于RF-LSTM的鸡舍恶臭气体预测研究

以鸡舍氨气为研究对象,对鸡舍氨气预测模型进行了研究.首先,利用随机森林算法（RF）对影响鸡舍氨气浓度的环境变量进行重要性排序,选取温度、湿度、光照、气象温度、降雨量作为模型的输入变量;在此基础上,构建了基于长短时记忆神经网络（LSTM）的鸡舍氨气浓度预测模型,并将提出的预测模型应用于江苏省宜兴市某养鸡场的氨气浓度预测中,并与LSTM模型、RF-Elman模型和RF-BP模型进行了对比实验,结果表明,基于RF-LSTM模型的预测效果最好,其平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）分别为0.9183、4.9637%和1.4262;同时,为了验证该模型的性能,本文还实现了不同时间尺度的鸡舍氨气浓度预测,提前2h、3h、4h、5h氨气预测的平均绝对误差（MAE）分别为1.6218、2.1991、2.8553和3.0677.本文提出的预测模型提高了鸡舍氨气浓度的预测精度,可为减少鸡舍恶臭气体排放提供科学依据.     

基于Sentinel-2的平寨水库叶绿素a浓度反演

为实现对平寨水库叶绿素a的遥感监测,选取平寨水库2017年11月17—18日的实测叶绿素a浓度数据和准同步的Sentinel-2数据,通过选取最佳波段组合建立BP神经网络模型,对平寨水库叶绿素a进行反演,并分析其空间分布特征。结果表明:Sentinel-2红边波段对叶绿素a的敏感性优于可见光波段,在叶绿素a浓度反演方面具有较大潜力。相关系数最大的波段组合方式是:B5/B4、[1/B4-1/B5]*B6、[1/B4-1/B5]*B7和[1/B4-1/B5]*B8;BP神经网络模型可决系数R2为0.9160,平均相对误差为29.87%,反演精度优于三波段模型;平寨水库叶绿素a浓度空间分布差异明显,水面开阔的中心库区浓度较高,各支流上游河段浓度较低。Sentinel-2数据可较好地应用于喀斯特高原湖泊叶绿素a浓度反演,BP神经网络模型估测结果合理、可靠;研究结果可为平寨水库水环境治理提供科学依据。     

中国光伏组件报废量的预测

在采用威布尔分布模型分析光伏组件使用寿命分布情况的基础上,使用神经网络模型和市场供给A模型分别对中国光伏装机容量和组件报废量进行预测。将光伏组件按照不同质量分成2阶段,考虑不同退化情景预测组件报废量,并计算组件中有价值材料和金属报废量。预测结果表明:2025年后中国光伏组件报废量爆发,到2050年,中国光伏组件报废量最高可达60.22 GW,累计报废最高可达673 GW。在4种退化情景下,到2050年,典型贵金属方面最高产生3134.5 t的Ag;稀有金属方面最高产生228.1 t的Te;463.4 t的Cd,58.5 t的Ga,29.8 t的In;有毒有害金属方面最高产生263.9 t的Pb;Si最高产生量43735.4 t。到2050年,光伏组件材料累积废弃总量最高可达64623193.6 t。     

中国化学品环境暴露评估领域的综合区划

大尺度空间（中国）化学品环境暴露多介质模型的建立需要先对空间做相应的区划.本文以ArcGIS软件为平台,通过有空间约束的聚类方法和水文分析方法相耦合,建立全国范围的综合分区.全国范围分为华南综合大区、华北综合大区、西北综合大区、华东综合大区、东北综合大区和西南综合大区6个综合大区.每个综合大区又分别包含了若干个综合小区,小区总数为38个.该研究为我国暴露评估的综合分区提供了一个方案,在多介质模型的建立中起着重要的作用.     

基于FY-4A卫星数据反演气溶胶光学厚度及分析应用

风云四号A星（FY-4A）是我国新一代静止气象卫星,多通道扫描成像辐射计（AGRI）是风云四号静止气象卫星的主要载荷之一.为探究FY4A数据用于气溶胶光学厚度（AOD）反演的可行性,基于FY-4A/AGRI数据,利用暗像元算法对2019年2月23~26日及10月27~30日京津冀地区AOD进行反演研究,并与AERONET地基观测AOD数据进行了对比分析.结果表明,基于FY-4A数据及构建响应函数库,通过暗像元方法能较好的反演出京津冀地区气溶胶空间分布;AOD主要的高值区体现在京津冀中南部地区并向周边郊区逐渐降低,在AOD值较大时此特征较为明显;将反演值与同期AERONET地基观测数据对比验证,相关系数达到0.869,均方根误差为0.221,表明AOD反演值与观测值吻合较好,FY-4A卫星数据反演AOD具有一定可行性.     

融合Lamb-Jenkinson分型法和LSTM神经网络的PM2.5预测研究

文章采用NCEP/NCAR逐日海平面气压场资料,利用Lamb-Jenkinson环流分型法对张家口大气环流进行分型,分析环流型与PM_(2.5)质量浓度之间的关系,并针对PM_(2.5)浓度的预测,提出一种融合Lamb-Jenkinson环流分型和LSTM神经网络混合模型的方法,即以环流指数为预测因子基于LSTM方法搭建PM_(2.5)质量浓度的预测模型。结果表明:影响张家口地区的主要环流型有反气旋型、气旋型、偏北平直型、西南平直型、偏西平直型、东北平直型等、西北平直型、偏东平直型。PM_(2.5)污染日出现的主要环流型为南气旋平直型、东南平直型、偏南平直型、偏东气旋型、西南气旋平直型、偏东平直型、气旋型等,而反气旋型和反气旋式平直环流型不利于污染出现。张家口地区的PM_(2.5)污染与地面环流有着密切的联系,当存在PM_(2.5)污染时,张家口地区处于日本海高压后部的均压场区域,污染越严重,日本海高压中心强度越强。模型预测结果的均方根误差为9.88、平均绝对误差为5.84、拟合优度达0.80,表明该模型具有一定的预报能力。     

基于BP人工神经网络的闽江口水厂水质模拟

近年来闽江感潮河段水厂多次发生咸潮入侵威胁城市供水安全,评估其影响机制及适应性管理策略显得尤为迫切。文章研究基于BP人工神经网络模型和情景分析方法,构建闽江感潮河段水厂盐度与氨氮模型,并定量模拟闽江感潮河段水厂咸潮入侵的影响机制与应对措施。所构建的模型总体表现良好,情景模拟结果表明,闽江上游水电开发对南港地区的盐的影响较大,特别是对城门水厂的水质的影响较大,其咸潮发生的频率出现了明显的上升。河口地区的采沙挖沙活动使得河口地区的最小潮位水平下降、河口各水厂咸潮发生的持续时间和频率有明显的增加,尤其是5、6月份发生咸潮的风险增加。进一步分析表明,当采沙挖沙活动停止时,闽江口地区的盐度开始慢慢下降,6年左右闽江口地区各水厂的盐度可维持在一个可接受的水平上。该研究增进了对闽江感潮河段水厂咸潮入侵影响机制的认识,研究结果可为流域水资源管理与区域饮用水安全提供科学依据。