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.     

唐山大地震30周年祭——不曾忘却的记忆

30年前，他们在突如其来中经历了人类历史上最惨痛的灾难，他们无所畏惧地直面了生活中的一切困难——而今，当你听到唐山人平静的语调，看到唐山人坦然的神情，你会对他们产生一种由衷的敬佩。     

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.     

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。     

乡村文化记忆资源的“文—旅”协同评价模型与应用——以苏州金庭镇为例

乡村文化记忆资源是乡村“文—旅”协同的链接点。基于文化记忆理论从文化信息层、物质载体层与社会行为层解析其内涵和协同框架,构建“文—旅”空间协调度、文化记忆连续性和旅游市场认同度的协同评价模型,以苏州金庭镇为例进行实证分析。结果表明:（1）时间格局上,旅游景点与生活生产类空间关联性不断提升,与功能象征类空间依赖减弱,与社会表征类和精神意识类空间关系有所降低但维持高度耦合水平。（2）空间格局上,与生活生产类空间呈极核带状格局,与其余三类空间呈现一核多极格局。（3）旅游景点与生活生产类空间协同关系从“文—旅”空间协调度、文化记忆连续性转向旅游市场认同度为主导,其余空间以“文—旅”空间协调度为主导。（4）影响协同关系的机制包括记忆延续与文化交融、空间优化与旅游融合和社会支持与政策保障等。研究结论可为乡村旅游地的文化振兴和文旅融合提供理论指导和应用模式。     

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。     

数据挖掘技术在环境科学中的应用

本文介绍了数据挖掘技术的基本任务、算法,对数据挖掘在环境科学领域的应用现状进行了综述.数据挖掘方法在环境质量评价、环境预测、大气颗粒物源解析及优化布点等方面较常规数学方法具有相当的优越性;数据挖掘方法在环境科学领域必将有巨大的实用价值和广阔的应用前景.     

场景二：COD在线监测设备之怪状

环境监测是环境管理的重要组成部分，COD自动在线监测仪是环保部门监管企业治污设施运转和排污状况的一种科技手段。自2002年以来，我省就有计划地对全省重点老污染源安装了自动在线监测设备。新污染源，在线监测设备与污染防治设施纳入一体，实行了“三同时”制度。但有些排污企业，对这个安装在自家门口的“电子眼”，总是千方百计地做手脚，同环保部门捉迷藏。     

基团贡献法对取代苯类化合物生物降解性的预测

测定了 47种取代苯类化合物在松花江水中的 5日生化需氧量 (BOD5) .分别采用线性基团贡献法和非线性基团贡献法(人工神经网络法 )对化合物的生物降解性BOD5 ThOD(ThOD :理论需氧量 )进行QSBR研究 .得到不同基团对生物降解性的贡献为 :C6H5>COOH >OH >CH3 O CH3 >NH2 >Cl >NO2 .线性基团贡献法对于训练组和测试组的定性预测正确率分别为72 %和 86 % ;而人工神经网络法的预测正确率分别为 92 %和 86 % .预测结果表明线性和非线性基团贡献法的预测效果都很好 ,相比而言 ,非线性方法对生物降解性的预测更准确