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.     

高速公路数据海量 大数据分析有可为

截止到2014年,中国高速公路通车总里程达11.195万公里,管理和监控难度又上了一个新的台阶。目前IT技术、智能视频技术、信息技术、传感技术及计算机技术的有效集成应用,为高速公路监控体系带来了极大的便利,大大提升了高速公路管理、服务、收费、监控的效率。同时,在整个体系的运行过程中,各个系统也产生了大量的数据,怎样管理如此庞大的数据量,怎样甄别有效数据和无效数据,怎样高效     

我爱读《环境》

尊敬的江小姐以及<环境>杂志社的朋友们,你们辛苦了!感谢你们为了珠三角乃至全中国的环境宣传作出的贡献.     

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.     

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。     

颗粒物分界层Mie散射激光雷达识别的sigmoid算法

基于成都市2013年6月~2015年5月期间由Mie散射激光雷达探测的大气消光系数廓线资料,发现混合层以上在颗粒物消光和分子消光之间一致存在一个S型的过渡区,利用sigmoid函数对此分布形态进行模拟,通过计算该函数上下曲率最大点所在的高度,据此提出了颗粒物分界层Mie散射激光雷达识别的sigmoid算法.针对该算法模拟效果的分析表明,颗粒物分界层过渡区附近大气消光系数理论廓线和实测廓线保持了高度的相关性,二者在春夏秋冬四季的相关系数（R）分别为0.9971±0.0052、0.9935±0.0167、0.9979±0.0038和0.9990±0.0021（均通过α=0.05的显著性检验）.基于sigmoid算法计算的颗粒物分界层过渡区与成都市温江站探空资料得到的逆温层之间存在很好的对应关系.     

生物基聚合物PHBV和PLA复合材料在不同介质中的生物降解及其影响因素

传统工艺的塑料生产不仅依赖石油资源的持续开发利用,同时给环境造成了前所未有的压力,近年来生物基聚合物（聚（3-羟基-3-戊酸酯）-PHBV,聚乳酸-PLA）日渐成为传统石油基塑料的替代产品.本文采用呼吸测试手段,旨在揭示均质复合材料在不同环境介质（土壤、熟化堆肥、水体）条件下及有机添加剂（木质素）,无机添加剂（蒙脱石）和天然有机物链增长剂（Joncryl）作用下的生物降解特征.结果表明：当链增长剂Joncryl添加量为5%时,对所有介质PHBV和PLA复合材料产生显著抑制作用.Joncryl添加量为0.2%时,未对所测样品的生物降解行为产生干扰作用.在熟化堆肥介质中,PLA复合材料比PHBV基质混合物的生物降解速率明显降低.有机木质纤维添加剂（榛子壳粉末）单独在聚合物中添加或者和链增长剂Joncryl以及非有机添加剂（Dellite72T）共同作用下都可促进PLA聚合物中各组分的相容连接性.实验结果表明,新型添加剂在不同介质中以二元或三元添加的方式对生物降解过程产生重要影响,该研究将为新型材料使用后的生物降解效应提供理论依据.     

等离子体处理的时效性对芳Ⅲ/双马复合材料耐湿热性能的影响

目的考察等离子体处理前后及其时效性对芳Ⅲ/双马复合材料弯曲强度、界面性能及耐湿热性能的影响。方法用低温射频耦合等离子体处理芳纶纤维表面,分别将未处理的、等离子体刚处理过的和等离子体处理后在空气中放置三天后的纤维通过溶液预浸渍工艺制备芳Ⅲ/双马复合材料预浸料,再经过高温模压成形技术制备芳Ⅲ/双马复合材料单向板。采用万能材料试验机对水煮前后复合材料的弯曲强度和层间剪切强度进行测试,利用扫描电子显微镜对复合材料层间剪切破坏形貌进行观察。结果等离子体处理后,复合材料的吸水率由未处理时的0.51%下降到0.33%,复合材料层间剪切强度由49.4 MPa提高到62.9 MPa。等离子体处理时效后复合材料的吸水率增加到0.69%,复合材料的层间剪切强度下降到56.0 MPa。结论等离子体处理提高了复合材料界面性能,但等离子体处理的时效后,复合材料的界面性能及其耐湿热性能有所下降。等离子体处理及时效性对复合材料的弯曲强度和耐湿热性能变化不大。