基于虚拟多任务二元粒子群算法和分形维数的雾霾天气预测方法

雾霾天气已对人类日常生活产生严重影响,有效预测雾霾天气,帮助城市居民规划出行安排具有十分重要的现实意义.因雾霾天气影响因素众多,冗余因素的存在一方面浪费计算机存储空间,另一方面干扰预测结果准确性.文章首先充分挖掘二元粒子群算法(binary particle swarm optimization,BPSO)的"隐并行性",构造虚拟多任务环境,主任务和辅助任务中粒子分别执行不同的位置更新策略,且相互传递有效信息,从而保持种群动态多样性,提出虚拟多任务二元粒子群算法(virtual multitasking binary particle swarm optimization,VMBPSO),然后结合分形维数(fractal dimension,FD)剔除雾霾天气中的噪声属性,得出雾霾天气关键影响因素,最后采用SVM算法利用前一天雾霾天气关键影响因素预测后一天是否有雾霾.仿真实验通过对即将举办亚运会的杭州和湖州两大城市进行分析预测,结果表明文章算法具有较高的预测准确率,稳定性和可靠性较高.     

北京市不同区县房价与地价关系研究:以海淀区、朝阳区和通州区为例

采用Granger因果检验法及文献资料法,对北京市三个区县房价地价关系进行分析,为房地产市场"分类调控"战略提供参考.研究发现:房价对地价关系上,海淀区、朝阳区和通州区房价增长均推动地价增长,但房价对地价的作用程度表现为海淀区大于朝阳区,朝阳区大于通州区;地价对房价关系上,通州区地价是房价的格兰杰原因,海淀和朝阳的地价均不明显作用于房价.基于对区域间差异的分析,海淀区应合理增加土地供应,朝阳区应尽量保持现有土地供应量,两区县均应调整住房供应结构,建设更多保障房和廉租房;而通州区应抑制区域房价持续增长的预期,杜绝投资投机性需求.     

改进的二元蚁群算法结合分形理论预测雾霾天气形成的关键因子

随着工业化进程的加剧,雾霾已严重影响到人类的日常生活,分析天气因素进而得出影响雾霾天气的关键因子尤为重要.预测雾霾天气形成的关键因子是一个不断剔除冗余因素保留关键要素的过程,每一个天气因素都有两种状态,被选中为关键因子与否,文章根据该特点,从一维细胞自动机入手,提出了一种以二元蚁群算法作为搜索策略,分形理论作为子集评估度量准则的混合方法.因二元蚁群算法前期信息素匮乏需要较长搜索时间,引入二元粒子群算法对其进行优化,将粒子经过多次迭代之后得到的最优位置通过模糊函数映射成蚂蚁所需的信息素,在较短的时间内形成一条信息素落差明显的路径,缩短算法前期运行时间.最后将所用方法应用于北京,广州和上海三地雾霾天气关键影响因子的预测中,并结合10-交叉验证和SVM算法对预测结果分类准确率进行分析,通过与其它算法进行对比,结果表明文章算法预测结果具有较高可信度,为后期的雾霾治理工作提供了重要的参考依据.     

城市火灾次数与气象因素的Adaptive-Lasso分析

为研究城市火灾次数与气象因素的关系,以天津市的火灾数据为例,建立月度火灾次数与温度、风速、降雨量、日照、湿度等相关的各月气象因素及上月火灾起数间的线性回归模型.通过Adaptive-Lasso方法对上述变量进行选择并估计其参数,并对所得模型进行了分析比较,同时预测分析了2008年上半年火灾发生数.研究表明,通过Adaptive-Lasso方法建立的线性回归模型能够更好地预测火灾次数.     

基于改进高斯模型的哈尔滨市PM_(2.5)扩散问题实证分析

2013年初以来,国内发生大范围持续雾霾天气,我国城市PM_(2.5)的污染问题引起了社会各界的关注和重视.根据风场和气象变化对高斯扩散模型进行适当改进,并提出基于高斯模型的PM_(2.5)扩散预测模型.以哈尔滨市PM_(2.5)近期实测数据为基础进行实证分析,对市区内10个地区的PM_(2.5)扩散和浓度变化做出合理的预测.     

中国各地区PM_(2.5)影响因素的空间差异特征分析

基于空间变系数模型,采用局部线性BGWR拟合方法,分别从经济、人口和环境的角度,选取9个指标,对2016年中国各地区PM_(2.5)浓度的空间差异性及其影响因素进行探究.结果表明:降水、天气、森林覆盖率、对外开放水平、污染治理和地区生产总值与PM_(2.5)浓度显著负相关;单位GDP能耗、产业结构和城镇化率与PM_(2.5)浓度显著正相关.其中,天气因素和城镇化率的影响程度较其他因素更为显著.最后,提出人口空间合理布局、产业结构优化升级等建议,旨在成功实现PM_(2.5)污染控制和减排.     

北京市SARS疫情统计分析

本文对严重急性呼吸道综合症 SA RS疾病进行了统计分析 .文章首先以北京市海淀区 SARS确诊病例和疑似病例为研究对象 ,分别按照地区、人口进行了统计分析 ,得出海淀区不同小区疫情发展的显著程度 .然后利用正交试验设计 ,分别就年龄、性别、职业等因素对海淀区 SARS确诊病人和疑似病人影响程度进行了统计分析 ,得出 2 1岁到 50岁的学生和干部得病率最高的统计结果 ,这完全符合海淀区的疫情事实 .这个统计结果已经被海淀区政府“海淀区政府应急管理信息系统 ( H EMIS)”[6]采用 . H EMIS系统作为中国第一个政府应急系统在海淀区 SARS防治中起到了一定作用 [1 ] .文章最后研究了北京市每天新增的确诊病例和每天疑似病例转为确诊病例之间的相关系数 ,从它们的相关性分析可以反映出防治 SARS疫情措施的有效性 .     

北京区域发展不平衡性的时空演变与成因研究——基于教育与劳动报酬的视角

在北京"四个中心"建设和京津冀协同发展的总体背景下,区域发展不平衡的研究在区域经济与宏观调控中显得尤为重要。本文基于2008-2017年北京市人社局的调查数据,从教育的视角分析了教育对区域经济发展的影响作用,从劳动报酬的角度分析了北京区域发展不平衡的时空演变及成因。研究发现:(1)教育对区域经济发展的门限效应显著,当文化程度在本科及以下时,教育对区域经济发展的正向促进作用较强;当文化程度高于本科水平时,教育对经济发展的正向促进作用会显著下降。(2)北京区域发展不平衡总体上逐年递减,但呈现出一定的阶段性与波动性特征。(3)在时空演变的分析中,北京区域发展不平衡表现出空间转移的特性,即通州区向海淀区转移、农村区向主城区转移。(4)时间和空间两个维度的研究结论具有耦合性,即区域间不平衡是造成北京区域发展不平衡的主要原因;然而,与现有研究结果不同,本文发现区域内部的不平衡在区域发展不平衡中的占比逐年提升,区域间差异有下降的趋势。     

基于相异度的SVM选择性集成雾霾天气预测方法

目前雾霾污染日益严重,威胁到了环境保护和人类健康,需要对雾霾天气进行预测.通过对多个支持向量机(SVM)进行选择性集成,克服单个SVM不稳定的缺点,提出了基于相异度的SVM选择性集成雾霾天气预测方法(DSE-SVM).首先采用高斯核SVM独立训练出多个个体SVM;其次计算出个体SVM的相异度,剔除相异度最大的个体SVM;最后运用多数投票算法对剩余的SVM进行集成,并进行了理论分析.通过对北京、上海和广州三地区近两年的雾霾数据进行实验分析,实验结果表明DSE-SVM方法预测性能更优,具有较高的稳定性和可信性.     

空气中PM2.5的扩散和衰减模型

PM2.5的时空分布及其演变规律十分复杂.为刻画PM2.5的发生、扩散和衰减规律,提出点源、线源和面源叠加的多源模型描述区域内的多污染源对某一监测点的影响.考虑风力风速、太阳辐射强度、湿度等天气和季节因素以及重力、湍流扩散、分子扩散等对源强强度的影响,提出源衰减、湿沉积、化学迁移叠加衰减模型,用监测点的PM2.5浓度数据对污染源强度和衰减系数进行反演求解.针对西安市某些监测点处的PM2.5浓度突然增至数倍且延续数小时,建立污染扩散预测与评估方法,对提升前后污染源源强进行分析,给出重度污染区域,并用数据的人工统计定性验证模型的合理性.     

哈尔滨市冬季PM_(2.5)与影响要素的相关分析

运用相关性分析方法,研究哈尔滨市PM_(2.5)质量浓度与主要空气污染物及气象因素之间的相关关系.建立PM_(2.5)与影响其质量浓度变化的因素的单因变量的偏最小二乘回归分析(PLS1)模型,模型拟合良好,由模型知CO是导致PM_(2.5)质量浓度升高的主要因素.运用通径分析方法,研究解释变量对因变量的直接影响、通过其他解释变量对因变量的间接影响以及各解释变量的对因变量的协同作用.结果表明,各解释变量对PM_(2.5)质量浓度变化的总作用从大到小依次为:CO、PM_(10)、NO_2、风速、湿度、SO_2.     

Der Beginn der Nebelbildung und seine optische Auswirkung

Summary This study describes the atmospheric-optical effects which are induced by the change of the aerosol size distribution during the transition from haze to fog. The wavelength exponent of the scattering coefficient decreases from =1 at visibilityS>0.9 km to =0 atS<0.3 km where fog formation occurs. The spectral scattering function in fog is steeper than in haze and exhibitits secondary maxima at scattering angles =125° and particularly =145° which correspond to the second and first fog bow, respectively. The spectral polarization function is most sensitive to changes of the properties of the scattering particles i.e. to the change from haze to fog. Whereas in haze the maximum of polarization occurs at scattering angle of about 100° and the minimum at =150°, in fog the minimum is at =60° and there are two maxima at 145° and 125° which demonstrates that the fog bows are strongly polarized. The change of the polarization function occurs abruptly at the onset of condensation.     

面向COVID-19传播模式的多因素影响分析

目前,新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的传播仍在持续,其传播模式以及影响传播行为的主要因素仍有待深入挖掘。鉴于此,本文从数据分析的角度,通过构造一个特殊的多源数据集(包括COVID-19历史数据、气象数据、人口迁徙数据和空间地理信息数据),以此建立多元Poisson.回归模型(类Poisson回归)来着重分析国内疫情的病毒传播模式及其影响因素。分析结果显示,湿度、平均每日风速、每日的降雨量等气象因素与COVID-19的传播模式显著相关,但与每日温度变化显著不相关。除此之外,COVID-19的传播速度及传播范围与武汉迁出目的地的人口比例、迁入武汉来源地的人口比例以及武汉与其他城市的空间距离均有一定的关联性。全文可视化及模型分析的R代码见:https://github.com/thwgithub/COVID-19 Rcodes.     

中国西北地区沙尘暴的发生规律研究

借助MATLAB软件,根据中国西北地区六个省份1981～2005年沙尘暴发生天数、月平均风速、大风发生天数、月平均气温、月降水量、月平均相对湿度的统计数据,研究中国西北地区沙尘暴的区域分布和时间分布规律及其与气象因子的关系.方差分析结果表明:西北地区沙尘暴危害程度省份差异不显著,不同观测站所在地沙尘暴危害程度的差异显著,不同月份沙尘暴危害程度的差异也显著;聚类分析结果表明:拐子湖等站点所在地受沙尘暴危害最严重,各年4月份受沙尘暴危害最严重,北京地区8月份几乎不发生沙尘暴;相关分析结果表明:西北地区沙尘暴的气候影响因子为月平均风速、月大风发生天数和月相对湿度.由回归分析得到,沙尘暴每月发生天数y随月份t的变化规律为正态分布.研究结果可供有关部门参考.     

Modelling the clogging of gas turbine filter houses in heavy-duty power generation systems

ABSTRACT

A prognostic approach based on a MISO (multiple inputs and single output) fuzzy logic model was introduced to estimate the pressure difference across a gas turbine (GT) filter house in a heavy-duty power generation system. For modelling and simulation of clogging of the GT filter house, nine real-time process variables (ambient temperature, humidity, ambient pressure, GT produced load, inlet guide vane position, airflow rate, wind speed, wind direction and PM10 dust concentration) were fuzzified using a graphical user interface within the framework of an artificial intelligence-based methodology. The results revealed that the proposed fuzzy logic model produced very small deviations and showed a superior predictive performance than the conventional multiple regression methodology, with a very high determination coefficient of 0.974. A complicated dynamic process, such as clogging phenomenonin heavy-duty GT system, was successfully modelled due to high capability of the fuzzy logic-based prognostic approach in capturing the nonlinear interactions.     

A spatio-temporal dynamic regression model for extreme wind speeds

This paper presents a hierarchical regression type model for analyzing the dependency of sample extremes on time, space and a covariate effect. The model is based on the assumption that the observations follow independently a generalized extreme value distribution given location, scale and shape parameters. Then a multivariate spatial process is considered to accommodate the association and spatial correlation in the distribution parameters. The mean of the process incorporates the underlying dynamics which is elaborated on the lower stage of hierarchy. Finally, three spatio-temporal dynamic linear models drive independently this mean function to take the variations in the parameters separately into account. In a Bayesian setting, the model structure leads to parallel implementation of the Markov chain Monte Carlo algorithm in a sense that it is less time consuming. Our methodology is applied to the monthly maxima of wind speed with temperature as a covariate for which the relationship is expressed in terms of a penalized spline regression model. The comparison of the proposed model with several simpler ones suggests considerable improvements in wind speed analysis.     

雾霾治理中的协作机制研究:基于演化博弈分析

地方政府、污染企业和公众是雾霾治理行动的主要参与者,系统研究这三个参与主体之间的利益关系和影响因素,对于雾霾污染的改善具有重要意义。本文从演化博弈的角度出发,在有限理性的基础上,建立三方动态博弈模型,探究使各主体达成协作治理的条件。通过均衡点分析和数值仿真结果可得:三方博弈主体在不同稳定性条件下的策略选择不同,通过提高直接排污罚款金额、地方政府严格治理潜在收益、污染企业直接排污潜在损失、公众长远收益和降低公众参与成本等方式能使系统跳出不良状态,形成三方共同治理模式;任一博弈主体策略演化速度会受到自身策略选择比例及另外两主体策略选择比例的影响,但无论三方博弈主体策略选择比例如何变化,都不会改变最终博弈结果。这些研究结果对改善当前雾霾污染状况具有积极的借鉴意义。     

Model of primary production,including circulation influences,in Lake Superior

The flow regimes of Lake Superior in 1973 have been computed by a finite difference hydrodynamical model. The results confirm the observed general anticlockwise circulations during the summer stratification period. Preliminary results from experiments using a variable wind drag coefficient are included. This coefficient depends on a number of factors, including wave age, wind-wave coupling and station exposure.A two-compartment phosphorus model was also developed. The biological model was coupled with the water transport to elucidate the observed temporal and spatial changes in the nutrient conditions and primary productivity. The simulations show that temperature and nutrient distributions are influenced by current patterns, which in turn influence biological activity.     

中国数字经济发展水平:时空特征、动态演化及影响因素

基于构建的数字经济发展水平评价指标体系与2010~2018年全国30个省市(除西藏、港澳台)的面板数据,对中国数字经济发展水平的时空特征、动态演化与区域差异原因进行探究。研究发现:全国及三大区域的数字经济发展水平均呈现稳步上升态势,并伴有明显的空间相关性、空间集聚性和区域差异性,且东部相较于中西部区域内差异更大。数字经济发展速度动态演化显示,整体上中国各省市数字化发展水平变化速度状态表现为上升趋势,相较于中西部,东部拥有更大的速度变化状态。地区前期数字化基础、经济发展的一阶滞后、政府科技投入均会促进区域数字经济的发展,对外开放水平会抑制数字经济发展,地区规模对数字经济的影响表现为非线性。此外,不同线性影响因素在不同区域内对数字经济发展水平具有不同的影响力。