国内主要城市空气质量统计分析

我国目前评价城市空气质量所用的空气污染指数法中仅以首要污染指数来反映空气质量状况,而忽视了次要污染物对空气质量的影响,这将会使评价结果的准确性产生偏差.本文在空气污染指数模型的基础上引入次要污染物,建立了新的空气质量评价模型,再利用该模型对我国近三年主要城市空气质量状况进行了评价及分析.     

基于Keras的LSTM模型在空气质量指数预测的应用

为了高精度预测空气质量指数(AQI),针对大气环境复杂多变性、不确定性,以2014年至2017年的太原市空气污染物监测数据为基础,首先采用python3.5.2中的相关性分析函数对污染物与AQI指数进行了相关性分析,然后建立基于深度学习库Keras(一种高层神经网络API)的长短期记忆循环神经网络(LSTM)模型,对太原市空气质量指数(AQI)进行仿真预测.实验结果表明:模型的均方根误差为4.875,具有预测精度高、范围广等优点,为大气污染防治工作提供了科学合理的理论依据和新的预测方法.     

气象调整下的区域空气质量评估

虽然空气污染是由污染物排放到大气中造成的,但是由于气象条件会影响污染物的扩散,因而实际观测到的污染水平会受到气象条件的影响.因此,有效的空气质量管理要求污染评估指标和统计方法不受气象因素的干扰,并能准确客观地反映污染物浓度的变化.为了评估北京地区潜在污染物排放的变化,本文提出一种消除气象干扰的时空调整方法.通过控制气象条件,调整后的污染物时空平均浓度可以捕捉到潜在排放量的变化.本文提出具体调整均值的方法,并进行理论和数值分析,将此方法应用于北京地区的空气质量评估,揭示一些有趣的模式和趋势,这些结果可以用于空气质量评估和管理.     

基于PSOGSA-LSTM模型的长江经济带空气质量指数预测研究

本文以长江经济带100个地级及以上城市的空气质量指数(AQI)为研究对象,选取了六大污染物和11个影响空气质量指数的气象因子作为影响因素。针对空气质量相关数据的特性,将粒子群算法和万有引力算法结合的混合算法(PSOGSA)与长短期记忆(LSTM)神经网络进行组合,建立PSOGSA-LSTM组合预测模型,对模型的预测精度进行了三个方面的检验,并与传统的LSTM模型的预测结果进行比较,最后将其应用于长江经济带100个城市未来7天的空气质量指数预测。研究结果表明,PSOGSA-LSTM模型相比传统的LSTM模型具有更高的预测精度和较强的稳定性。     

空气质量的模糊综合评价与曲线拟合预测模型

公众的健康在很大程度上受空气质量制约,对空气质量进行预测与评价具有十分重要的意义.首先针对空气质量评价问题,将模糊综合评价方法和层析分析方法相结合,建立了空气质量的模糊综合评价模型.其次针对空气质量预测问题,根据最小二乘理论,建立了不同污染物浓度值的滑动窗口预测模型.最后选择安阳市空气污染物浓度年度均值进行了模型验证.实验结果表明,评价与预测模型具有精确度较高,误差率小的优点,具有较高的实用性.     

基于区间数的空气质量模糊综合评价模型

针对空气质量评价的不确定性,引入区间数概念进行2016年辽宁省各城市的空气质量综合评价和分析.参照国家大气质量标准,选用SO2、NO2、CO、PM2.5、PM10五种大气主要污染物作为评价因子,利用区间数计算污染因子的隶属度进行分析.考虑到城市差异,采用区间梯形隶属度函数,同时考虑区间数排序函数及可信度对区间数排序进行修正,避免了单因素得分区间数的发散,并综合确定评价等级.实例分析验证了该评价方法的可行性,依据收集的数据和此方法的结论得出空气质量的好坏与污染源分布、污染物扩散条件以及季节等因素有关.     

一门新兴的边缘学科——环境数学

<正> 人类生活于自然环境与社会环境之中,人与环境构成一个对立统一的整体,称之为“人类-环境”系统.环境科学就是以这个系统为对象研究其发生、发展、预测及调节控制改造策略的科学.例如,人类生活于大气环境之中,需要清洁的空气,但人类本身的活动又将空气污染,降低了空气质量,影响到人类自己的生活.如何把人类活动对空气质量的破坏缩小到最低限度,便是环境科学的重要课题之一.为此,需要研究大气污染物的种类、污染物对人类危害的方式、污染物的来源及其在大气中迁移转化的规律,以及减少或消除这些污染物的途径等等.又如,人类聚集于城市造成人口、交通、就业、污染、资源等     

上海市PM_(2.5)相关因素的研究

空气质量问题始终是政府、环境保护部门和全国人民关注的热点问题.选取2014年01月-05月的上海市空气质量(AQI)日报,分析了上海市空气质量的现状,并对首要污染物出现的频率做出统计分析,发现PM2.5是上海市现阶段空气中的首要污染物.通过Pearson相关系数、Spearman相关系数和Kendallτ相关系数,计算PM2.5与AQI其他监测指标的相关性,从而有利于更科学的监测空气质量.研究表明,PM2.5与PM10和CO都具有较强的相关性,PM2.5与O3的相关性很弱.最后分别对PM2.5与PM10、PM2.5与CO的相关性进行线性拟合,得出初略的线性方程.对其对比分析可知,在同等情况下,应该优先通过控制空气中PM10的含量,来达到控制空气中PM2.5含量的目的,从而对改善生存环境起到重要的作用.     

基于GA-SVM的太原市空气质量指数预测

针对大气环境的复杂多变性和不确定性,采用太原市2014年至2016年的空气污染物监测数据,分别将改进的粒子群算法(IPSO)和遗传算法(GA)与支持向量机(SVM)相结合,通过参数寻优构建新模型完成对空气质量指数(AQI)的预测.实验结果表明,GA-SVM在预测精度、误差率和可靠性方面均优于IPSO-SVM与SVM.因此GA-SVM模型更适用于AQI的预测,为大气污染防治提供了科学合理的理论依据和新的预测方法.     

基于MGWO-SVR的空气质量预测

空气质量指数预测可以为企业和社会工作提供指导.灰狼优化算法具有简单高效的特点,但是在后期迭代中容易陷入局部最优.针对灰狼优化算法的缺点,对其全局优化能力进行了改进,并用改进的算法对支持向量机回归算法(SVR)的参数进行寻优,建立了MGWO-SVR预测模型.最后以中国环境监测总站中太原市的数据为研究对象,分别用MGWO-SVR模型和SVR模型对太原市的空气质量指数进行了预测拟合实验.实验结果表明,MGWO-SVR模型可以有效预测空气质量指数,并比SVR模型有更高的预测精度.     

空军消耗性航材储备优化模型研究

针对我军装备改型多以及部分消耗性航材长期储存容易变质失效的实际借鉴EOQ模型的思想,构建了消耗性航材储备模型.模型以总储备经费最小为目标,综合考虑了航材使用优先级以及航材储备中产生的各项费用,并从理论上证明了模型具有全局最优解.最后通过算例说明方法可行.     

风速影响回风换热器换热性能数值仿真及实验研究

针对回风速度对矿井回风换热器换热性能的影响,建立了回风与液滴气液两相流之间热质交换的数学模型,利用CFD仿真软件FLUENT模拟回风速度分别为5 m/s,8 m/s,10 m/s,12 m/s和15 m/s时制热和制冷两种工况下液滴温度的变化,得出了回风速度对回风换热器换热性能的影响规律,最后利用实验测试了制热工况下风速对液滴温度变化的影响,得出的实验结果与仿真结果比较吻合.     

印度空军航空兵的出动强度模型分析

印军是装备有当今世界较先进高技术武器装备的军队之一,其高技术的空袭武器尤其是空袭作战飞机是其实施高技术局部战争空袭作战的物质基础.对印度空军航空兵空袭作战总允许出动架次、空袭作战总允许出动次数、空袭作战可累计出动架次、空袭累计出动次数等方面做了模型分析,并对其中的几个方面做了模型计算.     

列序分析及其对空气污染的应用

在数据分析中常用计算相关系数来分析因变量与自变量间的关系,其基本概念是以统计样本来对总体进行估计.列序分析则宁可把问题限制在样本集内,即在已有采样数据的情况下,因变量与m个自变量中哪个自变量联系最密切?哪个又居其次?应该说列序分析更切合实际需要.论证了列序分析的原理、数学表达,同时用大气污染的实测数据进行了计算,对结果进行了分析,且与相关系数的异同作了对比.     

广义延拓插值法在气压数据逼近处理中的应用

在引进一种新的逼近方法——广义延拓方法的基础上,构造出气压数据逼近中的广义延拓数据模型.其对气压数据逼近进行处理的结果表明能够满足气压数据逼近处理中的要求.     

航线联盟下航空货运网络枢纽点选址问题研究

本文研究航空联盟下航空货运网络的枢纽点选址问题(HLP),基于枢纽点的数量及位置随机与容量的限制。首先引入航线联盟选择概率函数,确定不同航段上的航线自营运输或外包运输的概率;其次根据选址中心法则,以网络总成本最小化为目标,建立枢纽点选址模型;再次采用改进的免疫混沌遗传算法求解模型;最后,以顺丰航空公司案例进行实例分析。结果表明:1)本文改进的算法较免疫混沌遗传算法并与免疫遗传算法及CPLEX结果对比,发现本文设计的算法有较强的收敛性和计算速度,且计算结果与CPLEX求解器求解结果相差不大;2)枢纽点数量不确定时,枢纽点的位置多集中在东部城市;3)航空公司选择联盟环境可以大大降低运营成本,航空公司为提高自身利润,应考虑加入联盟,从而降低自身成本。     

基于随机Petri网的航空货运出港系统分析

航空货运出港作业是影响航空货运速度的重要环节。本文根据航空货运出港流程建立了出港系统的随机Petri网模型(SPN)和同构的马尔柯夫链(MC)。以国内某枢纽机场航空货站为例,计算了MC的稳定状态概率,分析了系统的运作效率和延时时间,并对提高航空货运出港系统运行效率提出了建议。     

京津地区跨界空气污染问题研究

利用拟合有限体积法研究京津地区跨界空气污染问题,提出碳排放交易条件下的随机微分博弈模型,利用随机最优控制理论推导出合作博弈模型的哈密顿-雅可比-贝尔曼方程,并利用京津地区数据实证分析了算法的实用性和有效性.     

交通拥堵与空气质量——来自汽车尾号限行的证据

由于空气的污染来源众多,交通拥堵是否加剧了空气质量的恶化,一般情况下很难界定和区分。本文利用一个特殊的工具变量——北京市工作日高峰时段汽车根据尾号限行,来分析和回答上述问题。由于受文化习惯影响,居民在挑选车牌号码时一般都不选4,因此包含数字4的车牌号很少。每当限行尾号为4和9的工作日,北京市的道路交通相比其他工作日会更拥堵,这为我们提供了一个识别交通拥堵的独特指标。通过使用双重差分模型排除了大量干扰因素后,我们对北京市35个空气质量监测站点PM2.5浓度逐时数据的分析发现,在限行尾号为4和9的工作日,高峰时段与非高峰时段的PM2.5浓度差异,比其他工作日的差异高出9.46%。交通拥堵显著降低了空气质量。