基于HHO-CNN-LSTM的CMAQ修正模型及其在上海市空气质量预报中的应用

建立空气质量预报模型，预测污染物浓度对人类健康和社会经济发展具有重要意义。然而，传统的空气质量模型CMAQ对污染物浓度的预报精度并不理想。对此，本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)的空气质量预报修正模型，并使用哈里斯鹰算法(HHO)对模型的超参数进行优化；用CMAQ模型对上海市2022年12月六种大气污染物(SO₂、NO₂、PM₁₀、PM_2.5、O₃、CO)浓度的预报数据以及监测站的气象数据和污染物浓度实测数据作为HHO-CNN-LSTM模型的输入，对CMAQ模型预报结果进行修正。使用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和一致性指数(IOA)作为评价指标。结果显示，修正模型显著提高了六项污染物浓度的预测精度，RMSE减少了73.11%～91.31%,MAE减少了67.19%～89.25%,IOA提升了35.34%～108.29%。同时针对HHO算法陷入局部最优而导致修正模型对CO浓度预测效果不佳的问题，使用高斯随机游走策略对HHO算...     

小浪底水库对河道水质净化能力的影响

依据《地表水环境质量标准》(GB3838-2002),采用单因子评价方法,分别对小浪底水库建成前3年和建成后4年的河道水质进行评价,结果表明,小浪底水库建成后,在库首断面水质持续恶化的情况下,小浪底坝下水质状况却明显好转,说明小浪底水库库水对原水污染物有较强的净化能力,从而使下游河段水质得到改善。     

基于灰色关联分析的蒙特卡罗法建立水库出库水质预测模型

运用灰色理论和蒙特卡罗方法相结合建立的水库出库水质预测模拟模型,首先采用灰色关联分析方法科学准确的识别出主要影响因素,接着用蒙特卡罗原理预测,克服了专家直接给定法的主观任意性,并且同时考虑多个主要因素对水质状况的影响,使预测出的结果客观、合理。