空气污染预报应用模型系统建立初探

在空气污染影响因素及其与环境空气质量定性关系分析基础上,通过对环境空气质量变化特征及统计、数值两种预报模型方法的对比分析,结合实际应用的目的要求及现有基础条件,提出了立足于业务化应用的空气污染预报模型系统的总体构想,并进行了实例分析。     

基于决策树的统计预报模型在臭氧浓度时空分布预测中的应用研究

近地面层臭氧是光化学污染的主要污染物之一.臭氧污染不仅严重影响着空气质量并且危害人类健康与动、植物生长.本研究以徐州市为研究区,基于环境监测站连续监测数据分别采用分类回归树(CART)、随机森林(RF)和M5模型树方法建立臭氧浓度统计预报模型,选取1、4、7、10等4个月作为季度代表进行区域臭氧浓度预测的研究.以2015整年逐小时徐州市国控大气监测站实时监测的臭氧浓度(因变量)和气象因子数据(自变量)为训练样本建立臭氧浓度统计预报模型.模型验证结果表明,总体上3种决策树模型能够较好的预测臭氧浓度动态变化特征,月尺度上预测值与观测值相关系数均值为0.68,平均绝对误差和均方根误差均值分别为21.63μg·m~(-3)和27.42μg·m~(-3).在此基础上,基于站点观测所建立臭氧统计预报模型,以WRF模型模拟的气象场作为输入,预报区域网格化臭氧预报值,并发现臭氧浓度空间分布与站点观测特征总体一致性较好.经与观测值进行对比,结果表明两者相关系数均值为0.58,平均绝对误差及均方根误差分别为29.38μg·m~(-3)和37.15μg·m~(-3),预报准确率均高于75%.同时利用周步长观测值与预测值建立的多元线性集合预报回归方程对3种决策树模型的预报值进行修正,在一定程度上提高了预报值的精度.     

基于聚类与多元回归的空气质量预报模型开发

为了方便准确地预测空气污染物浓度,基于气象因子聚类与多元回归的方法,以广东省顺德区为例开发了空气质量统计预报模型。预报模型能够较好地模拟出顺德区NO2、SO2、CO、PM10、PM2.5日均浓度和O3日最大8 h浓度水平和变化趋势,模型的模拟结果与实测值具有较高的相关性(相关系数R约为0.76),标准化平均偏差为1.2%~13.4%,标准化平均误差为14.2%~30.3%,模型普遍略为高估各项污染物浓度水平。预报模型具有简单易行、节约人力物力、准确可靠等优点,适用于地级市及区县空气污染物的预报。     

北京市空气质量动态统计预报系统

简要介绍了北京市空气质量动态统计预报系统的构成、特点,以及所采用的线性回归模型LRM,分类判别树CART模型,CART与LRM结合的模型,动态统计预报模型DSM,多点预报模型MPDSM 5种预报模型,分析了不同预报模型的特点和性能.所建立的动态统计预报模型DSM有良好的预报性能,减小了在高污染季节的预报误差;多点空气质量动态预报模型也具有较好的预报性能.      

区域性湖泊营养盐基准的适用性研究

营养盐基准是湖泊富营养化控制与管理的基础,目前多采用以生态分区为基础的基准确定方法.由于同一生态分区内湖泊间的差异性,对区域性湖泊营养盐基准的适用性需要做进一步的探究.本研究提出了基于响应关系的聚类方法(RCA),包括:(1)基于线性混合效应模型和平均绝对百分误差的层次聚类过程;(2)基于赤池信息准则(AIC)的模型选择过程.基于长时间数据的可得性,选择我国云贵湖区和东部湖区作为对象,采用RCA对叶绿素a与营养盐(总氮和总磷)之间的响应关系进行分析.结果发现,区域性响应关系对应的AIC值均为最高,模型权重均小于0.001,且可能导致生态谬误;表明区域性湖泊营养盐基准不能完全适用于生态分区内全部湖泊.该研究可为我国湖泊营养盐基准的空间尺度确定和浓度限值识别提供参考.     

基于BP模型的大气污染预报方法的研究

BP模型是目前最为广泛应用的神经网络模型之一,它是一种简单而又非常有效的算法.笔者将BP网络模型引入到大气污染预报领域,并根据大气污染物含量与气象要素的关系建立了大气污染物含量的神经网络预报模型.计算结果表明,BP模型应用于大气污染预报具有较高的预测精度和良好的泛化能力,它为信息社会的城市空气污染预报工作提供了一种全新的思路和方法.      

哈尔滨市空气质量预报统计方法的研究

本文是将空气中污染物排放视为相对恒定不变，根据天气预报的预测结果，未预测未来空气质量的一种统计预报方法。通过长时间的空气污染物浓度监测值和同步气象观测资料，将两者建立起相关关系，通过这些定性和定量的关系，进行空气质量的预测。     

非线性时间序列门限自回归模型在环境空气质量预报中的应用

门限自回归模型作为1种利用历史资料对非线性时间序列进行描述从而进行预测的数学模型，多年来在各种统计领域中均取得良好的效果。根据非线性时间序列的门限自回归模型（简称TAR）的基本思路，利用环境空气自动监测系统历史监测数据资料，建立了浦东新区环境空气质量的预报计算模型。通过统计检验，检查使用TAR模型预测浦东新区环境空气质量与实际监测情况的符合程度。讨论了该模型在监测工作中的应用可行性。     

城市空气中氮氧化物污染物预报模型的探讨

本文着重介绍了适合城市空气中氮氧化物预报的五种模型：统计模型中的ＭＯＢＩＬＥ模式、时间序列分析法、投影回归技术和数值预报模型中的高斯模式及箱模式，并在此基础上推荐了组合预报。     

沙颖河流域降雨径流污染预报模型的研究

在淮河上游河颖河流域的研究区域内布站设点，获取数据资料，建立出口断面的水质预报模型，在降雨径流污染方面作了有益的探索，获取的实主以此所 水质预报模式具有一定的实用价值。     

黑土耕作区土壤含水量空间自相关及农业生产分区

论文以东北黑土耕作区土壤表层（0~20 cm）含水量为研究对象,基于3S技术和Moran指数进行空间自相关分析,掌握黑土区土壤表层含水量的空间自相关类型及其分布格局,划定农业生产中的优先区域,为农业生产中土壤含水量的分区管理、农业设施合理配置提供理论依据。结果表明：海沟河小流域土壤含水量空间差异大,变异程度为中等变异,受人类活动等随机因素的影响较大;全局空间自相关系数为0.417 7,表现出较强的正自相关特征,且不同方向存在较大差异;局部空间自相关系数为0.374 4,局部空间自相关类型主要为H-H型（高-高关联）和L-L型（低-低关联）,空间集聚特征明显,H-H型主要分布于研究区西北部地势平坦的地区,形成高含水量且高度空间自相关的格局,耕作优势突出,为农业生产中的优先区域,L-L型分布于东部山地与平原的过渡带,形成低含水量集聚的格局,为农业生产中的一般区域。基于土壤含水量空间自相关分布特征,进行农业生产区域的划定及分区管理具有重要的实践价值。     

中国区域性耕地变化与粮食生产的关系研究——以东北地区为例

以东北地区为例,结合监测数据和农业统计数据,利用GIS技术分别开展耕地数量变化对粮播面积的影响分析、高中低产田内部各县粮食单产变化趋势分析、高中低产田内部耕地数量变化对粮食总产的影响以及粮食作物种植结构变化对粮食生产能力的影响评价与分析。结果表明:①东北地区耕地数量增加了188.8×10⁴hm²,总体呈北增南减趋势;②粮播面积增加了162.67×10⁴hm²,高产区的粮食单产多呈上升趋势,中产区的粮食单产稳中有升,低产区各县的粮食单产有增有减,但多数仍呈上升趋势;③高产田的粮食单产和低产田作物种植面积扩大促进了东北地区粮食总产的增加;④东北地区玉米生产进一步向吉林省集中,大豆、水稻、小麦向黑龙江集中,粮食生产的专业化、区域化趋势明显。     

贵州省土壤水分状况估算及分析

土壤水分是重要的土壤内在属性,亦是土壤系统分类工作中重要基础性诊断特征。将贵州省86个气象站点地面气候数据与土壤可能蒸散量模型、月干燥度和年干燥度计算公式相结合,依据中国土壤系统分类对土壤水分状况的分级要求,对贵州省土壤水分状况进行初步评判,同时探讨土壤干燥度与可能蒸散量、降水量及温度间的相互关系。结果表明,贵州省土壤水分状况包括湿润和常湿润两种类型,51个县(市)的土壤属于"湿润"水分状况,其余35个县(市)土壤属于"常湿润"水分状况。自西向东,贵州省土壤水分状况由"湿润"逐渐演变为"常湿润",中部区域为两种土壤水分状况同时存在。相较于地区性降水量,可能蒸散量对土壤干燥度影响更大;与年均气温相比,年可能蒸散量与年均地表温度相关性更强。将贵州省土壤水分状况作为诊断特性应用于土壤系统分类时,应综合分析成土环境条件。     

基于神经网络的东北地区秸秆焚烧预测

选取农作物秸秆露天燃烧严重的东北地区,采用人工神经网络的方法,结合卫星火点和气象数据,开展秸秆露天燃烧预测研究.结果表明：人工神经网络预测模型成功验证了松嫩平原地区2015年10月25日~11月15日的秸秆露天燃烧情况,其准确度为67.1%,经过多次试验,在神经网络建模与验证数据配比为80：20时,预测准确度最高,可达69.7%,同时该模型的稳定性较好.而对不同区域,不同时间段的预测研究表明,人工神经网络较适用于长时间序列的预测.就影响因素而言,相对湿度是影响秸秆露天燃烧的最重要因素.本研究结果可为空气质量模式提供火点预测数据,提高其预报预警能力,为区域联防联控政策的制定提供科技支持.     

基于神经网络的东北地区秸秆焚烧预测

选取农作物秸秆露天燃烧严重的东北地区,采用人工神经网络的方法,结合卫星火点和气象数据,开展秸秆露天燃烧预测研究.结果表明：人工神经网络预测模型成功验证了松嫩平原地区2015年10月25日~11月15日的秸秆露天燃烧情况,其准确度为67.1%,经过多次试验,在神经网络建模与验证数据配比为80：20时,预测准确度最高,可达69.7%,同时该模型的稳定性较好.而对不同区域,不同时间段的预测研究表明,人工神经网络较适用于长时间序列的预测.就影响因素而言,相对湿度是影响秸秆露天燃烧的最重要因素.本研究结果可为空气质量模式提供火点预测数据,提高其预报预警能力,为区域联防联控政策的制定提供科技支持.     

基于LMDZ模型的西南地区水汽来源及水汽再循环率的分析

研究基于LMDZ模型对我国西南地区9个站点的同位素数据进行空间插值,利用同位素混合模型对不同来源水汽对降水的贡献率进行时空分析.结果表明,我国西南地区外来水汽对降水的贡献率除部分站点外,均在90％以上;其次为植物蒸腾水汽,占比为0.3％～21.3％,地表蒸发水汽对降水贡献率最小,介于0.1％～8.1％之间,同时外来水汽...     

东北商品粮基地粮食生产的区域分异

论文以商品粮基地县为研究单元,运用数理统计和GIS空间分析结合的方法,揭示东北商品粮基地县粮食总产的区域差异。研究结果表明:①粮食总产低于平均水平的商品粮基地县占多数,高于平均水平的基地数量仅占36.36%,但粮食产量占全部基地县粮食总产量的64.74%;②粮食生产基本上形成了以玉米、大豆、水稻为主的生产能力格局,粮食总产的区域差异小于分品种粮食作物内部的区域差异;③从省域尺度看,粮食总产高于平均水平的基地县84.6%分布在黑龙江和吉林两省,粮食生产布局的区域化、专业化趋势明显,大宗粮食作物进一步向产粮大县集中;④从区域尺度看,粮食总产的空间格局高低交错,集中在以松嫩平原中部黑土区、辽河平原和三江平原为重心的平原地区,有由中部平原地区向周边递减的趋势。回归分析表明,播种面积的区域差异是导致商品粮基地县粮食总产区域分异的主要原因,农业现代化水平对其具有重要影响。应加强商品粮基地建设,加大中低产田的改造力度,走以提高粮食单产来提高粮食综合生产能力的内涵式发展道路。     

华北平原地下水浅埋区土壤水分动态的时间序列分析

以沧州和衡水实验站为华北平原地下水浅埋区典型区,利用3 a土壤水负压和地下水观测数据,研究了不同年份和土壤质地土壤水分动态。土壤水分数据表明,平水年或丰水年后的枯水年土壤水分从表层到深层为增长型趋势,枯水年为增长-减小-增长趋势;在土壤非均值条件下(沧州),土壤水分具有补给和消耗的季节性变化,而土壤均质条件下(衡水),无明显季节性变化。时间序列分析结果表明,平水年或丰水年沧州实验点土壤浅层(100 cm以上)和深层(100 cm以下)具有明显差异,从上到下土壤水分更加稳定,衡水实验点无明显差异性;枯水年两实验站浅层和深层差异性更小。土壤质地在降水和土壤水以及地下水的响应关系方面具有显著作用。     

东北典型黑土区讷谟尔河流域土地利用变化对沟蚀影响研究

论文以东北典型黑土区中的黑龙江省讷谟尔河流域作为研究区,以1965年的Corona 和2005年的SPOT5影像做为数据源,获取研究区1965和2005年的侵蚀沟分布数据;以地形图、Landsat/MSS影像和TM影像作为数据源,获取1954、1975、1995和2005年的土地利用数据,据此就研究区沟蚀动态和土地利用变化对沟蚀发展的影响进行分析。结果表明：40 a间侵蚀沟密度>250 m/km²的区域由1965年的0 km²增加到4 077.17 km²,占总侵蚀区面积的37.57%;侵蚀沟密度以北东—南西向为轴线从剧烈增加区逐渐过渡到微度增加区;耕地上沟蚀状况最严重,草地和沼泽地次之,林地侵蚀沟密度较小;耕地和草地之间的互相转换,侵蚀沟密度增加最大,分别为600.60和456.08 m/km²;其次是林地转变为耕地,侵蚀沟密度增加346.91 m/km²;各沟蚀变化区耕地的增加比例在29.21%~46.54%之间,草地减少的比例在27.10%~41.50%之间,沼泽地减少的比例在5.86%~12.50%之间。     

长期施氮和水热条件对夏闲期土壤呼吸的影响

在黄土高原地区,夏季休闲期既是高温多雨期也是土壤微生物强烈活动期.研究该时期土壤呼吸变化与土壤水分、温度和施氮之间关系,有助于深入理解农田生态系统土壤呼吸的时空变异性及其影响因素.本研究以1984年设立在黄土旱塬区长期田间定位试验为平台,选取了5个不同施氮处理（N0、N45、N90、N135和N180）,于2009年夏...