基于CEEMDAN与LSTM的煤炭港口粉尘质量浓度混合预测

煤炭在储运过程中产生的粉尘严重危害港口城市的空气质量,准确预测粉尘污染有助于预测污染风险并采取预防措施。由于港口复杂的气象和有限的作业条件,煤炭港口粉尘质量浓度存在强非线性与非平稳性的特点,传统方法难以准确预测港口的粉尘质量浓度。基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)和长短期记忆网络模型(LSTM)的煤炭港口粉尘质量浓度混合预测法,以我国北方某煤炭港口为例,先采用CEEMDAN将原始粉尘质量浓度分解为多个本征模态函数,再使用LSTM对每个本征模态函数进行预测,整合后获得最终的粉尘质量浓度预测结果。结果表明:上述方法与传统方法相比具有更高的预测精度,有助于港口对粉尘污染加强管理,更有利于减轻煤炭港口粉尘污染对港城居民的不利影响。

港口区域下的船舶SO_(2)排放扩散模拟研究

船舶废气排放是影响港口空气质量的重要因素。通过利用船舶AIS数据,对船速与船舶污染物排放之间的定量关系进行研究;应用AERMOD模型对船舶SO_(2)扩散过程进行模拟,结合船舶排放特征及船舶航行时的气象条件,研究风速、风向等外界因素对船舶SO_(2)扩散的影响作用。从不同时空维度分析多船舶SO_(2)扩散叠加后对结果的影响,为控制港口船舶SO_(2)排放扩散对港区环境的影响提供理论支持。研究结果表明:船舶航行过程中污染物排放量与船舶航速的平方成正比;SO_(2)扩散范围随风速增大而扩大的同时对环境影响会减小;此外,考虑港区内多船舶扩散叠加的情况,多排放源共同作用下SO_(2)扩散后浓度值将突破单艘船舶影响上限,扩散后影响面积增大,对环境造成更严重的影响。

食品安全问题带来的食品行业整合契村

“毒奶粉”、“瘦肉精”事件尘埃未落，“染色馒头”、“塑化剂”、“牛肉膏”、“荧光爆米花桶”、“地沟油”、“香精包子”又接踵而来——近年食品安全问题频繁曝出，成为国家和百姓关注的社会热点。随着消费者对食品的追求由温饱向质量转变，食品行业将面临市场整合契机，产品升级及待规范化领域将成为投资热点。

食品安全问题带来的行业整合契机

＂毒奶粉＂、＂瘦肉精＂事件尘埃未落,＂染色馒头＂、＂塑化剂＂、＂牛肉膏＂、＂荧光爆米花桶＂、＂地沟油＂、＂香精包子＂又接踵而来——近年食品安全问题频繁曝出,成为国家和百姓关注的社会热点。随着消费者对食品的追求由温饱向质量转变,食品行业将面临市场整合契机,产品升级及待规范化领域将成为投资热点。