通过北京市34个国控监测站点,建立0.5、1、1.5、2、3、4、5km的缓冲区,应用土地利用回归模型(Land Use Regression,LUR)对北京市采暖季与非采暖季PM_(2.5)浓度进行空间分布模拟,并采用留一交叉互验法验证模型精度。结果表明:采暖季LUR...通过北京市34个国控监测站点,建立0.5、1、1.5、2、3、4、5km的缓冲区,应用土地利用回归模型(Land Use Regression,LUR)对北京市采暖季与非采暖季PM_(2.5)浓度进行空间分布模拟,并采用留一交叉互验法验证模型精度。结果表明:采暖季LUR模型调整R^(2)为0.799,模拟精度为0.7992,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)为6.66μg·m^(-3);非采暖季LUR模型调整R^(2)为0.807,模拟精度为0.8198,均方根误差为5.91μg·m^(-3),模型表现良好。从模拟结果来看,北京市PM_(2.5)主要分布在东南部人口、交通密集的平原区域,整体呈现南高北低的状态。展开更多
为了提高灌区灌溉的自动化程度,利用GSM(Global System for Mobile Communica-tions)网络的SMS(Short Message Service)通讯模块,构建了灌区水资源调度的无线数据通讯系统。采集的数据(包括时间)通过GSM公众网络以短消息的方式上传至控...为了提高灌区灌溉的自动化程度,利用GSM(Global System for Mobile Communica-tions)网络的SMS(Short Message Service)通讯模块,构建了灌区水资源调度的无线数据通讯系统。采集的数据(包括时间)通过GSM公众网络以短消息的方式上传至控制中心,再由控制中心实现用水计量、水量宏观调配、水费征集和报表打印功能,进而以较低的成本实现水资源调度与管理的自动化和信息化。展开更多
文摘通过北京市34个国控监测站点,建立0.5、1、1.5、2、3、4、5km的缓冲区,应用土地利用回归模型(Land Use Regression,LUR)对北京市采暖季与非采暖季PM_(2.5)浓度进行空间分布模拟,并采用留一交叉互验法验证模型精度。结果表明:采暖季LUR模型调整R^(2)为0.799,模拟精度为0.7992,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)为6.66μg·m^(-3);非采暖季LUR模型调整R^(2)为0.807,模拟精度为0.8198,均方根误差为5.91μg·m^(-3),模型表现良好。从模拟结果来看,北京市PM_(2.5)主要分布在东南部人口、交通密集的平原区域,整体呈现南高北低的状态。
文摘为了提高灌区灌溉的自动化程度,利用GSM(Global System for Mobile Communica-tions)网络的SMS(Short Message Service)通讯模块,构建了灌区水资源调度的无线数据通讯系统。采集的数据(包括时间)通过GSM公众网络以短消息的方式上传至控制中心,再由控制中心实现用水计量、水量宏观调配、水费征集和报表打印功能,进而以较低的成本实现水资源调度与管理的自动化和信息化。