基于WCPF和FRFT的LPI信号识别研究

针对低截获概率雷达信号难以识别和分类的问题,提出了基于加权型三次相位函数(weighted-type cubic phase function,WCPF)和分数阶傅里叶变换(fractional fourier transform,FRFT)的低截获概率雷达信号识别算法。用短时傅里叶变换剖析了应用较广的8种低截获概率雷达信号的时频特性,然后依据调频率将其分为2类。先用加权型三次相位函数估计信号的调频率,然后再用分数阶傅里叶变换获得信号的各分量峰值,根据峰值能量比进行细分类。通过大量的实验仿真验证,在信噪比为0 d B的条件下,正确识别率能够达到95%以上。

基于粒径谱分布的南京市区大气颗粒物来源解析？

2013年8月8日—2013年8月29日期间,于南京市气象局采用扫描电迁移率粒径谱仪(SMPS)连续监测颗粒物粒径谱分布.运用正交矩阵因子分析法(PMF)分析得出了观测期间气溶胶粒径分布的4个源.结合痕量气体数据(NOx)、气溶胶光吸收系数(Babs781)和颗粒物化学成分(SO2-4、NO-3)确认出4个源,即近处交通排放源、远处交通排放源、混合燃烧排放源和二次气溶胶源.同时基于气象数据(风向和风速),通过条件概率函数(CPF)判断出4个源的方位.近、远处交通源与NOx的日变化规律相似,混合燃烧源与Babs781具有较为一致的变化趋势,而二次气溶胶源与SO2-4和NO-3浓度之和有较好的相关性.4个源的贡献率依次分别为14%、24%、37%和25%,表明混合燃烧排放的相对贡献最大.

基于知识的部分匹配方法研究

针对Super提出的基于知识的部分匹配方法中,直接以坐标值描述部分轮廓的方法容易受形变或扭曲等干扰因素的影响,基于SIFT描述思想提出了一种新的BSIFT轮廓描述子,用于改进Super的坐标值描述方法。首先介绍了基于知识的部分匹配方法的基本思想、特点及实现过程;然后详细阐述了BSIFT描述子的构建方法;最后,通过实验验证了该方法具有更好的鲁棒性,部分匹配的准确度更高,匹配的部分轮廓更有意义。

随机约束模型在水库规划及运行研究中的应用

随机约束模型是水资源规划与管理研究中的基本模型之一，它是根据已知的随机变量的分布函数，将随机约束转化为确定性的等效约束，从而使模型得到求解，本文以一个实际的水库设计问题为例，使用组合线性放水和蓄水规则，并将线性组合系数看作随机变量，利用线性规划求解技术求出一系列有效库容值，从而得出设计库容的取值范围．

基于概率滑行时间的航空器离场推出柔性控制

航班离场过程动态多变且高度随机,滑出时间不确定性导致推出时间难以科学配置。为此,研究基于概率滑行时间的航空器离场推出柔性控制问题。首先,采用随机森林回归和核密度估计方法,建立了基于机器学习的概率滑行时间预测模型、超参数调节策略及概率预测性能评价指标体系;然后,引入固定缓冲区概念,提出了离场航空器“推出时刻”柔性控制方法,明确了缓冲区长度对准时到达跑道头概率的作用特性;最后,应用随机规划中的机会约束理论,提出了离场航空器“推出时隙”柔性控制方法,设计了满足机会约束的可行推出时间范围界定规则。实验结果表明:所提方法可对离场航空器概率滑行时间进行科学预测,有效实现传统推出时间刚性控制向多视角柔性控制的灵活转化,可为增强机场离场管制的可预测性和灵活性提供理论方法支撑。

G20峰会期间宜兴市大气VOCs特征及来源分析

2016年G20杭州峰会期间,应用TH-300B挥发性有机物在线监测仪对江苏省宜兴市大气VOCs进行监测,烷烃、烯烃、芳香烃、乙炔、氯代烃、OVOC、乙腈体积混合比分别为11.00×10^(-9)、1.93×10^(-9)、5.78×10^(-9)、1.23×10^(-9)、4.16×10^(-9)、10.37×10^(-9)、0.27×10^(-9),应用臭氧最大生成潜势系数计算,烯烃和芳香烃为OFP贡献最大的活性组分,VOCs中臭氧前体物NMHCs主要来源为工业排放(42.2%)、机动车尾气(17.9%)、油气挥发(20.8%)、溶剂挥发(7.0%)、植物源贡献(12.1%),结合条件概率函数分析,其中的人为污染源与西北、东南方向的污染源分布有关,植物源与西南山地丘陵区域有关.在大气污染物排放严格管控期(2016-09-01~2016-09-06),主要源于一次排放的大气污染物浓度均有所下降,NMHCs中工业源占比下降至30.5%,植物源占比上升至16.8%.

基于环境空气中VOCs在线监测数据精准识别化工园区VOCs排放源

为精准识别化工园区环境空气VOCs排放源,2017年1月基于连续在线GC-FID法逐时监测某化工园区5个点环境空气中43种VOCs数据,运用统计分析法和PMF模型识别其来源,再结合CPF方法和企业排放信息达到精准化识别各排放源.结果表明,5个监测点平均VOCs体积分数为56.40×10^-9,除一个点其余点均以烷烃含量最高,主要是乙烷、丙烷、乙烯、甲苯、异丁烷、正丁烷和乙炔;园区环境空气中VOCs来自丁烷泄漏、工艺过程中排放、储罐排放、乙烯合成和城区传输这5个来源;基于气象传输路径分析和企业排放信息,识别出园区有7家化工企业以及园区外运河装卸区是观测期间VOCs的主要排放源.本研究以在线监测数据为基础,联合受体模型、气象条件及企业排放信息,实现了化工园区内VOCs污染来源的精准化定位,为园区内企业排放的监督和管理提供依据.

郑州市夏季大气VOCs污染特征及来源解析

采用GC5000在线气相色谱仪,于2019年和2020年夏季6~8月分别对郑州市城区中大气环境挥发性有机化合物(VOCs)进行监测,探究了VOCs的污染特征,并重点利用比值分析,PMF受体模型和条件概率函数(CPF)模型对比研究了其来源贡献.结果表明,2019年和2020年夏季ρ(VOCs)平均值分别为65.7μg·m^(-3)和71.0μg·m^(-3).2019年烷烃占比逐月变化幅度不大,占比在55%左右,芳香烃整体呈上升趋势,烯烃呈下降趋势;前10物种占总VOCs的65.5%,主要物种依次为异戊烷、乙烷、丙烷、甲苯、正丁烷和间/对-二甲苯等.2020年烷烃和烯烃占比呈逐月升高趋势,芳香烃呈逐月降低趋势;前10物种占总VOCs的71.1%,主要物种依次为乙烷、乙烯、丙烷、异戊烷、正丁烷、甲苯和间/对-二甲苯等.2019年夏季OFP平均值为224.9μg·m^(-3),其中芳香烃对OFP贡献率逐月升高,烯烃逐月降低;对OFP贡献的物种主要为间/对-二甲苯、异戊二烯、反式-2-丁烯、甲苯和乙烯等.2020年夏季OFP平均值为243.6μg·m^(-3),其中芳香烃对OFP贡献逐月降低,烯烃逐月升高;对OFP贡献的物种主要为乙烯、间/对-二甲苯、异戊二烯、甲苯和间-乙基甲苯等.PMF和CPF模型解析表明,2019年对VOCs贡献较大的是溶剂使用源和油气挥发源,贡献率分别为36.7%和25.1%,其对OFP贡献也较大,分别为39.9%和23.3%,需重点关注西南部区域.2020年对VOCs贡献较大的仍为溶剂使用源和油气挥发源,贡献率分别为24.9%和22.5%;对OFP贡献较大的为溶剂使用源和机动车尾气排放源,贡献率分别为33.6%和22.9%,需重点关注北部和南部区域.因此,今后应重点关注溶剂使用、机动车尾气排放和油气挥发源的排放,尤其监测点位的西南部、北部和东南部区域污染源.

包头市重灰霾特征分析及对重工业布局的启示（英文）

目的:工业排放是大气中PM2.5的重要来源,是灰霾形成的主要贡献者之一。通过分析包头市一次典型灰霾时段的污染来源及特征,研究本地工业布局在此次灰霾时段对灰霾形成的影响,并讨论城市工业布局的合理性。创新点:针对我国典型重工业城市包头市进行案例分析,研究本地城区灰霾形成的原因及重工业布局对灰霾形成的影响,并为合理布局工业提供了新的启示。方法:1.结合污染物观测数据、卫星遥感数据及后向轨迹模式的结果,揭示此次重灰霾发生时段的污染特征,找出此次重灰霾的主要来源。2.采用风向条件概率函数研究城区高浓度PM2.5与本地重工业布局间的关系。结论:1.在此次重灰霾时段,PM2.5浓度的变化趋势与其他污染物相似,说明污染主要来自人为源,且在同样发生重灰霾的情况下,PM2.5占PM10的比例较其他沿海城市低,说明粗颗粒物对包头PM10污染的贡献较其他城市大。2.结合卫星遥感数据与后向轨迹模式的结果,可以排除外来污染物的输入,并断定形成此次重灰霾的主要原因为本地人为源。3.风向条件概率函数分析结果显示本地重工业分布以及低风速的西南风(非盛行风)是造成此次重灰霾发生的主要原因。4.揭示了包头市在布局重工业或进行高强度的工业活动时不能只考虑避开盛行风,因为出现次数不多的低风速非盛行风同样会引起重灰霾的爆发;这可为包头市乃至其他工业城市在进一步调整工业布局时提供参考。