基于运营商大数据的大气污染防控研究及应用探讨

通过遍布全球的通信网络基础设施,运营商可获取用户、业务、网络、终端的海量数据信息。简述了运营商的数据特征,基于这些数据开展大气污染防控的方案研究,并积极探索运营商大数据在污染区域的人群防控、企业产能动态调整及监察等方面的应用,为"蓝天保卫战"提供更智能、更精准的手段,提升效率,提高公众满意度。

基于智能算法的大气污染防控知识图谱:研究方法、演化路径与应用展望

大气污染防控是保障人民健康与生命安全重要的研究课题,智能算法是大气污染防控及预测预警的重要工具手段。通过Citespace对Web of Science核心数据库中1998—2021年智能算法在大气污染防控中应用的文献进行可视化分析。结果表明:①智能算法在大气污染防控应用历经“数理统计-遥感监测-数字模拟-神经网络算法”四个阶段;②研究主题集聚为“神经网络模型”“智慧健康检测系统”和“城市空间的大气污染”三个核心聚类演变路径;③应用方式包括“大气污染时空分布”“大气污染因素相关性”“大气污染事件预测”“空气质量优劣评估”与“健康韧性城市应用”五个方面。未来智能算法在大气污染防控中的应用趋势,将体现“高精度预测-全周期评估-健康化理念”的特点。

火电厂锅炉大气污染防控技术研究

火电厂作为各行各业提供电力供应的重要企业,在促进经济发展和保证人民群众正常生活方面起着不可替代的作用。鉴于中国资源不够丰富、多煤炭少油气的特点,火力发电一直是火电厂最主要的发电方式。当煤炭在锅炉内燃烧时,会产生大量的有害大气污染物,对环境影响非常恶劣。而且我国人口众多,对电力需求也非常大,火电厂要保证电力供应的任务顺利完成就要提高产能,大量的煤炭燃烧对大气的污染进一步增多,严重危害着大气环境和居民健康。如何有效降低火电厂锅炉大气污染是目前火电厂亟待解决的重要议题。基于此,文章针对锅炉大气污染物的性质进行分析,提出降低大气污染的对策,为火电厂的可持续绿色发展尽一份绵薄之力。

电力大数据在大气污染精准防控领域的应用及建议

“十四五”时期,大气污染防治工作将突出精准治污、科学治污、依法治污,环境治理的智慧化水平将不断提高。电力大数据是国民经济运行的基础数据,在大气环境监管与大气污染防控方面有巨大的应用前景。本文分析了我国大气污染防控措施与监管技术的发展趋势,总结了电力大数据在环保监管智能化与大气污染防控措施科学化应用中的技术特点,以及国家电网有限公司在相关领域应用电力大数据的情况,从加强管理体系建设、强化技术标准建设、加大科技研发投入、在实践中不断探索改进四方面,对电力大数据在大气污染精准防控领域的应用提出建议。

基于机器学习的郑州市大气PM_(2.5)与O_(3)浓度预测方法及气象因子的影响分析

近年来,我国面临着细颗粒物(PM_(2.5))污染形势依然严峻以及臭氧(O_(3))污染日益凸显的双重压力.为进一步准确预测郑州市大气PM_(2.5)与O_(3)浓度并探明气象因子的影响,本研究使用2018−2022年郑州市大气污染物和气象因子逐时数据,结合统计学单因素分析和机器学习LightGBM模型多因素分析,建立了一种基于长时间序列数据的PM_(2.5)与O_(3)浓度预测及气象因子影响分析的综合分析方法.结果表明:①训练后的LightGBM模型能够较好地预测PM_(2.5)污染,准确率达80.8%;对O_(3)污染预测的准确率为52.5%.②郑州市大气PM_(2.5)浓度与气压呈正相关,与比湿和环境温度均呈负相关;大气O_(3)8 h滑动平均浓度(O_(3)-8 h浓度)与比湿和太阳辐射均呈正相关,与气压呈负相关.③有利的气象条件可能是2021年PM_(2.5)年均浓度得到显著改善的重要因素;同时,不利的气象条件也促使2021年和2022年6月O_(3)月评价值(O_(3)日最大8 h滑动平均90百分位浓度)有所上升.研究显示,这种基于长时间序列的综合分析方法适用于大气PM_(2.5)与O_(3)浓度的气象因子影响分析,也能有效预测PM_(2.5)与O_(3)的浓度.

天津市中心城区PM_(2.5)时空分异及污染暴露度研究——以2019年为例

PM_(2.5)是复合型大气污染物的首要污染物,识别污染物时空扩散规律是城市大气污染防控的重要理论基础。研究应用GIS及SPSS等分析方法,探讨精细尺度下2019年天津市中心城区PM_(2.5)的时空分布特征及其污染暴露度。结果表明:(1)在时间变化特征方面,PM_(2.5)浓度呈现“冬季最高、春秋季次之、夏季最低”的特征。1月份、2月份为典型污染月,日均污染浓度呈现周期性起伏变化规律,具有周末和节假日浓度高于工作日的“周末效应”;(2)在空间分布特征方面,典型污染月的PM_(2.5)空间分布特征呈现“北高南低,单峰单谷”的态势;(3)在相关性方面,影响PM_(2.5)浓度空间分布的相关因素呈现工业强主导、交通弱相关,不同尺度敏感度分异的特征。

大气自净能力指数的气候特征与应用研究

为了定量地评估污染气象条件对空气污染的作用并实现对空气污染潜势的预报,本文在城市大气污染数值预报系统(CAPPS)预报原理的基础上,定义了大气自净能力指数,并分别给出了采用气象站观测资料和通过数值模拟计算大气自净能力指数的方法.基于气象站观测资料的全国大气自净能力指数分析计算表明,全国大气自净能力最差的地区分布在四川盆地和新疆塔里木盆地,大气自净能力最强的地区分布在青藏高原、蒙古高原、云贵高原、以及东北平原和三江平原、山东半岛和海南岛;1961～2017年,京津冀、长三角和珠三角地区的大气自净能力指数呈下降的变化趋势,全年低自净能力日数呈上升的变化趋势.采用大气自净能力指数评估2014年北京APEC会议期间大气污染防控效果,表明在11月8～10日极端不利扩散气象条件发生时,减排措施使北京市空气质量AQI平均降低77%,使京津冀平原地区11个城市的空气质量AQI平均降低37%.基于国家气候中心月动力延伸气候预测模式(DERF2.0)的预报产品和中尺度模式(WRF),建立了可以预测全国未来40d逐日大气自净能力指数的延伸期-月尺度大气污染潜势预测系统,回报实验表明,在大多数情况下可以提前15d预报出大气重污染过程;月尺度的大气重污染过程预报效果更大程度上取决于月动力延伸气候预测模式(DERF2.0)的预报准确率.

常州市重点区域气污染源排放情况分析

江苏常州经济开区第二次全国污染源普查成果对全区污染防治具有重要指导意义,本文从总体情况、空间分布、行业分布和排放强度多个维度分析经开区气污染物排放情况,分析结果显示经开区大气污染污染物排放比重较大,防控重点区域是遥观镇、防控重点行业是黑色金属冶炼和压延加工业行业。同时本文提出了具体的防控对策,以期为同类型开发区大气污染防控提供参考。

基于主体的建模方法在环境学科中的研究进展

基于主体的建模方法(ABM)通过自下而上的仿真模拟,考察系统中微观层面异质性主体的状态和行为特征、主体之间的交互、主体与环境的作用,来表征系统宏观现象的涌现,是进行复杂系统模拟和政策评价的重要工具。本文在大量文献调研的基础上,总结了ABM在水文领域、土地资源管理、大气污染防治及环境政策评价等方面的研究进展,归纳了其在主体设计、交互关系与规则、系统环境特征等建模范式方面的共性,论述了该方法对环境系统建模分析的重要意义。