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基于CALPUFF模型的NO_2剩余大气环境容量测算及污染源布局优化——以合肥市为例
被引量:
5
1
作者
卢燕宇
孙维
《环境污染与防治》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第12期1358-1362,共5页
为有效防控城市大气环境污染,以CALPUFF模型为核心构建了NO_2剩余大气环境容量定量测算方法。在分析了CALPUFF模型适用性的基础上应用于合肥市,并进行排放源布局优化。结果表明,污染源对控制点的影响主要受距离和风向的影响,距离越近,...
为有效防控城市大气环境污染,以CALPUFF模型为核心构建了NO_2剩余大气环境容量定量测算方法。在分析了CALPUFF模型适用性的基础上应用于合肥市,并进行排放源布局优化。结果表明,污染源对控制点的影响主要受距离和风向的影响,距离越近,并且处于主导风向下风向的地区,受源排放的影响越大。由于合肥市主要盛行东风,因此合肥市东部不宜设置污染源,在工业园区规划时应避免;相对来说西南方向新增污染源对合肥市的总体影响较小。目前,调整后合肥市NO_2剩余大气环境容量约为3.58万t/a,并且正在逐年减小。
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关键词
NO2
CALPUFF模型
剩余大气环境容量
线性规划
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职称材料
基于联合注意力机制的单幅图像去雨算法
被引量:
2
2
作者
徐成霞
阎庆
+1 位作者
李腾
苗开超
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第8期2578-2585,共8页
现有的单幅图像去雨算法难以充分发掘不同维度注意力机制的相互作用,因此提出一种基于联合注意力机制的单幅图像去雨算法。该算法包含通道注意力机制和空间注意力机制:通道注意力机制检测各通道雨线特征的分布,并差异化各个特征通道的...
现有的单幅图像去雨算法难以充分发掘不同维度注意力机制的相互作用,因此提出一种基于联合注意力机制的单幅图像去雨算法。该算法包含通道注意力机制和空间注意力机制:通道注意力机制检测各通道雨线特征的分布,并差异化各个特征通道的重要程度;空间注意力机制则针对通道内雨线分布的空间关系,以局部到全局的方式积累上下文信息,从而高效准确地去雨。此外,引入深度残差收缩网络,以利用残差模块中嵌入的软阈值非线性变换子网络来通过软阈值函数将冗余信息置零,从而提升CNN在噪声中保留图像细节的能力。在公开降雨数据集与自构建的降雨数据集上进行实验,相较于单一空间注意力算法,联合注意力去雨算法的峰值信噪比(PSNR)提升4.5%,结构相似性(SSIM)提升0.3%。实验结果表明,所提算法可以有效地进行单幅图像去雨和图像细节的信息保留,在目视效果和定量指标上均优于对比算法。
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关键词
图像去雨
卷积神经网络
注意力机制
深度残差收缩网络
软阈值
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职称材料
马鞍山市2007~2017年温湿指数对交通伤影响的时间序列研究
3
作者
张允
梁明明
+8 位作者
施婷婷
叶鹏鹏
汪媛
邢秀雅
姚镇海
闵敏
屈光波
段蕾蕾
孙业桓
《安徽医科大学学报》
CAS
北大核心
2020年第8期1221-1226,共6页
目的探讨温湿指数与交通伤的关系。方法采用Poisson广义分布滞后非线性模型分析温湿指数与交通伤的关系,并按性别、年龄进行亚组分析。结果交通伤与温湿指数呈非线性关系,危险效应随温湿指数的变化,呈先增加后降低趋势,但总体危险效应...
目的探讨温湿指数与交通伤的关系。方法采用Poisson广义分布滞后非线性模型分析温湿指数与交通伤的关系,并按性别、年龄进行亚组分析。结果交通伤与温湿指数呈非线性关系,危险效应随温湿指数的变化,呈先增加后降低趋势,但总体危险效应均具有统计学意义。温湿指数(P(25)分位数)对交通伤的危害效应于暴露当天达到最大[P(25):相对危险度(RR)=1.102(1.010~1.201)],在滞后第5天结束。亚组分析发现滞后0~5 d内,温湿指数对男性和>14~<65岁组人群均有影响,但对≤14岁和≥65岁人群的影响差异无统计学意义。结论温湿指数与交通伤的发病风险存在关联,且存在滞后效应。
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关键词
交通伤
温湿指数
分布滞后非线性模型
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职称材料
题名
基于CALPUFF模型的NO_2剩余大气环境容量测算及污染源布局优化——以合肥市为例
被引量:
5
1
作者
卢燕宇
孙维
机构
安徽省气象局
安徽省
气候
中心
安徽省气象局
安徽省
大气科学与卫星遥感重点实验室
安徽省气象局安徽省公共气象服务中心
出处
《环境污染与防治》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第12期1358-1362,共5页
基金
中国气象局气候变化专项(No.CCSF201507)
中国气象局青年英才计划项目
+1 种基金
安徽省气象科技发展基金资助项目(No.KM201304)
安徽省气象局创新团队建设计划项目
文摘
为有效防控城市大气环境污染,以CALPUFF模型为核心构建了NO_2剩余大气环境容量定量测算方法。在分析了CALPUFF模型适用性的基础上应用于合肥市,并进行排放源布局优化。结果表明,污染源对控制点的影响主要受距离和风向的影响,距离越近,并且处于主导风向下风向的地区,受源排放的影响越大。由于合肥市主要盛行东风,因此合肥市东部不宜设置污染源,在工业园区规划时应避免;相对来说西南方向新增污染源对合肥市的总体影响较小。目前,调整后合肥市NO_2剩余大气环境容量约为3.58万t/a,并且正在逐年减小。
关键词
NO2
CALPUFF模型
剩余大气环境容量
线性规划
Keywords
NO2
CALPUFF model
remainder atmospheric environmental capacity
linear programming
分类号
X26 [环境科学与工程—环境科学]
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职称材料
题名
基于联合注意力机制的单幅图像去雨算法
被引量:
2
2
作者
徐成霞
阎庆
李腾
苗开超
机构
安徽
大学电气工程与自动化学院
计算智能与信号处理教育部重点实验室(
安徽
大学)
安徽省气象局安徽省公共气象服务中心
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第8期2578-2585,共8页
文摘
现有的单幅图像去雨算法难以充分发掘不同维度注意力机制的相互作用,因此提出一种基于联合注意力机制的单幅图像去雨算法。该算法包含通道注意力机制和空间注意力机制:通道注意力机制检测各通道雨线特征的分布,并差异化各个特征通道的重要程度;空间注意力机制则针对通道内雨线分布的空间关系,以局部到全局的方式积累上下文信息,从而高效准确地去雨。此外,引入深度残差收缩网络,以利用残差模块中嵌入的软阈值非线性变换子网络来通过软阈值函数将冗余信息置零,从而提升CNN在噪声中保留图像细节的能力。在公开降雨数据集与自构建的降雨数据集上进行实验,相较于单一空间注意力算法,联合注意力去雨算法的峰值信噪比(PSNR)提升4.5%,结构相似性(SSIM)提升0.3%。实验结果表明,所提算法可以有效地进行单幅图像去雨和图像细节的信息保留,在目视效果和定量指标上均优于对比算法。
关键词
图像去雨
卷积神经网络
注意力机制
深度残差收缩网络
软阈值
Keywords
image de-raining
Convolutional Neural Network(CNN)
attention mechanism
deep residual shrinkage network
soft threshold
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
马鞍山市2007~2017年温湿指数对交通伤影响的时间序列研究
3
作者
张允
梁明明
施婷婷
叶鹏鹏
汪媛
邢秀雅
姚镇海
闵敏
屈光波
段蕾蕾
孙业桓
机构
安徽
医科大学
公共
卫生学院流行病与卫生统计学系
中国疾病预防控制
中心
慢性非传染性疾病预防控制
中心
安徽省
疾病预防控制
中心
慢性非传染性疾病防治科
安徽省气象局安徽省公共气象服务中心
出处
《安徽医科大学学报》
CAS
北大核心
2020年第8期1221-1226,共6页
基金
国家科技基础资源调查专项基金(编号:2017FY101200)。
文摘
目的探讨温湿指数与交通伤的关系。方法采用Poisson广义分布滞后非线性模型分析温湿指数与交通伤的关系,并按性别、年龄进行亚组分析。结果交通伤与温湿指数呈非线性关系,危险效应随温湿指数的变化,呈先增加后降低趋势,但总体危险效应均具有统计学意义。温湿指数(P(25)分位数)对交通伤的危害效应于暴露当天达到最大[P(25):相对危险度(RR)=1.102(1.010~1.201)],在滞后第5天结束。亚组分析发现滞后0~5 d内,温湿指数对男性和>14~<65岁组人群均有影响,但对≤14岁和≥65岁人群的影响差异无统计学意义。结论温湿指数与交通伤的发病风险存在关联,且存在滞后效应。
关键词
交通伤
温湿指数
分布滞后非线性模型
Keywords
traffic injury
humidex
distributed lag nonlinear model
分类号
R128.2 [医药卫生—环境卫生学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CALPUFF模型的NO_2剩余大气环境容量测算及污染源布局优化——以合肥市为例
卢燕宇
孙维
《环境污染与防治》
CAS
CSCD
北大核心
2017
5
下载PDF
职称材料
2
基于联合注意力机制的单幅图像去雨算法
徐成霞
阎庆
李腾
苗开超
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022
2
下载PDF
职称材料
3
马鞍山市2007~2017年温湿指数对交通伤影响的时间序列研究
张允
梁明明
施婷婷
叶鹏鹏
汪媛
邢秀雅
姚镇海
闵敏
屈光波
段蕾蕾
孙业桓
《安徽医科大学学报》
CAS
北大核心
2020
0
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职称材料
已选择
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