一种基于数据的核优化新方法

针对核优化问题进行了研究,给出了一种基于数据的智能核优化新方法。算法利用UCI数据和美国实测合成孔径雷达图像数据进行仿真实验,结果验证了该方法的有效性和可行性。     

城市下垫面影响空气污染的机制分析

本文采用RBLM-chem模式,利用杭州市高分辨率城市建筑等资料,定量分析城市动力效应、热力效应以及城市植被、人为热对SO₂、NO₂、O₃、PM_2.5等主要污染物浓度的影响。结果表明,城市化过程使得大部分城区温度上升约1℃,相对湿度下降约6%,风速下降约0.8 m·s^-1,湍流动能增强约0.03 m²·s^-2。城市动力效应主要通过降低城市风速,使得城区污染物浓度升高,SO₂浓度有近5 μg·m^-3的上升,PM_2.5、O₃浓度也有近15 μg·m^-3的上升。城市热力效应主要通过热岛环流使城区污染物向上输送,令地面污染物浓度降低,在城市大部分区域PM_2.5都有大约10 μg·m^-3的浓度下降。城市动力效应大于热力效应,城市的总体作用是使污染物浓度升高。城市下垫面使污染物浓度上升的另外一个机制是代替了自然有植被的下垫面,使污染物干沉降速度下降,但这一作用小于动力学效应。另一方面,人为热对城市主要污染物浓度都起着减小的作用,其中SO₂、NO₂、O₃、PM_2.5浓度降幅分别在2.5、3.0、6.0、10.0 μg·m^-3左右。城市植被可以显著增加污染物干沉降速度,使主要污染物SO₂、NO₂、O₃和PM_2.5的干沉降速度分别上升0.1、0.1、0.03、0.06 m·s^-1左右,相应地使上述污染物浓度分别下降2.5、6.0、4.0、6.0 μg·m^-3左右。