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农业废弃物资源化梯次利用低碳模式研究 被引量：4
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作者 石惠娴 沈昊文 +4 位作者 潘方慧 朱洪光 王孜竞 周雪飞 张亚雷 《安徽农业科学》 CAS 2023年第3期209-212,252,共5页
将农业废弃物分为畜禽粪便和农作物秸秆两大类。在参考国内外农业废弃物资源化梯次利用模式的基础上,深入分析安徽阜阳和上海崇明城桥镇农业废弃物资源化利用现状,绘制出区域农业废弃物沼气工程全产业链物质流梯次循环利用和农作物秸秆... 将农业废弃物分为畜禽粪便和农作物秸秆两大类。在参考国内外农业废弃物资源化梯次利用模式的基础上,深入分析安徽阜阳和上海崇明城桥镇农业废弃物资源化利用现状,绘制出区域农业废弃物沼气工程全产业链物质流梯次循环利用和农作物秸秆还田资源化循环利用2个低碳模式图。前者以农业废弃物联合厌氧发酵技术为核心,形成生物天然气能源产业系统,系统内碳、氮、磷营养梯次回收利用、种养结合能肥联产物质资源化循环利用模式;后者综合考虑了秸秆还田的优势和不足,形成了以稻麦轮作秸秆适当还田资源化梯次利用模式。 展开更多
关键词 农业废弃物 资源化利用 模式
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基于HHO-CNN-LSTM的CMAQ修正模型及其在上海市空气质量预报中的应用
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作者 郑鑫楠 林开颜 +5 位作者 王孜竞 宋远博 师洋 路函悦 张亚雷 沈峥 《能源环境保护》 2023年第6期101-110,共10页
建立空气质量预报模型,预测污染物浓度对人类健康和社会经济发展具有重要意义。然而,传统的空气质量模型CMAQ对污染物浓度的预报精度并不理想。对此,本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)的空气质量预报修正... 建立空气质量预报模型,预测污染物浓度对人类健康和社会经济发展具有重要意义。然而,传统的空气质量模型CMAQ对污染物浓度的预报精度并不理想。对此,本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)的空气质量预报修正模型,并使用哈里斯鹰算法(HHO)对模型的超参数进行优化;用CMAQ模型对上海市2022年12月六种大气污染物(SO_(2)、NO_(2)、PM_(10)、PM2.5、O_(3)、CO)浓度的预报数据以及监测站的气象数据和污染物浓度实测数据作为HHO-CNN-LSTM模型的输入,对CMAQ模型预报结果进行修正。使用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和一致性指数(IOA)作为评价指标。结果显示,修正模型显著提高了六项污染物浓度的预测精度,RMSE减少了73.11%~91.31%,MAE减少了67.19%~89.25%,IOA提升了35.34%~108.29%。同时针对HHO算法陷入局部最优而导致修正模型对CO浓度预测效果不佳的问题,使用高斯随机游走策略对HHO算法进行改进,显著提高了CO浓度的预测精度。相比于改进之前,RMSE减少了39.55%,MAE减少了45.93%,IOA提高了32.43%。 展开更多
关键词 空气质量预报 CMAQ模型 卷积神经网络 长短期记忆神经网络 哈里斯鹰优化算法
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