浅析我国污水处理现状

据不完全统计,我国有九成以上的小城镇地表水受到不同程度的污染,五成的地下水受到污染,因此,强化污水处理就显得尤为重要了。目前,我国正处在大力整治污水的时期,提高污水处理效率对保护水资源和保障供水安全具有重要的意义。1城市污水处理研究分析1.1城市污水处理现状我国是世界上水资源严重缺乏的国家之一,目前有一半以上的城市是缺水的,并且水污染较为严重。     

融合双向GRU的空气质量数据缺失补充算法

随着我国环境监测体系的进一步发展,环境监管已经建成了以标准监测站为主,微型监测站为辅的环境监测体系.但是微型监测站的数据采集过程中由于一些不可控的因素所导致的数据缺失是不可避免的,而这些数据缺失对分析和挖掘这些监测数据造成了一定的影响.本文针对这种空气质量监测数据的缺失问题提出了一种融合双向GRU的数据缺失补充算法.该算法采用1个正向的GRU网络和1个反向的GRU网络并且使用集成学习的思想来分析缺失数据前向和后向的特征,从而获得缺失数据的补充数据.文章使用沈阳市位于不同区域的3个微型监测站的监测数据进行实验,实验表明,融合双向GRU的空气质量监测数据缺失补充算法相比于传统的均值补差法和单向的GRU插值法具备更好的缺失数据补充效果.     

基于ResGCN-GRU的大气污染风险源识别

重污染天气是“十四五”时期大气污染治理的重点工作,在重污染天气时期对风险源进行精准识别,可以及时发出预警,做好环境污染治理,防止污染事件进一步加重.基于网格化监测技术获取的数据,本文提出一种结合残差网络(ResNet)、图卷积网络(GCN)和门控循环网络(GRU)的深度学习模型ResGCN-GRU,该模型主要应用于重污染天气时期识别风险源.重污染天气的风险源往往都是区域性的,具有明显的时空特征,因而本文先利用GCN网络提取监测点位之间的空间特征,同时利用ResNet解决多层GCN带来的过平滑以及梯度消失问题;再利用GRU提取风险源的时间特征,最后将全连接层融合的时空特征输入到Softmax激活函数得到二分类概率值,再根据概率值得到分类结果.为验证本文提出的模型性能,本文基于沈阳市72个监测点位的数据,通过精确度、召回率以及综合评价指标对GCN、LSTM、GRU和GCN-GRU进行对比,实验结果表明ResGCN-GRU模型分类效果的精确度分别要好16.9%、4.3%、3.1%、2.9%,证明了本文提出的模型在大气风险源识别方面更加有效,可以根据风险源数据的时空特征达到对风险源的精准识别.