【摘 要】
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大量的排放源与封存汇之间的匹配问题是二氧化碳收集与封存技术应用的关键问题之一。该文将该源汇匹配问题归结为一个具有多背包问题性质的组合最优化问题。在确定折现减排总成本最小化的目标下,通过引入虚拟汇,建立了CCS源汇匹配数学模型,并选择与贪婪算法相结合的混合遗传算法作为模型的优化算法。模型应用地理环境因素层次化、网格化与成本因子叠置化的处理方法,加强了对现实的模拟程度。通过二次开发,实现了基于地理信息
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大量的排放源与封存汇之间的匹配问题是二氧化碳收集与封存技术应用的关键问题之一。该文将该源汇匹配问题归结为一个具有多背包问题性质的组合最优化问题。在确定折现减排总成本最小化的目标下,通过引入虚拟汇,建立了CCS源汇匹配数学模型,并选择与贪婪算法相结合的混合遗传算法作为模型的优化算法。模型应用地理环境因素层次化、网格化与成本因子叠置化的处理方法,加强了对现实的模拟程度。通过二次开发,实现了基于地理信息系统(GIS)平台的CCS源汇匹配系统,并应用于河北省的源汇匹配情景模拟。
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利用2004年1月至2007年6月的多波段太阳光度计数据反演珠江三角洲地区的气溶胶光学厚度(AOD),对仪器定标方法和反演结果进行了分析,并以反演结果为基准,比对检验MODIS的AOD产品.分析表明:在使用Langley法进行仪器定标时,用迭代方法进行数据筛选处理,定标结果更为合理.统计结果显示:珠三角区域春季AOD值较大,秋夏季次之,冬季较小;4个站点AOD的季节变化特征具有一致性;珠三角区域A