环境科学

热泵噪声优化的建筑模型预测控制

模型预测控制热泵噪声建筑节能文章针对热泵在密集住宅区应用中的噪声污染问题，首次提出了一种融合噪声优化的建筑模型预测控制框架。通过分段线性化方法逼近热泵非线性噪声特性，并采用混合整数线性规划实现通用建模。设计了两种噪声成本函数：基于环境噪声的比值惩罚函数和约束热泵噪声不超越背景噪声的松弛变量函数。在高保真建筑仿真平台上验证表明，该方案在几乎不增加能耗的前提下显著降低了热泵噪声污染，其中第二种成本函数可使热泵主导噪声时间减少3.39小时/天。

湍流喷泉的霜冻防护与污染控制效能研究

湍流喷泉霜冻防护污染控制分层流体文章通过计算流体动力学模拟研究了湍流喷泉在分层环境流体中对霜冻防护和污染控制的有效性。重点分析了喷泉参数（弗劳德数倒数和湍流强度）对下层环境流体温度分布及污染物返回的影响。研究发现，在半坍塌状态（semi-collapse regime）下，喷泉流体与上层温暖环境流体混合后返回，可显著提升局部温度（最高达2.5℃）。同时建立了污染物返回的径向阈值距离预测模型，为优化喷泉参数平衡环境效益提供了理论依据。

加州野火燃料管理优先级优化研究

野火管理成本效益分析气候变化适应公共健康文章提出了一种基于机器学习、化学传输和流行病学模型的高分辨率分析方法，用于评估加州全境野火燃料管理的成本效益。研究通过整合物理特征、气象数据和历史处理成本，识别出净效益最高的优先处理区域。结果显示，优化处理区域选择可使净效益提升6.5倍，其中健康相关效益占主导。研究还预测了气候变化情景下处理效益的变化，为决策者提供了科学的优先级框架。

GeoAI: 地球科学中的人工智能应用

地理人工智能地球科学遥感知识图谱文章探讨了地理人工智能（GeoAI）在地球科学中的变革性潜力，通过整合地理空间数据与人工智能技术，提升了环境监测、预测建模和决策支持能力。文章重点介绍了GeoAI在北极环境变化和灾害响应等关键问题中的应用，包括多模态地球观测数据的分析和知识图谱的构建。此外，文章还讨论了GeoAI面临的挑战，如模型验证、可重复性和生成式AI与确定性AI的融合，为未来研究方向提供了见解。