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结合IGS中心获取的BJFS站气象参数（气温（T）、气压（P）、大气可降水量（PWV））及同期PM2.5数据,建立一种融合时序网络和回归网络的雾霾预测模型,对PM2.5浓度进行预测。研究表明,引入GNSS气象参数的融合网络模型较单一网络模型适应性强、准确度高,在一定精度范围内可准确预测PM2.5的变化,时效性达3 h。本文结论验证了卫星导航技术应用于雾霾天气监测及预报的可行性。 相似文献
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OLCI（Ocean Land Colour Instrument）作为MERIS（Medium Resolution Imaging Spectrometer）的后继升级版传感器,在气溶胶反演中存在潜在优势,但是目前利用OLCI数据进行气溶胶监测的研究较少。因此,本文针对OLCI多通道反射特征开发了OLCI云检测算法,并对传统查找表构建方法进行改进,根据观测几何特征提出动态查找表法,并通过光谱卷积方式等效转换MODIS和OLCI红蓝通道地表反射率并获取OLCI红蓝通道地表反射率固定关系,进而实现台湾岛550 nm处的AOD反演。与550 nm处AERONET level 2.0 AOD验证结果首先表明不同季节、不同站点的精度表现存在一定差异,其次相对于同期MOD04_3K AOD产品,本文反演结果与全球气溶胶自动观测网（AERONET）站点实测值之间表现出更显著 的相关性（R2=0.8199）,均方根误差（RMSE）从0.175下降到0.113,相对平均误差（RME）从33.6%下降到26.7%,且67.5%的OLCI AOD落在预测误差（EE）区间内,明显大于MOD04_3K AOD落在预测误差区间的百分比（55.7%）。此外,误差分析表明,当实际AOD值较低时,红蓝通道地表反射率之间关系的误判会导致较为明显的AOD反演相对误差。 相似文献
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气象变量常作为重要的影响因子出现在环境污染、疾病健康和农业等领域,而高分辨率的气象资料可作为众多研究的基础数据,对推进相关研究的发展意义重大。本文以中国大陆为研究区域,利用2015年824个气象站点的气温、相对湿度和风速3套数据,结合不同的解释变量组合,分别构建了各自的GAM和残差自编码器神经网络（简称残差网络）模型,以10倍交叉验证判断模型是否过拟合。研究结果表明：① GAM和残差网络方法都不存在过拟合问题,同GAM相比,残差网络显著提高了模型预测的精度（3个气象因素的交叉验证CV R2平均提高了0.21,CV RMSE平均降低了37%）,其中相对湿度模型的提升幅度最大（CV R2:0.85 vs. 0.52,CV RMSE:7.53% vs. 13.59%）;② 残差模型的结果较普通克里格插值结果和再分析资料更接近站点观测数据,表明残差网络可作为高分辨率气象数据研制的可靠方法。此外,研究还发现在相对湿度模型中加入臭氧浓度和气温、在风速模型中加入GLDAS风速再分析资料,可提升模型的性能。 相似文献
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随着城市化的发展,伴随而来的空气质量问题已成为众多环境问题中被广泛讨论与关注的话题。为深入了解空气质量形成机理、探讨空气污染因子的分布特征,以2015年全国监测站点空气质量数据为基础,提取京津冀地区空气质量数据,从时间、空间、时空变化3个角度出发,研究NO2、SO2、PM2.5、CO、O3、PM10六种空气污染因子以及空气质量指数(AQI)的时空分布特征,并分析各个污染因子之间以及与AQI的相关性。分析结果表明:京津冀地区空气质量时空分布特征差异较大,北部地区AQI明显低于南部地区,夏秋两季空气质量普遍好于春冬两季;AQI与NO2、PM2.5、CO呈明显正相关,与O3呈不明显的负相关,O3与AQI相关性较小。分析结果可为京津冀地区空气质量的防控与预测提供理论基础。 相似文献
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山区降水较集中,但降水测站多位于山谷或人口密集区,代表性差。遥感和再分析降水产品能提供时空分布连续的数据,不受地形条件限制。柴达木盆地中心属干旱荒漠区,水是制约该区开发的首要条件,其四周属高寒山区,降水相对较多,但降水监测十分薄弱。为获取该区相对精确的降水时空分布信息,本文评估了4套高分辨率降水产品（CMADS、TRMM、GPM和MSWEP）的适用性。首先基于地面站点数据评估它们在不同时空尺度上的精度,并分析它们在柴达木盆地的空间分布和年内分配特征。然后,以盆地东南隅的无测站山区香日德河流域为研究区,利用降水产品驱动SWAT模型来评估它们的分布式水文模拟适用性。结果表明：① MSWEP在年、月尺度上与站点降水的吻合程度最高（R ≥ 0.79,PBIAS = 0.5%）,其次是GPM和TRMM,CMADS精度最低（R ≥ 0.64,PBIAS = 5.8%）;② 从降水精度与站点高程的关系来看,降水产品在相对低海拔区容易高估站点降水,而在相对高海拔区常低估实际降水;③ 在香日德河流域,MSWEP（NSE = 0.64）在基准期（2009—2012年）的径流模拟表现明显好于其它降水产品（NSE = 0.36~0.59）,变化期（2013—2016年）表现最好的是CMADS（NSE = 0.75,其余产品NSE = 0.53~0.68）。本研究可为缺资料干旱山区获取精确的降水时空信息和后续水资源的科学管理与规划提供重要支撑。 相似文献
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基于机器学习的参考作物蒸散量估算研究 总被引：2，自引：0，他引：2
参考作物蒸散量（Reference Evapotranspiration, ET0）的准确估算对区域水资源管理和分配、流域水量平衡以及气候变化等研究具有重要作用。新疆地处我国西北干旱地区,水资源供需矛盾尖锐,精确估算该地区的ET0有助于其科学合理地调配水资源,缓解水资源供需压力。FAO推荐的Penman-Monteith法是计算ET0的标准方法,但该方法需要多项气象因子,而新疆地区气象站点较少且分布不均,精确完备的气象数据在新疆大部分区域难以获取。因此,如何使用有限气象因子获取高精度的ET0在新疆地区备受关注。本文基于中国气象数据网提供的新疆地区1980—2019年的地面气候资料日值数据集,在日和月尺度下,通过对最高气温Tmax、最低气温Tmin、平均气温Tavg、风速U2、相对湿度RH和日照时数n共6项气象因子进行敏感性分析,形成不同的气象因子组合;然后使用SVM、RF、GBDT和ELM 4种机器学习算法,以FAO-56 PM计算值为标准值,对新疆地区的ET0进行了拟合建模;最后,从拟合精度、稳定性和计算代价3个方面对模型进行评价。研究表明：① 在新疆地区,ET0对RH、Tmax和U2敏感系数级别为高,平均敏感系数分别为-0.516、0.283和0.266;n为中等,平均敏感系数为0.124;Tmin和Tavg为低,平均敏感系数分别为-0.016和-0.003;② 在日尺度,各算法在RH、Tmax、U2和n这4项气象因子为输入时精度较高（RMSE<0.5 mm/day,R2>0.95）,可对ET0进行精确估算;在月尺度,各算法使用RH、Tmax和U2这3项参数便可对ET0进行精确估算。SVM和GBDT这2种算法在日尺度和月尺度都有较好的适用性,可在相应尺度下使用较少气象因子替代FAO-56 PM公式对ET0进行估算。 相似文献
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合理构建PM2.5浓度预测模型是科学、准确地预测PM2.5浓度变化的关键。传统PM2.5预测EEMD-GRNN模型具有较好的预测精度,但是存在过于关注研究数据本身而忽略其物理意义的不足。本研究基于南京市2014-2017年PM2.5浓度时间序列数据,分析PM2.5浓度多尺度变化特征及其对气象因子和大气污染因子的尺度响应,基于时间尺度重构进行EEMD-GRNN模型的改进与实证研究。南京市样本数据PM2.5浓度变化表现为明显的天际尺度和月际尺度,从重构尺度（天际、月际）构建GRNN模型更具有现实意义;同时,PM2.5对PM10、NO2、O3、RH、MinT等因子存在多尺度响应效应,以其作为GRNN模型中的输入变量更具有时间序列上的解释意义。改进后的EEMD-GRNN模型具有更高的PM2.5浓度预测精度,MAE、MAPE、RMSE和R2分别为6.17、18.41%、8.32和0.95,而传统EEMD-GRNN模型的模型有效性检验结果分别为8.37、27.56%、11.56、0.91。对于高浓度天（PM2.5浓度大于100 μg/m3）的预测,改进模型更是全面优于传统EEMD-GRNN模型,MAPE为12.02%,相较于传统模型提高了9.03%。 相似文献
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在智能交通系统中,准确和高效的短时交通流量预测是交通诱导、管理和控制的前提。由于交通流量动态变化中表现出的时变性和非平稳性特征,其预测难度较大,是交通领域中亟待解决的难题。为提高短时交通流量的预测精度,本文设计与实现了基于自适应时序剖分与KNN（A-TS-KNN）的短时交通流量预测算法。① 基于动态时间规整（Dynamic Time Warping,DTW）动态剖分单日时序为不同的交通模式;② 在不同交通模式,采用互信息法求解每个预测时刻时间延迟的最大阈值,构造不同时间延迟的状态向量,生成交通流量历史数据库;③ 采用十次十折交叉验证的方法求解每个时刻不同时间延迟与不同K值的正交误差结果分布,提取误差最小的正交结果,得到自适应时间延迟与K值的参数组合;④ 采用K个最相似的近邻的距离倒数加权值作为预测结果。对比K近邻（K-nearest neighbors, KNN）、支持向量回归（Support vector regression,SVR）、长短期记忆神经网络（Long-short term memory neural network,LSTM）以及门控递归单元神经网络（Gate recurrent unit neural network,GRU）共4种主流预测模型,A-TS-KNN算法预测精度显著提升;将A-TS-KNN算法用于福州市城市路网中其他交叉路口的短时交通流量预测,结果表现出良好的泛化能力。 相似文献
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基于神经网络模型的干旱区绿洲土壤盐渍化评价分析 总被引：1，自引：0，他引：1
土壤盐渍化严重制约了农业可持续发展和生态安全,土壤盐渍化的精确评价分析,对土壤盐渍化的改善和治理具有重要的意义。本文以新疆焉耆盆地为研究对象,Landsat8 OLI遥感影像和实测采样数据相结合,提取地下水埋深（GD）、盐分指数（SI）、地表蒸散量（SET）和改进型温度植被干旱指数（MTVDI）建立了土壤盐渍化评价模型。结果表明：①结合野外实测土壤盐分数据,对BP神经网络模型进行训练。最终以最优的4-4-1结构的3层BP神经网模型对研究区土壤盐渍化进行了预测（R2=0.864,RMSE=0.569）。相比传统多元线性回归模型（R2=0.741,RMSE=0.767）,神经网络模型对土壤盐渍化的预测精度更高;②土壤盐渍化分布与GD、SI、SET和MTVDI等存在较强的关联性,不同等级的土壤盐渍化是不同影响因素不同程度上组合而引起的结果,盐渍化土地主要分布在地下水位较低以及土地开垦之后没有利用的荒地区域;③整个研究区大部分区域受到不同程度的盐渍化影响,耕地退化为盐渍地导致该区域土壤盐渍化以及土壤次生盐渍化进一步加剧。 相似文献
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中国地壳运动观测网络GPS观测方案优化研究 总被引：2，自引：2，他引：0
中国地壳运动观测网络GPS区域站采用了严格同步环、连续4天、高站点重复率的观测方案，为了优化观测方案，以青藏块体东北缘GPS区域网1999年和2001年观测资料为例，对区域GPS观测方案进行了对比试验和分析。结果表明：①同步环连续3天和连续4天观测的基线重复率和站点速度结果基本一致，可以采用站点连续3天观测的方案；②异步环有站点重复观测与无站点重复观测对比，站点速度差别很小（亚毫米级），优化观测时可以大大降低或取消异步环站点重复率；③同步环整体解算（带IGS站）与环内站点单独触算（带IGS站），其站点速率差异可达1mm以上，因此优化观测时还应尽量采用同步环观测方案。 相似文献
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为提高PM2.5浓度预测的时效和精度,本文综合大气污染物、GNSS水汽和风速等观测要素,利用FFT与LSTM神经网络方法构建PM2.5浓度预测模型,开展未来24 h的PM2.5浓度预测研究。首先对大气污染物、GNSS水汽和风速等观测要素进行快速傅里叶变换,提取各类要素的公共变化周期,获得最佳公共周期为216 h;然后选取最佳公共周期长度的各类要素作为模型输入,24 h序列的PM2.5浓度作为模型输出,分别以PM2.5单要素的RBF神经网络和融合大气污染物、风速、GNSS水汽的LSTM神经网络构建PM2.5浓度预测模型;最后利用实测PM2.5浓度序列分别对2种模型开展外部可靠性检验,将RMSE和IA作为评价指标进行模型精度评价。研究结果表明,基于FFT-LSTM的PM2.5浓度预测模型的RMSE和IA分别为16.22 μg/m3和84.36%,模型预测精度较好,可有效预测未来24 h的PM2.5浓度,该模型可为大气污染防治部门空气质量预测提供参考。 相似文献
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PM2.5已成为人群健康的重要威胁之一,科学精准的暴露评估是PM2.5风险防控的前提,为提升PM2.5暴露精准评估,本文利用土地利用数据、道路数据、气象数据等构建PM2.5土地利用回归反演模型,实现了2013年12月1日-2014年2月8日（冬季）广佛都市区PM2.5时空动态演变监测,在此基础上将PM2.5反演结果与人口密度数据耦合,分别从PM2.5污染浓度与人口加权PM2.5浓度2个方面,评估广佛都市区PM2.5污染暴露风险。研究结果表明：① 土地利用回归模型能够较好的反映研究区域内PM2.5的空间分布特征,R2大于0.78;② 2013年12月1日-2014年2月8日,广佛都市区PM2.5浓度平均值呈现波动变化趋势,研究时段内,最高平均浓度为97.91 μg/m3 （12月29日-1月11日）,最低平均浓度为53.40 μg/m3 （1月26日-2月8日）,全时段PM2.5浓度超WHO健康标准的面积占比达99.8%;③ 广佛都市区PM2.5的空间分布具有异质性规律,其高值区分别位于广州市天河区、越秀区、番禺区北部、花都区北部及佛山市禅城区、南海区中部、三水区中部,低值区主要位于广州市白云区、番禺区东南部及佛山市顺德区南部。人口加权暴露风险存在2个高值中心,分别位于广州市和佛山市的主城区;④ 耦合人口加权模型前后,广佛都市区PM2.5暴露风险高风险区空间分布发生变化,未考虑人口加权模型时,广佛深高值区较为分散,主要位于南海区、天河区、越秀区、禅城区,考虑人口加权模型后,高值区更加集中于广州市和佛山市的主城区。 相似文献
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土地利用/覆盖的空气污染效应分析 总被引：2，自引：0，他引：2
以长株潭城市群核心区为对象,运用GIS和RS技术获取研究区土地利用/覆盖和空气污染分布格局,结合景观指数移动窗口分析结果,分年均和季节时间尺度分析NO2、PM10、O3、PM2.5浓度空间分布特征与土地利用格局的耦合关系。结果表明：长株潭城市群土地利用/覆盖,对空气污染物浓度的变化影响显著,具有季节效应。建设用地和道路面积占比与NO2、PM2.5浓度显著正相关,与O3浓度呈显著负相关;林地面积占比越大,NO2、PM2.5浓度越低;土地利用/覆盖对PM10浓度影响相对不稳定,易受不同季节局地尺度工业生产和建筑开发活动影响。从土地利用/覆盖微观配置角度,景观破碎程度越高,PM10浓度越高;散布与并列指数越大,NO2和PM2.5浓度越高、O3浓度越低;多样性指数与PM2.5浓度显著正相关。从优化土地利用降低空气污染角度创建的长株潭城市群生态绿心区的作用尚未真正展现。研究结果对明确反映土地利用/覆盖与空气污染特征间的关系,指导城市土地利用活动的合理开发具有重要的价值。 相似文献
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有利气象条件之后的静风期,极大降低了PM2.5跨区域传输的影响,能够揭示本地源的排放状况。本文尝试性引入了静风期污染物分布揭示本地源排放特征的概念,提出了一种基于遥感数据的PM2.5排放清单空间精细化方法：首先,利用 MODIS MCD19A2反演的ChinaHighPM2.5数据,构建高时空分辨率PM2.5数据融合方法;然后,构建唐山市有利气象条件之后的静风期污染物遴选方法（合理风向和风速：有利气象条件为东风,地面10 m高度风速大于3 m/s,其他风向,持续的较大风力5~10 m/s;静风期风速小于1.5~2.0 m/s）;其次,基于遴选的静风期PM2.5数据分配MEIC清单中的PM2.5总排放量,同时对比传统插值方法：基于GDP、人口密度、路网、土地利用类型数据,实现清单各污染源PM2.5的1 km×1 km空间分配;最后,利用WRF-CMAQ模拟数据和地面台站实测数据进行真实性检验。研究结果表明：① PM2.5数据填补融合方法能够有效提高PM2.5监测数据的时空分辨率,且与地面监测值显著相关（R2=0.94,RMSE=4.64 µg/m3,NMB=2%,NME=7%）;② 引入有利气象条件后的静风期概念,提出了静风期污染物的遴选方法,有效降低了PM2.5跨区域传输的影响,更好地反映了本地源排放的空间分布特征;③ WRF-CMAQ模拟方法的精度验证结果表明,该方法较传统面积插值法NME降低7%,NMB降低10%,RMSE降低1.54 µg/m3,R2提高11%。该方法为排放清单的空间精细化提供了新的研究思路。 相似文献
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近年来,细颗粒物污染尤其是PM2.5受到人们越来越多的关注,研究PM2.5的时空分布规律也具有越来越重大的意义。传统的遥感反演方法模型复杂,且不能揭示近地表面的PM2.5分布规律。地面监测站的建设为PM2.5的研究提供了更实时的观测数据,但由于测量噪声的影响,观测数据存在不准确的极端异常值。为了揭示中国PM2.5的时空分布特征,本研究采用Kalman滤波对2015年中国338个城市的空气质量监测网络大数据进行最佳估计,并分析其时空特征。同时,根据中国各城市的PM2.5浓度的时序分布,采用基于DTW的K-Medoids聚类方法将其分为4个等级,并采用q统计量来评估PM2.5浓度分布的空间分层异质性。结果表明,采用Kalman滤波能有效去除数据噪声,峰值信噪比（PSNR）明显增大。在时空分布上,中国PM2.5时间分布曲线呈现“U”形,冬季PM2.5浓度明显高于夏季,且日变化曲线呈现“W”形;秋冬季PM2.5浓度的空间分层异质性非常显著,且空间分布呈现“双核分布”,重污染区主要分布在华北平原、新疆等地,西藏、广东、云南等地是稳定的空气质量优良区。 相似文献
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城市内部PM2.5浓度分布具有明显的空间异质性,而传统方法基于遥感数据或监测站点数据进行分析,难以揭示高时空分辨率下城市内部的PM2.5浓度分布特征,缺少不同时刻城市场景（如：道路、工业区、住宅区等）对PM2.5浓度复杂非线性影响的解析。本研究将移动监测传感器安装于快递车上,采集福州市主城区南部不同类型场景的PM2.5浓度,然后融合地理加权回归（Geographical Weighted Regression, GWR）和梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）方法,提出一种基于GWR-GBDT的PM2.5模拟与场景解析模型,能够较好地拟合气象、场景因素与PM2.5浓度的非线性关系,提升了城市PM2.5污染精细监测能力;并结合部分依赖图解析不同时段不同场景因素对PM2.5浓度的非线性作用影响。结果表明：① 基于移动PM2.5浓度监测数据,利用GWR-GBDT模型能够较好地模拟城市场景、气象和PM2.5浓度之间的非线性关系,能够有效精细模拟PM2.5浓度的空间分布,十折验证R2结果为0.52~0.94;② 通过部分依赖图分析同一场景在不同时段对PM2.5浓度响应的异质性,发现各类场景对PM2.5浓度提升或抑制作用并不稳定;③ 解析不同时段人类活动与城市场景对PM2.5浓度的交互作用发现,教育医疗单位和住宅区两类场景对PM2.5浓度的提升作用都与人类通勤有密切关系,高污染场景中的建筑工地在采取的洒水降尘措施后能在数小时内有效缓解PM2.5污染,公园文体服务区在多数时段对PM2.5浓度具有抑制作用,工业区和道路多数时段会致使对PM2.5浓度提升;④ 从PM2.5浓度的空间分布来看,福州市主城区南部PM2.5浓度总体呈现东南高-西北低的分布趋势,建筑工地、道路和工业区场景轻度以上污染面积占比明显高于其他场景,公园场景总体PM2.5浓度较低,山体公园傍晚会受到周边工业区的影响而导致PM2.5浓度升高,而城市陆地外围水域对沿岸PM2.5浓度具有抑制作用;⑤ 研究结果可为不同场景下PM2.5污染精细化治理、城市规划以及老人、儿童等高危人群的PM2.5污染暴露风险防范提供支持。 相似文献
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PM2.5是威胁人体健康的主要大气污染物之一。大量研究关注近地面PM2.5浓度的监测及其时空分布,但目前针对PM2.5排放及其与近地面浓度之间的关联研究较为缺乏。本文通过2000—2014年近地面PM2.5浓度格网数据和PM2.5排放格网数据,采用长时间序列分析法对PM2.5浓度和PM2.5排放从定性和定量两个角度进行时空变化趋势对比研究,并进一步结合标准差椭圆法和趋势分析法,分析了我国近地面PM2.5浓度和PM2.5排放的时空变化特征及其关联。结果表明,从总体时间序列趋势上,近地面PM2.5浓度和PM2.5排放之间在空间分布上基本呈现一致性,集中在胡焕庸线以东的人口密集区,但在时间上,PM2.5浓度和排放之间存在动态变化时间差。且PM2.5浓度的变化更为明显,2000—2007年高于35 μg/m3的国土面积占比增加了14.26%,2007—2014年减少了2.84%;从标准差椭圆分析来看,PM2.5浓度椭圆和排放椭圆在覆盖面积和方位角上与人口和经济分布吻合,但前者面积更大,长轴更接近于东西方向,二者存在约17°差异,而两类椭圆的中心位置随时间变化呈现出较一致的轨迹特征并呈现出滞后特点;此外,受大气扩散、点源排放等因素影响,PM2.5浓度变化趋势与排放变化趋势在胡焕庸线以东并不完全一致,部分区域排放呈降低趋势而浓度则反而呈升高趋势。因此,从全国层面来看,减排政策对浓度降低在时间上虽存在滞后,但边际效益显著,并已显露成效;而从局地来看,受地形、气象条件和大气化学过程等复杂影响,二者的变化在空间上仍会存在差异,有待进一步深入研究;从防控措施来看,在继续加强落实本地减排政策的同时,应考虑污染物的扩散迁移规律,加强联防联控,有效改善空气质量。 相似文献