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社会经济的发展伴随而来的环境污染问题日渐得到人们的重视.针对中南地区4省1区(河南省、湖北省、湖南省、广东省和广西壮族自治区)春节期间PM2.5的变化情况,结合该区域所属及其相邻探空站获取的大气可降水量PWV数据以及气象监测站获取的风速数据,通过反距离加权插值得到中南4省1区春节期间的PWV和风速值,综合考虑CO、SO2、O3和NO2等大气污染物以及PWV、风速和DEM高程值建立该地区春节期间的地理加权回归(GWR)、地理加权回归克里金(GWRK)以及地理加权回归规则样条(GWRCRS)插值模型,并运用3种模型对中南地区4省1区2017、2018年春节假期期间进行PM2.5浓度估算.研究结果显示,GWRK和GWRCRS模型的估算效果较GWR模型更优,而GWRCRS模型估算精度最高,对中南地区4省1区春节期间的PM2.5监测预警具有一定的实用性参考价值. 相似文献
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基于CMONOC提供的GNSS观测和气象资料，开展中国大陆地区不同气候类型的MODIS PWV校正研究。首先依据不同气候类型，开展GNSS PWV与MODIS PWV的相关性分析；然后基于GNSS PWV构建不同气候类型的MODIS PWV校正模型；最后根据MODIS PWV、模型校正的MODIS PWV分别与GNSS PWV比较，开展模型改进效果检验。研究表明：不同气候类型的MODIS PWV校正模型，均能有效改善MODIS PWV精度，提高MODIS PWV在短期天气预报和InSAR大气校正的应用。 相似文献
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伴随着我国社会经济的高速发展,近年各地来雾霾事件频发,严重的影响了人民的日常生活。本文分析了北京房山2014到2017年空气质量影响因子(PM2.5、PM10和AQI)与大气可降水量的相关性,在此基础上本文对GNSS技术探测雾霾发生的可行性进行了研究。本文基于对北京房山站的分析结果,表明PM2.5、PM10含量、AQI与大气中可降水量PWV具有较强的正相关性,且大气中PM2.5、PM10含量、AQI与可降水量PWV都表现出明显的季节性特征,以上结论表明GNSS技术可用于雾霾的预测。 相似文献
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针对当前我国重污染天气实时的空气质量预报问题,该文提出了一种基于长短期记忆神经网络的PM2.5浓度实时预报方法。此方法结合了北京市地面空气质量监测数据、天气预报模式的气象预报数据及东亚地区污染物排放清单进行分析,在将高层大气状态及排放状况融入了预报模型的同时,利用LSTM模型模拟区域PM2.5浓度的时序连续变化特征,建立了0~72h的区域PM2.5浓度实时预报模型。实验证明,该方法可以有效表征大气污染物变化的时序特征,从而进行更为精准的长时PM2.5浓度预报。同时,使用门限重复单元作为LSTM神经网络的核心,在保障模型精度的同时,进一步减少了模型训练时间,提高了模型的计算效率。 相似文献
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大气污染一直是影响人们生活质量的主要因素之一,针对山东省临沂市2018—2019年空气质量情况,采用小波变换DB5(Daubechies 5)的尺度系数A4对临沂市的细颗粒物(Fine Particulate Matter,PM2.5)浓度、天顶总延迟量(Zenith Total Delay,ZTD)、大气可降水量(Precipitable Water Vapar,PWV)和NO2浓度进行分解与重构,然后利用多元线性回归方法建立适合临沂地区的雾霾天气下短时预报模型,重构后的PM2.5浓度与NO2浓度相关系数、PM2.5与PWV相关系数较原始序列分别提高了20.46％,25.48％,重构后的模型决定系数R2、F检验、F检验对应的P值,剩余平方和S2较原始模型分别提高了29.86％,18.89％,0,72.72％.因此建立临沂地区雾霾天气下短时PM2.5预报模型可以有效地进行PM2.5监测,对雾霾治理提供一定的技术支持. 相似文献
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地基全球卫星导航系统（GNSS）水汽反演过程中需要大气加权平均温度Tm的参与，而饱和水汽压Es作为Tm计算过程中的一个重要变量影响着Tm，因此Es将会间接地影响大气可降水量（PWV）的反演精度.针对目前地基GNSS水汽反演研究中普遍采用的三种不同的饱和水汽压模型（Magnus-Tetens模型、BUCK模型、Goff-Gratch模型），本文就不同的饱和水汽压模型参与反演是否会引起水汽反演结果的差异进行了研究.以香港为研究区域，利用GAMIT解算了2016年旱雨两季（2、7月）的天顶湿延迟（ZWD），同时利用king's park探空站的探空数据通过数值积分计算得到旱雨两季（2、7月）的Tm，然后严格参照反演步骤编程模拟计算旱雨两季（2、7月）每天的PWV.最后对比并分析了不同饱和水汽压模型参与计算对Tm和PWV的影响及原因，结果表明:三种饱和水汽压模型参与计算得到的PWV与真值（探空站计算得到的PWV）之间不存在具有统计意义的显著性差异，因此均可被用来提供计算Tm时所用到的饱和水汽压Es，但是通过对比分析发现部分研究人员将BUCK模型中的变量T当作露点温度而非大气温度进行计算会使Tm产生较大的误差，进而对该误差进行了不合理性分析.本文的分析将会对后续地基GNSS水汽反演研究中的处理提供一定的参考. 相似文献
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冬春季节的空气质量预测有助于公众合理安排出行和政府相关部门的交通治理.细颗粒物(PM2.5)的浓度主要影响因素有大气污染物、水汽等.为提高PM2.5浓度预测的精度,以京津冀地区为例,利用快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)与长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络方法相结合,考虑GNSS、ERA5水汽、大气污染物等观测要素,构建PM2.5的浓度预测模型,预测研究未来24 h的PM2.5的浓度.利用GNSS水汽校正区域ERA5水汽,并进行精度评定.利用FFT取大气污染物、第五代大气再分析产品(ECMWF atmospheric reanalysis 5,ERA5)水汽等观测要素的公共变化周期,获得最佳公共周期为78 h;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.通过均方根误差(root mean square error,RMSE)评价指标进行模型精度评价.研究结果表... 相似文献
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融合全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)与中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)可获得高精度、高空间分辨率的水汽分布信息。开展基于中国大陆构造环境监测网络(crustal movement observation network of China,CMONOC)观测资料的中国大陆地区MODIS水汽校正研究。首先,根据地理环境、海拔、气候类型等因素将中国大陆分为16个区域,开展区域MODIS水汽和GNSS水汽的相关性分析;其次,分区域、分季节选择不同的函数模型构建基于GNSS的MODIS水汽校正模型;然后,采取区域模型、单站点模型与实测GNSS水汽开展模型的可靠性检验;最后,通过分区域MODIS水汽校正和图像叠加,获得校正后的中国大陆地区MODIS水汽分布。研究表明,区域MODIS水汽校正模型精度与单站点模型相当,可取代单站点模型用于MODIS水汽校正。基于CMONOC的分区域函数模型可有效提高MODIS水汽精度,为短期天气预报和合成孔径雷达干涉测量大气校正提供参考。 相似文献
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融合全球卫星导航系统(GNSS)与风云气象卫星FY-4A可获得高精度高空间分辨率的水汽分布信息.利用中国大陆构造环境监测网络(CMONOC)提供的GNSS观测资料开展京津冀地区FY-4A水汽校正研究.首先对京津冀地区进行区域划分,按区域分季节开展GNSS水汽与FY-4A水汽的相关性分析;其次分区域、分季节选择不同的函数模型结合GNSS水汽资料构建FY-4A水汽校正模型;然后采取区域模型、单站点模型与实测GNSS水汽开展模型的可靠性检验;最后通过分区域FY-4A水汽校正和图像叠加,获得校正后的京津冀地区FY-4A水汽分布.研究表明:FY-4A水汽与GNSS水汽的相关性较好,区域FY-4A水汽校正模型精度与单站点模型精度相当,可取代单站点模型用于FY-4A的水汽校正.基于CMONOC的分区域函数模型在一定程度上提高FY-4A水汽精度,为短期天气预报和合成孔径雷达(InSAR)大气校正提供参考. 相似文献
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基于稀疏监测点的监测数据无法直接获取城市内部空气污染的高分辨率空间分布。以武汉市为例,研究了基于土地利用回归(landuseregression,LUR)模型的大气PM2.5浓度高分辨率空间分布模拟。采用双变量相关分析识别出与PM2.5浓度相关性最高的4个影响因子,分别是1000m缓冲区内道路长度,500m缓冲区内水域面积,500m缓冲区内建设用地面积以及工业污染影响。采用PM2.5月平均浓度和识别出的影响因子连同气象条件(月平均温度和月降水量)进行多元线性回归分析,相关系数R2达到0.905,调整后的R2为0.885。在研究区建立均匀格网(2km×2km),利用得到的LUR方程计算格点PM2.5浓度值,应用空间插值制成武汉市主城区夏季PM2.5浓度空间分布模拟图。模拟结果显示,主城区有三个PM2.5浓度高值中心,分别为青山工业区、江北工业区和汉口汉西建材市场区域。汉阳南部、武昌南部的大型湖泊和水域面积比例较大的区域表现为两个PM2.5浓度低值中心。 相似文献
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针对当前我国重污染天气实时的空气质量预报问题,该文提出了一种融合随机森林算法与WRF大气模式的PM2.5浓度实时预报方法。该方法结合了北京市地面空气质量监测数据和WRF气象数据进行分析,将高层大气状态(如逆温层高度等)融入了预报模型中,建立了0~72h的PM2.5浓度实时预报模型。实验证明,该模型能够对0~72h单站点的PM2.5浓度进行较高精度的实时预报,且在24~72h的长时预报结果上较基于地面空气污染物数据与地表气象站数据的预报方法精度有明显提升,即该方法可以更好地模拟大气物理化学状态,从而更为精准地进行长时PM2.5浓度预报。 相似文献
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对流层延迟差异影响合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR)形变测量精度;水汽的变化影响天气变化．对流层延迟与水汽具有较好的对应,因此有必要开展全球导航卫星系统(GNSS)对流层延迟的插值研究．以京津冀地区为例,针对GNSS对流层延迟,开展对流层延迟的空间插值研究．首先开展了GNSS对流层延迟与水汽的比较分析,两者存在显著正相关特性,相关性超过91.7％,论证了对流层延迟取代水汽的可行性．然后利用反距离权重法对京津冀地区2016年9月至2017年8月的12组GNSS测站对流层延迟进行空间插值,通过提取插值点对流层延迟与GNSS站点对流层延迟比较验证空间插值精度．全年数据平均偏差最大为1.12 cm,均方根误差最大为0.89 cm;未发生降水过程平均偏差最大为1.25 cm,均方根误差最大为0.82 cm;发生降水过程平均偏差最大为1.08 cm,均方根误差最大为1.38 cm．京津冀平原区域的GNSS对流层延迟空间插值结果精度满足气象等应用要求,可为气象预报和InSAR大气校正提供参考. 相似文献
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漳州城市建设和工业飞速发展,汽车数量剧增,人为大气污染排放显著增加,空气质量下降,对人们的生活和健康造成了影响。本文利用2014—2015年连续2年的日平均污染数据,选择主要污染物SO2、NO2、O3、PM10、PM2.5和AQI指数,分别与日平均气温做相关分析,研究发现:SO2浓度在不同季节与温度的相关不同,这是由于气温与SO2的清除机制没有直接关系,因此相关不确定;NO2浓度与气温基本呈负相关,而O3的浓度呈正相关。秋季影响当地空气质量的主要气象条件是气温,当气温高于25℃时,空气质量改善明显。 相似文献
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为了得出雾霾气象成因机制、影响因素和时空分布特征,以石家庄市区与郊县为研究区域,将2013年9月至2016年12月石家庄市各市区、郊县的PM2.5历史监测数据中的有效数据进行了数据分析处理得到雾霾浓度数据,还有温度、降水、风速、地形和人口密度等数据,运用GIS分析的方法,模拟绘制石家庄雾霾的时空分布图、雾霾与各影响因子的专题对比图,得到雾霾形成机制的因子、雾霾的时空分布规律、雾霾季节变化特征、雾霾与地形间的关系等;运用数据分析软件OriginPro8.SR3分析雾霾浓度与风速数据、降雨数据、温度数据间的相关性。 相似文献
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ABSTRACTThe automated classification of ambient air pollutants is an important task in air pollution hazard assessment and life quality research. In the current study, machine learning (ML) algorithms are used to identify the inter-correlation between dominant air pollution index (API) for PM10 percentile values and other major air pollutants in order to detect the vital pollutants’ clusters in ambient monitoring data around the study area. Two air quality stations, CA0016 and CA0054, were selected for this research due to their strategic locations. Non-linear RPart and Tree model of Decision Tree (DT) algorithm within the R programming environment were adopted for classification analysis. The pollutants’ respective significance to PM10 occurrence was evaluated using Random forest (RF) of DT algorithms and K means polar cluster function identified and grouped similar features, and also detected vital clusters in ambient monitoring data around the industrial areas. Results show increase in the number of clusters did not significantly alter results. PM10 generally shows a reduction in trend, especially in SW direction and an overall minimal reduction in the pollutants’ concentration in all directions is observed (less than 1). Fluctuations were observed in the behaviors of CO and NOx during the day while NOx displayed relative stability. Results also show that a direct and positive linear relationship exists between the PM10 (target pollutant) and CO, SO2, which suggests that these pollutants originate from the same sources. A semi-linear relationship is observed between the PM10 and others (O3 and NOx) while humidity shows a negative linearity with PM10. We conclude that most of the major pollutants show a positive trend toward the industrial areas in both stations while tra?c emissions dominate this site (CA0016) for CO and NOx. Potential applications of nuggets of information derived from these results in reducing air pollution and ensuring sustainability within the city are also discussed. Results from this study are expected to provide valuable information to decision makers to implement viable strategies capable of mitigating air pollution effects. 相似文献