基于数据同化的长春市雾霾反演与空间特征分析     

徐则双  王明常  牛雪峰  王凤艳  李启源 《测绘与空间地理信息》2018,(4):33-36

近年随着长春地区冬季雾霾天气的频繁出现,大气可吸入颗粒物(PM2.5)已成为长春地区的主要空气污染物之一。遥感技术与污染物模型相结合是近年来预报空气质量的一种有效方法。本文以2015—2016年长春市冬季雾霾天气为例,利用MODIS遥感影像获取的气溶胶光学厚度(AOD),反演长春市地表PM2.5浓度值,得到长春市空气污染物空间分布图,并分析长春市空气污染物的时空分布特征。同时利用AOD反演的PM2.5浓度值作为数据同化资料,对长春市地表PM2.5浓度值进行预报,预测结果令人满意。研究结果表明:数据同化与遥感信息技术结合进行雾霾预测是一种有效的手段,可为雾霾反演的数据提供可靠的信息。  相似文献   

GNSS天顶对流层延迟的短时天气预报分析     

郭敏  张捍卫  夏朋飞 《测绘科学》2021,46(4):28-36

针对天顶对流层延迟(ZTD)与大气可降水量(PWV)相关性特征及变化规律,该文提出基于无气象元素ZTD短时天气监测及预报的方法.该文以北京市2013-2015年BJFS站 日均数据为例,采用GZTD和Saastamoinen+GPT2模型拟合,得到传统的无气象元素的PWV模型.并利用2016年BJFS站ZTD和气象数据,计算出PWV1(含气象元素)和PWV2(无气象元素)数据,通过定量数据分析得出:PWV1与PWV2、ZTD相关系数分别达到0.633 2,0.967 6;PWV2与ZTD相关性为0.649 8.从短期数据,BJFS站6-9月的ZTD与PWV1相关性系数为0.969 6.这证明了 ZTD能够真实反映PWV1的真实变化趋势,同时也说明ZTD应用于短时天气预报的可行性.最后针对北京地区2016年的降雨、降雪和雾霾等极端天气事件,采用ZTD方法对其进行了分析研究,并取得了较好的效果.  相似文献   

顾及PWV的中南4省1区春节期间PM2.5浓度估算     

魏朋志  谢劭峰  张伟  潘清莹  王义杰  黄良珂 《测绘科学技术学报》2021,38(5):537-542,550

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   

融机器学习与WRF大气模式的PM2.5预报方法     

侯俊雄  李琦  朱亚杰  冯逍  林绍福 《测绘科学》2018,(2):114-120,141

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   

融合机器学习与WRF大气模式的PM2.5预报方法     

侯俊雄  李琦  朱亚杰  冯逍  林绍福 《测绘科学》2018,(2)

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0～72 h的PM2.5浓度实时预报模型。实验证明,该模型能够对0～72 h单站点的PM2.5浓度进行较高精度的实时预报,且在24～72 h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   

融合GNSS PWV、风速与大气污染观测的河北省春季PM2.5浓度模型研究          下载免费PDF全文

王勇  任栋  刘严萍  李江波 《武汉大学学报(信息科学版)》2019,44(8):1198-1204

PM2.5浓度时空演化特征分析有助于大气污染的现状和发展认知，但PM2.5浓度监测积累时间较短，且受到排放强度和气象因素的影响，因此可融合全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）天顶可降水量（precipitable water vapor，PWV）、风速和大气污染物构建PM2.5浓度模型。以河北省为例，首先分别开展PM2.5浓度与大气污染物、GNSS PWV及风速的相关性分析；然后将大气污染物、GNSSPWV和风速作为输入，PM2.5浓度作为输出，利用逆传播（back propagation，BP）神经网络分别构建城市PM2.5浓度模型和区域PM2.5浓度模型；最后进行PM2.5浓度模型可靠性检验。将模型预测值与PM2.5浓度实测值比较发现，预测PM2.5浓度等级准确率高，相对误差较低。该模型可用于区域PM2.5浓度时空演化特征分析。  相似文献   

基于随机森林的PM2.5实时预报系统     

侯俊雄  李琦  朱亚杰  冯逍  毛曦 《测绘科学》2017,42(1)

针对我国当前重污染天气PM2.5浓度的实时预报问题,该文提出了一种基于随机森林算法的PM2.5浓度实时预报方法,并利用此方法对北京市地面空气质量监测数据和气象数据进行分析,建立了基于随机森林算法的PM2.5浓度实时预报模型。实验证明,该模型能够对72h内PM2.5浓度进行较高精度的实时预报,通过使用Spark分布式计算框架,能够有效降低算法耗时,文章基于此模型与Spark分布式计算框架建立了PM2.5实时预报系统。  相似文献   

基于支持向量回归的PM2.5浓度实时预报     

朱亚杰  李琦  侯俊雄  冯逍  范竣翔 《测绘科学》2016,41(1):12-17,22

为了研究适合于我国当前重污染天气的实时空气质量预报模型,论文利用支持向量回归方法对北京市地面空气质量监测数据和气象数据进行分析,构建了基于支持向量回归的PM2.5浓度实时预报模型。实验表明,该方法能够对未来6日内的日均PM2.5浓度以及未来0~72h内的小时级PM2.5浓度进行预报,且模型训练过程和预报过程都耗时很短,适用于建立PM2.5浓度实时预报系统。  相似文献   

气流后向轨迹和门限重复单元的PM2.5预报     

《测绘科学》2020,(3)

针对目前我国实时的空气质量预报不适合重污染天气的问题,该文提出了一种基于气流后向轨迹模型和门限重复单元神经网络的PM2.5浓度预报方法。该方法通过气流后向轨迹模型将区域异地传输效应进行量化,从而为待预报站点提供额外的区域传输预后因子(预后因子即是对未来情况的预估),将待预报站点区域传输预后因子和气象因子加入预报模型,利用GRU模型模拟区域PM2.5浓度的时序连续变化特征,建立1～72 h的PM2.5浓度实时预报模型。实验结果表明,区域传输预后因子的加入,能够很好地量化其他站点对于待预报站点的PM2.5浓度预报影响,提高PM2.5预报模型整体预报精度。  相似文献   

2015—2016年东北三省PM2.5的时空分布特征     

刘鹏姣  那晓东  李光辉 《测绘与空间地理信息》2018,(2):72-76

基于2015—2016年东北三省36个主要城市PM2.5浓度数据以及同期大气氧化物数据,运用克里金插值法及相关性分析法,对PM2.5的时空分布特征及与其他大气氧化物的相关性进行分析.结果表明:2016年较2015年PM2.5浓度显著降低,下降了17.83％;PM2.5浓度由高到低的季节依次是冬季、秋季、春季和夏季,浓度分别为64.31、49.44、39.57、28.09μg·m-3;PM2.5月均浓度呈U形分布,最大值出现在11月,最小值出现在8月.分地区来看,PM2.5空间分布整体呈南高北低状态,黑龙江省的年均PM2.5浓度明显低于另外两省.PM2.5与CO、SO2、NO2浓度均为极显著正相关,表明CO、SO2、NO2对PM2.5浓度有显著影响.  相似文献