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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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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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为应对突发公共卫生事件而采取的流动限制性措施,为研究人类活动对PM2.5浓度的影响提供了一个独特的自然实验环境,但该期间关中平原城市群PM2.5浓度分布及驱动力有何变化尚缺乏关注。基于2018～2020年PM2.5遥感反演数据,采用空间自相关分析、地理探测器和多尺度地理加权回归(MGWR)模型,分析2020年2月至3月实施流动限制性措施期间关中平原城市群PM2.5浓度及驱动因子的时空演变特征。结果表明：(1)2020年2月至3月PM2.5浓度显著下降,2020年2月热点减少,3月冷点减少。(2)相比历年同期,所有人为因素单因子在2020年2月对关中平原城市群PM2.5浓度的解释力最低,自然因素解释力较高。其中,工厂兴趣点分布(POI＿D)及路网分布(RD)解释力相比历年同期平均解释力降幅最大,分别为20.3%和38.6%。所有人为因素双因子交互影响解释力在2020年2月最低。(3)所有人为因素在2020年2月对关中平原城市群PM2.5... 相似文献
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中国空气污染问题日益严重,为获得连续的PM2.5浓度空间分布,现有研究建立了多种基于统计回归的PM2.5估算模型。然而,由于PM2.5回归关系显著的空间非平稳性和复杂的非线性特征,如何实现高精度、高合理性的PM2.5浓度空间大面估计仍然面临挑战,尤其在地形变化复杂、覆盖范围广阔的中国地区更为突出。本文引入了一种将普通线性回归（OLR）和神经网络结合的地理神经网络加权回归（GNNWR）模型,通过集成遥感数据、气象数据和地理信息数据建立了基于GNNWR的PM2.5浓度空间估算方法。文章以中国2017年PM2.5年平均浓度估算为例,开展了该模型与OLR、地理加权回归（GWR）的比较实验。实验结果表明,基于GNNWR的PM2.浓度估算性能指标均明显优于OLR和GWR,且预测精度显著高于GWR。此外,GNNWR获得的PM2.5浓度空间分布也更为合理,较为细致地刻画了中国地区PM2.5浓度的局部空间变化和细节层次。 相似文献
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针对传统地面稀疏站点监测PM2.5浓度以点带面的缺陷,本研究拟借助多源遥感数据开展了地面大气细颗粒物PM2.5浓度空间分布模拟研究。以京津冀地区2013年的年均、季均PM2.5浓度模拟图为例,用简化的气溶胶反演算法（SARA）反演了 1 km高分辨率AOD,并结合高分辨率遥感提取污染相关地理要素,对研究区PM2.5浓度空间分布进行地理统计模拟及优选。结果表明：① SARA算法反演的AOD与地基AERONET相关性达0.99,能准确地反映研究区AOD的时空分布特征;② 集成多源遥感数据的地理加权回归模型拟合度高（平均R2-0.66）,其空间模拟显示研究区平均PM2.5污染南部城镇最重,中东部城区次之,西北山区较轻;③ 研究区PM2.5污染程度高,全年平均模拟浓度高达75 μg/m3,在气候环境及主要污染源季节性差异驱动下,浓度分布季节性特征显著,冬季污染最严重,而夏、秋季相对较轻。该成果对于精细把握PM2.5污染特征,指导污染防控具有重要意义。 相似文献
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近年来,PM2.5已成为雾霾爆发的主要污染物之一,人口长期暴露在高浓度的PM2.5中可能会大大的提高居民患病的几率,危害居民身心健康。本研究以空气污染严重且人口高度集中的北京市作为研究区,以2019年北京市的PM2.5浓度监测数据、人口空间分布栅格数据及不同人群的长期呼吸量等为数据基础,构建了“污染物浓度—暴露人口—呼吸量”的PM2.5人口暴露剂量评估模型,进而对北京市2019年的PM2.5人口暴露强度空间分异特征及不同人群的暴露剂量差异进行分析。结果表明：① 2019年北京市的PM2.5浓度在冬季时最高,日均浓度达48.89 μg/m3,并均呈现出北低南高的整体态势;② PM2.5人口暴露量存在显著的空间分异特征,不同人群的PM2.5暴露量均呈现出由城中心向周边减弱的整体态势,高暴露区主要集中于城区地带;③ 不同性别、年龄组人群的PM2.5人口暴露强度存在明显的空间分异特征,且城市内部不同人群的PM2.5暴露剂量也存在明显差异;④ PM2.5的暴露风险并非完全取决于污染物浓度的大小,而是由污染源浓度和暴露受体的空间分布特征等多方面共同决定,北京城区的高PM2.5人口暴露区才是高风险区,是未来政府有效防控污染物危害的核心区。 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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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
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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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黄河流域生态保护与高质量发展是我国新时代的重大战略任务。探究黄河流域PM2.5浓度的时空变化趋势,并分析其社会经济影响因素,对该地区的大气污染防治和实现高质量发展具有重要意义。本文采用时间序列趋势估计、空间自相关分析、地理探测器和地理加权回归方法,揭示了“十三五”时期年黄河流域不同尺度（全流域以及61个地级市）PM2.5浓度值和变化趋势的时空分异特征,定量探究了社会经济因素对PM2.5浓度的影响机制及其时空过程。结果表明：① 在“十三五”时期,黄河流域的PM2.5污染情况整体好转,其浓度呈波动下降的趋势,平均每年下降约4.2 μg/m³,彰显了我国大气污染防治攻坚战取得的重要成效;② 山东、河南、山西和陕西的PM2.5浓度值较高,但山东、河南改善速度较快,山西和陕西改善速度较慢;③ 以目前的改善速率推算,在黄河流域61个地级市中,54个市将能够完成“十四五”规划中PM2.5浓度下降10%的目标,而咸阳、西安、榆林、太原、临汾、运城、晋城7市将难以完成;④ 人口密度、工业企业数、土地利用强度是导致黄河流域PM2.5浓度升高的主要社会经济因素,其解释力均达到50%以上;⑤ 从2015—2019年,土地利用程度指数和人口密度的主要影响区域均转移至黄河流域中部地区,建议山西、陕西、内蒙古应作为下一阶段治理工作关注的重点区域;⑥ 促进与环境承载力相协调的城乡发展、控制工业规模并提高其环保水平,是进一步治理黄河流域大气污染的重要策略。 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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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