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431.
针对传统BP神经网络存在的学习速度慢、易陷入局部极值等问题,利用鲸鱼优化算法(WOA)以及狼群算法(WPA)混合优化BP神经网络的权值和阈值,构建WPA-WOA-BP神经网络模型,并对PM2.5浓度进行预测.实验结果证明,WPA-WOA-BP神经网络模型预测稳定性高,可用于PM2.5浓度的预测,且预测精度优于BP神经网...  相似文献   
432.
Zhou  Liang  Zhou  Chenghu  Yang  Fan  Che  Lei  Wang  Bo  Sun  Dongqi 《地理学报(英文版)》2019,29(2):253-270

High concentrations of PM2.5 are universally considered as a main cause for haze formation. Therefore, it is important to identify the spatial heterogeneity and influencing factors of PM2.5 concentrations for regional air quality control and management. In this study, PM2.5 data from 2000 to 2015 was determined from an inversion of NASA atmospheric remote sensing images. Using geo-statistics, geographic detectors, and geo-spatial analysis methods, the spatio-temporal evolution patterns and driving factors of PM2.5 concentration in China were evaluated. The main results are as follows. (1) In general, the average concentration of PM2.5 in China increased quickly and reached its peak value in 2006; subsequently, concentrations remained between 21.84 and 35.08 μg/m3. (2) PM2.5 is strikingly heterogeneous in China, with higher concentrations in the north and east than in the south and west. In particular, areas with relatively high PM2.5 concentrations are primarily in four regions, the Huang-Huai-Hai Plain, Lower Yangtze River Delta Plain, Sichuan Basin, and Taklimakan Desert. Among them, Beijing-Tianjin-Hebei Region has the highest concentration of PM2.5. (3) The center of gravity of PM2.5 has generally moved northeastward, which indicates an increasingly serious haze in eastern China. High-value PM2.5 concentrations have moved eastward, while low-value PM2.5 has moved westward. (4) Spatial autocorrelation analysis indicates a significantly positive spatial correlation. The “High-High” PM2.5 agglomeration areas are distributed in the Huang-Huai-Hai Plain, Fenhe-Weihe River Basin, Sichuan Basin, and Jianghan Plain regions. The “Low-Low” PM2.5 agglomeration areas include Inner Mongolia and Heilongjiang, north of the Great Wall, Qinghai-Tibet Plateau, and Taiwan, Hainan, and Fujian and other southeast coastal cities and islands. (5) Geographic detection analysis indicates that both natural and anthropogenic factors account for spatial variations in PM2.5 concentration. Geographical location, population density, automobile quantity, industrial discharge, and straw burning are the main driving forces of PM2.5 concentration in China.

  相似文献   
433.
基于大数据方法和SOFM聚类的中国经济-环境综合分区研究   总被引:4,自引:1,他引:3  
冯喆  蒋洪强  卢亚灵 《地理科学》2019,39(2):242-251
研究使用经济和环境多源大数据,建立包含人口、GDP等经济指标和空气质量等环境指标的中国经济-环境关联体系,识别各指标的热点、冷点时空变化特征,采用人工神经网络聚类方法对中国现阶段经济-环境进行综合分区。研究结果如下: 灯光平均强度较高的省份主要集中在沿海地区,经济以长三角、珠三角和环渤海区域为主要拉动引擎,呈东南高西北低的发展态势,东部沿海地区经济发展优于东北、中部和西南地区。PM2.5浓度呈现先增后减趋势,高污染区主要集中在华北、华中等区域;东北方向逐步扩散,污染热点地区从辽东半岛、山海关一线向东北扩张;南方地区基本保持稳定态势。 采用自组织特征映射模型对2015年全国各地级市OLS灯光指数、人口、城市自然边界和年均PM2.5浓度4类指标进行聚类,第I类为经济极发达-环境恶化地区,主要位于华北平原和长江三角洲;第II类为经济发达-环境趋恶化地区,主要分布在第I类区域周边,特别是京津冀周边地区;第III类为经济发达-环境良好地区,广东、海南、江西、福建以及重庆等省市多属此类型;第IV类为经济不发达-环境优质地区,主要分布于东北地区北部、内蒙古、甘肃、贵州、新疆、青海、西藏等地。  相似文献   
434.
采用线性最小二乘原理对从对流层顶10 km至地表0.8 km的温度探空廓线进行拟合,外插地表温度,讨论外插地表温度与实测温度的统计特性。将其应用于GPS气象中的加权平均温度模型发现,基于外插的地表温度能显著提高模型精度,提高约1.2~1.7 K。  相似文献   
435.
在雾霾频发的冬季大气可降水量PWV与大气污染物PM2.5之间存在一定的关联关系,本文通过对河南地区CORS网的GNSS大气可降水量与PM2.5之间的相关性进行分析并建立了实时监测模型。试验研究发现:河南地区冬季雾霾频发期大气可降水量PWV与PM2.5之间存在着较强的正相关关系,通过建立的PM2.5实时监测模型验证了可以依据大气可降水量PWV对PM2.5进行实时监测,并取得了较为理想的结果,可以为当前进行PM2.5监测提供一种新的参考。  相似文献   
436.
南京市气溶胶PM2.5一次来源解析   总被引:14,自引:4,他引:10  
在南京大学鼓楼校区(市区)和南京信息工程大学(郊区)校园,分季采集PM2.5及其主要排放源的颗粒样品,在南京大学现代分析测试中心用X-荧光分析法分析样品中的化学元素,应用化学元素平衡法(CMB)计算了各主要源对PM2.5的贡献。结果表明对市区扬尘和建筑尘是PM2.5最主要的贡献源,贡献率合计约70%;燃煤尘和冶炼尘仅为约15%。对郊区扬尘和煤烟尘是PM2.5的最主要贡献源,平均贡献率分别为50%和22.4%,建筑尘的平均贡献率为8.3%,冶炼尘的贡献小于8%。这些结果可为治理气溶胶细颗粒源提供决策依据。  相似文献   
437.
向娟  陶明辉  郭玲  陈良富  陶金花  桂露 《遥感学报》2022,26(9):1757-1776
细颗粒物PM2.5(Fine Particulate Matter)是影响空气质量和公共健康的关键因素之一。高时空分辨率的PM2.5数据是公共健康风险评估和流行病学研究的基本需求。相较于地面站点,卫星遥感技术具有连续观测、宽覆盖和低成本的优势,基于卫星气溶胶光学厚度AOD(Aerosol Optical Depth)反演PM2.5质量浓度的方法已成为热点。本研究概述了卫星AOD产品反演PM2.5浓度的原理,介绍了用于PM2.5反演的主要卫星AOD产品及其反演精度;总结了现有的PM2.5估算方法及其优缺点,指出目前PM2.5反演研究存在的问题;提出未来PM2.5反演方向主要集中在高时空分辨率的PM2.5浓度重建、基于激光雷达数据的三维PM2.5浓度反演及PM2.5化学组分反演等方向。比例因子法、物理机理模型和统计模型这3种方法都能在不同时期不同程度地准确估算PM2.5浓度,代表了那个时期较为前沿的研究热点,但比例因子法和物理机理模型因其自身的局限性而应用较少,而统计模型因其独特的时间或时空异质性的可描述性和强大的非线性描述能力的优势而被广泛应用并不断改进。目前PM2.5反演研究存在的问题主要有3种:(1)卫星AOD的非随机缺失问题造成估算的PM2.5数据缺失;(2)反演模型的精度问题;(3)PM2.5的化学成分估算问题。基于此,本文为了准确揭示近地面PM2.5的时空变化趋势,提高基于卫星AOD产品的近地面PM2.5反演研究的准确性,提出了几点未来的研究方向:首先,新型的高空间(如风云四号、高分五号)、高时间分辨率(Himawari-8/9)卫星AOD产品在PM2.5的精细化估算研究上具有很大优势,这对于高时空分辨率的PM2.5浓度重建具有重要意义;其次,随着大气探测技术的发展,星载、机载及地基激光雷达都能够获取垂直分布信息,搭载在无人机上的颗粒物传感器可实现PM2.5垂直方向上的监测,将其与光学遥感卫星数据及地面监测数据结合,可实现三维的PM2.5浓度反演;最后,PM2.5化学组分信息对于分析污染成因、暴露特征等尤其重要,其时空变化趋势研究是一个重要的发展方向,然而,地面PM2.5组分观测站网仍不完善,如何克服卫星遥感估算中对地面站网的依赖,实现PM2.5化学成分的高精度反演需要进一步研究。通过本研究,有助于进一步了解不同PM2.5估算方法的原理机制及其优缺点,为基于卫星AOD产品反演近地面PM2.5浓度的新的发展方向提供启示,提升近地面PM2.5浓度反演的精度及时空分辨率。  相似文献   
438.
分析了2014~2018年北方5个典型中小盆地城市(兰州、银川、临汾、太原、南阳)PM10与PM2.5的浓度变化特征和大致来源类型。除2018年银川PM2.5浓度外,各市PM10和PM2.5年均浓度均超标;兰州、银川和南阳PM10与PM2.5呈逐年下降趋势,南阳下降最明显;临汾PM10与PM2.5呈逐年上升趋势;太原PM10与PM2.5稳定维持在一个高浓度状态。5个城市颗粒物浓度的季节变化特征一致:冬春高、夏秋低。对PM2.5/PM10值而言,冬季和夏季该比值较高,分别受取暖和降水的影响;春季和秋季该比值较低,分别受沙尘和秸秆焚烧及高强度建筑施工的影响。5市PM2.5和PM10浓度具有良好的线性关系,细颗粒占比大小顺序为临汾>南阳>太原>银川>兰州。  相似文献   
439.
本文解读最近发布的政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)第六次气候变化评估报告(Sixth Assessment Report,AR6)关于空气污染-气候相互作用的主要新结论。在大气污染物的气候效应方面,AR6估算了大气污染物或其前体物排放变化导致的有效辐射强迫值(Effective Radiative Forcing,ERF),对评估大气污染治理可能产生的气候效应具有启示性意义。AR6也估算出1750—2019年间人为强迫导致的全球平均地表温度(Global mean Surface Air Temperature,GSAT)变化为1.29(0.99~1.65)℃,其中,均匀混合温室气体、臭氧、气溶胶导致的温度变化分别为1.58(1.17~2.17)℃、0.23(0.11~0.39)℃、-0.50(-0.22~-0.96)℃。气溶胶历史变化的气候效应中,起决定性作用的是由SO2排放变化通过气溶胶-云相互作用所产生的ERF (高信度),从而部分抵消了人为排放温室气体所引起的变暖(高信度)。在气候变化影响大气污染物方面,AR6首次评估获得了地表臭氧浓度对温度的敏感性,在偏远地区为-0.2 ~-2 nL·L-1·℃-1、在污染区为0.2 ~2 nL·L-1·℃-1。在大多数陆地区域,关于气候变化是增加还是减少PM2.5,目前模式结果结论的一致性较低。  相似文献   
440.
由于新型冠状肺炎病毒(COVID-19)的爆发,中国从2020年春节起实施了限制出行、交通管制等一系列措施,污染物排放量大幅度减少,但四川盆地区域仍出现了多次轻度空气污染事件。本文结合空气质量观测数据与WRF-Chem模式模拟分析了疫情封控减排时期四川盆地污染的时空分布及成因。四川盆地区域二氧化氮(NO_(2))因人为活动减排从35.0μg·m^(-3)下降至20.2μg·m^(-3),减少比例约为40%~60%,而臭氧(O_(3))因NO_(X)-VOCs-O_(3)的非线性关系以及四川盆地区域氮氧化物(NO_(X))、挥发性有机物(VOCs)排放与减排的不均衡反而从27.5μg·m^(-3)上升至41.4μg·m^(-3),在重庆甚至增幅高达100%,进而促进了四川盆地区域气态污染物的氧化和二次细颗粒物的生成。疫情减排对污染的影响存在较为显著的区域差异,在成都、重庆地区,二次污染的生成一定程度上抵消了一次污染物减排的影响,二次污染物与一次污染物的比例变化幅度为-10%~20%,而在南遂广、川南、达万区域,细颗粒物(PM_(2.5))平均质量浓度从57.0μg·m^(-3)降低至47.4μg·m^(-3),二次污染物与一次污染物的比例下降幅度约为30%~60%。总体而言,减排在疫情期间发挥主导作用,不平衡的一次减排和大气氧化性的增强促进了部分区域二次污染物生成过程,四川盆地区域的污染防治仍需注重多种污染物的协同治理。  相似文献   
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