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基于智能算法的大气污染防控知识图谱:研究方法、演化路径与应用展望 被引量:2
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作者 曾穗平 赵茜雅 田健 《灾害学》 CSCD 北大核心 2022年第1期120-128,共9页
大气污染防控是保障人民健康与生命安全重要的研究课题,智能算法是大气污染防控及预测预警的重要工具手段。通过Citespace对Web of Science核心数据库中1998—2021年智能算法在大气污染防控中应用的文献进行可视化分析。结果表明:①智... 大气污染防控是保障人民健康与生命安全重要的研究课题,智能算法是大气污染防控及预测预警的重要工具手段。通过Citespace对Web of Science核心数据库中1998—2021年智能算法在大气污染防控中应用的文献进行可视化分析。结果表明:①智能算法在大气污染防控应用历经“数理统计-遥感监测-数字模拟-神经网络算法”四个阶段;②研究主题集聚为“神经网络模型”“智慧健康检测系统”和“城市空间的大气污染”三个核心聚类演变路径;③应用方式包括“大气污染时空分布”“大气污染因素相关性”“大气污染事件预测”“空气质量优劣评估”与“健康韧性城市应用”五个方面。未来智能算法在大气污染防控中的应用趋势,将体现“高精度预测-全周期评估-健康化理念”的特点。 展开更多
关键词 智能算法 大气污染防控 知识图谱 空间布局 控污物理环境
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京津冀及周边地区秋冬大气污染治理政策减排效应的评估——基于双重差分模型的实证研究
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作者 李国柱 刘欣欣 《生态经济》 北大核心 2025年第6期186-195,共10页
基于2013—2021年我国31个省份的面板数据,以《京津冀及周边地区2017—2018年秋冬季大气污染综合治理攻坚行动方案》为准自然实验,首先采用双重差分模型研究了该方案对于废气、废水中主要污染物的减排效应,并将技术水平作为调节变量探... 基于2013—2021年我国31个省份的面板数据,以《京津冀及周边地区2017—2018年秋冬季大气污染综合治理攻坚行动方案》为准自然实验,首先采用双重差分模型研究了该方案对于废气、废水中主要污染物的减排效应,并将技术水平作为调节变量探究技术水平的提升对于政策效果的影响。其次,探究了该政策的区域异质性和空间溢出效应,分析政策对于京津冀核心地区的减排效果是否显著高于周边地区,以及政策实施范围以外的地区是否受到政策的溢出效应影响。得到了如下结论:该政策的实施对于废气、废水中主要污染物排放有显著抑制作用;技术水平的提升对于政策实施效果有促进作用;政策实施产生了区域异质性和正向空间溢出效应。运用平行趋势检验、反事实检验、安慰剂检验、倾向得分匹配进行稳健性检验,得到上述结论依然成立。研究结果对于区域大气污染治理以及后续的相关学术研究具有重要的指导意义。 展开更多
关键词 大气污染防控 双重差分模型 调节效应 空间溢出效应 京津冀及周边地区
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基于机器学习的郑州市大气PM_(2.5)与O_(3)浓度预测方法及气象因子的影响分析 被引量:13
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作者 张容硕 谢沛远 +5 位作者 陈宏飞 杨清荣 关民普 马南 尉鹏 朱仁成 《环境科学研究》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期469-478,共10页
近年来,我国面临着细颗粒物(PM_(2.5))污染形势依然严峻以及臭氧(O_(3))污染日益凸显的双重压力.为进一步准确预测郑州市大气PM_(2.5)与O_(3)浓度并探明气象因子的影响,本研究使用2018−2022年郑州市大气污染物和气象因子逐时数据,结合... 近年来,我国面临着细颗粒物(PM_(2.5))污染形势依然严峻以及臭氧(O_(3))污染日益凸显的双重压力.为进一步准确预测郑州市大气PM_(2.5)与O_(3)浓度并探明气象因子的影响,本研究使用2018−2022年郑州市大气污染物和气象因子逐时数据,结合统计学单因素分析和机器学习LightGBM模型多因素分析,建立了一种基于长时间序列数据的PM_(2.5)与O_(3)浓度预测及气象因子影响分析的综合分析方法.结果表明:①训练后的LightGBM模型能够较好地预测PM_(2.5)污染,准确率达80.8%;对O_(3)污染预测的准确率为52.5%.②郑州市大气PM_(2.5)浓度与气压呈正相关,与比湿和环境温度均呈负相关;大气O_(3)8 h滑动平均浓度(O_(3)-8 h浓度)与比湿和太阳辐射均呈正相关,与气压呈负相关.③有利的气象条件可能是2021年PM_(2.5)年均浓度得到显著改善的重要因素;同时,不利的气象条件也促使2021年和2022年6月O_(3)月评价值(O_(3)日最大8 h滑动平均90百分位浓度)有所上升.研究显示,这种基于长时间序列的综合分析方法适用于大气PM_(2.5)与O_(3)浓度的气象因子影响分析,也能有效预测PM_(2.5)与O_(3)的浓度. 展开更多
关键词 大气污染防控 细颗粒物(PM_(2.5)) 臭氧(O_(3)) 气象因素 机器学习 郑州市
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大气自净能力指数的气候特征与应用研究 被引量:65
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作者 朱蓉 张存杰 梅梅 《中国环境科学》 EI CAS CSSCI CSCD 北大核心 2018年第10期3601-3610,共10页
为了定量地评估污染气象条件对空气污染的作用并实现对空气污染潜势的预报,本文在城市大气污染数值预报系统(CAPPS)预报原理的基础上,定义了大气自净能力指数,并分别给出了采用气象站观测资料和通过数值模拟计算大气自净能力指数的方法... 为了定量地评估污染气象条件对空气污染的作用并实现对空气污染潜势的预报,本文在城市大气污染数值预报系统(CAPPS)预报原理的基础上,定义了大气自净能力指数,并分别给出了采用气象站观测资料和通过数值模拟计算大气自净能力指数的方法.基于气象站观测资料的全国大气自净能力指数分析计算表明,全国大气自净能力最差的地区分布在四川盆地和新疆塔里木盆地,大气自净能力最强的地区分布在青藏高原、蒙古高原、云贵高原、以及东北平原和三江平原、山东半岛和海南岛;1961~2017年,京津冀、长三角和珠三角地区的大气自净能力指数呈下降的变化趋势,全年低自净能力日数呈上升的变化趋势.采用大气自净能力指数评估2014年北京APEC会议期间大气污染防控效果,表明在11月8~10日极端不利扩散气象条件发生时,减排措施使北京市空气质量AQI平均降低77%,使京津冀平原地区11个城市的空气质量AQI平均降低37%.基于国家气候中心月动力延伸气候预测模式(DERF2.0)的预报产品和中尺度模式(WRF),建立了可以预测全国未来40d逐日大气自净能力指数的延伸期-月尺度大气污染潜势预测系统,回报实验表明,在大多数情况下可以提前15d预报出大气重污染过程;月尺度的大气重污染过程预报效果更大程度上取决于月动力延伸气候预测模式(DERF2.0)的预报准确率. 展开更多
关键词 污染气象条件 大气自净能力指数 大气污染防控效果评估 延伸期-月尺度大气污染潜势预测
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