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融合Lamb-Jenkinson分型法和LSTM神经网络的PM2.5预测研究
被引量：
5
1
作者
段雯瑜
陈敏东
+3 位作者
黄山江
戴美魁
王新宁
徐利
《环境科学与技术》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期92-97,共6页
文章采用NCEP/NCAR逐日海平面气压场资料,利用Lamb-Jenkinson环流分型法对张家口大气环流进行分型,分析环流型与PM2.5质量浓度之间的关系,并针对PM2.5浓度的预测,提出一种融合Lamb-Jenkinson环流分型和LSTM神经网络混合模型的方法,即以...
文章采用NCEP/NCAR逐日海平面气压场资料,利用Lamb-Jenkinson环流分型法对张家口大气环流进行分型,分析环流型与PM2.5质量浓度之间的关系,并针对PM2.5浓度的预测,提出一种融合Lamb-Jenkinson环流分型和LSTM神经网络混合模型的方法,即以环流指数为预测因子基于LSTM方法搭建PM2.5质量浓度的预测模型。结果表明:影响张家口地区的主要环流型有反气旋型、气旋型、偏北平直型、西南平直型、偏西平直型、东北平直型等、西北平直型、偏东平直型。PM2.5污染日出现的主要环流型为南气旋平直型、东南平直型、偏南平直型、偏东气旋型、西南气旋平直型、偏东平直型、气旋型等,而反气旋型和反气旋式平直环流型不利于污染出现。张家口地区的PM2.5污染与地面环流有着密切的联系,当存在PM2.5污染时,张家口地区处于日本海高压后部的均压场区域,污染越严重,日本海高压中心强度越强。模型预测结果的均方根误差为9.88、平均绝对误差为5.84、拟合优度达0.80,表明该模型具有一定的预报能力。
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关键词
环流分型法
PM2.5
预测模型
LSTM神经网络
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职称材料
影响武汉市空气污染的地面环流形势及其与污染物浓度的关系
被引量：
26
2
作者
陈龙
智协飞
+1 位作者
覃军
胡航菲
《气象》
CSCD
北大核心
2016年第7期819-826,共8页
利用Lamb-Jenkinson客观环流分型法,分析2004—2013年影响武汉地区的主要地面环流型及其特点,并探讨环流型与污染物浓度之间的关系。结果表明,影响武汉地区的主要地面环流型有反气旋型(A)、气旋型(C)、偏东风型(E)、高压系统控制的偏东...
利用Lamb-Jenkinson客观环流分型法,分析2004—2013年影响武汉地区的主要地面环流型及其特点,并探讨环流型与污染物浓度之间的关系。结果表明,影响武汉地区的主要地面环流型有反气旋型(A)、气旋型(C)、偏东风型(E)、高压系统控制的偏东风型(AE)、偏东北风型(NE)及东南风型(SE)。秋、冬季以A、AE、E型为主,春季A、C、E型出现频率最高,夏季则C、E型出现次数最多。空气污染日出现的主要地面环流型有A、AE、E、SE、C及NE型,影响各季节出现污染的主要环流型不同,其中C型主要出现在春、夏季,表现为被弱低压控制;而中度及以上污染日的地面环流型主要为A、SE、E及AE型,受高压系统或偏东风影响时,高浓度污染较易出现。环流型对各种污染物浓度的影响程度存在差异。
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关键词
空气污染
环流
Lamb-Jenkinson
环流分型法
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职称材料
题名
融合Lamb-Jenkinson分型法和LSTM神经网络的PM2.5预测研究
被引量：
5
1
作者
段雯瑜
陈敏东
黄山江
戴美魁
王新宁
徐利
机构
江苏省大气环境监测与污染控制重点实验室
张家口市气象局
河北建筑工程学院
出处
《环境科学与技术》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期92-97,共6页
基金
国家重点研发计划(2018YFC0213802)
文摘
文章采用NCEP/NCAR逐日海平面气压场资料,利用Lamb-Jenkinson环流分型法对张家口大气环流进行分型,分析环流型与PM2.5质量浓度之间的关系,并针对PM2.5浓度的预测,提出一种融合Lamb-Jenkinson环流分型和LSTM神经网络混合模型的方法,即以环流指数为预测因子基于LSTM方法搭建PM2.5质量浓度的预测模型。结果表明:影响张家口地区的主要环流型有反气旋型、气旋型、偏北平直型、西南平直型、偏西平直型、东北平直型等、西北平直型、偏东平直型。PM2.5污染日出现的主要环流型为南气旋平直型、东南平直型、偏南平直型、偏东气旋型、西南气旋平直型、偏东平直型、气旋型等,而反气旋型和反气旋式平直环流型不利于污染出现。张家口地区的PM2.5污染与地面环流有着密切的联系,当存在PM2.5污染时,张家口地区处于日本海高压后部的均压场区域,污染越严重,日本海高压中心强度越强。模型预测结果的均方根误差为9.88、平均绝对误差为5.84、拟合优度达0.80,表明该模型具有一定的预报能力。
关键词
环流分型法
PM2.5
预测模型
LSTM神经网络
Keywords
circulation classification scheme
PM2.5
prediction model
LSTM neural network
分类号
X831 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
影响武汉市空气污染的地面环流形势及其与污染物浓度的关系
被引量：
26
2
作者
陈龙
智协飞
覃军
胡航菲
机构
南京信息工程大学大气科学学院
湖南省气象台
南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心
南京信息工程大学气象灾害省部共建教育部重点实验室
中国地质大学环境学院
中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所
出处
《气象》
CSCD
北大核心
2016年第7期819-826,共8页
基金
武汉市重大科技攻关专项"武汉市大气灰霾成因与来源研究"项目
江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)
江苏省"青蓝工程"(东亚季风与区域气候变化)共同资助
文摘
利用Lamb-Jenkinson客观环流分型法,分析2004—2013年影响武汉地区的主要地面环流型及其特点,并探讨环流型与污染物浓度之间的关系。结果表明,影响武汉地区的主要地面环流型有反气旋型(A)、气旋型(C)、偏东风型(E)、高压系统控制的偏东风型(AE)、偏东北风型(NE)及东南风型(SE)。秋、冬季以A、AE、E型为主,春季A、C、E型出现频率最高,夏季则C、E型出现次数最多。空气污染日出现的主要地面环流型有A、AE、E、SE、C及NE型,影响各季节出现污染的主要环流型不同,其中C型主要出现在春、夏季,表现为被弱低压控制;而中度及以上污染日的地面环流型主要为A、SE、E及AE型,受高压系统或偏东风影响时,高浓度污染较易出现。环流型对各种污染物浓度的影响程度存在差异。
关键词
空气污染
环流
Lamb-Jenkinson
环流分型法
Keywords
air pollution, atmospheric circulation, Lamb-Jenkinson circulation classification scheme
分类号
P434 [天文地球—大气科学及气象学]
X513 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合Lamb-Jenkinson分型法和LSTM神经网络的PM2.5预测研究
段雯瑜
陈敏东
黄山江
戴美魁
王新宁
徐利
《环境科学与技术》
CAS
CSCD
北大核心
2020
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
影响武汉市空气污染的地面环流形势及其与污染物浓度的关系
陈龙
智协飞
覃军
胡航菲
《气象》
CSCD
北大核心
2016
26
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
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