期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到159篇文章
< 1 2 … 8 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于二次分解、LSTM-ELM和误差修正的空气质量指数预测模型 被引量：1
1
作者 周建国 秦远 周路明 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期322-334,共13页
精准预测空气质量指数(Air Quality Index,AQI)对于制定有效的空气污染治理策略至关重要。为了进一步提升AQI的预测精度,提出了一种新的预测模型,并结合了二次分解(Secondary Decomposition,SD)、优化算法、双尺度预测和误差修正的方法... 精准预测空气质量指数(Air Quality Index,AQI)对于制定有效的空气污染治理策略至关重要。为了进一步提升AQI的预测精度,提出了一种新的预测模型,并结合了二次分解(Secondary Decomposition,SD)、优化算法、双尺度预测和误差修正的方法。首先,采用改良的自适应白噪声完全集合经验模态分解(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)和样本熵(Sample Entropy,SE)对原始AQI序列进行分解并重构,获得高频、中频和低频3个频率分量。其次,利用经过北方苍鹰算法(Northern Goshawk Optimization,NGO)优化的变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)对高频分量进行二次分解,进一步降低其复杂度。再次,引入向量加权平均算法(Weighed Mean of Vectors Algorithm,INFO)对长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的关键参数进行优化,同时利用INFO-LSTM预测高频分量分解后的子序列,进而利用INFO-ELM分别预测中、低频分量,并将所得预测结果进行线性叠加。最后,利用NGO-VMD和INFO-ELM对误差序列进行分解和预测,并对初次预测结果进行修正,得到最终的AQI预测值。研究选取北京、上海和成都3个典型城市为例进行实证分析,并对比了7个对照试验,发现基于二次分解、LSTM-ELM和误差修正的模型具有最高的预测精度。该模型可为治理空气污染提供理论和技术上的帮助。 展开更多
关键词 环境工程学 空气质量指数预测 二次分解 长短期记忆网络 极限学习机 向量加权平均算法 误差修正模型
在线阅读 下载PDF
空气质量指数混合预测模型及实证
2
作者 周子渊 张梓萱 郭晓梅 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第8期2365-2372,共8页
针对单来源污染物数据的空气质量指数(AQI)预测问题,构建了基于CNN-LSTM-AdaBoost混合框架的AQI预测模型。通过卷积神经网络(CNN)提取污染物间的局部交互特征,利用长短期记忆网络(LSTM)构建长期时序趋势,采用自适应提升(AdaBoost)集成... 针对单来源污染物数据的空气质量指数(AQI)预测问题,构建了基于CNN-LSTM-AdaBoost混合框架的AQI预测模型。通过卷积神经网络(CNN)提取污染物间的局部交互特征,利用长短期记忆网络(LSTM)构建长期时序趋势,采用自适应提升(AdaBoost)集成学习模块动态加权不同时间尺度的预测结果,实现AQI高精度预测。同时引入随机森林特征归因,识别关键污染物,采用沙普利加性解释(shap)分析不同时间尺度特征对预测值的贡献度。通过对北京市2022-2025年监测站点数据进行实证研究表明,该混合模型的决定系数R^(2)达到0.9866,较传统LSTM模型有显著提升,且在可解释性方面表现出色。 展开更多
关键词 空气质量指数 卷积神经网络 长短期记忆网络 自适应提升算法 集成学习 特征归因 深度学习
在线阅读 下载PDF
影响湖南省空气质量指数的主要气象因子分析 被引量：2
3
作者 陈冬素 李巧媛 +1 位作者 阎丽 夏卫生 《湖南师范大学自然科学学报》 CAS 北大核心 2024年第5期76-85,共10页
为了落实《湖南省大气污染防治攻坚行动工作方案》对空气质量预报精细化的要求,本研究基于湖南省主要城市2015—2022年间的空气质量数据和气象要素数据,采用统计分析、相关分析、主成分分析法(PCA)等方法,分析了湖南省空气质量指数(AQI... 为了落实《湖南省大气污染防治攻坚行动工作方案》对空气质量预报精细化的要求,本研究基于湖南省主要城市2015—2022年间的空气质量数据和气象要素数据,采用统计分析、相关分析、主成分分析法(PCA)等方法,分析了湖南省空气质量指数(AQI)与气象条件之间的关系,提取了影响湖南省不同等级AQI的主要气象因子,并分析了不同等级污染天气的主要气象影响因子。结果显示:(1)在研究期内,湖南空气质量优良天数优于全国平均水平,污染天数分布存在显著的区域差异,部分城市没有出现过严重污染天气。(2)多个气象要素组合构成的气象因子共同对AQI产生影响,影响湖南省AQI的主要气象因子包括气温、水汽与日照组合、平均风速以及降水量;除严重污染天气外,气温因子是影响湖南AQI的首要因子。(3)单个气象要素与AQI之间的相关性较弱。(4)地形的影响使气象条件分布更复杂,而且主要影响AQI的气象因子存在区域差异,增加了AQI精细化预报的难度。 展开更多
关键词 湖南省 空气质量指数 主要气象影响因子 主成分分析法
在线阅读 下载PDF
基于集成深度学习模型的空气质量指数预测 被引量：3
4
作者 路凯丽 杨露 李涛 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期56-65,共10页
大气污染严重危害居民的出行安全和身体健康,空气质量指数(AQI)是一种用于测量空气质量状况的综合指标,对AQI的预测可以提醒公众空气质量信息,使人们做出更明智的出行决策.通过提前预测空气质量的变化,政府和环保部门可以采取应急措施... 大气污染严重危害居民的出行安全和身体健康,空气质量指数(AQI)是一种用于测量空气质量状况的综合指标,对AQI的预测可以提醒公众空气质量信息,使人们做出更明智的出行决策.通过提前预测空气质量的变化,政府和环保部门可以采取应急措施以减轻空气污染.本文提出基于卷积神经网络和门控循环单元的集成深度学习模型(CNN-GRU)对AQI进行预测.其中,卷积神经网络(CNN)提取污染气体浓度和AQI的时空特征并完成特征映射,门控循环单元(GRU)建模时序关系并高效完成计算.选取2014—2022年北京市和广州市的6种主要污染气体(PM2.5、PM10、SO_(2)、CO、NO_(2)、O_(3))日平均质量浓度和AQI进行实例研究,使用CNN-GRU模型对AQI进行预测,与多元宇宙优化的广义回归神经网络模型(MVO-GRNN)、遗传算法优化的BP神经网络模型(GA-BP)对AQI的预测进行对比分析.实验结果表明,本文提出的CNN-GRU模型对AQI的预测误差最小. 展开更多
关键词 空气质量指数 卷积神经网络 门控循环单元 集成模型
在线阅读 下载PDF
城市环境空气质量指数范围预报方法初探 被引量：31
5
作者 王晓彦 陈佳 +3 位作者 朱莉莉 赵熠琳 闫慧 李健军 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期139-142,共4页
城市环境空气质量指数预报是环境信息公众服务的重要内容,以城市24 h空气质量指数预报为例,探讨了其范围预报方法,并通过均方差的数理统计方法,分析典型城市每日空气质量指数实况数据的波动范围以及预报与实况偏差,针对不同空气质量级... 城市环境空气质量指数预报是环境信息公众服务的重要内容,以城市24 h空气质量指数预报为例,探讨了其范围预报方法,并通过均方差的数理统计方法,分析典型城市每日空气质量指数实况数据的波动范围以及预报与实况偏差,针对不同空气质量级别提出建议性的空气质量指数预报变化幅度修正范围,并对预报过程中的质量控制技术进行了初步讨论。 展开更多
关键词 空气质量指数 范围预报 变化幅度 质量控制
在线阅读 下载PDF
国内外环境空气质量指数分析和比较 被引量：40
6
作者 王帅 杜丽 +7 位作者 王瑞斌 丁俊男 孟晓艳 解淑艳 李亮 潘本锋 郑皓皓 赵熠琳 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2013年第6期58-65,共8页
通过资料调研,对中国、美国、英国、中国香港等国家和地区的空气质量指数(AQI)进行了对比研究,以便考查中外AQI间的差异。结果表明:①国内外AQI的指标项目及取值时间、分级方案等主要依据各自的环境空气质量标准而制定,并随着环境空气... 通过资料调研,对中国、美国、英国、中国香港等国家和地区的空气质量指数(AQI)进行了对比研究,以便考查中外AQI间的差异。结果表明:①国内外AQI的指标项目及取值时间、分级方案等主要依据各自的环境空气质量标准而制定,并随着环境空气质量标准的修订而不断更新。②在指标项目方面,各国AQI指数逐渐增加PM2.5指标且更加注重气体污染物急性效应的评价;中国AQI指数在API指数基础上进行了全面的扩充,在指标数量方面是世界上最多的。在分级方案方面,中国分级浓度限值主要参考美国和中国香港而制定,且大部分指标的分级浓度限值均与国际衔接,但中国SO2-1 h平均和PM2.5-24 h平均两个指标在AQI<200时的低浓度区间的评价结果偏宽松。③与国外相比,中国AQI实时报中颗粒物和臭氧的滑动平均时段具有一定的滞后性。建议中国开展颗粒物健康风险评价相关研究,改进AQI实时报的统计方法,并尽快开展AQI预报工作。 展开更多
关键词 空气质量指数 分级浓度限值 环境空气质量标准 实时报
在线阅读 下载PDF
北京市空气质量指数与气象条件的关系及其对呼吸系统疾病的滞后影响 被引量：15
7
作者 马盼 李若麟 +3 位作者 赵笑颜 宁贵财 张莹 王式功 《兰州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期388-393,共6页
依据北京市2009年1月1日-2011年12月31日的逐日空气质量指数(AQI)与同时段常规地面气象观测数据,区分污染日与非污染日(以轻微污染下界为分界)、不同季节研究了AQI与气象要素的关系;应用分布滞后非线性模型与广义相加模型,在调整气温、... 依据北京市2009年1月1日-2011年12月31日的逐日空气质量指数(AQI)与同时段常规地面气象观测数据,区分污染日与非污染日(以轻微污染下界为分界)、不同季节研究了AQI与气象要素的关系;应用分布滞后非线性模型与广义相加模型,在调整气温、相对湿度、风速等混杂效应的基础上,定量计算了AQI对呼吸系统急诊人数的影响及滞后效应.结果表明,研究时段北京AQI的年际波动并不明显,冬季中、重度污染易发;秋季空气优良率最低;春季易发生轻微污染.污染日AQI与平均气压、最高气压显著正相关,与气温、相对湿度负相关;非污染日,AQI与气压、平均/最大风速和日照时数负相关,而与气温、相对湿度、降水量正相关.就诊当天与滞后1 d的AQI对呼吸系统疾病的影响最显著,且危险度(RR)随污染物质量浓度的增大以接近线性形态增大.AQI指数每增加10,北京市呼吸系统急诊就诊人数的RR为0.22%,其95%置信区间为0.104%~0.342%. 展开更多
关键词 空气质量指数 气象要素 呼吸系统疾病 滞后效应
在线阅读 下载PDF
成都市空气质量指数与雾霾的关系研究 被引量：12
8
作者 李云祯 周平 +1 位作者 陈军辉 徐友 《生态环境学报》 CSCD 北大核心 2016年第11期1760-1766,共7页
统计分析成都市空气质量指数(AQI)日数据与6项指标小时浓度数据,结合大气能见度与相对湿度日数据,采用非线性拟合等方法对成都市AQI与雾霾天气的关系进行研究,并分别分析能见度与相对湿度、AQI之间的线性和非线性关系。结果表明,成都市... 统计分析成都市空气质量指数(AQI)日数据与6项指标小时浓度数据,结合大气能见度与相对湿度日数据,采用非线性拟合等方法对成都市AQI与雾霾天气的关系进行研究,并分别分析能见度与相对湿度、AQI之间的线性和非线性关系。结果表明,成都市现阶段AQI和颗粒物污染密切相关,2013年和2014年AQI变化趋势大致相同,4—9月份较低,以良和轻度污染为主,秋冬季大气污染是一年中的高峰期;2014年的逐月AQI普遍较2013年低,一定程度上反映了空气质量的改善。2013年和2014年平均大气能见度变化趋势也大致相同,均表现为春夏较好,而秋冬较差,秋冬季是雾霾多发的季节;随着相对湿度的逐渐增加,大气能见度与AQI的非线性相关系数逐渐升高,具有较好的相关性;在不同的空气质量等级下,相对湿度与能见度的非线性相关系数R_N普遍高于线性相关系数R_L。本研究所得出的AQI与雾霾的非线性模型在判别霾日程度上准确度一般,而在判别雾日方面准确度极高,全年平均准确率达到98%以上,尤其在春季表现得更为明显,拟合值和观测结果吻合度达到100%。同时,该模型在判别霾日或非霾日方面较准确,尤其在雾霾多发的秋冬季节,非霾日的准确度最高分别可达89.44%和92.78%,霾日的准确度最高分别可达88.89%和85%。在季节判断上,分季度模型比全年模型更加准确。 展开更多
关键词 空气质量指数(AQI) 雾霾 大气能见度 大气相对湿度 非线性模型
在线阅读 下载PDF
基于IG-LASSO模型的城市空气质量指数混合预测研究 被引量：12
9
作者 刘炳春 郑红梅 张斌 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2017年第11期144-148,共5页
空气质量指数是各个地区空气污染状况的数据表征,可用于政府对城市空气污染的控制。论文使用天津市2014年1月1日-2016年4月30日的空气质量数据和气象数据,建立一个基于IG(信息增益)和LASSO(最小绝对收缩率和选择算子)的空气质量指数混... 空气质量指数是各个地区空气污染状况的数据表征,可用于政府对城市空气污染的控制。论文使用天津市2014年1月1日-2016年4月30日的空气质量数据和气象数据,建立一个基于IG(信息增益)和LASSO(最小绝对收缩率和选择算子)的空气质量指数混合预测模型,对未来一天的空气质量指数进行预测。整体实验由预测模型选取、特征变量选取和混合预测3个部分组成。实验结果说明基于IG和LASSO的空气质量指数混合预测模型要比单独使用LASSO模型的预测准确性要好,其误差率为4.75%,并且空气质量指数混合预测模型也可以有效的减少输入变量的数量以及降低模型的复杂程度。同时,也得出天津市空气质量指数的预测准确度受PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2和SO_(2)4种空气污染物浓度影响较大,与风向、天气现象和风力关联性不强的结论。 展开更多
关键词 空气质量指数 预测 信息增益 LASSO模型
在线阅读 下载PDF
长江经济带空气质量指数的时空特征及驱动因素分析——基于贝叶斯空间计量模型的实证 被引量：27
10
作者 柏玲 姜磊 +1 位作者 周海峰 陈忠升 《地理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第12期2100-2108,共9页
基于2015年长江经济带126个城市空气质量监测数据,首先利用探索性空间数据分析方法揭示了空气质量指数(AQI)的时空演变特征,然后采用贝叶斯空间滞后模型探讨了长江经济带空气质量指数的社会经济驱动因素。研究结果表明:①长江经济带年AQ... 基于2015年长江经济带126个城市空气质量监测数据,首先利用探索性空间数据分析方法揭示了空气质量指数(AQI)的时空演变特征,然后采用贝叶斯空间滞后模型探讨了长江经济带空气质量指数的社会经济驱动因素。研究结果表明:①长江经济带年AQI在空间上整体具有东高西低,长江以北高长江以南低的分布特点,具有明显的空间集聚特征。空气污染严重的热点地区主要集中长三角城市群的江苏省、浙北地区、皖北大部分地区以及上海市。空气质量较好的冷点地区则主要集中在云南省、四川的攀枝花以及贵州的大部分地区。②长江经济带AQI在季节上呈现冬春高、夏秋低的季节变化趋势。总体而言,四季的高值集聚主要分布在鄂皖苏,低值集聚主要分布在云贵地区。③贝叶斯空间滞后模型回归结果显示,长江经济带空气质量存在显著的空间溢出效应。此外,模型结果证实了“环境库兹涅兹曲线”假说;FDI回归系数为正,支持了“污染避难所”假说;人口密度、公路客运量均是导致空气污染加剧的重要因素,而第三产业比重和建成区绿化覆盖率增加有利于长江经济带空气质量的改善。 展开更多
关键词 长江经济带 空气质量指数 空间自相关 热点分析 贝叶斯空间计量模型
在线阅读 下载PDF
山东省空气质量指数的时空分布特征 被引量：18
11
作者 许海超 李子君 +3 位作者 姜爱霞 李倩 林锦阔 苏宁 《济南大学学报（自然科学版）》 北大核心 2017年第2期168-175,共8页
根据2013年11月1日至2015年10月31日中国环境监测总站对山东省17个地级市的空气质量指数(AQI)的逐日监测数据,结合各地级市的地理位置和不同季节的气候特点,从宏观角度对山东省空气污染的时空分布特征进行分析。结果表明:山东省空气质... 根据2013年11月1日至2015年10月31日中国环境监测总站对山东省17个地级市的空气质量指数(AQI)的逐日监测数据,结合各地级市的地理位置和不同季节的气候特点,从宏观角度对山东省空气污染的时空分布特征进行分析。结果表明:山东省空气质量状况存在明显的地域差异,东部沿海地区空气质量普遍较好,内陆城市污染相对严重,且沿海城市的AQI呈现由东南向西北逐渐增大的趋势;山东省AQI变化具有明显的季节特征,呈现冬季污染较重、夏季污染较轻的季节特点;虽然春季发生空气污染的频率比秋季高,但是秋季发生污染时的污染程度较春季严重;4个气象区中,空气质量最好的是半岛地区,其次是鲁南地区,鲁中和鲁西北地区的空气质量较差。 展开更多
关键词 空气质量指数 空间分布 季节特征 山东省
在线阅读 下载PDF
基于卡尔曼滤波融合算法的空气质量指数预测 被引量：9
12
作者 郭利进 井海明 +1 位作者 南亚翔 修春波 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期388-391,共4页
分析了卡尔曼滤波算法的基本原理及其对空气质量指数(AQI)的预测机制。利用自回归滑动平均模型(ARMA)为卡尔曼滤波建立数学模型,提出了将径向基函数(RBF)神经网络融合于卡尔曼滤波,实现了新的融合算法对AQI进行预测。根据AQI时间序列的... 分析了卡尔曼滤波算法的基本原理及其对空气质量指数(AQI)的预测机制。利用自回归滑动平均模型(ARMA)为卡尔曼滤波建立数学模型,提出了将径向基函数(RBF)神经网络融合于卡尔曼滤波,实现了新的融合算法对AQI进行预测。根据AQI时间序列的特点,建立了自回归预测模型,进而建立卡尔曼滤波的状态方程和测量方程。采用随机梯度逼近训练算法训练RBF神经网络,用RBF神经网络的输出作为卡尔曼滤波测量方程的观测值。仿真结果表明,融合了RBF神经网络后的卡尔曼滤波预测算法改善了单一方法预测滞后的现象,减小了误差,提高了预测精度。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 空气质量指数 自回归滑动平均模型 径向基函数
在线阅读 下载PDF
长江经济带空气质量指数时空异质性及社会经济影响因素分析 被引量：14
13
作者 柏玲 姜磊 +1 位作者 周海峰 陈忠升 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2019年第2期312-319,共8页
以长江经济带为研究对象,基于2015年城市空气质量监测数据,首先利用自然正交函数分析了126个城市空气质量指数(AQI)的时空演变特征,然后采用地理加权回归方法从空间异质性视角探讨了空气质量的社会经济影响因素。研究结果表明:(1) EOF... 以长江经济带为研究对象,基于2015年城市空气质量监测数据,首先利用自然正交函数分析了126个城市空气质量指数(AQI)的时空演变特征,然后采用地理加权回归方法从空间异质性视角探讨了空气质量的社会经济影响因素。研究结果表明:(1) EOF第一模态特征向量的高值出现在长三角的江苏省,长江中游的武汉都市圈、长株潭地区以及成渝城市群。低值区则集中在云南的大部分城市、贵州的黔南州、四川的阿坝州以及浙江的舟山、台州和丽水。(2)月尺度的AQI时间系数变化大致呈U形分布,即1—5月呈现波动下降趋势,6—8月AQI总体处于"U"的谷底,9—12月逐渐波动上升。就年内季节变化来看,冬季空气质量最差,夏季空气质量最好,春秋两季居中。(3)人均地区生产总值、人口密度、PM_(2.5)浓度和SO_2浓度的增加均是导致空气污染加剧的重要因素,而FDI和建成区绿化覆盖率的增加有利于空气质量的改善,并且不同城市的影响因素对空气质量作用存在显著的空间异质性。 展开更多
关键词 长江经济带 空气质量指数 时空异质性 自然正交函数 地理加权回归
在线阅读 下载PDF
哈尔滨市寒冷月份空气质量指数与空气污染物的相关性 被引量：8
14
作者 张燕杰 Zeyi Lin 郑煜 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第11期122-126,共5页
以哈尔滨市环保局公布的2014年1—2月份市区内空气质量指数(AQI)实时监测数据为基础,每日对监测数据进行收集整理,得到了AQI的实时值以及PM2.5、PM10、CO、SO2、NO2质量浓度和臭氧1 h质量浓度(O3(1 h))、臭氧8 h质量浓度(O3(8 h));运用... 以哈尔滨市环保局公布的2014年1—2月份市区内空气质量指数(AQI)实时监测数据为基础,每日对监测数据进行收集整理,得到了AQI的实时值以及PM2.5、PM10、CO、SO2、NO2质量浓度和臭氧1 h质量浓度(O3(1 h))、臭氧8 h质量浓度(O3(8 h));运用相关性分析、主成分回归分析及通径分析方法,分析各空气污染物对AQI的影响程度。结果表明:AQI与PM2.5、PM10、CO、SO2、NO2呈显著正相关,AQI与O3(1 h)、O3(8 h)呈显著负相关;空气污染物间存在严重的多重共线性。根据相关性分析结果,建立AQI与空气污染物的主成分回归模型,模型通过检验。通径分析结果表明:PM2.5对AQI的直接作用及总作用,均最大;PM2.5通过CO对AQI的间接作用,均大于其他污染物通过CO对AQI的间接作用;PM2.5对AQI的变化,起到了决定性的影响作用。 展开更多
关键词 空气质量 空气质量指数 空气污染物 相关性分析 主成分回归 通径分析 哈尔滨市
在线阅读 下载PDF
厦门市MODIS气溶胶光学厚度与空气质量指数的回归分析 被引量：5
15
作者 施益强 邓秋琴 +1 位作者 吴君 王坚 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2020年第1期106-114,共9页
基于MODIS遥感数据和地面监测数据,以厦门市为研究区域,运用地理信息系统(geographic information system,GIS)技术和统计回归分析方法,进行气溶胶光学厚度(aerosol optical thickness,AOT)时空特征及其与空气质量指数(air quality inde... 基于MODIS遥感数据和地面监测数据,以厦门市为研究区域,运用地理信息系统(geographic information system,GIS)技术和统计回归分析方法,进行气溶胶光学厚度(aerosol optical thickness,AOT)时空特征及其与空气质量指数(air quality index,AQI)的分步长和分季节的相关性分析。结果表明:2000—2015年间,AOT时空变化明显,月均值最高和最低的月份分别为4月份(1. 133)和1月份(0. 635),季节均值呈春、夏、秋、冬递减趋势,年均值则表现为缓慢上升趋稳态势;沿海一带AOT月均值和年均值整体较高,较低值分布在西北和东北区域;AOT与AQI的5种回归模型中,决定系数R^2最高的是幂函数回归方程的0. 388 3;使用分步长法建立回归模型,总体上呈现步长越大R^2越高的特点,以AQI指数分级的最小间隔50为步长来评价回归模型AQI计算值与地面实测值,其正确率可达77. 35%,基本能满足AQI等级预报的要求;分季节建立的回归模型,总体上的R^2比不分季节的略高,其中春季的R^2最低,其他3个季节的R^2相差不大,对于AQI预测的正确率也提高到了83. 33%;基于当前的污染遥感监测技术,通过建立回归模型进行空气质量等级的反演具有一定可行性。 展开更多
关键词 空气质量指数 MODIS气溶胶光学厚度 GIS 步长 回归分析 厦门市
在线阅读 下载PDF
空气质量指数监控与预测的控制图方法 被引量：7
16
作者 侯雅文 王斌会 《统计与信息论坛》 CSSCI 2012年第8期86-90,共5页
世界上多数国家都采用空气质量指数这一指标衡量空气质量状况,对空气质量的有效监测和预警是解决空气污染的重要参考依据。本研究使用ARMA模型拟合空气污染指数(API)时序数据,通过模型残差建立控制图,根据控制图的变化监控并预警。研究... 世界上多数国家都采用空气质量指数这一指标衡量空气质量状况,对空气质量的有效监测和预警是解决空气污染的重要参考依据。本研究使用ARMA模型拟合空气污染指数(API)时序数据,通过模型残差建立控制图,根据控制图的变化监控并预警。研究采用2010年上海世博会API作为可控状态建立控制限,以2011年1～8月上海API数据建立ARMA(1,1)模型,通过2011年9月上海API模型预测与残差控制图证实模型和控制图的有效性。 展开更多
关键词 空气质量指数 ARMA 残差控制图 预测方法
在线阅读 下载PDF
基于多维城市情报的空气质量指数协同预测研究:以京津石为例 被引量：2
17
作者 刘炳春 郑红梅 张斌 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2017年第7期9-13,共5页
京津冀首都经济圈空气质量的提升和改善是实现京津冀协同发展的重要问题。论文选取了北京、天津和石家庄3个城市为研究对象,分别应用不同城市空气质量情报进行空气质量指数协同预测实验。实验分成3个部分来实现,首先应用目标城市的一维... 京津冀首都经济圈空气质量的提升和改善是实现京津冀协同发展的重要问题。论文选取了北京、天津和石家庄3个城市为研究对象,分别应用不同城市空气质量情报进行空气质量指数协同预测实验。实验分成3个部分来实现,首先应用目标城市的一维城市情报进行预测,其次分别选取目标城市和另一城市的两维城市情报进行预测,最后选用3个城市的三维城市情报进行预测。实验结果表明,大部分城市通过多维城市情报的空气质量指数预测确实可以有效地提高预测的准确度,但是部分城市由于存在较强的空气特征属性协同预测效果不佳。同时通过城市产业定位分析,也得出北京、天津和石家庄3个城市的空气质量较差主要与石家庄的空气污染较严重的重工业较多有关系,可以通过产业升级和调整进行改善的结论。 展开更多
关键词 多维城市情报 空气质量指数 协同预测 支持向量回归
在线阅读 下载PDF
基于GA-BP神经网络的供暖期空气质量指数预测分析 被引量：10
18
作者 杨云 杨毅 《陕西科技大学学报（自然科学版）》 2016年第4期171-176,186,共7页
空气质量指数(AQI)是定量描述空气质量状况的无量纲指数,其预报工作有利于减弱或预防空气严重污染事件的发生.针对冬季供暖期AQI指数的预测问题,本文提出了一种基于遗传算法优化神经网络的预测方法.以西安市环境监测站提供的数据作为研... 空气质量指数(AQI)是定量描述空气质量状况的无量纲指数,其预报工作有利于减弱或预防空气严重污染事件的发生.针对冬季供暖期AQI指数的预测问题,本文提出了一种基于遗传算法优化神经网络的预测方法.以西安市环境监测站提供的数据作为研究对象,分别建立了基于BP神经网络的AQI预测模型和基于遗传算法优化的BP神经网络AQI预测模型,并对预测结果进行了对比分析.结果表明,遗传算法优化后的神经网络(GA-BP)的预测结果在泛化能力上较BP神经网络要好,其模拟结果更接近于真实值,具有更高的精准度和精确度. 展开更多
关键词 空气质量指数 预测 BP神经网络 遗传算法 优化
在线阅读 下载PDF
基于MEA＿SVM空气质量指数预测 被引量：5
19
作者 俆乔王 胡红萍 +1 位作者 白艳萍 王建中 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2019年第12期150-155,共6页
针对大气污染物的动态性和高时空变异性,分析了影响太原市空气质量评价的主要污染物,建立思维进化算法(MEA)与支持向量机(SVM)结合的新模型MEA_SVM,并将该模型用于空气质量指数(AQI)的预测。实验结果表明:MEA_SVM算法在保证SVM预测准确... 针对大气污染物的动态性和高时空变异性,分析了影响太原市空气质量评价的主要污染物,建立思维进化算法(MEA)与支持向量机(SVM)结合的新模型MEA_SVM,并将该模型用于空气质量指数(AQI)的预测。实验结果表明:MEA_SVM算法在保证SVM预测准确率的同时显著提高了预测速度,在预测可靠性、预测精度方面均优于遗传算法与SVM的结合方法和粒子群算法与SVM结合的方法,因此MEA_SVM算法在城市空气质量预测中有一定的实用价值。 展开更多
关键词 思维进化算法 遗传算法 粒子群算法 支持向量机 信息粒化 空气质量指数预测
在线阅读 下载PDF
城区空气质量指数时空分布特征及影响机制分析 被引量：9
20
作者 吴益玲 李成名 +1 位作者 戴昭鑫 吴政 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2020年第4期81-86,共6页
济南市是中国雾霾最严重的城市之一,探究该地区大气污染的时空分布及影响机制具有重要意义。利用地统计插值分析了济南市主城区AQI的时空分布特征,并利用地理探测器定量分析了AQI的风险因子及影响机制。研究结果表明,年际尺度上,济南市... 济南市是中国雾霾最严重的城市之一,探究该地区大气污染的时空分布及影响机制具有重要意义。利用地统计插值分析了济南市主城区AQI的时空分布特征,并利用地理探测器定量分析了AQI的风险因子及影响机制。研究结果表明,年际尺度上,济南市主城区AQI在时间上呈逐年降低趋势,在空间上大致呈现出东南低西北高的分布态势;季节尺度上,济南市主城区AQI在时间上具有鲜明的季节性差异,从高到低依次为冬季、春季、秋季、夏季,在空间上则呈现出春季和冬季东南低北部高、夏季整个主城区均低、秋季南低北高的分布态势;月尺度上,济南市主城区AQI呈现出典型的"U"形分布特征,最高值为1月和12月、最低值为8月;各因子交互作用的影响力远大于单因子的影响力,其中,土地利用类型∩年均降水量的交互作用对济南市主城区AQI的影响力最大。研究显示,济南市主城区AQI受土地利用类型和年均降水量的共同影响最大。 展开更多
关键词 空气质量指数 AQI 时空分布 地理探测器 影响机制
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 8 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部