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利用支持向量机遥感估算京津冀细颗粒物浓度 被引量:2
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作者 程斌 陈辉 +2 位作者 蒋金豹 厉青 张丽娟 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2017年第2期49-53,共5页
针对传统地面监测手段难以获取全面的细颗粒物(fine particulate matter,PM_(2.5))浓度信息,以2015年3月份京津冀地区PM_(2.5)污染状况为研究对象,将卫星遥感产品气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)作为单变量输入构建支持向量... 针对传统地面监测手段难以获取全面的细颗粒物(fine particulate matter,PM_(2.5))浓度信息,以2015年3月份京津冀地区PM_(2.5)污染状况为研究对象,将卫星遥感产品气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)作为单变量输入构建支持向量机回归模型,得到的预测值与真实值的R^2为0.525,相对误差为44.6%。鉴于相对湿度(relative humidity,RH)和边界层高度(planetary boundary layer height,PBLH)是PM_(2.5)形成机制的重要影响因素,遂将RH、PBLH与AOD一起作为输入特征构建支持向量机回归模型预测PM2.5,得到的结果 R^2为0.729,相对误差为33.3%。研究结果表明:基于AOD、RH、PBLH为输入特征构建的支持向量机回归模型能够较好地从空间层次预测PM_(2.5)质量浓度。 展开更多
关键词 京津冀 细颗粒物浓度 气溶胶光学厚度 支持向量机 回归预测
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地铁车站内空气中细颗粒物质量浓度特征及影响因素分析 被引量:3
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作者 刘承昊 纪文静 《城市轨道交通研究》 北大核心 2023年第12期108-115,共8页
目的:为全面了解地铁车站内PM 2.5(我国把空气动力学直径在2.5μm以下的颗粒物称为PM 2.5)污染特征,制定科学有效的控制措施,以保护地铁车站工作人员及乘客的身体健康。方法:对南京市5个地铁站设备区和站台区的PM 2.5质量浓度、CO 2体... 目的:为全面了解地铁车站内PM 2.5(我国把空气动力学直径在2.5μm以下的颗粒物称为PM 2.5)污染特征,制定科学有效的控制措施,以保护地铁车站工作人员及乘客的身体健康。方法:对南京市5个地铁站设备区和站台区的PM 2.5质量浓度、CO 2体积浓度及温湿度进行同步测试,使用相关性分析方法和回归模型进行数据分析。结果及结论:地铁站内PM 2.5污染严重,设备区和站台区PM 2.5全年平均质量浓度分别为47.50μg/m 3和54.92μg/m 3,均超过室外大气PM 2.5年均质量浓度(35.7μg/m 3);且地铁站内秋冬季节PM 2.5质量浓度高于夏季;室外PM 2.5质量浓度对设备区及站台区的PM 2.5质量浓度均影响显著,相关系数分别为0.87与0.75;站台区PM 2.5对设备区PM 2.5也有显著影响,相关系数为0.84;CO 2体积浓度整体而言与PM 2.5质量浓度为正相关关系,室外风速与站内PM 2.5质量浓度为负相关关系;温湿度对设备区和站台区PM 2.5的影响没有统一规律;地铁站内每日PM 2.5质量浓度存在周期性波动,在上下班高峰时段站内PM 2.5质量浓度升高,这与列车频次增加有关;列车停止运营后PM 2.5质量浓度持续降低并在凌晨03:00—06:00达到每日最低浓度。 展开更多
关键词 地铁车站 细颗粒物浓度 相关性分析 多元线性回归
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卫星遥感监测近地表细颗粒物多元回归方法研究 被引量:22
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作者 贾松林 苏林 +3 位作者 陶金花 王子峰 陈良富 尚华哲 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期565-573,共9页
对地基监测PM2.5和气象数据、MODISAOD卫星数据与NCEP FNL数据进行了处理分析,在与一元简单线性模型(模型1)进行对比的基础上,建立了适应于北京及其附近地区遥感监测近地面颗粒物(PM2.5)浓度的多元线性(模型2)和非线性(模型3)回归模型,... 对地基监测PM2.5和气象数据、MODISAOD卫星数据与NCEP FNL数据进行了处理分析,在与一元简单线性模型(模型1)进行对比的基础上,建立了适应于北京及其附近地区遥感监测近地面颗粒物(PM2.5)浓度的多元线性(模型2)和非线性(模型3)回归模型,并对模型进行了评价验证和遥感监测初步应用.结果表明:模型1,2,3分别能够解释PM2.5 32.5%,56.1%,62.7%的变异.反演的PM2.5浓度与站点监测值相关性分别为0.5488(R2=0.3012),0.7449(R2=0.5549),0.7431(R2=0.5523).对于站点监测PM2.5浓度63.1652μg/m3的均值,反演均方根误差RMSE分别为43.5562,35.3321,36.8450μg/m3.模型2和3中气象因子分别能够解释PM2.5 23.6%和12.6%的变异,说明了气象因子影响北京地区春季PM2.5-AOD关系的显著性.3种模型整体上都不同程度地存在着低值高估和高值低估的现象. 展开更多
关键词 近地表细颗粒物浓度(PM 2 5 ) 卫星遥感监测 多元回归模型 气象要素 气溶胶光学厚度(AOD) concentration of fine particulate matter (PM2 5) aerosol optical depth (AOD)
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基于深度学习方法的PM_(2.5)精细化时空估算模型 被引量:9
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作者 耿冰 孙义博 +3 位作者 曾巧林 商豪律 刘霄宇 单菁菁 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期3502-3510,共9页
提出一种基于深度学习方法的地面PM_(2.5)浓度时空估算模型(PM_(2.5)-DNN),该模型基于葵花-8卫星反演的AOD数据,结合PM_(2.5)监测站和气象站点观测数据对北京市地面PM_(2.5)浓度进行了逐时的高精度模拟,同时将PM_(2.5)-DNN模型的模拟性... 提出一种基于深度学习方法的地面PM_(2.5)浓度时空估算模型(PM_(2.5)-DNN),该模型基于葵花-8卫星反演的AOD数据,结合PM_(2.5)监测站和气象站点观测数据对北京市地面PM_(2.5)浓度进行了逐时的高精度模拟,同时将PM_(2.5)-DNN模型的模拟性能与当前的主流方法进行了对比研究.结果表明,使用PM_(2.5)-DNN模型估算的北京地区1km分辨率每小时地面PM_(2.5)浓度与地表监测站观测数据对比的一致性较好,模型估算精度可达到R^(2)=0.88,性能优于当前的主流方法.本文所提出的方法适用于区域尺度PM_(2.5)浓度时空分布细粒度建模与估算,采用端到端的训练方式构建模型,为精细的PM_(2.5)浓度估算提供了一个简便而有效的方法模型. 展开更多
关键词 大气细颗粒物浓度估算 深度学习 卫星遥感 光学气溶胶厚度
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基于LSTM-GCN的PM_(2.5)浓度预测模型 被引量:13
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作者 马俊文 严京海 +1 位作者 孙瑞雯 刘保献 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期153-160,共8页
应用机器学习算法开展空气质量预测已成为当前研究热点之一,空气质量监测数据具有显著的时空特征,即具有时间维度时序特征和空间维度传输演化特征。面向空气质量监测数据,联合LSTM提取的时间特征和GCN提取的空间特征,提出预测PM_(2.5)... 应用机器学习算法开展空气质量预测已成为当前研究热点之一,空气质量监测数据具有显著的时空特征,即具有时间维度时序特征和空间维度传输演化特征。面向空气质量监测数据,联合LSTM提取的时间特征和GCN提取的空间特征,提出预测PM_(2.5)浓度的LSTM-GCN组合模型。以北京市35个空气质量监测站2018—2020年监测数据进行仿真实验,并将LSTM-GCN模型与LSTM模型、GCN模型以及时空地理加权回归模型(GTWR)进行对比,结果显示:LSTMGCN模型相较于LSTM模型均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)分别降低了11.68%、7.34%;相较于GCN模型RMSE、MAE分别降低了40.22%、36.37%;相较于GTWR模型RMSE、MAE分别降低了17.52%、23.69%,表明所提出LSTM-GCN模型在准确率上有所提升。用LSTM-GCN模型预测2021年1—7月PM_(2.5)浓度,结果显示预测效果较好。 展开更多
关键词 长短期记忆网络 图卷积网络 细颗粒物浓度预测
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气象预报模式参数化方案对重污染过程PM2.5浓度预报效果的影响 被引量:7
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作者 韩丽娜 唐晓 +7 位作者 陈科艺 周慧 孔磊 张佩文 黄树元 吴倩 曹凯 王自发 《气候与环境研究》 CSCD 北大核心 2021年第3期312-322,共11页
针对北京市2016年12月16~21日的重污染过程,基于嵌套网格空气质量模式预报系统(NAQPMS),面向气象驱动模式WRF中7类物理过程的参数化方案,通过单扰动和组合扰动方式构建了51组不同的WRF模式运行配置,对比分析不同方案配置下NAQPMS对这次... 针对北京市2016年12月16~21日的重污染过程,基于嵌套网格空气质量模式预报系统(NAQPMS),面向气象驱动模式WRF中7类物理过程的参数化方案,通过单扰动和组合扰动方式构建了51组不同的WRF模式运行配置,对比分析不同方案配置下NAQPMS对这次重污染过程细颗粒物(PM2.5)浓度预报的性能。结果表明:在重污染时段,组合扰动优化方案在城中心站点和城郊站点的PM2.5浓度预报精度都显著高于基准参数化方案配置下的预报结果,特别是能显著改进基准方案下模式对重污染过程结束时间的预报误差问题,显著减小12月21日存在的预报偏差。从统计指标来看,城中心站点在组合扰动优化方案下预报相关性最高,相关系数在0.7以上;从预报均方根误差来看,组合扰动优化方案误差最小。城郊站点同样是在组合扰动优化方案下预报相关性最高,与观测之间的偏差更小。从污染物与气象要素的空间分布来看,组合扰动优化方案比基准方案能更好再现污染时段的气象要素变化,预报的风速更小、相对湿度更高,从而有利于12月21日北京高浓度PM2.5的维持和累积。本文结果表明气象预报模式参数化方案不确定性是重污染预报的关键不确定性来源,选择合适的参数化方案可以减小重污染期间气象要素的模拟偏差,并可进一步提高重污染时段的PM2.5浓度预报精度。 展开更多
关键词 颗粒物(PM2.5)浓度预报 气象参数化方案优选 大气重污染过程 北京
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上海市嘉定区大气能见度的变化特征研究 被引量:3
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作者 姚剑 刘卫 +4 位作者 王广华 曾友石 黄豫 刘邃庆 袁宁 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2013年第6期36-41,共6页
观测了2009年12月至2011年11月期间上海市嘉定区的大气能见度,得到了能见度的年变化、季节变化和日变化特征。结果显示,上海市嘉定区大气能见度的年平均值呈现2011年>2010年>2009年的趋势;日变化均表现为6:00—8:00能见度最差,14... 观测了2009年12月至2011年11月期间上海市嘉定区的大气能见度,得到了能见度的年变化、季节变化和日变化特征。结果显示,上海市嘉定区大气能见度的年平均值呈现2011年>2010年>2009年的趋势;日变化均表现为6:00—8:00能见度最差,14:00—15:00能见度最好。而2010年能见度的季节变化则不同于2009年和2011年,这有可能是受到了上海世博会举办的影响。同时,采集了2010年不同粒径的大气颗粒物样品,分析了颗粒物浓度及组分对大气能见度和消光系数的影响,结果表明,2010年粒径在0.40~1.00μm的颗粒物浓度对上海市嘉定区大气能见度的影响是最大的;在世博期间,粒径小于0.95μm的大气颗粒物对消光系数的影响最大;SO24-、NO3-、NH4+、有机碳(OC)和元素碳(EC)5种化学组分对消光系数有明显的贡献。 展开更多
关键词 大气能见度 世博会 细颗粒物浓度 粒径分布
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一次大气污染过程的降水天气特征及相关分析 被引量:6
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作者 李红斌 傅瑜 +6 位作者 张靖萱 何阳 濮文耀 夏葳 赵繁盛 周德平 张殿刚 《气象》 CSCD 北大核心 2018年第5期655-664,共10页
本文分析了大连市2015年11月16日一次污染过程的降水(降水量为5mm)天气特征及NCEP/NCAR再分析资料,结果表明,天气形势场为典型的大连秋、冬季的高空槽降水,而大气层结无论是在污染前期,还是污染后期的降水阶段均为稳定层结,有逆温层存在... 本文分析了大连市2015年11月16日一次污染过程的降水(降水量为5mm)天气特征及NCEP/NCAR再分析资料,结果表明,天气形势场为典型的大连秋、冬季的高空槽降水,而大气层结无论是在污染前期,还是污染后期的降水阶段均为稳定层结,有逆温层存在;空气上升运动于降水前持续了较长时间(近十几小时),表明近地面细颗粒物(PM_2.5)随着上升气流会源源不断输送到高空,其中部分颗粒物转化为云中冰核,补充了降雨云中冰核数;同时,对本次污染降水过程及大连近两年秋、冬季另外三次小雨(降水量<5mm)降水过程的云中液态水含量、地面降水量和PM_2.5的小时观测值及其变化进行了详细讨论和分析发现,当PM_2.5浓度较低时,降雨云中的冰核数缺乏,地面降水较小,适合实施人工增雨(雪)作业,增加云中冰核及地面降水,当PM_2.5浓度较高,特别是出现大气污染时,降雨云中的冰核数会相对增加(甚至过量),地面降水较充分(或出现消减雨情况),此时人工影响作业应根据实际情况减小作业剂量,或减少作业。此外,相关综合分析表明,大连市大气污染源有两种,一为本地源,二为外来源;一定程度的降水对本地源大气污染能起到沉降作用,对外来源不明显。 展开更多
关键词 大气污染降水过程 天气特征 颗粒物(PM2.5)浓度与降水相关分析
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