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融合二次分解的深度学习模型在PM_(2.5)浓度预测中的应用 被引量:2
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作者 江雨燕 黄体臣 +1 位作者 甘如美江 王付宇 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期296-309,共14页
针对PM_(2.5)质量浓度时间序列呈非线性难以预测的特征,为了进一步提高PM_(2.5)质量浓度预测精确度,研究通过“分而治之”先分解再预测的思想,提出一种融合二次分解的PM_(2.5)质量浓度混合预测模型(Complete Ensemble Empirical Mode De... 针对PM_(2.5)质量浓度时间序列呈非线性难以预测的特征,为了进一步提高PM_(2.5)质量浓度预测精确度,研究通过“分而治之”先分解再预测的思想,提出一种融合二次分解的PM_(2.5)质量浓度混合预测模型(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise-Variational Mode Decomposition-Temporal Convolutional Network-Bi-directional Long Short-Term Memory,CEEMDAN-VMD-TCN-BiLSTM)。该模型先由递归特征消除(Recursive Feature Elimination,RFE)进行特征筛选,随后使用自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)将2013—2016年北京市PM_(2.5)质量浓度序列分解为一系列高低频模态分量并计算各分量样本熵,将样本熵由K-means聚类整合为新的分量,再由变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)方法进行二次分解。最后,将所有分量先经时间卷积网络(Temporal Convolutional Network,TCN)进行特征提取,并通过双向长短期记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)预测,叠加各分量预测值即为最终预测结果。消融试验结果显示,该模型相比于单次CEEMDAN分解模型均方根误差E_(MAPE)降低19.312%,绝对误差E_(MAE)降低34.423%,百分比误差E_(MAPE)与希尔不等系数E_(TIC)分别减少40.465百分点和59.794%。由此可见,研究在引入VMD构成二次分解模型相比于单次分解模型的预测误差更小,精度更高,可为决策者在PM_(2.5)质量浓度预测与治理等工作提供一定参考。 展开更多
关键词 环境工程学 pm_(2.5)质量浓度预测 自适应噪声的完备经验模态分解 变分模态分解 时间卷积网络 双向长短期记忆网络
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北京地区PM_(10)质量浓度与边界层气象要素相关性分析 被引量:62
2
作者 郭利 张艳昆 +2 位作者 刘树华 李炬 马雁军 《北京大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期607-612,共6页
对北京市2007年观象台观测站PM10质量浓度资料、观象台气象自动站资料、风廓线资料和探空资料进行了数据分析。结果表明,在污染物源强一定的条件下,污染物的积累、稀释、扩散和清除主要取决于气象条件。近地面风速、温度、湿度、气压和... 对北京市2007年观象台观测站PM10质量浓度资料、观象台气象自动站资料、风廓线资料和探空资料进行了数据分析。结果表明,在污染物源强一定的条件下,污染物的积累、稀释、扩散和清除主要取决于气象条件。近地面风速、温度、湿度、气压和边界层高度等气象条件对于可吸入颗粒物的污染程度有着很重要的影响:PM10质量浓度与地面风速、温度、湿度、气压和大气边界层高度呈显著相关性,并且相关性随季节变化明显。其中,6月PM10质量浓度与地面风速和大气边界层高度呈负相关性,而与温度呈正相关,11月则与温度成负相关;风速与PM10质量浓度之间的相关性可以用二次多项式来描述,二者呈"U"形变化。另外由11月份PM10质量浓度资料的分析表明,当月PM10质量浓度最小值对应的风速为4.1 m/s。 展开更多
关键词 pm10质量浓度 一元曲线回归 大气边界层 近地面风速 气压 边界层高度
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沈阳地区PM_(10)、PM_(2.5)和PM_1质量浓度的分析 被引量:24
3
作者 洪也 周德平 +1 位作者 马雁军 刘宁薇 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2010年第S1期231-234,275,共5页
分析了其时间分布特征。结果表明,沈阳地区的气溶胶分布具有明显的季节差异,气溶胶的质量浓度冬季最高,秋季最低,其中冬季、春季和夏季均超标。PM2.5和PM1分别在PM10中所占的比值均为冬季最高,夏季和秋季次之,春季由于受到沙尘的影响,... 分析了其时间分布特征。结果表明,沈阳地区的气溶胶分布具有明显的季节差异,气溶胶的质量浓度冬季最高,秋季最低,其中冬季、春季和夏季均超标。PM2.5和PM1分别在PM10中所占的比值均为冬季最高,夏季和秋季次之,春季由于受到沙尘的影响,其比值最低。在各个不同的季节,气溶胶粒子的粒级分布具有相似之处,主要集中在6~8级(<1.1μm)、1级(5.8~9.0μm)、0级(9~10μm)和5级(1.1~2.1μm);春季出现沙尘时粗粒子明显增多,气溶胶粒子的粒级主要集中在0级(9~10μm)、1级和3级(3.3~4.7μm);冬季重污染天气下细粒子浓度高,峰值出现在1级、7级和5级(1.1~2.1μm)。 展开更多
关键词 pm10 pm2.5 pm1 质量浓度 粒径分布
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近50年春季沙尘活动及其对PM_(10)质量浓度的影响 被引量:11
4
作者 余予 孟晓艳 +3 位作者 刘娜 张志富 任芝花 王瑞斌 《高原气象》 CSCD 北大核心 2014年第4期988-994,共7页
利用中国北方847个地面气象台站观测的天气现象,从沙尘日数的时空分布、变化趋势等方面对1961 2012年中国北方春季沙尘活动进行了分析。结果表明,中国西北部的沙漠地带是春季沙尘暴和扬沙的多发和频发区。除个别台站,绝大部分北方站点... 利用中国北方847个地面气象台站观测的天气现象,从沙尘日数的时空分布、变化趋势等方面对1961 2012年中国北方春季沙尘活动进行了分析。结果表明,中国西北部的沙漠地带是春季沙尘暴和扬沙的多发和频发区。除个别台站,绝大部分北方站点的沙尘暴日数、起沙日数均呈显著下降趋势。1961 2012年中国北方区域平均的春季沙尘暴日数、起沙日数变化趋势分别为-1.2 d·(10a)-1和-2.3 d·(10a)-1,下降趋势显著。另外,沙尘暴的影响范围也逐步缩小。通过分析大气环境监测的PM10质量浓度(ρPM10)日平均值数据表明,发生沙尘时,北京、石家庄、济南、兰州、西宁的日空气质量易超标。ρPM10日平均值与沙尘持续时间呈显著正相关,即沙尘持续时间越长,ρPM10日平均值增幅越大。 展开更多
关键词 沙尘暴 扬沙 浮尘 pm10质量浓度
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北京市大气颗粒物中PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度及其化学组分的特征分析 被引量:62
5
作者 杨勇杰 王跃思 +1 位作者 温天雪 徐宏辉 《环境化学》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期117-118,共2页
关键词 pm2.5 pm10 质量浓度 北京市 大气颗粒物 化学组分 特征 有毒金属元素
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北京PM_(10)质量浓度与总体理查逊数的关系 被引量:7
6
作者 张艳昆 刘树华 +2 位作者 李炬 王迎春 马雁军 《北京大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期192-198,共7页
为了研究总体理查逊数对可吸入颗粒物PM10(particulate matter with aero-dynamic diameter smaller than 10μm)质量浓度的影响,对2007年11月北京南郊观象台的PM10质量浓度资料、地面气象自动站资料和常规无线电探空资料进行了分析。... 为了研究总体理查逊数对可吸入颗粒物PM10(particulate matter with aero-dynamic diameter smaller than 10μm)质量浓度的影响,对2007年11月北京南郊观象台的PM10质量浓度资料、地面气象自动站资料和常规无线电探空资料进行了分析。统计分析软件采用SPSS 15.0(Statistical Package for Social Sciences 15.0)。分析结果表明,在北京地区以稳定层结为主的条件下,PM10质量浓度与地面气象要素和总体理查逊数存在很好的规律性。PM10质量浓度与风速和相对湿度显著相关,相关系数分别为原0.65和0.69,通过α=0.01显著性检验;PM10质量浓度与地面至450m层的总体理查逊数存在显著的对数形式非线性关系,决定系数R2=0.42。非线性回归方程的独立样本预测检验显示回归模型可以用于根据无线电探空资料对PM10质量浓度进行预测。 展开更多
关键词 北京 pm10质量浓度 总体理查逊数 非线性关系 对数形式
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广州市街道交通高峰期PM_(2.5)/PM_(10)质量浓度的初步研究 被引量:2
7
作者 赵利容 王新明 +3 位作者 何秋生 丁翔 李龙凤 王好 《环境化学》 CAS CSCD 北大核心 2005年第3期348-348,共1页
关键词 广州市 可吸入颗粒物 pm10 细颗粒 pm2.5 质量浓度 大气污染 季节变化
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北京市采暖期大气中PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度变化分析 被引量:16
8
作者 鲁兴 吴贤涛 《焦作工学院学报》 CAS 2004年第6期487-490,共4页
对北京市2003年11月至12月间供暖期中大气悬浮颗粒物污染状况作了较详细的监测.数据表明,北京市的这段时间,其PM10和PM2.5质量浓度因日因月而异,其中PM10平均质量浓度为253.1μg/m3,超过国家二级标准(1996)1.9倍,PM2.5的变化幅度在8.9-2... 对北京市2003年11月至12月间供暖期中大气悬浮颗粒物污染状况作了较详细的监测.数据表明,北京市的这段时间,其PM10和PM2.5质量浓度因日因月而异,其中PM10平均质量浓度为253.1μg/m3,超过国家二级标准(1996)1.9倍,PM2.5的变化幅度在8.9-276.2μg/m3之间,其平均值为145.2μg/m3,超过1999-2000年监测数值38.4%;其污染源和影响因素之间关系的研究表明:在供暖期间,温度、湿度和风速对PM10和PM2.5的累积和消散也起着至关重要的作用. 展开更多
关键词 pm10 pm2.5 质量浓度 大气 采暖期 污染源 悬浮颗粒物 变化分析 变化幅度 累积和
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基于不同城市规模的长三角地区PM_(2.5)质量浓度变化及其影响因素 被引量:4
9
作者 何昱 缪丽娟 +1 位作者 顾伟男 鞠蕾 《地理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第8期1426-1436,共11页
长三角地区是中国经济发展最活跃、创新能力最强的区域之一,但随工业化和城市化迅速推进,PM_(2.5)污染问题受到了广泛关注。本文以长三角地区为研究对象,基于2000—2018年遥感反演的PM_(2.5)数据,利用空间聚集分析、空间面板计量模型等... 长三角地区是中国经济发展最活跃、创新能力最强的区域之一,但随工业化和城市化迅速推进,PM_(2.5)污染问题受到了广泛关注。本文以长三角地区为研究对象,基于2000—2018年遥感反演的PM_(2.5)数据,利用空间聚集分析、空间面板计量模型等方法,揭示不同人口规模城市PM_(2.5)质量浓度的时空演变特征,及其关键影响因素。研究表明:①2000—2018年长三角地区PM_(2.5)平均质量浓度约(40.5~59.1)μg/m^(3),整体呈现先上升后下降的趋势。②其中,特大城市与中等城市的PM_(2.5)质量浓度持续走高,而其他规模城市的PM_(2.5)质量浓度则呈现下降趋势,出现显著的“两极分化”现象。③长三角地区PM_(2.5)质量浓度空间聚集性特征明显,PM_(2.5)质量浓度“高–高”聚集区分布在长三角地区东北部,且聚集范围持续缩小,“低–低”聚集区从江苏中部转移至浙江中南部。④长三角地区PM_(2.5)质量浓度存在空间溢出效应,影响PM_(2.5)质量浓度变化的最重要因素是第二产业占比,其次是第三产业占比,城镇化率、地区生产总值和建成区占比的影响较小。 展开更多
关键词 pm_(2.5)质量浓度 空间自相关 空间面板模型 长三角地区
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荥阳生态站PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度时间变化特征及相关因素研究 被引量:1
10
作者 俞秀玲 霍宝民 +2 位作者 王晶 杨金橘 职庆利 《河南林业科技》 2023年第4期5-7,43,共4页
2018-2019年在荥阳生态站每月监测3次空气颗粒物PM_(2.5)、PM_(10)(PM)和负氧离子的浓度,分析了荥阳生态站两种PM质量浓度日变化、月变化、季节变化特征;用监测日的气象因子日均值、空气负离子浓度日均值与两种PM质量浓度做相关分析,以... 2018-2019年在荥阳生态站每月监测3次空气颗粒物PM_(2.5)、PM_(10)(PM)和负氧离子的浓度,分析了荥阳生态站两种PM质量浓度日变化、月变化、季节变化特征;用监测日的气象因子日均值、空气负离子浓度日均值与两种PM质量浓度做相关分析,以期了解PM质量浓度时间变化特征及相关影响因子。结果表明:两种PM浓度的日变化在8:00~18:00浓度变化呈U型。8:00~9:00浓度较高8:00~17:00浓度呈下降趋势,17:00以后质量浓度上升。月变化中11月至次年4月月平均质量浓度高;5~10月份平均质量浓度为较低。两种PM季节平均质量浓度高低顺序为:夏季<秋季<春季<冬季。春季和冬季两种PM污染尤为严重。PM_(2.5)质量浓度与气温呈极显著负相关;与日照时数、气温呈显著负相关,与气压呈显著正相关;与负离子浓度呈极显著负相关;与PM_(10)呈极显著正相关。PM_(10)质量浓度与气温、气温日较差呈显著负相关。 展开更多
关键词 空气质量 pm_(2.5) pm_(10) 变化特征 气象因子 负氧离子
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黄土高原PM_(2.5)质量浓度与微雨事件的权衡−协同关系演化
11
作者 吴桐 马蓓蓓 +3 位作者 庞先峰 曹立国 袁水妹 宋永永 《地理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第4期721-732,共12页
基于权衡−协同关系视角,从长时间序列和多层次空间尺度探讨1998—2017年黄土高原PM_(2.5)质量浓度与微雨事件的作用关系、时空演化及地域分异。结果表明:①黄土高原PM_(2.5)质量浓度和微雨事件均表现出以5 a或4 a为周期的“三峰三谷”... 基于权衡−协同关系视角,从长时间序列和多层次空间尺度探讨1998—2017年黄土高原PM_(2.5)质量浓度与微雨事件的作用关系、时空演化及地域分异。结果表明:①黄土高原PM_(2.5)质量浓度和微雨事件均表现出以5 a或4 a为周期的“三峰三谷”波动小幅上升趋势。②PM_(2.5)质量浓度和微雨事件间的作用关系呈现出“过程上的协同性+增量上的权衡性”特征;从过程演化来看,协同关系是研究期内黄土高原PM_(2.5)质量浓度和微雨事件的主导关系,但从基于倾斜率的增量变化上看,二者以异向的权衡关系为主导,表明微雨事件的强化在黄土高原未来的雾霾治理中具有重要意义。③不同微雨事件指标与PM_(2.5)质量浓度的空间关系和演化趋势存在差异;冬春季节微雨事件,尤其是冬春微雨天数与PM_(2.5)质量浓度的作用关系明显强于年尺度。④PM_(2.5)质量浓度和微雨事件权衡−协同关系及演化在不同治理分区差异显著,城镇化和工业化水平较高的河谷平原区和土石山区是二者关系敏感区。 展开更多
关键词 pm_(2.5)质量浓度 微雨事件 权衡−协同 雾霾 黄土高原
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西安市区大气中PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度污染特征 被引量:49
12
作者 董娅玮 杜新黎 +5 位作者 李扬扬 曹磊 张佳音 蒙瑞丽 唐小威 赵胤翔 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期45-49,共5页
2013年3月—2014年2月期间,设置1个监测点位,采集了西安市区大气环境中PM10和PM2.5样品,采用重量法测定了PM2.5和PM10质量浓度。结果表明,西安市区PM2.5质量浓度为16-558μg/m3,平均值为128μg/m3,超标率69.1%;PM10质量浓度范围为32-887... 2013年3月—2014年2月期间,设置1个监测点位,采集了西安市区大气环境中PM10和PM2.5样品,采用重量法测定了PM2.5和PM10质量浓度。结果表明,西安市区PM2.5质量浓度为16-558μg/m3,平均值为128μg/m3,超标率69.1%;PM10质量浓度范围为32-887μg/m3,平均值为249μg/m3,超标率71.8%。虽然PM2.5和PM10质量浓度的逐日变化幅度比较大,但是整体变化趋势非常相似,存在显著的正相关关系(r=0.831 9)。PM2.5和PM10质量浓度存在明显的季节变化,均为冬季最高,春季次之,秋季较低,夏季最低。ρ(PM2.5)/ρ(PM10)为0.245-0.822,平均值为0.510,说明PM2.5在PM10中所占比例大于PM2.5-10;此外,该比值呈现一定的季节变化规律,冬季、夏季较高,秋季次之,春季最低。霾天气发生时,该比值和PM2.5质量浓度明显高于无霾天气。 展开更多
关键词 pm2.5 pm10 质量浓度 污染特征 西安市
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杭州市城区典型区域PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度变化特征 被引量:5
13
作者 华锦欣 任晓旭 +4 位作者 雷亦晨 胡俊靖 戎建涛 冯晓月 曹鸿景 《西南林业大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2017年第5期135-140,共6页
为研究杭州市城区大气中PM_(2.5)、PM_(10)的浓度变化特征,在采荷监测区内对PM_(2.5)、PM_(10)浓度变化和气象特征进行了为期1 a的监测。结果表明:PM_(2.5)质量浓度呈冬春高于夏秋季节,冬季出现最高值(104.35±99.86)μg/m^3;颗粒物... 为研究杭州市城区大气中PM_(2.5)、PM_(10)的浓度变化特征,在采荷监测区内对PM_(2.5)、PM_(10)浓度变化和气象特征进行了为期1 a的监测。结果表明:PM_(2.5)质量浓度呈冬春高于夏秋季节,冬季出现最高值(104.35±99.86)μg/m^3;颗粒物PM_(10)呈冬季远高于其他季节,浓度为(274.39±160.92)μg/m^3,春秋两季相较于夏季高约1倍,说明颗粒物PM_(10)比PM_(2.5)的污染来源更为多样,成分更为复杂。PM_(2.5)、PM_(10)在不同的季节中,二者的相对浓度和变化规律有所不同。细颗粒物浓度日间变化过程在季节间大势体变化趋势规律类似,在观测时段内从峰值逐渐减小,伴随季节间的差异而呈不同的波动。PM_(2.5)/PM_(10)值范围为0.26~0.58,春冬两季的均值分别为0.51和0.50,夏秋两季的均值分别为0.34和0.32,表明春秋两季污染物中PM_(2.5)比例高;颗粒物PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度与温度之间均呈现显著负相关关系,相关系数分别高达0.619、0.640;与气压呈现显著正相关关系,相关系数为0.559、0.583。 展开更多
关键词 pm2.5 pm10 质量 浓度 大气污染 杭州
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鄂州市区大气中PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度污染特征 被引量:1
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作者 夏亚红 《化学与生物工程》 CAS 2016年第7期64-67,共4页
根据鄂州市3个环境空气质量自动监测站采集的2014年12月至2015年11月间的PM2.5和PM10质量浓度数据,分析了2015年鄂州市环境空气颗粒物质量浓度的变化特征。结果表明:2015年,鄂州市PM2.5和PM10的年均质量浓度均超过了《环境空气质量标准... 根据鄂州市3个环境空气质量自动监测站采集的2014年12月至2015年11月间的PM2.5和PM10质量浓度数据,分析了2015年鄂州市环境空气颗粒物质量浓度的变化特征。结果表明:2015年,鄂州市PM2.5和PM10的年均质量浓度均超过了《环境空气质量标准》规定的年均值二级标准限值;PM2.5和PM10质量浓度的日变化幅度比较大,但整体变化趋势非常相似,PM2.5和PM10质量浓度存在明显的季节变化,均为冬季最高,春季次之,秋季较低,夏季最低,PM2.5和PM10质量浓度的日均值冬季明显高于其它季节,呈双峰型,夜晚整体高于白天;PM2.5和PM10质量浓度的月均值峰值均出现在1月,谷值均出现在7月,各月PM2.5的超标天数都多于PM10;11月的β值(PM2.5和PM10的浓度比)最高。 展开更多
关键词 pm2.5 pm10 质量浓度 污染特征 鄂州市
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北京PM_(2.5)浓度的变化特征及其与PM_(10)、TSP的关系 被引量:162
15
作者 杨复沫 贺克斌 +2 位作者 马永亮 张强 余学春 《中国环境科学》 EI CAS CSSCI CSCD 北大核心 2002年第6期506-510,共5页
在连续2年进行累积1周同步采样的基础上,对北京市城区和居住区2个采样点环境空气中PM2.5的浓度及其时间变化特征进行了分析.PM2.5周平均浓度的变化范围为37~346μg/m3,年均浓度接近或超过PM10的二级年均标准.PM2.5浓度具有明显的季节... 在连续2年进行累积1周同步采样的基础上,对北京市城区和居住区2个采样点环境空气中PM2.5的浓度及其时间变化特征进行了分析.PM2.5周平均浓度的变化范围为37~346μg/m3,年均浓度接近或超过PM10的二级年均标准.PM2.5浓度具有明显的季节变化特征,即冬季最高,夏季最低.2个采样点PM2.5浓度的周变化与季节变化均相似.PM2.5与PM10、TSP的比值均在冬季最高,春季最低,反映采暖燃烧源对细颗粒物的贡献较大,而沙尘天气对粗颗粒物的贡献较大;其年均值分别为55%和29%. 展开更多
关键词 北京 pm2.5浓度 pm10 TSP 细颗粒物 质量浓度 时间变化 可吸入颗粒物 总悬浮颗粒物 大气污染
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重庆市地区道路PM_(10)/PM_(2.5)浓度分布特征研究 被引量:46
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作者 潘纯珍 陈刚才 +4 位作者 杨清玲 王定勇 赵琦 周贤杰 张勇 《西南农业大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2004年第5期576-579,共4页
采用单点监测、水平分布监测和垂直分布监测方法考察了重庆市城区道路PM10和PM2.5的浓度分布;并结合车流量调查,探讨了交通干道PM10,PM2.5浓度分布与车流量,以及距离干道不同距离之间的关系。结果表明:重庆市主城区交通干道PM10,PM2.5... 采用单点监测、水平分布监测和垂直分布监测方法考察了重庆市城区道路PM10和PM2.5的浓度分布;并结合车流量调查,探讨了交通干道PM10,PM2.5浓度分布与车流量,以及距离干道不同距离之间的关系。结果表明:重庆市主城区交通干道PM10,PM2.5质量浓度平均值分别为505.364μg/m3和261.878μg/m3,PM10的水平分布和垂直分布有明显的规律,质量浓度随着距离的增加而减少,而PM2.5没有明显变化规律。 展开更多
关键词 颗粒物(pm10pm2.5) 水平和垂直分布 质量浓度 交通环境
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北京大兴南海子公园PM2.5和PM10质量浓度变化特征 被引量:21
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作者 陈波 李少宁 +3 位作者 鲁绍伟 鲁笑颖 陈军丽 李辉 《生态科学》 CSCD 2016年第2期104-110,共7页
对北京南海子公园PM_(2.5)和PM_(10)的浓度水平进行了研究,并讨论了PM_(2.5)和PM_(10)的时间变化特征及其受气象因素的影响,分析了南海子公园空气质量浓度差异。结果表明:南海子公园PM_(2.5)和PM_(10)平均质量浓度分别为(110.22±19... 对北京南海子公园PM_(2.5)和PM_(10)的浓度水平进行了研究,并讨论了PM_(2.5)和PM_(10)的时间变化特征及其受气象因素的影响,分析了南海子公园空气质量浓度差异。结果表明:南海子公园PM_(2.5)和PM_(10)平均质量浓度分别为(110.22±19.19)μg·m^(-3)和(125.58±3.62)μg·m^(-3),南海子公园大气颗粒物主要是以细粒子为主,PM_(2.5)超标46.96%,PM_(10)未超标;南海子公园PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度的日变化以夜间低,白天高为主,呈现明显的双峰型,南海子公园的PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度变化幅度较大;从不同月份来看,南海子公园PM_(2.5)质量浓度6月最大、8月最低;温度、风和降水与PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度呈负相关关系,湿度与PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度呈正相关关系,大风和降雨能有效的清除颗粒物,特别是细颗粒物。 展开更多
关键词 pm2.5 pm10 质量浓度 南海子公园 北京
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北京2005-2014年PM_(2.5)质量浓度的演变特征 被引量:10
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作者 苗蕾 廖晓农 +1 位作者 王迎春 赵春生 《气象》 CSCD 北大核心 2016年第8期954-961,共8页
利用2005—2014年北京宝联(城区)和2006—2014年上甸子本底站(郊区)的PM_(2.5)质量浓度监测结果揭示了其长时间的演变特征。结果表明,2005—2007年北京地区PM_(2.5)污染最重,2008年以后PM_(2.5)年平均浓度明显降低,中度以上... 利用2005—2014年北京宝联(城区)和2006—2014年上甸子本底站(郊区)的PM_(2.5)质量浓度监测结果揭示了其长时间的演变特征。结果表明,2005—2007年北京地区PM_(2.5)污染最重,2008年以后PM_(2.5)年平均浓度明显降低,中度以上污染日数减少,但是2013—2014年有加重趋势。城区秋、冬季平均浓度最高,春季和夏初次之。然而,近年来春、夏季污染有减轻的趋势,高浓度值出现的时间越来越向秋、冬季集中,从而导致季节性差异变大。春季沙尘天气是其影响因素之一。上甸子春、夏季的PM_(2.5)平均浓度高于秋、冬季,与城区不同。但2011年以后城郊差异逐渐变小,表明污染事件的区域性特征增强。北京城区中度污染日数年平均为30 d,重度污染为26 d,严重污染为4.7 d。污染日数月际变化明显并且月分布具有年际差异。2013—2014年,中度污染日数减少,严重污染日数增加,PM_(2.5)年平均浓度与秋、冬季重污染过程的相关性增大。上甸子中度以上污染日数是城区的1/3。持续性重污染过程多发生在秋、冬季。2008—2014年以后中度以上污染持续超过3 d的过程每年平均发生1.9次,重度以上污染0.6次。绝大多数严重污染只持续2~3 d。重度以上污染日多出现在污染过程的中后期,因此遇不利气象条件提前采取减排措施将有可能减少重污染发生的频次。 展开更多
关键词 pm_(2.5)质量浓度 中度以上污染日数 持续性污染事件 年际变化 季节差异 长时间变化规律
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基于MRMR-RPK-ELM模型的PM_(2.5)质量浓度预测 被引量:11
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作者 陈优良 李梅梅 彭文杰 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期1813-1822,共10页
为了提高PM_(2.5)质量浓度预测精度,提出一种用最大相关最小冗余算法(MRMR)筛选最优特征值,高斯多项核函数(RPK)优化极限学习机(ELM)的PM_(2.5)质量浓度预测模型。以赣州市为例,选择PM_(10)、O_(3)、SO_(2)、CO、NO_(2)、降水、气压、... 为了提高PM_(2.5)质量浓度预测精度,提出一种用最大相关最小冗余算法(MRMR)筛选最优特征值,高斯多项核函数(RPK)优化极限学习机(ELM)的PM_(2.5)质量浓度预测模型。以赣州市为例,选择PM_(10)、O_(3)、SO_(2)、CO、NO_(2)、降水、气压、气温、相对湿度、风速等10个影响因子,PM_(2.5)为目标因子,通过降维处理和核函数特征映射代替随机映射解决PM_(2.5)的高度复杂性。结果表明,MRMR算法选出的影响因子PM_(10)、O_(3)、CO、NO_(2)和相对湿度,不仅考虑目标因子与影响因子的相关性,还考虑影响因子之间的相关性,进而降低了数据维度。MRMR-RPK-ELM模型的平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差和确定系数分别为6.35、9.618、19.89%和0.942,相较于原始的ELM模型,PM_(2.5)质量浓度预测精度有明显提升,拟合程度较高,且具有更好的泛化能力,能准确捕捉PM_(2.5)质量浓度的突变节点。 展开更多
关键词 环境学 pm_(2.5)质量浓度预测 最大相关最小冗余 高斯多项核函数 极限学习机
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东北地区PM_(2.5)质量浓度遥感估算与时空分布特征 被引量:9
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作者 吴迪 高枞亭 +3 位作者 李建平 马艳敏 穆佳 吴玉洁 《地理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2023年第10期1869-1878,共10页
利用2014—2018年近地面观测PM_(2.5)质量浓度数据、MODIS 10 km气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)数据、ERA5再分析气象数据和DEM(Digital Elevation Model)数据,分别构建估算东北地区PM_(2.5)质量浓度的多元线性回归模型(Mul... 利用2014—2018年近地面观测PM_(2.5)质量浓度数据、MODIS 10 km气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)数据、ERA5再分析气象数据和DEM(Digital Elevation Model)数据,分别构建估算东北地区PM_(2.5)质量浓度的多元线性回归模型(Multiple Linear Regression,MLR)、线性混合效应模型(Linear Mixed Effects Model,LME)和随机森林模型(Random Forest,RF),利用十折交叉验证方法对3个模型进行精度评价。根据最优模型估算2009—2018年东北地区逐日PM_(2.5)质量浓度,结果表明:(1) 3种模型模拟的PM_(2.5)质量浓度与地面实测值间的相关系数R^(2)排序为RF>LME>MLR,RF模型整体精度最高。(2)不同季节、月份的RF模型模拟PM_(2.5)质量浓度与地面实测值间的R^(2)均高于0.93,通过RF模型估算东北地区的PM_(2.5)质量浓度是可行的;(3) 2009—2018年东北地区PM_(2.5)质量浓度呈先升后降的年际变化趋势,同时表现为冬季>春季>秋季>夏季的季节性变化特征;从空间分布上看,PM_(2.5)质量浓度由西南到东北逐渐降低,总体上辽宁>吉林>黑龙江。 展开更多
关键词 pm_(2.5)质量浓度 随机森林模型 东北地区
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