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相似文献
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1.
箱式模型在杭州市区预测SO_2地面浓度的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
预测大气环境中污染物浓度的方法较多 ,箱式模型适用于排出源分布较为均匀或系统内部扩散信息难以得到的场合 ,从广度上讲是一种广域的污染状态模型。为解决箱内污染物浓度分布问题 ,将箱式模型进行改进 ,即假设混合层中污染物为均匀分布。另外由于模型本身较粗 ,而且假设较多 ,因此还必须作适当的修正。现采用修正后的箱式模型来预测杭州市区二氧化硫环境浓度。1 修正后的箱式模型  Cx =PxL·H·V K (1 )  K =C0 - P0L·H·V (2 )式中 : Cx、C0 ———计算年、基准年污染物浓度 ,mg/m3;Px、P0 ———计算年…  相似文献   

2.
基于2013—2018年哈尔滨市气象数据、大气污染物数据和细颗粒物(PM2.5)中金属成分数据,采用机器学习方法探索大气PM2.5中金属浓度预测模型,并选择最优模型进行污染物浓度预测。结果表明,多元线性回归(MLR)、人工神经网络(BP-ANN)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)4种模型中,RF对大气PM2.5中5种金属[锑(Sb)、砷(As)、铅(Pb)、镉(Cd)、铊(Tl)]的浓度预测效果最佳,在训练集和测试集中表现均较稳定,其中相关系数(r)均>0.7, 平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)数值较小。RF在大气PM2.5中金属浓度预测上具有较好的表现,可在缺乏监测和实验数据的情况下,实现对大气颗粒物中金属浓度的快速预测,为全面了解颗粒物中金属污染特征提供数据基础。  相似文献   

3.
神经网络模型作为一种重要的手段被广泛应用于数学计算、物理建模、水文模拟、环境预测、人工智能等研究领域。为验证神经网络模型在高原山地城市环境空气质量预测中的作用,以昆明市环境空气自动监测站气象因子和污染物浓度数据为基础,构建NARX神经网络模型,对污染物浓度进行预测。结果表明,基于NARX神经网络建立的预测模型具有很强的非线性动态描述能力,能够对环境空气6参数做出较为准确的预测,其预测浓度相对误差显著低于CMAQ、NAQPMS空气质量数值模式以及LSTM统计模型预测结果。优化后的NARX神经网络对污染物浓度变化趋势的预测较其他几个模式更为敏感。  相似文献   

4.
针对影响因素众多、耦合机制复杂情况下的地表水污染物浓度预测问题,将河道污染物浓度的变化量表示为各种影响因子一阶偏导项和二阶偏导项的线性叠加。其中,一阶偏导项可描述影响因子变化与污染物浓度变化的直接关系,二阶偏导项可描述影响因子之间交互作用对污染物浓度变化的影响。在此基础上,提出了用以模拟地表水污染物浓度的去耦合直接法。采用2014—2016年兰江流域将军岩、低田、半潭、沈村、焦岩5个断面的水文和氨氮、高锰酸盐指数、总氮、总磷4项污染指标逐日实测数据,通过差分法求解了一阶和二阶偏导项,并采用2017—2019年实测数据对模型进行了验证和评价。结果表明:去耦合直接法能够有效预测地表水主要污染物浓度的变化方向和变化量,且模拟结果和实测结果的符合情况较好,4项污染指标模拟值的Nash-Sutcliffe系数为0.479~0.654,模拟值与实测值的偏差为0.070~0.352;汇流区面积增加后,影响因子不确性对污染物浓度的扰动减小,污染物浓度变化的规律性增强,去耦合直接法的模拟精度升高。与SWAT模型的对比分析结果显示,在污染成因不发生显著变化的情况下,去耦合直接法的模拟精度优于SWAT模型。  相似文献   

5.
采用多元线性回归方法(MLR)和BP神经网络方法(BPNN),按1 h、3 h、6 h、12 h、24 h、48 h预测时长对贵港市2015—2018年PM2.5浓度建模并检验对比模型准确率。结果表明,基于MLR与BPNN都能对PM2.5浓度作预测,预测效果随着预测时长的增加而下降,MLR、BPNN模型预测结果平均绝对误差(MAE)分别为4.01μg/m3~15.48μg/m3、3.89μg/m3~15.63μg/m3。采用小波分析方法对污染物数据优化并再次建模,结果表明,小波-多元线性回归(W-MLR)模型与小波-神经网络(W-BPNN)模型均得到优化,3 h~24 h预测时长优化效果尤为显著,W-MLR、W-BPNN模型预测结果分别使MAE降低1.6%~13.5%、0.8%~9.8%,且后者预测效果优于前者。  相似文献   

6.
将当前大气环境影响预测模式应用中,对颗粒污染物地面浓度模式修正,气态污染物地面最大浓度模式选用和求长方法,静风条件下地面浓度模式及其参数选择等方面容易出现疏忽或失误的问题提出了来讨论,并提出了正确的应用方法。  相似文献   

7.
采用北京首都机场2014年实际CDM地面放行数据确定航空器的污染物排放量与离场排队飞机数量和落地滑入飞机数量的强关联性,构建包含这两个解释变量为影响因素的多元线性回归模型,用以估算几种常见机型在首都机场地面运行时的最小污染物排放量和绿色滑行时间。对比实际污染物排放量与最小污染物排放量,得出首都机场离场地面污染物排放量远远超过最小污染物排放量。  相似文献   

8.
污染源普查动态更新调查技术问题及解决对策分析   总被引:2,自引:2,他引:0  
深刻剖析了2009年度污染源普查动态更新调查中有关技术层面的种种问题:技术路线不够完善,污染物核算方法不够灵活,产排污系数失真且使用随意,数据审核形同虚设等。针对上述问题,提出了以下对策:修正技术路线,调整污染物核算方法,动态更新产排污系数并约束使用,加强数据审核。技术问题的总结和解决为准确提供"十二五"减排基数和建立"十二五"环境统计技术体系奠定科学基础。  相似文献   

9.
针对环境监测数据异常和数据缺失问题,提出了基于支持向量机的粒子群优化数据异常检测和缺失补全算法。利用粒子群优化算法选取较优的支持向量机训练参数组合,以此建立非线性的支持向量机模型,并利用结果模型对测得的真实数据拟合预测。以宁夏回族自治区某污水处理厂的污染物测量数据作为实验数据,结果表明,利用该算法预测数据的准确率可达97.977%,检测异常数据准确度高,缺失数据补全正确。  相似文献   

10.
基于2020年南京市空气质量实况数据及预报数据,评估了当年南京市空气质量预报效果,分析了预报偏差特征及其成因。结果表明,4个季节中,秋季的空气质量指数(AQI)预报准确率评分和综合评分最高,夏季的首要污染物准确率评分最高;4个季节均出现正预报偏差,其中夏、冬季偏差大于春、秋季;首要污染物误报率与季节相关,二氧化氮(NO_(2))和可吸入颗粒物(PM_(10))的误报率较高的原因是NO_(2)和PM_(10)作为首要污染物主要出现在春、秋季,而这2个季节4种主要污染物的空气质量分指数(IAQI)值非常接近,增加了预报员经验修正的难度。典型预报偏差个例分析结果表明,模式预报对于污染物质量浓度量级的预报偏差以及预报员对气象条件和前体物质量浓度变化关注不足,是导致最终预报出现低估的主要原因。  相似文献   

11.
沈阳市冬季环境空气质量统计预报模型建立及应用   总被引:5,自引:3,他引:2  
利用沈阳市2013年1—2月大气自动监测数据和同期气象资料,选取19项预报因子,采用逐步回归方法建立了沈阳市冬季环境空气质量统计预报模型,预报项目包括细颗粒物(PM2.5)、可吸入颗粒物(PM10)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、一氧化碳(CO)日均浓度及臭氧(O3)日最大8 h平均浓度。2013年11月至2014年1月,应用该模型并结合人为经验修订,开展了沈阳市环境空气质量预报工作,预报结果与实测结果的对比验证结果表明,环境空气预测结果级别准确率达到79.1%,首要污染物准确率为73.6%。  相似文献   

12.
基于OPAQ的城市空气质量预报系统研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
空气质量预测在国内的关注度日益提高,传统的空气质量预测系统通常运用数值化学传输模型,利用物理方程来计算污染物的扩散、沉降和化学反应。而化学传输模型的预测准确性很大程度上需要依赖详细的污染源排放信息和气象模型的输出结果。基于统计模型的OPAQ空气质量预报业务系统,采用人工神经网络算法,可预测各污染物的日均值或日最大值。并对北京空气质量预报的结果进行了评价,OPAQ空气质量预报业务系统对空气质量预测的准确性较高,能够利用较低的计算资源得到较为准确的预测结果。与数值预报相比,OPAQ空气质量预报业务系统不需要大量的基础数据作为输入,可弥补数值预报的不足,并成为数值预报的有力补充。  相似文献   

13.
构建基于水环境模型的水质预报预警大数据平台是一项复杂的系统工程,主要面临模型的规模计算及其引发的模拟结果规模存储、规模分析的挑战。相关挑战极大地限制了水环境质量预报预警业务的深入开展,但目前国内外关于此方面的研究极少。为此,提出了水环境质量预报预警大数据平台框架。该框架以水环境模型体系为基础,以大数据集群计算体系为核心,通过水环境模型融合大数据技术,以实现水环境质量预报预警应用服务为目标,旨在解决预报预警业务自动化和自定义化问题。框架明确了水环境质量预报预警大数据平台的组成及建设流程,并以实际项目为案例,介绍了实现框架的技术方案并证明了其可行性。研究成果可为重新审视复杂水环境模型与大数据技术的关系提供新的见解,也可为基于大数据技术的水环境质量预报预警平台的构建提供思路和参考。  相似文献   

14.
Urban air pollution has emerged as an acute problem in recent years because of its detrimental effects on health and living conditions. The research presented here aims at attaining a better understanding of phenomena associated with atmospheric pollution, and in particular with aerosol particles. The specific goal was to develop a form of air quality modelling which can forecast urban air quality for the next day using airborne pollutant, meteorological and timing variables.Hourly airborne pollutant and meteorological averages collected during the years 1995–1997 were analysed in order to identify air quality episodes having typical and the most probable combinations of air pollutant and meteorological variables. This modelling was done using the Self-Organising Map (SOM) algorithm, Sammon's mapping and fuzzy distance metrics. The clusters of data that were found were characterised by statistics. Several overlapping Multi-Layer Perceptron (MLP) models were then applied to the clustered data, each of which represented one pollution episode. The actual levels for individual pollutants could then be calculated using a combination of the MLP models which were appropriate in that situation.The analysis phase of the modelling gave clear and intuitive results regarding air quality in the area where the data had been collected. The resulting forecast showed that the modelling of gaseous pollutants is more reliable than that of the particles.  相似文献   

15.
基于2016年冬季泰州市环境空气质量自动监测数据,定量评估NAQPMS模式、CMAQ模式和人工订正对污染物质量浓度和空气质量等级的预报效果。结果表明,模式预报和人工订正对各污染物预报的相关系数由高到低排列为PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、O_3-8h,颗粒物预报效果最好。除O_3-8h外,NAQPMS对各项污染物预报的相关系数R为0.47~0.82,CMAQ为0.75~0.81,人工订正为0.43~0.78,3种预报方式均能准确反映污染物浓度的变化趋势;模式预报、人工订正对O_3-8h预报相关系数均0.4。在发生颗粒物污染过程时,人工订正结果相对更为准确。NAQPMS、CMAQ和人工订正对空气质量等级24 h预报准确率分别为38.9%、41.1%和35.6%,NAQPMS对优类别的预判准确率较高,CMAQ、人工订正对良类别的预判准确率较高。对比不同时效的预报效果,24 h预报时效的准确率高于48和72 h。提出,城市空气质量预报可采用集合预报方式,综合1~2种运行较稳定的主流预报模式预报结果,预报员对模式模拟结果进行人工修订,提高预报准确率。  相似文献   

16.
介绍了基于CFSv2产品开展空气质量数值模拟的技术方法以及基于该技术的成都市延伸期空气质量预报系统,评价了2019年9月25日至12月25日的预报结果,以2019年12月为例分析了系统对具体污染过程的预报能力。结果表明,系统AQI预报准确率为36.67%,等级预报准确率为68.93%,"时段1"的预报效果优于其余时段,但"时段2"和"时段3"在污染物浓度水平上仍然具有较高的参考价值。系统在PM2.5浓度、气温和气压的变化趋势上提供21 d左右的参考。后续工作中,将针对CFSv2产品开展气象模型参数方案优选,并尝试结合基于GFS产品驱动的常规业务数值预报产品为延伸期空气质量预报提供污染物浓度初始场,减少误差传递,从而提高延伸期空气质量预报产品的准确性和可用性。  相似文献   

17.
2014年起,上海市围绕城市及长三角区域空气质量预测预报和重污染预警需求,搭建了长三角区域空气质量数值预报系统。该系统综合应用了模式参数化方案比选、排放清单耦合处理、大气化学资料同化、大数据集合订正等关键技术,集合模式PM2. 5和O3小时浓度偏差为-10%~10%,提升了区域PM2. 5和O3浓度模拟效果。该系统实现了污染在线源解析和多排放情景模拟等功能的业务应用,应用于2018年首届中国国际进口博览会保障中,为上海市及长三角区域空气质量业务预报和重大活动保障提供了业务产品支撑。  相似文献   

18.
介绍了珠三角区域空气质量预报的"六步法"流程,并对2015年空气质量等级和首要污染物预报准确率进行评估研究。结果表明,2015年珠三角区域空气质量以优良为主,24 h等级预报准确率1月最高2月最低,平均准确率为87.6%;出现的首要污染物种类包括PM2.5,PM10,O3-8 h和NO2,预报准确率9月最高3月最低,平均准确率为72.7%。  相似文献   

19.
对广东省空气质量等级预报准确性评估进行了探讨,结果表明,在不区分污染等级的情况下,2016年夏季广东各市的预报准确性差异较大,中山预报准确性达92%,是全省唯一一个准确性超过90%的城市,云浮最低,为53%。在区分污染等级时,实测为轻度及以上污染级别的情况下,各市的准确性普遍较低,仅佛山、东莞与广州的准确性达50%以上,而有11个城市的准确性为0。综合考虑不同污染级别的准确性得分后,佛山市排名第1,较不区分污染等级时的排名提前9名。指出,采用区分污染等级的预报效果评估办法更加适合广东空气污染较轻的区域。在首要污染物为臭氧的情况下,广东省平均的等级预报准确性低于首要污染物为其他物种的情况。  相似文献   

20.
简述了美国地表水监测管理体系,指出其健全的环境监测体系、完善的标准体系以及充分的信息公开和数据共享是保障水环境质量的基石、关键和枢纽。结合我国水环境监测管理的现状,提出,应加强水环境质量监测的立法工作,进一步完善水污染物排污许可证制度,建立以水环境质量为目标的水环境管理制度体系,进一步加大监测信息公开和数据共享力度,修订更适合我国的水环境质量监测指标。  相似文献   

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