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近20年来PM_(2.5)污染严重制约了中国可持续发展.长时间序列历史监测数据的缺失阻碍了相关研究.为此,本文以四大典型区域2013~2016年的PM_(2.5)浓度监测值和2000~2016年MODIS AOD数据、边界层高度、温度等气象数据作为基础数据,将反向人工神经网络和支持向量回归机两种算法相结合,构建组合模拟模型,并利用地理空间分析技术实现近20年来PM_(2.5)浓度历史变化过程的情景再现.研究结果表明,组合模型具有较低的误差和更高的泛化能力;时空分析结果表明,2000~2010年京津冀和东三省PM_(2.5)浓度持续增长,珠三角PM_(2.5)浓度缓慢下降,3个研究区PM_(2.5)污染范围呈扩大趋势,长三角PM_(2.5)浓度值及污染范围基本保持稳定.2012年4个研究区PM_(2.5)浓度值降低且污染范围缩小,但2013~2016年PM_(2.5)浓度略微上升后又下降,高污染范围缩小,这与国家采取PM_(2.5)区域联防等治理措施有关. 相似文献
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为解决折返人群导致火车站站台对流拥挤的问题,本文基于Pathfinder软件对人群在站台上的折返行为进行仿真模拟,通过在站台上添加单向楼梯作为折返通道,研究在有、无折返通道2种情况下人群疏散效率.结果表明:人员在站台楼梯处发生拥挤,疏散时间会随着折返比例增大而延长;添加折返通道后,疏散时间降低,疏散效率提高,因折返行为导致的拥挤现象得以缓解. 相似文献
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《环境科学与技术》2017,(11)
近年来,中国各大城市雾霾天数有明显增长的趋势,雾霾天气的产生与细颗粒物PM_(2.5)有直接的联系。基于2013-2015年MODIS气溶胶光学厚度三级产品MOD08,考虑边界层高度、相对湿度、温度、风速、风向等气象因子,分季节构建BP(误差反向传播)神经网络模型,估算全国PM_(2.5)值,基于此值分析中国PM_(2.5)污染的时空分布。结果表明:(1)对气溶胶光学厚度(AOD)缺失值进行插值后夏季预测模型效果最好,R为0.840 1,春秋季预测模型效果较差,R分别为0.602 5、0.589 9。(2)PM_(2.5)空间分布差异性显著,秋季空间分布差异最显著,夏季降水丰富,空间分布差异显著性降低;高值主要出现在华北和西北小面积区域,低值出现在西部蔵区和海南。(3)高值的华北地区和低值的西部地区都有面积逐渐增加的趋势,高值逐渐扩散到西北小面积区域,低值扩散到中部地区。 相似文献
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为分析城市化进程导致的城市生态环境问题,采用不透水表面覆盖率(impervious surface coverage,ISC)作为宏观地理指标表征昆明市城市化水平,以ρ(PM2.5)反映城市化进程带来的大气环境问题,基于不同空间尺度和空间数理统计研究了ISC与ρ(PM2.5)的对应关系.结果表明:2000-2015年,昆明ISC从9.36%增至16.37%,ρ(PM2.5)年均值从17.12μg/m3增至28.63μg/m3,并且二者空间分布总体一致.从乡镇尺度分析,乡镇ρ(PM2.5)和ISC具有显著空间自相关性,二者2015年Moran's I指数分别为0.58和0.29(P < 0.001),具有显著正相关性(R2=0.803,P < 0.001).当乡镇ISC>5%时,有58.14%(25/43)的乡镇已污染[ρ(PM2.5)>25μg/m3];当乡镇ISC>10%时,有71.43%(25/35)的乡镇已污染;当乡镇ISC>25%时,有100%(26/26)的乡镇处于污染状态;但当乡镇ISC < 5%时,所有乡镇的ρ(PM2.5)都低于25μg/m3.从站点尺度分析,所有站点旱季比雨季污染严重;主城区站点(ISC高)比城郊区站点(ISC低)污染严重,其中前者季节变化为冬天>春天>秋天>夏天,后者为春天>冬天>夏天>秋天;站点缓冲区ISC与ρ(PM2.5)的相关性显著(R2=0.893,P < 0.001).研究显示,未来中国新型城市化建设中应当考虑城市不透水表面比例和空间分布,保证新型城市拥有足够的绿色空间,建设生态城市. 相似文献
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本研究基于国控监测网络的PM_(2.5)实测数据、MODIS AOD数据以及气象参数(温度、风速、风向、边界层高度和相对湿度),综合考虑AOD与PM_(2.5)关系的季节性和区域性差异,构建了基于支持向量回归机(ε-SVR)与思维进化算法优化后的BP神经网络(MEC-BP)的二阶段PM_(2.5)浓度组合估算模型.在此基础上,分析了2000~2017年中国PM_(2.5)浓度的时空变化过程.结果表明,本研究提出的二阶段组合估算模型提供了中国2000~2017年内空间分辨率为1°×1°的月度近地面PM_(2.5)浓度的可靠估算,有效地弥补了中国地面监测网络在时间和空间上的空白(模型的决定系数R~2为0. 838,均方根误差RMSE为11. 512μg·m~(-3),平均绝对百分比误差MAPE为14. 905%,均方百分比误差MSPE为0. 243%,绝对误差MAE为6. 476μg·m~(-3),均方误差MSE为132. 519μg·m~(-3)).时间变化过程分析结果表明:①2014年是2000~2017年内中国PM_(2.5)浓度从持续缓慢上升到快速下降的关键转折点,其中,从2014年开始,PM_(2.5)浓度较高的北部沿海、东部沿海和长江中游地区的PM_(2.5)污染情况改善较明显.②然而,在研究时间范围内,全国仍有超过65%的区域PM_(2.5)年均浓度超过了二级限值(35μg·m~(-3)),虽然全国PM_(2.5)污染情况有一定程度地改善,但是空气污染形势依然严峻. 相似文献
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