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111.
112.
基于BP神经网络的空气污染指数预测模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
BP神经网络已成为研究空气污染预测的有效工具之一。文章利用近十年北京市地面气象观测资料和空气污染指数数据,通过BP神经网络技术构建了不同季节的空气污染指数预测模型,对北京市空气污染指数进行了预测。通过相关系数分析法,对比分析了预测结果与实际监测结果,研究结果表明:春、夏、秋、冬季的预测值与监测值线性相关系数分别为0.81、0.84、0.89、0.85。北京春季常伴随有沙尘天气,而文章并没有考虑沙尘天气对预测模型的影响,因此春季BP神经网络预测精度在四季中最低,其预测值与监测值的线性相关系数为0.81。由于秋季不同空气质量级别的数据都有较多分布,因此该季节构建的网络更具有代表性,其预测精度在四季中最高,预测值与监测值的线性相关系数高达0.89。总之,BP神经网络模型对于北京空气污染指数预测是行之有效的。 相似文献
113.
运用模糊综合评判的方法,选取二氧化硫、二氧化氮和可吸入颗粒物作为评价因子,参照我国环境空气质量标准,通过建立各污染物的隶属函数和权重集,计算出各污染物的隶属度和权重分配系数,进而对达州市空气质量进行模糊综合评判。并将模糊综合评判法与空气污染指数分析所得结果进行比较。 相似文献
114.
对郑州市2005年1月—2009年12月份的可吸入颗粒物(PM10)指数数据进行统计分析,并利用Matlab软件建立了利用气象要素预测PM10的BP神经网络模型。结果表明:2005—2009年郑州市PM10指数的年均值和空气质量超标天数逐步下降,且趋于稳定;年内各月的PM10指数浓度差异很大,冬季PM10指数显著高于夏季,8月最低,而12月最高;采暖期PM10指数显著高于非采暖期,而节假日对于PM10指数的影响不明显;通过平均风速、平均气温、平均气压和平均相对湿度预测PM10浓度可以达到最高精度86.85%。 相似文献
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116.
利用空气污染指数(API)、地面气象数据和辐射观测数据,分析了2009年3月一次典型沙尘天气发生时的大气环境质量及太阳辐射变化,并分析了2008年10月—2009年6月不同污染情形下各太阳辐射要素之间的关系. 结果表明:API与辐射关系明显,沙尘天气导致总辐射、直接辐射和反射辐射减小.净辐射白天减小而夜间增大. 能见度和气压等气象要素对沙尘过程影响明显. 沙尘到来时,能见度降低,地面处于低气压控制下;沙尘过境后地面被高压控制. 随着污染的加重,总辐射与反射辐射相关关系显著,变化不大但略有偏差;直接辐射和总辐射、散射辐射、反射辐射的相关性先降低后增加;散射辐射与总辐射的比值持续增大,但增加的速度随着污染的加重趋于平缓,且离散度增大. 相似文献
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118.
通过分析我国大气环境监测资料可知,我国大气污染物已从SO2转变为PM10,而且大气环境质量呈现大区域特征。以年日均API分布为例,出现2个大污染区域和几个小区域,一个大区域处于华北、东北和西北的部分地区,另一个大区域处于长江中下游地区。这些区域的形成,除该区域中煤耗总量较大以外,还与大气输送网络和盆地地形有密切关系。研究地区的大气环境质量常常出现过程特征,由不同月份的大气环境质量优良的过程和污染的过程发现这类过程的出现与移动缓慢的弱天气形势下的大气边界层底层结构有关。提出了温度、露点的垂直分布特征与大气污染物浓度将出现增量或减量的相关性。 相似文献
119.
根据2007年原国家环境保护总局空气质量日报86个城市的空气污染指数资料,分析我国城市大气污染的时空分布特征。结果表明,我国城市大气污染时空分布特征明显,大气污染冬季最严重,其次为春秋季节,夏季最好;污染总体上北方重于南方。城市大气污染由人类活动及当地特殊的地理位置综合影响形成,沙尘天气加重了北方大气污染。 相似文献
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