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1.
基于BP人工神经网络的城市PM2.5浓度空间预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对PM2.5日均质量浓度,采用BP人工神经网络模型,预测研究区空气中PM2.5浓度的空间变异,通过与普通克里格(Ordinary Kriging)插值方法对比验证BP人工神经网络预测模型的精度.结果表明:BP人工神经网络预测模型下研究区检验样本点位置的PM2.5仿真浓度与观测浓度之间的均方差、平均绝对误差、平均相对偏差和相关系数分别为0.296 μg2/m6、0.412 μg/m3、1.650%和0.851;而与此同时,普通克里格插值方法下的对应结果分别为1.041 μg2/m6、0.689 μg/m3、11.910%、0.638.研究成果在肯定BP人工神经网络预测模型可用于揭示PM2.5浓度空间变异特征的同时,也证实了其相对于普通克里格插值方法在固定空间点位准确预测PM2.5浓度方面的优势.  相似文献   
2.
室外PM2.5已成为我国第四位致死风险因子,针对目前PM2.5监测数据稀疏无法帮助居民了解其暴露于PM2.5的强度及所在地健康风险的问题,考虑邻近性模型数据要求低、原理简单的特点,文章借助邻近性模型,结合VC++可视化编程语言,采用组件式GIS平台ArcEngine,基于数据服务层、GIS逻辑层、表现层3层结构思想设计开发了顾及空间邻近特征的PM2.5暴露评估系统。系统主要包括数据预处理、暴露强度区划、受体暴露识别和暴露面积统计4个模块,可在PM2.5监测数据匮乏地区实现区域PM2.5污染暴露强度评估与空间区划、解析受体暴露原因。系统是对我国当前《环境风险评价技术导则》中"受体暴露强度评估"与"受体暴露污染源识别"方法的有益补充,特别是为监测数据缺失地区制定PM2.5污染防治措施和居民规避PM2.5健康风险策略提供了科学依据。  相似文献   
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