| 基于增强回归树的城市PM2.5日均值变化分析:以常州为例 |
| |
| 引用本文： | 葛跃,王明新,孙向武,齐今笛.基于增强回归树的城市PM2.5日均值变化分析:以常州为例[J].环境科学,2017,38(2):485-494. |
| |
| 作者姓名： | 葛跃 王明新 孙向武 齐今笛 |
| |
| 作者单位： | 常州大学环境与安全工程学院, 常州 213164,常州大学环境与安全工程学院, 常州 213164,常州大学环境与安全工程学院, 常州 213164,常州大学环境与安全工程学院, 常州 213164 |
| |
| 摘 要： | 利用2014年12月至2015年11月常州市区6个国控监测站空气污染物浓度逐时数据,分析了PM_(2.5)浓度季节变化特征,采用增强回归树模拟分析了PM10、4种气态污染物和7个气象因子对ρ(PM_(2.5))日变化的贡献.结果表明,常州市区PM_(2.5)污染季节差异明显,冬季污染严重且持续时间长,夏季污染较轻.四季ρ(PM_(2.5))空间分布特征存在一定差异,但各季内不同监测站差异较小.增强回归树对ρ(PM_(2.5))日均值进行模拟和验证得到,训练数据的相关性为0.981,交叉验证的相关性为0.957.此外,模拟值与实测值的标准化平均偏差为1.80%,标准化平均误差为10.41%,可见模型拟合效果较好.PM10、气态污染物、气象因子和区域输送及扩散这4种影响类型对全年ρ(PM_(2.5))日均值差异的贡献率分别为23.4%、28%、36.2%和12.6%,表明在对ρ(PM_(2.5))日均值差异的影响上,气象因子二次形成一次源区域输送及扩散.在对ρ(PM_(2.5))日均值差异贡献率大于5%的因子中,ρ(PM_(2.5))日均值与PM10、相对湿度、CO和O3正相关,与温度、SO2和混合层高度负相关,与大气压和NO2关系较复杂.区域输送及扩散方面,东南风向、偏西风向和偏北风向等上风向周边城市的污染物输送对常州市区PM_(2.5)污染存在较大的负面影响.
|
| 关 键 词： | 常州市区 PM2.5 季节变化 增强回归树 模拟 验证 贡献率 |
| 收稿时间： | 2016/7/9 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2016/9/12 0:00:00 |
Variation Analysis of Daily PM2.5 Concentrations Based on Boosted Regression Tree: A Case Study in Changzhou |
| |
| GE Yue,WANG Ming-xin,SUN Xiang-wu and QI Jin-di.Variation Analysis of Daily PM2.5 Concentrations Based on Boosted Regression Tree: A Case Study in Changzhou[J].Chinese Journal of Environmental Science,2017,38(2):485-494. |
| |
| Authors: | GE Yue WANG Ming-xin SUN Xiang-wu and QI Jin-di |
| |
| Institution: | College of Environmental & Safety Engineering, Changzhou University, Changzhou 213164, China,College of Environmental & Safety Engineering, Changzhou University, Changzhou 213164, China,College of Environmental & Safety Engineering, Changzhou University, Changzhou 213164, China and College of Environmental & Safety Engineering, Changzhou University, Changzhou 213164, China |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | urban area in Changzhou PM2 5 seasonal changes boosted regression tree(BRT) simulation verification contribution percentage |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《环境科学》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《环境科学》下载免费的PDF全文 |
|
