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气溶胶组分、结构以及形态的复杂性对高湿条件下气溶胶散射吸湿增长因子统计模型的适用性提出了挑战。基于成都市2017年10—12月浊度计和黑碳仪的逐时观测资料，结合同时次的环境气象监测数据，利用“光学综合法”计算气溶胶散射吸湿增长因子。以相对湿度(RH)、CBC、CBC/C(PM2.5)、CPM1/C(PM2.5)以及C(PM2.5)/C(PM10)作为输入因子[CBC、CPM1、C(PM2.5)、C(PM10)分别为黑碳(BC)、PM1、PM2.5、PM10的质量浓度],构建了气溶胶散射吸湿增长因子的BP神经网络... 相似文献
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