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基于数据挖掘算法和数值模拟技术的大气污染减排效果评估
引用本文:熊亚军,徐敬,孙兆彬,李梓铭,吴进,尹晓梅,乔林,赵秀娟. 基于数据挖掘算法和数值模拟技术的大气污染减排效果评估[J]. 环境科学学报, 2019, 39(1): 116-125
作者姓名:熊亚军  徐敬  孙兆彬  李梓铭  吴进  尹晓梅  乔林  赵秀娟
作者单位:京津冀环境气象预报预警中心,北京,100089;中国气象局北京城市气象研究所,北京,100089
基金项目:国家重点研发计划(No.2016YFC0202100);北京自然科学基金(No.8161004);国家自然科学基金(No.41575010);国家科技支撑计划(No.2014BAC16B04)
摘    要:近年来,京津冀地区采取了大量污染减排措施进行大气污染治理,如何客观评估减排效果是目前大气环境领域的研究难点.为准确评估大气污染过程的减排效果,本文利用北京地区常规气象资料、国控站PM_(2.5)浓度资料,遴选了北京地区2018年3月11—14日和2013年3月14—17日两次空气污染过程,计算了大气容量系数、静稳指数,并利用KNN数据挖掘算法和WRF-Chem模式,对比分析了有无减排条件下的PM_(2.5)日均浓度.结果表明:两次空气污染过程的天气形势和局地气象条件较相似,就大气热力和动力的垂直结构来看,2018年空气污染过程比2013年空气污染过程的大气稳定性更强、边界层高度更低、环境容量更小,但PM_(2.5)峰值浓度却显著下降,平均浓度明显降低,PM_(2.5)小时浓度的增长趋势相对平缓,重污染持续时间缩短.KNN数据挖掘算法减排评估结果显示,该方法能够较好地预测PM_(2.5)日均浓度的变化趋势,2018年3月11—14日,在减排和不减排情景下PM_(2.5)日均值分别为171和229μg·m~(-3),减排使得污染过程PM_(2.5)平均浓度下降了25.3%.数值模拟结果与KNN数据分析结论吻合,进一步验证了减排措施的有效性.综合看来,2018年空气污染过程中PM_(2.5)浓度相比历史相似气象条件下的污染过程显著降低,这是长期大力度减排效果的体现.

关 键 词:北京  相似环流  KNN数据挖掘算法  数值模拟  减排评估
收稿时间:2018-04-23
修稿时间:2018-06-22

Air pollution reduction effect evaluation based on data mining algorithm and numerical simulation technology
XIONG Yajun,XU Jing,SUN Zhaobin,LI Ziming,WU Jin,YIN Xiaomei,QIAO Lin and ZHAO Xiujuan. Air pollution reduction effect evaluation based on data mining algorithm and numerical simulation technology[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2019, 39(1): 116-125
Authors:XIONG Yajun  XU Jing  SUN Zhaobin  LI Ziming  WU Jin  YIN Xiaomei  QIAO Lin  ZHAO Xiujuan
Affiliation:Environment Meteorology Forecast Center of Beijing-Tianjin-Hebei, Beijing 100089,Institute of Urban Meteorology, China Meteorological Administration, Beijing 100089,Institute of Urban Meteorology, China Meteorological Administration, Beijing 100089,Environment Meteorology Forecast Center of Beijing-Tianjin-Hebei, Beijing 100089,Environment Meteorology Forecast Center of Beijing-Tianjin-Hebei, Beijing 100089,Environment Meteorology Forecast Center of Beijing-Tianjin-Hebei, Beijing 100089,Environment Meteorology Forecast Center of Beijing-Tianjin-Hebei, Beijing 100089 and Institute of Urban Meteorology, China Meteorological Administration, Beijing 100089
Abstract:
Keywords:Beijing  similar circulation  KNN data mining algorithm  numerical simulation  emissions assessment
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