郑州市大气污染时空分布特征分析及预测模型建立

论文摘要

基于郑州市中心城区空气质量监测数据,结合环境空气质量指数（AQI）,采用反距离权重插值法（IDW）对郑州市的空气质量进行评价和时空分析。选取气压、气温、湿度、风速、风向、降水量6项常规污染物监测项,以及前一日AQI值总计13项作为预测因子,应用BP和RBF神经网络方法对郑州市未来短期空气质量时空分布进行预测。结果表明:（1）2016年和2017年郑州市空气质量主要以优良和轻度污染为主;（2）PM10和PM2.5的年平均浓度分别超过我国环境空气质量标准中二级标准年平均浓度限值103.79%、142.03%;（3）管城区污染频率较高,多呈现持续性的污染天气状况,冬季时的极端污染天气多集中于惠济区;（4）BP、RBF神经网络预测模型可以较好地预测郑州市大气污染的时空分布状况。本研究结果对后续研究治理郑州市空气污染具有一定意义。

论文目录

• 0 引 言
• 1 研究区概况
• 2 理论与方法
•   2.1 城市空气质量评价方法
•     2.1.1 环境空气质量指数（AQI）
•     2.1.2 反距离权重空间插值法
•   2.2 预测模型
•     2.2.1 BP神经网络
•     2.2.2 径向基神经网络（RBF神经网络）
• 3 时空特征分析
•   3.1 时间特征分析
•   3.2 空间特征分析
• 4 污染预测模型建立
• 5 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李治军,卢松,陈末,董智

关键词: 大气污染,时空分布,特征分析,预测

来源: 黑龙江大学自然科学学报 2019年04期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 环境科学与资源利用

单位: 黑龙江大学寒区地下水研究所,黑龙江大学水利电力学院

基金: 国家科技支撑计划资助项目(2014BAD12B01-03),黑龙江省省属高等学校基本科研业务费基础研究项目(RCCX201701,KJCXZD201722)

分类号: X51

DOI: 10.13482/j.issn1001-7011.2019.04.107

页码: 450-458

总页数: 9

文件大小: 5393K

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