【摘要】：利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)技術(shù),基于氣象條件、污染物排放變化和污染物濃度資料構(gòu)建污染物濃度統(tǒng)計(jì)模型,在此基礎(chǔ)上分析氣象條件和污染物排放源排放變化對(duì)污染物濃度逐日變化和年際變化的影響。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)基于ANN建立的大氣污染統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)模型模擬NO_2濃度準(zhǔn)確性較高,其次為SO2,PM10濃度準(zhǔn)確性較低。ANN的輸入?yún)?shù)更適合NO_2的模擬,SO2和PM10濃度的影響因子較為復(fù)雜。氣象條件變化是NO_2濃度逐日變化的主要影響因子,污染物排放量變化是NO_2濃度年際變化的主要影響因子。因子分離法計(jì)算得到的氣象條件、污染物排放及兩者相互作用對(duì)NO_2濃度逐日變化的貢獻(xiàn)率分別是57.9%、24.5%和17.6%,對(duì)NO_2濃度年際變化的貢獻(xiàn)率分別是13.7%、73.3%和13%。
[Abstract]:Using artificial neural network (Ann) technology, based on meteorological conditions, pollutant emission change and pollutant concentration data, a statistical model of pollutant concentration is constructed. On this basis, the effects of meteorological conditions and pollutant emission sources on the diurnal and interannual variations of pollutant concentration were analyzed. The results show that the statistical prediction model of air pollution based on Ann has higher accuracy in simulating NO2 concentration, and the input parameters of Ann are more suitable for simulating SO2 and PM10 concentration of NO2 than those of so _ 2O _ 2PM10 concentration. The change of meteorological conditions is the main influence factor of the daily change of NO2 concentration, and the change of pollutant emission is the main factor of the interannual variation of NO2 concentration. The contribution rates of meteorological conditions, pollutant emissions and their interactions to the daily variation of NO2 concentration by factor separation method are 57.5% and 17.6%, respectively, and the contribution rates to the interannual variation of NO2 concentration are 13.73.3and 13.3%, respectively.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院寒區(qū)旱區(qū)環(huán)境與工程研究所中國(guó)科學(xué)院寒旱區(qū)陸面過(guò)程與氣候變化重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國(guó)氣象科學(xué)研究院;青海省氣象局;濟(jì)南市氣象局;
【基金】：中國(guó)科學(xué)院百人計(jì)劃項(xiàng)目(290827631) 蘭州市科技攻關(guān)計(jì)劃項(xiàng)目(2009KJLQ) 中國(guó)科學(xué)院寒旱區(qū)陸面過(guò)程與氣候變化重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金項(xiàng)目(LPCC201405)
【分類號(hào)】：X51;X16

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