2000-2017年中國PM 2.5 濃度的時空變化過程研究
發(fā)布時間：2021-10-09 20:38
作為最大的發(fā)展中國家,中國擁有世界上較差的空氣質(zhì)量,PM2.5已經(jīng)成為中國大部分城市環(huán)境空氣質(zhì)量的首要污染物。本研究基于國控監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)的PM2.5實測數(shù)據(jù)、MODIS AOD數(shù)據(jù)以及氣象參數(shù)（溫度、風(fēng)速、風(fēng)向、邊界層高度、相對濕度）,綜合考慮AOD與PM2.5關(guān)系的季節(jié)性和區(qū)域性差異,構(gòu)建了一個基于支持向量回歸機（?-SVR/Epsilon-SVR）與思維進化算法優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MEC-BP）的二階段PM2.5濃度組合估算模型。在此基礎(chǔ)上,分析了2000-2017年中國PM2.5濃度的時空變化過程。研究結(jié)果表明,本研究提出的二階段組合估算模型提供了中國2000-2017年內(nèi)空間分辨率為1°×1°的月度近地面PM2.5濃度的可靠估算,有效的彌補了中國地面監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)在時間和空間上的空白（模型的決定系數(shù)R2為0.838,均方根誤差RMSE為11.512μg/m3,平均絕對百分比誤差MAPE為14.905%,均方百分比...
【文章來源】：云南師范大學(xué)云南省
【文章頁數(shù)】：71 頁
【學(xué)位級別】：碩士
【部分圖文】：
研究區(qū)概況開展本項目研究工作主要涉及以下幾個問題：
圖 2.1 各經(jīng)濟區(qū)域的 GRP（地區(qū)生產(chǎn)總值）占比本文以中國為研究區(qū)域，經(jīng)緯度范圍為73°E ~135°E、17°N ~54°N，中國各區(qū)域在自然條件、經(jīng)濟水平、人口規(guī)模等方面存在明顯的差異，中國國務(wù)院發(fā)展研究中心根據(jù)中國各省自然條件及經(jīng)濟的同質(zhì)性于2005年提出了對大陸31個省的八大經(jīng)濟區(qū)域劃分方式，八大經(jīng)濟區(qū)域包括：東北地區(qū)（Northeast Region，NE，包括遼寧省，吉林省，黑龍江�。�、北部沿海（North CoastalArea，NC，包括北京市、天津市、河北省、山東�。�、東部沿海（Eastern Coastal Area，EC包括江蘇省、上海市、浙江�。�、南部沿海（South CoastalArea，SC，包括福建省、
3.3 回歸支持向量機量機（Support Vector Machine，SVM）是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)局最優(yōu)并避免局部優(yōu)化，由 Vapnik V[35]首次提出并用于過在高維或無限維空間中構(gòu)造超平面或超平面集實現(xiàn)分方面的問題，Vapnik V 等人[36]在 SVM 分類的基礎(chǔ)上引 /Epsilon 來簡化回歸問題，從而得到回歸型的支support-vector machine for regression，Epsilon-SVR），SV時，其基本思想不再是尋找一個最優(yōu)分類面使得兩類樣最優(yōu)分類面使得所有訓(xùn)練樣本離該最優(yōu)分類面的誤差最、AOD 與 PM2.5之間的關(guān)系是非線性的，通過非線性函特征空間，然后在高維空間中執(zhí)行線性回歸，即將非線線性地求解。圖 3.1 顯示使用 Epsilon-SVR 估算 PM2.5的OD 及五種氣象數(shù)據(jù)組成的六個輸入變量，輸出層為 PM整的系數(shù)權(quán)重和偏置，隱含層中 K 為核函數(shù)。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]利用MODIS C6數(shù)據(jù)分析中國西北地區(qū)氣溶膠光學(xué)厚度時空變化特征[J]. 趙仕偉,高曉清. 環(huán)境科學(xué). 2017(07)
[2]京津冀及周邊地區(qū)PM2.5傳輸規(guī)律研究[J]. 王曉琦,郎建壘,程水源,陳國磊,劉曉宇. 中國環(huán)境科學(xué). 2016(11)
[3]基于PMF模型的北京市PM2.5來源的時空分布特征[J]. 王琴,張大偉,劉保獻,陳添,魏強,李金香,梁云平. 中國環(huán)境科學(xué). 2015(10)
[4]BP網(wǎng)絡(luò)框架下MODIS氣溶膠光學(xué)厚度產(chǎn)品估算中國東部PM2.5[J]. 郭建平,吳業(yè)榮,張小曳,李小文. 環(huán)境科學(xué). 2013(03)
[5]近50年北京的沙塵天氣及治理對策[J]. 陳廣庭. 中國沙漠. 2001(04)
本文編號：3426971
【文章來源】：云南師范大學(xué)云南省
【文章頁數(shù)】：71 頁
【學(xué)位級別】：碩士
【部分圖文】：
研究區(qū)概況開展本項目研究工作主要涉及以下幾個問題：
圖 2.1 各經(jīng)濟區(qū)域的 GRP（地區(qū)生產(chǎn)總值）占比本文以中國為研究區(qū)域，經(jīng)緯度范圍為73°E ~135°E、17°N ~54°N，中國各區(qū)域在自然條件、經(jīng)濟水平、人口規(guī)模等方面存在明顯的差異，中國國務(wù)院發(fā)展研究中心根據(jù)中國各省自然條件及經(jīng)濟的同質(zhì)性于2005年提出了對大陸31個省的八大經(jīng)濟區(qū)域劃分方式，八大經(jīng)濟區(qū)域包括：東北地區(qū)（Northeast Region，NE，包括遼寧省，吉林省，黑龍江�。�、北部沿海（North CoastalArea，NC，包括北京市、天津市、河北省、山東�。�、東部沿海（Eastern Coastal Area，EC包括江蘇省、上海市、浙江�。�、南部沿海（South CoastalArea，SC，包括福建省、
3.3 回歸支持向量機量機（Support Vector Machine，SVM）是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)局最優(yōu)并避免局部優(yōu)化，由 Vapnik V[35]首次提出并用于過在高維或無限維空間中構(gòu)造超平面或超平面集實現(xiàn)分方面的問題，Vapnik V 等人[36]在 SVM 分類的基礎(chǔ)上引 /Epsilon 來簡化回歸問題，從而得到回歸型的支support-vector machine for regression，Epsilon-SVR），SV時，其基本思想不再是尋找一個最優(yōu)分類面使得兩類樣最優(yōu)分類面使得所有訓(xùn)練樣本離該最優(yōu)分類面的誤差最、AOD 與 PM2.5之間的關(guān)系是非線性的，通過非線性函特征空間，然后在高維空間中執(zhí)行線性回歸，即將非線線性地求解。圖 3.1 顯示使用 Epsilon-SVR 估算 PM2.5的OD 及五種氣象數(shù)據(jù)組成的六個輸入變量，輸出層為 PM整的系數(shù)權(quán)重和偏置，隱含層中 K 為核函數(shù)。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]利用MODIS C6數(shù)據(jù)分析中國西北地區(qū)氣溶膠光學(xué)厚度時空變化特征[J]. 趙仕偉,高曉清. 環(huán)境科學(xué). 2017(07)
[2]京津冀及周邊地區(qū)PM2.5傳輸規(guī)律研究[J]. 王曉琦,郎建壘,程水源,陳國磊,劉曉宇. 中國環(huán)境科學(xué). 2016(11)
[3]基于PMF模型的北京市PM2.5來源的時空分布特征[J]. 王琴,張大偉,劉保獻,陳添,魏強,李金香,梁云平. 中國環(huán)境科學(xué). 2015(10)
[4]BP網(wǎng)絡(luò)框架下MODIS氣溶膠光學(xué)厚度產(chǎn)品估算中國東部PM2.5[J]. 郭建平,吳業(yè)榮,張小曳,李小文. 環(huán)境科學(xué). 2013(03)
[5]近50年北京的沙塵天氣及治理對策[J]. 陳廣庭. 中國沙漠. 2001(04)
本文編號：3426971
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