2000~2016年中國典型區(qū)域PM 2.5 濃度值的反演模型及時空變化模擬研究
發(fā)布時間:2022-07-08 16:25
隨著工業(yè)化和城市化進程的持續(xù)推進,產(chǎn)生了一系列的環(huán)境污染問題,阻礙了我國城市化可持續(xù)發(fā)展。有必要研究和揭示生態(tài)環(huán)境污染問題的空間分布和規(guī)律。其中,近年來PM2.5污染進一步加劇,政府部門和相關(guān)學(xué)者對這一問題持續(xù)關(guān)注。目前,我國大范圍持續(xù)性的霾污染事件頻繁發(fā)生,PM2.5是霾污染中的主要成分,PM2.5污染影響著空氣質(zhì)量、區(qū)域和全球的氣候以及人體健康。隨著經(jīng)濟增長速率的不斷加快,人們對物質(zhì)生活的追求和對綠色健康生活環(huán)境的訴求兩者之間的矛盾日益突出,PM2.5污染問題已經(jīng)受到廣泛關(guān)注。近20年來,中國經(jīng)濟高速發(fā)展背景下產(chǎn)生的PM2.5污染與我國倡導(dǎo)的“生態(tài)優(yōu)先綠色發(fā)展”的新發(fā)展理念不吻合,有必要控制大氣污染、改善區(qū)域空氣質(zhì)量、調(diào)整能源和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、推動工業(yè)綠色發(fā)展、加強生態(tài)文明建設(shè),而掌握PM2.5污染的時空演變規(guī)律是開展上述工作的基礎(chǔ)。本文以京津冀、長三角、東三省和珠三角這4個典型區(qū)域為研究區(qū),以2013~2016年308個監(jiān)測站點的PM2.5
【文章頁數(shù)】:71 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.2.2 國外研究現(xiàn)狀
1.2.3 存在的問題
1.3 本文研究內(nèi)容與技術(shù)路線
1.3.1 研究內(nèi)容
1.3.2 技術(shù)路線
1.4 文章結(jié)構(gòu)安排
第2章 研究區(qū)與數(shù)據(jù)來源
2.1 研究區(qū)概況
2.1.1 京津冀地區(qū)
2.1.2 東三省地區(qū)
2.1.3 長三角地區(qū)
2.1.4 珠三角地區(qū)
2.2 數(shù)據(jù)來源
2.2.1 PM_(2.5)地面監(jiān)測數(shù)據(jù)
2.2.2 氣象數(shù)據(jù)
2.2.3 MODIS氣溶膠光學(xué)厚度產(chǎn)品數(shù)據(jù)
2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.3.1 PM_(2.5)地面監(jiān)測數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.3.2 氣象數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.3.3 MODIS氣溶膠光學(xué)厚度產(chǎn)品數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.3.4 數(shù)據(jù)的多重共線性檢驗
2.3.5 數(shù)據(jù)的歸一化處理
2.4 本章小結(jié)
第3章 研究方法
3.1 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.1.1 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理
3.1.2 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點
3.1.3 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
3.2 支持向量回歸
3.2.1 支持向量回歸的原理
3.2.2 支持向量回歸的優(yōu)缺點
3.2.3 支持向量回歸的應(yīng)用
3.3 克里金空間插值
3.4 BP&ε-SVR組合模擬模型
3.5 本章小結(jié)
第4章 中國典型區(qū)域PM_(2.5)的估算及驗證
4.1 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建
4.2 支持向量回歸模型構(gòu)建
4.3 BP&ε-SVR組合模擬模型估算PM_(2.5)
4.3.1 PM_(2.5)濃度值的估算
4.3.2 組合模擬模型的精度驗證
4.3.3 組合模型與單一模型的對比
4.4 本章小結(jié)
第5章 中國典型區(qū)域PM_(2.5)的時空變化特征分析
5.1 2000 ~2016年P(guān)M_(2.5)的時間變化特征
5.1.1 京津冀2000~2016年P(guān)M_(2.5)的時間變化特征
5.1.2 東三省2000~2016年P(guān)M_(2.5)的時間變化特征
5.1.3 長三角2000~2016年P(guān)M_(2.5)的時間變化特征
5.1.4 珠三角2000~2016年P(guān)M_(2.5)的時間變化特征
5.2 2000 ~2016年P(guān)M_(2.5)的空間變化特征
5.2.1 京津冀2000~2016年P(guān)M_(2.5)的空間變化特征
5.2.2 東三省2000~2016年P(guān)M_(2.5)的空間變化特征
5.2.3 長三角2000~2016年P(guān)M_(2.5)的空間變化特征
5.2.4 珠三角2000~2016年P(guān)M_(2.5)的空間變化特征
5.3 本章小結(jié)
第6章 結(jié)論與展望
6.1 結(jié)論
6.2 創(chuàng)新點
6.3 展望
參考文獻
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和研究成果
致謝
【參考文獻】:
期刊論文
[1]近20年來中國典型區(qū)域PM2.5時空演變過程[J]. 羅毅,鄧瓊飛,楊昆,楊揚,商春雪,喻臻鈺. 環(huán)境科學(xué). 2018(07)
[2]單因變量PLS模型在PM2.5實時濃度預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 王治和,陳向宏,張強. 計算機仿真. 2017(10)
[3]四川省近15年以來PM2.5的時空分布特征及原因分析[J]. 劉孟琴,湯家法,劉小青,李超越. 四川環(huán)境. 2017(03)
[4]利用支持向量機遙感估算京津冀細(xì)顆粒物濃度[J]. 程斌,陳輝,蔣金豹,厲青,張麗娟. 遙感信息. 2017(02)
[5]昆明市不透水表面擴張與PM2.5質(zhì)量濃度變化相關(guān)性分析[J]. 楊昆,王桂林,楊揚,羅毅. 環(huán)境科學(xué)研究. 2017(04)
[6]滇池流域不透水表面擴張監(jiān)測與時空過程分析[J]. 楊昆,陳俊屹,羅毅,喻臻鈺,鄧瓊飛. 儀器儀表學(xué)報. 2016(12)
[7]中國PM2.5污染與社會經(jīng)濟的空間關(guān)系及成因[J]. 楊昆,楊玉蓮,朱彥輝,李岑,孟超. 地理研究. 2016(06)
[8]2015年12月北京市空氣重污染過程分析及污染源排放變化[J]. 薛亦峰,周震,聶滕,潘濤,齊珺,聶磊,王占山,李云婷,李雪峰,田賀忠. 環(huán)境科學(xué). 2016(05)
[9]關(guān)于空氣中PM2.5質(zhì)量濃度預(yù)測研究[J]. 楊云,付彥麗. 計算機仿真. 2016(03)
[10]運用貝葉斯方法的PM2.5濃度時空建模與預(yù)測[J]. 朱亞杰,李琦,侯俊雄,范竣翔,馮逍. 測繪科學(xué). 2016(02)
博士論文
[1]我國典型地區(qū)大氣PM2.5水溶性離子的理化特征及來源解析[D]. 高曉梅.山東大學(xué) 2012
[2]光網(wǎng)絡(luò)的損傷感知與補償控制機制研究[D]. 趙冬巖.北京郵電大學(xué) 2012
碩士論文
[1]線性回歸模型中多重共線性問題的研究[D]. 趙東波.渤海大學(xué) 2017
[2]重慶市主城區(qū)冬季大氣細(xì)顆粒物(PM2.5)質(zhì)量濃度的遙感估算模型研究[D]. 劉歡.重慶師范大學(xué) 2016
[3]基于集成學(xué)習(xí)的支持向量機預(yù)測優(yōu)化算法及其應(yīng)用[D]. 束詩雨.東華大學(xué) 2015
[4]支持向量機參數(shù)選擇的研究[D]. 宋永東.華中師范大學(xué) 2013
[5]多元回歸建模過程中共線性的診斷與解決方法[D]. 黃文珂.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2012
[6]基于支持向量回歸的水質(zhì)預(yù)測研究[D]. 梁勇.武漢理工大學(xué) 2012
[7]加權(quán)支持向量機若干算法的研究及其應(yīng)用[D]. 廖明.湖南大學(xué) 2011
[8]基于支持向量機的多分類方法研究及應(yīng)用[D]. 郎宇寧.西南交通大學(xué) 2010
[9]一種新的支持向量回歸預(yù)測模型[D]. 劉勇.華中科技大學(xué) 2007
[10]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型建立及成礦預(yù)測BP網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)[D]. 徐振東.吉林大學(xué) 2004
本文編號:3657356
【文章頁數(shù)】:71 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.2.2 國外研究現(xiàn)狀
1.2.3 存在的問題
1.3 本文研究內(nèi)容與技術(shù)路線
1.3.1 研究內(nèi)容
1.3.2 技術(shù)路線
1.4 文章結(jié)構(gòu)安排
第2章 研究區(qū)與數(shù)據(jù)來源
2.1 研究區(qū)概況
2.1.1 京津冀地區(qū)
2.1.2 東三省地區(qū)
2.1.3 長三角地區(qū)
2.1.4 珠三角地區(qū)
2.2 數(shù)據(jù)來源
2.2.1 PM_(2.5)地面監(jiān)測數(shù)據(jù)
2.2.2 氣象數(shù)據(jù)
2.2.3 MODIS氣溶膠光學(xué)厚度產(chǎn)品數(shù)據(jù)
2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.3.1 PM_(2.5)地面監(jiān)測數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.3.2 氣象數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.3.3 MODIS氣溶膠光學(xué)厚度產(chǎn)品數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.3.4 數(shù)據(jù)的多重共線性檢驗
2.3.5 數(shù)據(jù)的歸一化處理
2.4 本章小結(jié)
第3章 研究方法
3.1 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.1.1 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理
3.1.2 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點
3.1.3 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
3.2 支持向量回歸
3.2.1 支持向量回歸的原理
3.2.2 支持向量回歸的優(yōu)缺點
3.2.3 支持向量回歸的應(yīng)用
3.3 克里金空間插值
3.4 BP&ε-SVR組合模擬模型
3.5 本章小結(jié)
第4章 中國典型區(qū)域PM_(2.5)的估算及驗證
4.1 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建
4.2 支持向量回歸模型構(gòu)建
4.3 BP&ε-SVR組合模擬模型估算PM_(2.5)
4.3.1 PM_(2.5)濃度值的估算
4.3.2 組合模擬模型的精度驗證
4.3.3 組合模型與單一模型的對比
4.4 本章小結(jié)
第5章 中國典型區(qū)域PM_(2.5)的時空變化特征分析
5.1 2000 ~2016年P(guān)M_(2.5)的時間變化特征
5.1.1 京津冀2000~2016年P(guān)M_(2.5)的時間變化特征
5.1.2 東三省2000~2016年P(guān)M_(2.5)的時間變化特征
5.1.3 長三角2000~2016年P(guān)M_(2.5)的時間變化特征
5.1.4 珠三角2000~2016年P(guān)M_(2.5)的時間變化特征
5.2 2000 ~2016年P(guān)M_(2.5)的空間變化特征
5.2.1 京津冀2000~2016年P(guān)M_(2.5)的空間變化特征
5.2.2 東三省2000~2016年P(guān)M_(2.5)的空間變化特征
5.2.3 長三角2000~2016年P(guān)M_(2.5)的空間變化特征
5.2.4 珠三角2000~2016年P(guān)M_(2.5)的空間變化特征
5.3 本章小結(jié)
第6章 結(jié)論與展望
6.1 結(jié)論
6.2 創(chuàng)新點
6.3 展望
參考文獻
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和研究成果
致謝
【參考文獻】:
期刊論文
[1]近20年來中國典型區(qū)域PM2.5時空演變過程[J]. 羅毅,鄧瓊飛,楊昆,楊揚,商春雪,喻臻鈺. 環(huán)境科學(xué). 2018(07)
[2]單因變量PLS模型在PM2.5實時濃度預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 王治和,陳向宏,張強. 計算機仿真. 2017(10)
[3]四川省近15年以來PM2.5的時空分布特征及原因分析[J]. 劉孟琴,湯家法,劉小青,李超越. 四川環(huán)境. 2017(03)
[4]利用支持向量機遙感估算京津冀細(xì)顆粒物濃度[J]. 程斌,陳輝,蔣金豹,厲青,張麗娟. 遙感信息. 2017(02)
[5]昆明市不透水表面擴張與PM2.5質(zhì)量濃度變化相關(guān)性分析[J]. 楊昆,王桂林,楊揚,羅毅. 環(huán)境科學(xué)研究. 2017(04)
[6]滇池流域不透水表面擴張監(jiān)測與時空過程分析[J]. 楊昆,陳俊屹,羅毅,喻臻鈺,鄧瓊飛. 儀器儀表學(xué)報. 2016(12)
[7]中國PM2.5污染與社會經(jīng)濟的空間關(guān)系及成因[J]. 楊昆,楊玉蓮,朱彥輝,李岑,孟超. 地理研究. 2016(06)
[8]2015年12月北京市空氣重污染過程分析及污染源排放變化[J]. 薛亦峰,周震,聶滕,潘濤,齊珺,聶磊,王占山,李云婷,李雪峰,田賀忠. 環(huán)境科學(xué). 2016(05)
[9]關(guān)于空氣中PM2.5質(zhì)量濃度預(yù)測研究[J]. 楊云,付彥麗. 計算機仿真. 2016(03)
[10]運用貝葉斯方法的PM2.5濃度時空建模與預(yù)測[J]. 朱亞杰,李琦,侯俊雄,范竣翔,馮逍. 測繪科學(xué). 2016(02)
博士論文
[1]我國典型地區(qū)大氣PM2.5水溶性離子的理化特征及來源解析[D]. 高曉梅.山東大學(xué) 2012
[2]光網(wǎng)絡(luò)的損傷感知與補償控制機制研究[D]. 趙冬巖.北京郵電大學(xué) 2012
碩士論文
[1]線性回歸模型中多重共線性問題的研究[D]. 趙東波.渤海大學(xué) 2017
[2]重慶市主城區(qū)冬季大氣細(xì)顆粒物(PM2.5)質(zhì)量濃度的遙感估算模型研究[D]. 劉歡.重慶師范大學(xué) 2016
[3]基于集成學(xué)習(xí)的支持向量機預(yù)測優(yōu)化算法及其應(yīng)用[D]. 束詩雨.東華大學(xué) 2015
[4]支持向量機參數(shù)選擇的研究[D]. 宋永東.華中師范大學(xué) 2013
[5]多元回歸建模過程中共線性的診斷與解決方法[D]. 黃文珂.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2012
[6]基于支持向量回歸的水質(zhì)預(yù)測研究[D]. 梁勇.武漢理工大學(xué) 2012
[7]加權(quán)支持向量機若干算法的研究及其應(yīng)用[D]. 廖明.湖南大學(xué) 2011
[8]基于支持向量機的多分類方法研究及應(yīng)用[D]. 郎宇寧.西南交通大學(xué) 2010
[9]一種新的支持向量回歸預(yù)測模型[D]. 劉勇.華中科技大學(xué) 2007
[10]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型建立及成礦預(yù)測BP網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)[D]. 徐振東.吉林大學(xué) 2004
本文編號:3657356
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/huanjinggongchenglunwen/3657356.html
最近更新
教材專著