【摘要】：本論文的研究?jī)?nèi)容來源于北京市屬高等學(xué)校高層次人才引進(jìn)與培養(yǎng)——“長(zhǎng)城學(xué)者”計(jì)劃項(xiàng)目(項(xiàng)目編號(hào)：CITTCD20130320)：《基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的城市空氣環(huán)境參數(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究》。 當(dāng)前北京面臨著較為嚴(yán)重的空氣質(zhì)量問題,而以顆粒物為主的大氣污染物則是導(dǎo)致城市污染加劇的關(guān)鍵因素。掌握大氣污染物的污染水平及變化規(guī)律,探索合理的城市空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)方法,分析污染物的時(shí)空變化特征,對(duì)于揭示北京市空氣質(zhì)量的演變規(guī)律、控制城市大氣污染有重要的科學(xué)意義。本文以北京市主要大氣污染物為研究對(duì)象,將研究尺度劃分為區(qū)域大環(huán)境和小氣候微環(huán)境,研究周期劃分為2013年3月～2014年2月的不同季節(jié)和時(shí)段,深入、系統(tǒng)地進(jìn)行了大氣污染物質(zhì)量濃度變化的數(shù)據(jù)挖掘分析和理化實(shí)驗(yàn)研究。論文的主要研究工作包括： (1)分析了當(dāng)前北京市主要大氣污染物的變化規(guī)律和相互影響程度。構(gòu)建了多點(diǎn)位、完整時(shí)間序列的顆粒物質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)資料,并應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析的手段,對(duì)當(dāng)前北京城六區(qū)主要大氣污染物質(zhì)量濃度的頻數(shù)分布、相關(guān)性和逐時(shí)變化特征進(jìn)行分析,研究得出了當(dāng)前北京主要大氣污染物不同季節(jié)的污染水平、變化規(guī)律、小時(shí)及日變化特征。 (2)從分類和聚類角度出發(fā),發(fā)展并完善了城市空氣質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)方法。以AQI單指標(biāo)評(píng)價(jià)體系和數(shù)據(jù)挖掘理論為基礎(chǔ),利用改進(jìn)的聚類算法、BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)挖掘理論及算法進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),得出了當(dāng)前北京市空氣質(zhì)量的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果,通過分析并對(duì)比各評(píng)價(jià)結(jié)果的異同,探索了以人體健康為核心的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)。 (3)改進(jìn)了城市大氣污染物質(zhì)量濃度預(yù)測(cè)模型并提出了新的建模方法。對(duì)基于氣象因素的機(jī)理性建模方法進(jìn)行了輸入因子改進(jìn),根據(jù)多元線性回歸、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)的建模效果對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行了優(yōu)選。提出模糊時(shí)序與支持向量機(jī)相結(jié)合的非機(jī)理性建模方式,解決了機(jī)理性建模方式中由于影響因素考慮不全而造成的預(yù)測(cè)結(jié)果不穩(wěn)定。 (4)探明了大氣顆粒物在北京的時(shí)空分布特征。通過顆粒物質(zhì)量濃度隨時(shí)間尺度的變化及區(qū)域分布污染特征,應(yīng)用一種便捷、有效的高維空間插值算法,繪制了當(dāng)前北京地區(qū)大氣顆粒物平均質(zhì)量濃度的插值模擬圖,模擬顆粒物空間分布及局部污染特征,驗(yàn)證了插值算法的準(zhǔn)確性,并在此基礎(chǔ)上分析和探討顆粒物可能的影響因素及污染來源。 (5)對(duì)微環(huán)境下大氣顆粒物室內(nèi)外垂直變化規(guī)律進(jìn)行研究并開展了理化特性實(shí)驗(yàn)。討論不同粒徑大氣顆粒物隨高度的變化規(guī)律及室內(nèi)外相互關(guān)系,分析其污染水平和滲透率。通過電子顯微鏡形貌觀察對(duì)顆粒物進(jìn)行分類,利用EDX能譜分析對(duì)化學(xué)元素進(jìn)行分析,并在此基礎(chǔ)上利用富集分析和聚類分析,鑒別顆粒物的污染來源貢獻(xiàn)程度及其可能的化學(xué)組分。
【圖文】：

圖4-14 PM25通量濃度與時(shí)間變化W 圖4- 15數(shù)據(jù)祺糊粒化結(jié)果圖2)基于LIBSVM的回歸預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)利用UBSVM分別對(duì)模糊粒子參數(shù)Low、R、Up進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)，首先對(duì)

四個(gè)季節(jié)原始質(zhì)量濃度與時(shí)間變化圖和數(shù)據(jù)模糊�；Y(jié)果圖分別如圖4-14(a)?(d)和圖4-15(a)?(d)所示，其中圖4-15中的Low、R、Up為模糊粒子參數(shù)，，分別表示PM2.5濃度值變化的最小值、平均值和最大值。SQQ 廣-* — , 4S0 — - ? ? ‘ —-— - ‘ ‘ ■ ■ I — ? ? — I；(a) j 丨 （?） - -Lcw^45?卜 丨 400卜 -R1 - I ,—?：1 i""' 1 I0 200 400 600 擬} 1000 1200 1400 1600 ISOO 0 10 20 30 40 SO 60 70^ 時(shí)聞序Wih �；瘯r(shí)ffl序到m1 叫 (b) Low?0- — Ii 500 -■7 E ‘ I& 丨 II ？ 400 - 1l-L I I0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 0 10 20 30 40 50 60 70 80WW序Wm e化時(shí)聞序-94-
【學(xué)位授予單位】：北京科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：X51;X823

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本文編號(hào)：2663354