發(fā)布時(shí)間：2024-10-03 03:59

　　空氣質(zhì)量數(shù)值模式預(yù)報(bào)是通過氣象模型來(lái)模擬大氣運(yùn)轉(zhuǎn)的過程,分析大氣中各種元素的相互作用來(lái)預(yù)測(cè)各種污染物的濃度,從而實(shí)現(xiàn)空氣質(zhì)量的預(yù)報(bào)。由于大氣混沌特性、初始?xì)庀髨?chǎng)的不確定性及模型自身誤差的限制,使得數(shù)值模式預(yù)報(bào)中往往存在著一定的偏差。多模式集成技術(shù)是解決數(shù)值預(yù)報(bào)不確定問題的一種高效方法,它能夠綜合利用各環(huán)境氣象模式的優(yōu)點(diǎn)來(lái)減少預(yù)報(bào)誤差。本論文在探討分析了京津冀區(qū)域空氣污染形勢(shì)的基礎(chǔ)上,研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的多模式集成預(yù)報(bào)技術(shù),豐富了深度學(xué)習(xí)在空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)方面的研究方法,為污染防控和交通出行提供了科學(xué)參考。本文核心研究?jī)?nèi)容如下。對(duì)京津冀地區(qū)的空氣污染形勢(shì)從空氣質(zhì)量指數(shù)AQI、首要污染物、污染物濃度三方面進(jìn)行細(xì)致分析,探究AQI年均值的空間分布特征和季均值的四節(jié)變化規(guī)律,統(tǒng)計(jì)各項(xiàng)首要污染物天數(shù)的占比情況和主要的首要污染物天數(shù)的月變化規(guī)律,研究了重點(diǎn)城市的各項(xiàng)污染物濃度的季節(jié)變化和日變化的特征規(guī)律。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,空氣質(zhì)量南高北低,秋冬季污染嚴(yán)重,PM_2.5為主要的首要污染物,且是一種持續(xù)性、區(qū)域性的大氣污染物。在中國(guó)氣象局霧-霾數(shù)值預(yù)報(bào)系統(tǒng)和睿圖-化學(xué)子系統(tǒng)兩種數(shù)值模式預(yù)...

【文章頁(yè)數(shù)】：69 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1京津冀地區(qū)地形海拔高度分布

第二章資料與相關(guān)技術(shù)概述9圖2-1京津冀地區(qū)地形海拔高度分布地理趨勢(shì)整體呈現(xiàn)東南偏低而西北偏高的特點(diǎn)，東南部以平原為主，而西北方向卻坐落著太行山、燕山這兩座山脈，特殊的地理位置易造成該地區(qū)污染物的積聚。該區(qū)域受溫帶季風(fēng)氣候影響，冬季氣溫寒冷且空氣環(huán)境干燥，而夏季則變得較為暖熱且降....

圖2-2線性插值

南京信息工程大學(xué)碩士學(xué)位論文12線性插值是一種較為簡(jiǎn)易方便的插值算法，在數(shù)據(jù)點(diǎn)較少的情況下也能夠進(jìn)行插值，相關(guān)步驟是：假設(shè)已知兩點(diǎn)坐標(biāo)(x0,y0)和(x1,y1)，需要求在[x0,x1]范圍內(nèi)的一點(diǎn)x在直線上的值，如圖2-2所示：圖2-2線性插值通過簡(jiǎn)單的兩點(diǎn)式可以得到：010....

圖2-3雙線性插值

南京信息工程大學(xué)碩士學(xué)位論文12線性插值是一種較為簡(jiǎn)易方便的插值算法，在數(shù)據(jù)點(diǎn)較少的情況下也能夠進(jìn)行插值，相關(guān)步驟是：假設(shè)已知兩點(diǎn)坐標(biāo)(x0,y0)和(x1,y1)，需要求在[x0,x1]范圍內(nèi)的一點(diǎn)x在直線上的值，如圖2-2所示：圖2-2線性插值通過簡(jiǎn)單的兩點(diǎn)式可以得到：010....

圖2-4線性模型擬合圖示

第二章資料與相關(guān)技術(shù)概述15上述插值方法對(duì)隨機(jī)缺失值的插補(bǔ)有很好的效果。這兩種均值插值方法最容易實(shí)現(xiàn)，以前也經(jīng)常使用，但它們對(duì)樣本的干擾很大，特別是當(dāng)插值作為回歸的解釋變量時(shí)，參數(shù)估計(jì)值與實(shí)際值的偏差很大。相比之下，極大似然估計(jì)是一種很好的插值方法。2.3污染物預(yù)測(cè)算法對(duì)研究事物....

本文編號(hào)：4006731