基于BP神经网络模型的森林空气质量评价

为解决森林地区的空气评价问题,基于BP神经网络技术进行建立森林空气质量评价模型的研究,根据森林空气低污染、负离子高含量的特点,以SO2、NO2、PM10、O3和负离子为评价指标建立模型,并运用MATLAB工具软件实现.以伊春五营森林和城镇空气质量数据为实例,对模型进行对比检测,评价结果分别为9.13和8.56分,表明模型实用且可行.     

遗传算法优化神经网络用于大气污染预报

大气污染预报可以对大气污染提出警示,保护人体健康和生活环境.为了对北京市PM10的质量浓度进行预报,建立了用于大气污染预报的遗传神经网络模型,该模型运用遗传算法优化神经网络的权值和阈值,有效提高了网络的收敛性和预报准确率.用改进后的神经网络对北京市PM10的质量浓度进行了模拟,并将模型模拟结果与美国第3代空气质量模型Models-3(CMAQ)的数值模拟结果进行了比较.实验结果表明:遗传神经网络模型和数值模型的模拟结果的平均相对误差分别为0.21和0.26,用于空气污染物质量浓度短期预报时,神经网络模型的预测精度与数值模型的预测精度相当.对于没有条件开展空气污染数值预报的城市或地区,神经网络是一种有效的替代方法.     

基于随机森林和神经网络的空气质量预测研究

为更好的监测空气质量和重点污染源的浓度,本文基于随机森林和神经网络优化,建立了预测空气质量指数的模型。通过随机森林算法进行特征选择,选取最优特征子集,用获取的最优特征子集训练神经网络模型,进行空气质量指数预测,最后利用2017年气象和污染物浓度数据验证模型。验证结果表明,预测结果与实际值的相关系数达到0.82,空气质量等级预报的准确率提高到80.56%。与其他模型的预测效果比较结果表明,该模型可发现与青岛市空气质量密切相关的特征因子,并有较高的空气质量预测精度。该研究具有一定的实际应用价值。     

澳门地区大气污染特征及其变化规律

根据澳门特别行政区地球物理暨气象局的实时观测资料,对2007-2008年澳门地区空气质量及大气污染特征进行了分析,研究了澳门地区大气污染变化与澳门地区气象条件之间的变化规律,同时与北京、上海等城市的大气污染情况进行了分析.结果表明,澳门地区PM10、SO2和NO2年日均值均达到《环境空气质量标准(GB3095-1996)》二级标准,SO2和NO2接近《环境空气质量标准》一级标准,但在冬季和秋季仍然存在一些污染严重的时段.澳门地区大气中的首要污染物主要是PM10和NO2;澳门地区大气污染情况与气象要素关系非常密切,是引起污染物浓度变化的主要原因.     

基于GM-RBF组合模型的空气质量预测研究

空气质量变化是受多元复杂因素耦合作用的结果,为提高空气质量预测精度,提出了一种改进的灰色神经网络组合模型。该模型首先对原始数据进行重构,实现原始数据一维到多维的变换,从而提高数据利用率,再利用灰色模型弱化数据随机性,通过RBF神经网络实现对空气各污染组分的非线性预测。实际应用表明:GM-RBF组模型拟合及预测结果与各指标浓度实际监测结果基本一致,总体变化趋势也高度吻合,对SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO等指标的预测精度均在0.05以下,对波动性最大的O3浓度预测精度也达到了0.0631,也印证了O3属宁波市空气质量最主要污染物。由此可见,基于GM-RBF组合模型的空气质量预测体系增强了模型的泛化能力和数据利用率,精度更高,稳定性更好,能够满足空气质量准确预测的要求,为大气污染治理及环境保护方略制定提供参考依据。     

泸州市城区空气质量时空变化分析

为了掌握泸州市城区近年空气质量时空变化,对泸州市城区2004-2009年空气质量监测数据进行系统分析。结果表明,近年来泸州市城区空气质量总体良好,平均空气污染指数为80,空气质量优良率在72.33%以上。空气质量有逐步好转的趋势,SO2和PM10年平均浓度明显下降,分别从0.110 mg/m3、0.120 mg/m3下降到0.058 mg/m3、0.070 mg/m3;NO2略有上升,从0.029 mg/m3上升到0.040 mg/m3。污染物浓度时空分布不均,SO2与PM10夏季浓度较低,冬季较高,NO2浓度季节性变化不明显;兰田宪桥、小市上码头污染物浓度总体上高于忠山环监站。     

济南市可吸入颗粒物时空变化规律研究

利用济南市PM10日均浓度数据(2001~2007),从时间和空间两个方面对济南市PM10浓度变化进行分析。结果表明:济南市PM10污染较重,PM10年均浓度近似呈单峰分布,2006年最低,但与二级标准相比仍超标12%。季节变化呈近似"U型"分布,春冬季节明显偏高,夏秋季节较低,而PM10浓度月变化有明显的季节特征。空气质量良好的天数呈逐渐增加的趋势,而轻微污染天数则是此消彼长。PM10浓度在空间上具有北部、东北部和西南部较高,而东、西部较低的特点,污染比较严重的区域主要集中在济南市的主导风向(东北、西南风)上。所获结论可为济南市大气污染防治提供参考。     

山东省PM2.5浓度时空变化规律及其影响因素分析

细颗粒物(PM2.5)是空气质量监测的重要对象,研究PM2.5的时空变化规律对于治理雾霾污染具有重要意义。文章基于山东省17个城市在2014~2015年共728 d的空气质量监测数据和相关气象数据,采用时间序列分析、相关分析、空间自相关分析和空间插值等方法研究了时空变化规律和气象因素对山东省PM2.5浓度的影响。结果表明:山东省PM2.5浓度呈U型变化,变化的时间序列自相性较强,一阶自相关系数达0.6896,PM2.5浓度空间分布规律明显;风向对山东省不同区域PM2.5浓度的聚集和扩散具有一定作用,与气象条件均呈现一定相关性,不同月份其相关性存在明显差异;PM2.5还与SO_2、CO、NO_2、PM10等污染物存在极强的正相关,与O_3存在负相关。     

校园室内空气质量综合评价

通过对校园室内空气的监测,将所得到样本数据进行处理,应用最高分指数与平均分指数兼顾的空气质量指数法对室内空气中NO2、NH3、SO2、甲醛、PM10和细菌总数6种污染物进行了综合评价.结果表明居室功能对空气质量指数有影响,装修时间的长短影响室内的空气质量,教工住宅室内空气质量分指数、质量指数数值大于学生公寓.     

基于随机森林MOPSO的城市最优资本结构分析

城市资本结构是一个受到多因素交互影响的复杂问题.试图基于随机森林多目标粒子群算法构建多目标多因素影响下的城市最优资本结构模型,对城市资本结构状况进行剖析.首先利用随机森林的拟合回归特性对历史数据进行拟合,从中找到历史数据特征之间的关系.随后采用多目标粒子群约束优化算法,根据已有的关系特征去寻找使目标同时达到最好效果的特征值,再根据这些效果最好的特征值从历史数据中寻找相关性最高的数据,从而分析出资本结构配置相对较优的城市以及年份.通过不断学习这些较优的结构配置,可以对各个城市的发展起到良好的借鉴作用.     

2001-2011年我国城市空气污染变化特征及分析

本文主要根据国家环境部2001-2011年所公布的我国86个重点城市空气质量日报的空气污染指数（API）、首要污染物的发生情况、空气质量评价等数据资料,分析了我国11年来城市空气污染的变化特征。结果表明：2001-2011年我国城市API有缓慢下降趋势,空气质量逐步好转;城市大气污染时空分布特征比较明显,华北地区及西北地区可吸入颗粒物污染较为严重。二氧化硫的污染集中体现在华北地区及东北地区和南方部分城市。氮氧化物的发生主要集中在华南及华东地区,内陆城市发生频率较低;我国大气主要污染物的发生在地域上具有同一性;南北方城市差异较大,南方城市空气质量明显优于北方。     

PM2.5浓度预测与影响因素分析

针对PM_2.5浓度的非线性和不确定性,提出了一种基于集成树-梯度提升决策树（EnsembleTrees-GBDT）的PM_2.5预测模型.该模型首先在集成树框架下进行特征选择,即选取PM_2.5浓度主要影响因素,使用算术均值聚合法计算出各项特征对PM_2.5浓度增加的影响程度,并以影响程度由强到弱的次序排序;其次使用网格搜索对GBDT算法进行参数优化,选取树的深度等参数的最优值;最后构建完整的PM_2.5浓度集成预测模型.使用北京市2015-2016年的污染物浓度和气象条件观测值2个数据集,对模型进行了预测仿真实验.对比实验结果表明,所提出的EnsembleTrees-GBDT预测模型相比于决策树、随机森林、支持向量机等模型,具有更低的平均绝对误差和均方根误差,同时具有更好的泛化能力,能够更准确地预测PM_2.5浓度,并实现对PM_2.5浓度影响因素的有效分析.     

贵州省主要城市PM10污染特征分析

对贵州省主要城市（贵阳、毕节、遵义、都匀、安顺、盘县）10个采样点的PM10按季节进行了系统采样,分析了其时空污染特征。结果表明：从季节分布上看,盘县、安顺和毕节春夏季PM10污染较严重,其他采样点冬季污染较重;从空间分布上看,毕节、遵义污染较严重,毕节市区点PM10平均浓度为（206.8±42.6）μg/m^3;贵阳污染较轻,市区点PM10平均浓度为（113.3±26.9）μg/m^3;参考环境保护部发布的2012年中国环境状况公报中的空气质量状况,并与郑州市、呼和浩特市、北京市、海口市近几年PM10污染水平相比较,2012年贵州省主要城市PM10污染不严重,空气质量在全国城市中较好。     

基于三阶段DEA模型的长三角城市雾霾治理效率研究

严峻的雾霾污染已经成为当下长三角地区生态一体化发展的重大阻碍之一.以长三角27个地级市作为研究对象，构建以劳动力、资金和技术创新为投入指标，空气质量达到及好于二级的天数、PM_2.5质量浓度和AQI作为产出指标的雾霾治理效率评价体系，借助三阶段DEA方法测算2014—2019年长三角27市的雾霾治理效率.结果表明：1）三阶段DEA模型可有效剔除环境因素和随机误差的影响，能真实反映长三角雾霾治理效率水平；2）规模收益的变动受环境和随机因素的影响显著，大多数城市处于规模收益递增阶段；3）2014—2019年长三角城市雾霾治理效率整体水平较高且呈现W型变化趋势，城际差异明显；4）人均GDP和第二产业占比对雾霾治理效率有正向效应，而人口规模与城镇化率则对雾霾治理效率有负向影响.     

城市公共自行车系统适应性评价指标体系研究

随着城市经济的迅猛发展,道路交通压力日益增大,城市交通引起的大气和噪音污染日益严重,许多城市都在建立公共自行车交通系统。初步建立城市公共自行车系统适应性评价指标体系,应用价值函数法进行评价,并将建立的评价指标体系应用于马鞍山市公共自行车交通系统实例中,为其它城市建立公共自行车交通系统提供参考。     

石家庄市2005-2012年环境空气质量变化及影响因素分析

利用石家庄市区环境空气质量定点监测资料,研究了市区2005-2012年环境空气质量变化趋势及影响因素。结果表明：石家庄市首要污染物是PM10（可吸入颗粒物）,其次为SO2（二氧化硫）,呈现尘污染和煤烟型污染特征;SO2和NO2（二氧化氮）、PM10月均值总体呈非采暖期小于采暖期的趋势,PM10在非采暖期3-5月份出现一个小高峰,沙尘天气影响可能是其主要原因。API（空气污染指数）的月均值与PM10月际变化趋势一致,表明石家庄市大气污染以尘污染为主。总体上,PM10呈现显著下降趋势,SO2和NO2呈不显著上升趋势,空气综合污染指数表现为不显著下降。能源结构变化、产业结构变化、污染源综合整治对减轻环境空气污染起到一定的作用。     

中国典型城市2004年大气质量及颗粒物浓度与气象条件关系分析

对2004年北京、上海、重庆、乌鲁木齐、兰州、青岛、厦门7个典型城市城区空气质量公报进行了分析,同时结合北京、上海两市的气象数据,分析了两市气象条件和颗粒物污染变化的规律.结果表明,2004年除厦门外,其余6个城市的大气都有不同程度的污染,沿海地区城市空气质量普遍优于北部内陆城市,典型大城市大气中的首要污染物主要是可吸入颗粒物,各城市可吸入颗粒物浓度随季节变化规律不同,一般情况下夏、秋季低,春、冬季(取暖期)高,局地因素是形成季节变化的主要原因;北京和上海的数据表明,降水可以去除可吸入颗粒物,合适的风可以降低可吸入颗粒物浓度,能见度和可吸入颗粒物质量浓度之间存在明显的负相关性.     

大气颗粒物时空分布特征及影响因素

目的研究城市空气污染现状以应对日益严重的城市空气污染问题．方法以某市为研究区域,市城区以及邻县的大气颗粒物为研究对象,分别于采暖季、风沙季、非采暖季每个季度连续6天对TSP、PM小PM2.5,样品进行有效同步采集,对该市大气颗粒物质量浓度的时空分布特征和影响因素进行了分析．结果该市空气大气颗粒物污染以PM2.5,的污染最为严重,PM2.5,最大超标倍数为3．6倍．结论该市大气颗粒物的平均质量浓度变化特征为采暖李质量浓度〉风沙季质量浓度〉非采暖季质量浓度,TSP、PM10和PM2.5,质量浓度与风速呈现负相关性,PM10和PM2.5质量浓度与湿度呈现正相关性,TSP质量浓度与湿度呈现负相关性,能见度与三个粒径的颗粒物浓度均呈现负相关性．