论文摘要
利用2014—2017年汕头市PM2.5的日浓度资料、以及汕头市国家基准气象观测站的同期地面气象资料,重点分析了汕头市PM2.5浓度的变化特征以及风、混合层厚度、降水等气象条件对PM2.5浓度的影响,同时探讨了污染物浓度变化的成因。在此基础上,根据汕头市的气候特点,采用BP(Back-Propagation)人工神经网络方法针对汛期和非汛期分别建立了PM2.5质量浓度预报模型。结果表明:与多数内陆城市不同,汕头市PM2.5浓度日变化为单峰型,这与汕头地处沿海受海陆风影响有关; PM2.5浓度日峰值出现在08时左右,除早高峰污染物排放增加的因素外,与早晨时段的低风速环境有关; PM2.5日均浓度随着风速的增大呈现减小趋势,PM2.5日均浓度与08时混合层厚度显著相关(相关系数为-0. 143);汕头市非汛期PM2.5浓度比汛期高,这与汕头市的亚热带季风气候特征有关,汛期各量级降水(暴雨以上除外)对PM2.5的清除效果无明显差别,而非汛期降水对PM2.5浓度有明显清除作用; BP人工神经网络模型的预报效果表明,汛期和非汛期的PM2.5级别命中率TS分别为100%和90. 3%,准确指数分别为87. 7%和89. 9%,总体预报效果良好。不同时期预报模型出现正误差的数量和程度均大于负误差,汛期预报模型在有强降水发生时误差较大,而非汛期预报模型在有冷空气入侵时误差较大。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 杜勤博,吴晓燕,郑素帆,李玥莹,陈欢欢,张宇烽
关键词: 气象条件,混合层厚度,神经网络模型
来源: 气象与环境学报 2019年05期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 气象学,环境科学与资源利用
单位: 汕头市潮阳区气象局,南京信息工程大学,汕头市气象局,汕头市环境保护监测站
基金: 广东省气象局科学研究项目(GRMC2017C04)资助
分类号: X513;X16
页码: 70-77
总页数: 8
文件大小: 1446K
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