合肥市冬季PM2.5统计预报方法初试与比较研究

论文摘要

利用合肥市2015-2018年冬季PM2.5观测资料和FNL再分析资料,文章综合考虑地面及边界层高度范围内各气象要素作用,针对目前空气质量统计预报方法的不足,根据阈值分析筛选预报因子,同时将风向数据转化为对应的八方位上历史污染物浓度均值输入,最后结合BP神经网络对PM2.5浓度进行逐6 h预报。结果表明,所建模型（TA-BP方案）中对PM2.5预测值与观测值的相关系数（R）高达0.85,平均绝对误差（MAE）为21.31μg/m3,均方根误差（RMSE）为28.20μg/m3。阈值分析能够有效筛选与污染物浓度呈非线性关系的气象预报因子和高空预报因子。较BP模型,TA-BP模型的R和一致性指数（IA）分别提升14.12%和8.33%,MAE、平均相对误差（MAPE）和RMSE分别降低22.87%、17.86%和23.78%。同时,与其他不同输入变量模型及线性模型对比结果表明:仅考虑气象因子作用的MTA-BP方案限制了预报模型的准确性,以临近6 h的PM2.5浓度代替各气象因子作用的PTA-BP方案能够实现较好的预报效果,但滞后性严重。另外,综合考虑气象因子与污染因子作用的非线性TA-BP模型要优于线性MSR模型。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 朱苹,王成刚,冯妍,张红,苏筱倩

关键词: 神经网络,浓度预报,阈值分析,统计模型

来源: 环境科学与技术 2019年12期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 环境科学与资源利用

单位: 南京信息工程大学/中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室,安徽省气象科学研究所安徽省大气科学与卫星遥感重点实验室,寿县国家气候观象台中国气象局淮河流域典型农田生态气象野外科学试验基地,安徽省环境科学研究院

基金: 国家重点研发计划项目(2016YFA0602003),国家自然科学基金重点项目(91544229),中央引导地方资金科技惠民项目(2016080802D11),安徽省重点研究和开发计划(1804a0802196),安徽省省级环保科研项目(2017-02)

分类号: X513

DOI: 10.19672/j.cnki.1003-6504.2019.12.013

页码: 81-89

总页数: 9

文件大小: 2028K

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标签：神经网络论文;  浓度预报论文;  阈值分析论文;  统计模型论文;