常熟市空气质量预测模型研究

论文摘要

区域型污染在长三角区域日益突出,重污染现象时有发生,为更有效地为居民生活进行指导,常熟市环境监测站开展了空气质量预测模型研究,对大气六参数(SO2,NO2,CO,O3,PM2.5,PM10)和空气质量指数（Air Quality Index,AQI）进行未来3d预测。文中首先探讨了多元逐步回归和自回归差分移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model, ARIMA）对历史空气质量的模拟结果,发现受气象数据空间分辨率和污染源的影响,多元逐步回归模型的模拟系数相对较低,而ARIMA模型模拟效果较好。其次,文中以2019-2-19至2019-2-25 3d的AQI预报结果为例,分析了ARIMA模型用于空气质量预测的效果,发现其预报结果的变化趋势与实测数据一致,但是存在重污染值低估现象。最后文中采用后向轨迹模型并联合全国实测AQI数据分析发现,常熟市重污染现象可能与北方污染物的外来输送有关。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 丁淑琴,周聪

关键词: 空气质量预测,多元逐步回归,自回归移动平均模型,后向轨迹

来源: 污染防治技术 2019年05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: 常熟市环境监测站,江苏远大信息股份有限公司

分类号: X51

页码: 13-18

总页数: 6

文件大小: 978K

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标签：空气质量预测论文;  多元逐步回归论文;  自回归移动平均模型论文;  后向轨迹论文;