气象条件和污染物排放对兰州市冬季空气质量的影响

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本文利用人工神经网络(ANN)技术,基于气象条件、污染物排放变化和NO2浓度资料构建NO2浓度统计模型,在此基础上分析气象条件和污染物排放源排放变化对NO2浓度逐日变化和年际变化的影响.研究结果发现基于ANN建立的大气污染统计模型得到的NO2浓度平均值低于观测平均值,两者之差小于5μg·m-3,认同指数在0.9左右,相关系数超过0.8,取得很好的预报效果.气象条件变化是NO2浓度逐日变化的主要影响因子,污染物排放量变化是NO2浓度年际变化的主要影响因子.因子分离法计算得到的气象条件、污染物排放及两者相互作用对NO2浓度逐日变化的贡献率分别是57.9％、24.5％和17.6％,对NO2浓度年际变化的贡献率分别是13.7％、73.3％和13％.
作者：何建军 余哗 川刘娜 赵素平 陈晋北 毛洪钧 吴琳
作者单位：中国科学院寒区早区环境与工程研究所兰州730000;南开大学环境科学与工程学院天津300071中国科学院寒区早区环境与工程研究所兰州730000中国科学院寒区早区环境与工程研究所兰州730000;青海省气象局西宁810001南开大学环境科学与工程学院天津300071
母体文献：2015年中国环境科学学会年会论文集
会议名称：2015年中国环境科学学会年会  
会议时间：2015年8月1日
会议地点：深圳
主办单位：中国环境科学学会
语种：chi
分类号：X-3P71
关键词：空气质量  污染物排放  气象环境  人工神经网络
在线出版日期：2016年5月23日
基金项目：
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2024-11-30 23:27 上传 气象条件和污染物排放对兰州市冬季空气质量的影响.pdf

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