2000年—2018年中国和印度的长期PM2.5污染暴露的疾病负担研究

PM_2.5作为空气污染物，对人体健康构成了潜在威胁。中国和印度是全球人口最多的两个发展中国家，PM_2.5污染造成的疾病负担问题尤为严重。因此，本文基于长时间序列高分辨率(0.01°×0.01°)卫星反演的PM_2.5浓度数据，分析了中国和印度19年(2000年—2018年)的PM_2.5时空格局变化和人口暴露情况；基于综合暴露响应模型全面评估了两个国家因PM_2.5长期暴露导致的6种疾病(急性下呼吸道感染、慢性阻塞性肺病、二型糖尿病、缺血性心脏病、肺癌和中风)的过早死亡人数。结果表明，中国PM_2.5浓度的高值区集中在新疆、四川盆地、华北平原以及长江经济带等地区，年人口加权浓度总体呈减少趋势(2000年为50μg·m^-3,2018年为40.8μg·m^-3)；印度PM_2.5浓度的高值区集中在北部地区，年人口加权浓度一直呈上升趋势(2000年为51.5μg·m^-3,2018年为76...     

2015—2019年冬季黄河流域中游大气污染物空间分布特征

本文基于2015—2019年冬季黄河流域中游地区（山西段和陕西段）6种大气污染物的浓度数据,研究了黄河流域中游冬季大气污染物的变化特征。研究结果表明,2015—2019年黄河流域中游地区,PM₁₀和CO浓度持续降低,O₃浓度持续升高,PM_2.5、SO₂及NO₂平均浓度呈先上升后下降的规律。2019年主要污染物NO₂、CO、PM_2.5、PM₁₀及SO₂浓度均最低;2019年冬季O₃平均浓度达到最高（54μg/m³）。研究地区下游的PM_2.5浓度高于上游,且沿黄河由北向南其浓度逐渐增加,黄河东侧山西段的PM_2.5浓度高于西侧陕西段。研究区域PM₁₀污染浓度由2015—2016年的黄河东侧高西侧低转变为2017—2019年上游低下游高的分布特征。SO₂浓度呈黄河东岸比西岸高的分布。NO₂高值区域从2015—2017年黄河西侧下游地区变为2018—2019年中上游地区;CO平均浓度高值区域位于黄河东侧下游地区;O₃浓度空间分布特征不明显,但近5年浓度大幅增加,需要加强对臭氧的防控。     

基于深度学习与随机森林的PM2.5浓度预测模型

针对PM_2.5浓度预测中传统机器学习算法无法对数据内部隐藏特征进行深层次挖掘，而深度学习算法在数据较少情况下效果不佳的问题，综合考虑深度学习与随机森林的特点，提出一种基于深度学习与随机森林的PM_2.5浓度预测组合模型。模型以气溶胶光学厚度(AOD)遥感数据、气象再分析数据和PM_2.5地面观测数据构建训练数据集，通过深度学习方法对训练数据内部深层次隐含特征进行提取，将提取得到的隐含特征用于随机森林模型训练，并使用随机森林回归算法得到PM_2.5浓度的预测值。为验证方法的有效性，以河南省区域2018年—2019年的PM_2.5浓度估算为例，将原始特征与利用CNN、LSTM和CNN＿LSTM所提取特征共同构建的新特征分别通过随机森林回归、支持向量回归以及K近邻回归等3种传统机器学习方法进行训练和预测。实验结果表明，在较少数据情况下PMCOM模型无论是在整体预测还是在分季节预测场景下均具有较好的预测精度，其中以LSTM为特征选择器，RF为回归器的组合模型是本实验的最优模型，在即使只有35%...     

基于深度学习的中国连续空间覆盖PM2.5浓度预报

实现全国连续空间覆盖未来小时尺度的PM_2.5浓度实时、高精度预报是一个难题。本文建立基于深度学习的多层长短期记忆迭代模型和改进的空间反向传播神经网络S-BPNN模型来实现全国小时尺度PM_2.5浓度的空间预报。首先,研究基于空间相关性将全国1286个空气质量监测站点在空间上进行自适应分区,并对各个分区分别构建多层LSTM迭代预报模型实现未来24 h各个监测站点的PM_2.5浓度的实时预报。其次,应用改进的S-BPNN空间化模型实现未来24 h全国连续空间覆盖的PM_2.5浓度精细化制图。然后,利用2016—2019年中国PM_2.5监测站的历史数据进行训练和验证,结果显示预报模型和空间化模型的相关系数R²分别为0.88和0.87,表明模型都能实现较高的精度。最后,基于提出的预报模型和空间化模型,辅助从监测站实时获取的大气污染数据和气象数据,通过搭建的大气污染物浓度预报智能化在线信息原型系统可实时发布预报结果并可进行空间化展示。研究实现了全国连续空间覆盖的PM_2.5浓度高时空精度的实时预测,以支持大气污染联防联控和公众环境空间质量信息服务。     

街谷细颗粒物分布特征及其与设计指标关联性研究

针对城市街道峡谷空间不利于交通污染扩散问题，该文采用移动与固定相结合的实际监测及数值模拟技术，分析了城市街谷PM_2.5时空分布特征及其与街谷空间形态设计指标的关联性，并提出空间形态优化策略。结果表明：(1)街谷内PM_2.5质量浓度在日际变化上呈现连续递减、日内变化上呈现先下降后上升的趋势，而在空间分布上呈现主干道及高层建筑附近浓度较高的趋势；(2)建筑高度比与街谷高宽比的增加使得PM_2.5质量浓度呈现下降趋势，街谷长宽比的增加使得PM_2.5质量浓度呈现上升趋势；(3)建筑高度降低对街谷内PM_2.5质量浓度影响最大，其次是建筑底层架空及建筑退让。该文研究结果可为健康城市导向下的城市街道峡谷空间形态优化设计提供参考。     

融合GNSS、ERA5、大气污染物的PM2.5浓度预测研究

冬春季节的空气质量预测有助于公众合理安排出行和政府相关部门的交通治理.细颗粒物(PM_2.5)的浓度主要影响因素有大气污染物、水汽等.为提高PM_2.5浓度预测的精度,以京津冀地区为例,利用快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)与长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络方法相结合,考虑GNSS、ERA5水汽、大气污染物等观测要素,构建PM_2.5的浓度预测模型,预测研究未来24 h的PM_2.5的浓度.利用GNSS水汽校正区域ERA5水汽,并进行精度评定.利用FFT取大气污染物、第五代大气再分析产品(ECMWF atmospheric reanalysis 5,ERA5)水汽等观测要素的公共变化周期,获得最佳公共周期为78 h;选取最佳公共周期长度的各类要素作为模型输入,24 h序列的PM_2.5浓度作为模型输出.通过均方根误差(root mean square error,RMSE)评价指标进行模型精度评价.研究结果表...     

基于GNSS的空间PM2.5检测系统设计及应用

针对PM_2.5浓度空间检测难度大、传统检测设备灵活性低下等缺点,提出了基于GNSS的空间PM_2.5检测系统.系统包括主控、PM_2.5传感器、GNSS定位模块、电源模块、数据记录模块、4G网络模块等部分,在工作过程中可同时获得位置信息和PM_2.5浓度数据,并将两者进行匹配、保存及发送.该系统具有体积小、重量轻、灵活性好和使用方便等优点,大大拓展了空气质量监测的作业空间,提高了传统作业方式的灵活性,具有广阔的应用前景.      

基于改进LUR模型的大区域PM2.5浓度空间分布模拟

针对采用传统土地利用回归（land use regression,LUR）模型进行大气污染物浓度模拟时预测变量信息损失的缺陷,将主成分分析（principle component analysis,PCA）与逐步多元线性回归（stepwise multiple line regression,SMLR）相结合,提出了一种改进的LUR（PCA+SMLR）模型模拟大区域PM_2.5浓度空间分布的方法。首先采用相关分析筛选与PM_2.5显著相关的预测变量,然后对筛选出的预测变量进行主成分变换（PCA）,最后保留所有主成分变量进行SMLR建立回归模型模拟PM_2.5浓度。并以京津冀为研究区域进行实验验证,对PCR、SMLR、PCA+SMLR这3种模型的实验结果进行对比分析,结果表明,PCA+SMLR模型可提高预测变量对回归模型的贡献度,调整后R2达0.883,并且其精度检验指标及制图效果皆优于传统的LUR模型,证明了该模型可有效提高PM_2.5浓度的模拟精度,对PM_2.5区域联防联控具有指导意义。     

区域CORS网在PM2.5监测中的应用研究

在雾霾频发的冬季大气可降水量PWV与大气污染物PM_2.5之间存在一定的关联关系，本文通过对河南地区CORS网的GNSS大气可降水量与PM_2.5之间的相关性进行分析并建立了实时监测模型。试验研究发现：河南地区冬季雾霾频发期大气可降水量PWV与PM_2.5之间存在着较强的正相关关系，通过建立的PM_2.5实时监测模型验证了可以依据大气可降水量PWV对PM_2.5进行实时监测，并取得了较为理想的结果，可以为当前进行PM_2.5监测提供一种新的参考。     

基于GNSS的北京地区水汽含量与雾霾浓度的相关性分析

介绍了利用GNSS观测数据反演大气可降水量PWV的相关原理，分析了北京地区春、夏、秋、冬时节的可降水量、天顶干延迟ZHD与雾霾浓度PM_2.5的相关性，通过分析发现北京地区不同季节的PWV、ZHD与雾霾浓度PM_2.5的相关性表现出较大的差异性，冬季的相关性最强，春季和秋季的相关性次之，夏季的相关性最弱。通过试验分析，笔者认为利用GNSS反演获得的PWV、ZHD等气象数据在一定程度上可用于雾霾灾害天气的监测和预警。     

土地利用视角空气污染空间分异的地理分析

针对土地利用/覆盖（land-use and land-cover,LULC）方式是否影响城市空气污染空间分异特征形成的问题,利用遥感技术和景观生态学方法分别获取长株潭城市群核心城区LULC及其景观格局,绘制空气污染物浓度与气象影响因子空间分异图,引入地理探测器定量分析土地因子在融合气象要素前后对NO₂、PM₁₀、O₃、PM_2.5浓度空间分布差异的贡献强度。结果表明,建设用地面积比例越高,林地越低,NO₂、PM_2.5浓度越高,O₃越低。非建设用地区域,污染物浓度随着土地景观格局破碎度、多样性指数值增大而升高,建设用地区域反之。LULC和土地景观格局的复合因子贡献力（P0.03~0.28）高于两者任意单独因子贡献力（P:0.01~0.11）,融合气象要素后,LULC对空气污染物空间分异特征形成的因子贡献力（P:0.18~0.53）显著增强。     

基于改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的PM_(2.5)浓度预测北大核心CSCD

针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极值等问题,本文采用分段线性混沌映射(PWLCM)和萤火虫算法(FA)改进麻雀搜索算法(SSA),并优化BP神经网络模型初始权值和阈值,对西安市PM_(2.5)浓度进行预测。通过比较不同模型预测结果的评价指标,并与性能较优的SSA-BP模型对比,ISSA-BP模型预测结果的RMSE、MAPE、MAE分别下降了3.70、3.73、3.34。试验结果表明,改进后的麻雀搜索算法具有高效的全局最优搜索能力,优化后的ISSA-BP神经网络预测稳定性高,精度优于BP、SSA-BP神经网络模型,可用于预测PM_(2.5)浓度。     

大气PM2.5遥感制图研究进展

遥感技术具有时空大范围、低成本的独特优势,已经成为定量监测大气PM_(2.5)污染时空分布的重要手段。本文综述了大气PM_(2.5)遥感制图的进展:首先,对大气PM_(2.5)遥感反演方法进行了归纳,以及总结了现有大气PM_(2.5)遥感反演验证方法的适用条件与局限性;其次,对卫星反演大气PM_(2.5)合成产品偏差校正和大气PM_(2.5)无缝制图进行了梳理;最后总结了大气PM_(2.5)遥感制图的前沿研究方向。     

基于GEE的地表覆盖与气候状态关联研究

为探究地表覆盖与气候状态间的关联性,本文选取2019年的Landsat影像数据,结合温度、降水量、PM_2.5浓度3种气候指标,利用GEE平台,结合NDVI、MNDWI、NDBI,采用SVM、RF、CART方法进行地表覆盖分类,探究气候指标与地表覆盖类型分布的关联性;提出了使用3种气候指标构建分类特征进行地表覆盖分类的方法,并通过消融试验分析了气候指标对地表覆盖分类精度的影响。结果表明:①RF有较好的分类结果,总体精度为96.0%;②3种气候指标均能提高地表覆盖分类精度,其中PM_2.5浓度效果最好;③温度与植被、水体关联性较大,PM_2.5浓度与城区、植被关联性较大,降水量与耕地关联性较大。