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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。 相似文献
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采用BP神经网络和逐步线性回归两种模型,以2014—2017年汕头市金平环境监测子站的6种污染物质量浓度以及同期汕头市国家基准气象观测站37类地面气象观测数据为预报因子,对该站O3最大8h质量浓度进行预测。结果表明:两种预报模型在历史数据拟合效果上并不存在明显差异,总体上冬春季的模型拟合度高于夏秋季。在2017年7和12月2个独立样本的预报效果检验中,BP网络模型预报准确指数(d)分别比回归模型高10.4%和0.8%;BP网络模型预报级别准确率(TS)分别比回归模型高12.9%和3.3%。BP网络模型无论在预报精度还是预报稳定度上均明显优于回归模型。夏秋季降水因子的影响常导致BP模型预报值出现正误差,冬春季冷空气南下的影响常导致BP模型预报出现负误差。 相似文献
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