PM2.5扩散模型及预测研究

以武汉为例,以高斯扩散模型为基础研究PM2.5的扩散与衰减规律,充分考虑影响PM2.5扩散的因素,分析地面与建筑物边界反射、干沉积、雨洗湿沉积及湿度的影响,逐步改进高斯扩散模型,并引入时间t,计算当点源持续污染情况下,污染源上风和下风L公里处的浓度.通过数值仿真,得到距污染源下风向距离一定条件下污染扩散浓度的分布规律,预估突发情形下PM2.5的扩散距离及安全区域,结合三维图及平面图分析危险区及安全区.最后,结合小波理论及神经网络理论,提出小波神经网络的结构及算法,并通过Matlab实现了对PM2.5值的预测,并取得较高的预测拟合度.     

空气中PM2.5的扩散衰减与预测分析

以西安市2013年1月1日-9月19日的空气污染监测数据为例,采用非稳态的二维多箱模型,综合考虑了风向、季节等因素的影响,对西安市PM2.5的面源污染扩散和衰减规律进行模拟预测,计算模型相对误差;再选用高斯模型对某一天西安市突发情况下PM2.5浓度扩散情况进行点源污染扩散预测,并评价模型的有效性.     

空气中PM2.5的动态扩散及宏观预测

以PM2.5扩散、衰减模式为研究对象,分析探究了PM2.5的扩散规律、危机治理及其后5年的治理问题.首先通过主成分分析法,建立了PM2.5与其它污染物之间的多元非线性对数模型.同时引入相对湿度的影响因素对模型进行再度优化,提高了模型的拟合优度.运用统计学原理,得出采集点之间的PM2.5具有较高的协同性.另外分析了静态下PM2.5污染物颗粒的受力和漂移模式和从点源、面源两方面分析了PM2.5动态扩散模式,建立了PM2.5的扩散偏微分方程模型.根据建立的扩散模型,对突变的污染物浓度确定安全区域的范围.最后建立综合费用和专项费用的多目标优化模型,利用贝叶斯支持向量机方法对PM2.5进行宏观预测,并运用系统动力学理论对目标值进一步优化,并对不同治理模式进行对比分析.     

基于多源数据特征驱动和多尺度分析的PM2.5混合预测研究

精准把握PM_2.5污染的动态演变规律对政府和企业的大气污染防治决策至关重要.因此,文章提出了基于多源数据特征驱动及多尺度分析的混合预测建模框架,以提高PM_2.5预测精度.预测建模框架分为:1)多源数据分析,有效融合与PM_2.5污染相关的气象、污染、舆情等多源数据;2)多尺度分析,通过多元经验模态分解技术(MEMD)将多源数据分解成不同模态下的预测特征;3)混合预测分析,有序结合计量和机器学习模型,集成各模态预测值为最终结果.文章以北京市PM_2.5为研究案例结果表明:1)文章提出的混合模型的预测精度优于所有的基准模型;2)微博个数和情感能够叠加提升PM_2.5预测精度,且优于单因素预测结果;3)引入MEMD分解的模型精度显著高于基准模型.     

空气中PM2.5问题的研究

主要研究空气污染中的PM2.5扩散问题.首先利用相关分析法讨论了PM2.5与SO_2,NO_2,CO,PM10,O_3的相关性,建立线性回归方程;然后建立一维的反应扩散方程,预测PM2.5浓度变化,并定量与定性分析西安市空气污染状况;再建立高斯烟羽模型,对持续高浓度PM2.5扩散情形进行拟合,并对污染物扩散范围进行预测,得到重度污染以及可能安全区域;最后通过建立最优化模型,得到较有经济效益的空气治理方案.     

基于时间序列分析的北京地区PM2.5浓度研究

基于中国环境监测总站公布的实时空气质量监测数据, 利用时间序列模型对PM2.5指标的数据进行了平稳性、纯随机性检验, 同时进行了模型阶数、未知参数估计以及模型显著性检验与优化. 最终在此基础上建立了指标预测的数学模型, 并对未来三天的PM2.5浓度值进行预测. 进一步地, 基于向量自回归(VAR)模型, 对北京市万寿西宫站PM2.5数据进行相关性分析, 研究空气中污染物O_{2}、NO_{2}、CO、O_{3}、PM10与PM2.5的动态影响关系. 研究发现当天的PM2.5浓度会受到前几天PM2.5、PM10、O_{3}、SO_{2}等污染物浓度的影响,其中PM10对PM2.5的影响最为明显且持续时间最长, O_{3}、SO_{2}对PM2.5浓度的影响在二、三期最为明显.     

京津冀地区PM2.5污染特征的研究————-基于函数型数据分析的视角

近年来京津冀地区的雾霾重度污染事件频发, 引起国家和社会的普遍关注. 以京津冀地区68个监测站的数据为基础, 研究了京津冀地区PM2.5小时间隔的年度数据主要变异模式、时空变化类型等污染特征. 还研究了二氧化硫、氮氧化物年度累计排放量对PM2.5浓度变化的影响. 结果表明, 氮氧化物的排放对PM2.5浓度的贡献更显著, 削减氮氧化物等污染物的排放可有效降低PM2.5浓度, 改善空气质量. 采用函数型数据分析方法, 相对于传统的统计均值方法, 能够更有效的使用所采集到的不同的数据类型, 进行更细致的分析, 从而得到更可靠的结论.     

上海市PM2.5浓度的分析与预测

针对上海市PM2.5的浓度进行动态分析及预测.通过使用Page检验分析了上海市PM2.5浓度近几年的变化趋势;然后建立时间序列ARIMA模型对PM2.5浓度日数据进行拟合分析与预测.在此基础上通过引入影响PM2.5浓度的其他因素建立带时间序列误差的回归模型以及引入波动率因素建立带波动率方程的模型改进原时间序列ARIMA模型;通过比较样本外预测的效果,结果表明改进后的两个模型其结果均优于已知文献中的ARIMA模型.     

基于改进高斯模型的哈尔滨市PM_(2.5)扩散问题实证分析

2013年初以来,国内发生大范围持续雾霾天气,我国城市PM_(2.5)的污染问题引起了社会各界的关注和重视.根据风场和气象变化对高斯扩散模型进行适当改进,并提出基于高斯模型的PM_(2.5)扩散预测模型.以哈尔滨市PM_(2.5)近期实测数据为基础进行实证分析,对市区内10个地区的PM_(2.5)扩散和浓度变化做出合理的预测.     

保定市PM2.5的因素分析

保定市的PM2.5微粒来源广泛,成因复杂.通过整理和分析该市2012年1月到12月每日PM2.5值、每日平均气温、风力以及SO_2、NO、NO_2浓度等数据,从数据统计的角度分析了这些因素与PM2.5的成因和变化趋势间的联系,进而探讨和建立了多元线性回归模型.为保定市空气治理工作提供一定的参考.     

交通拥堵与空气质量——来自汽车尾号限行的证据

由于空气的污染来源众多,交通拥堵是否加剧了空气质量的恶化,一般情况下很难界定和区分。本文利用一个特殊的工具变量——北京市工作日高峰时段汽车根据尾号限行,来分析和回答上述问题。由于受文化习惯影响,居民在挑选车牌号码时一般都不选4,因此包含数字4的车牌号很少。每当限行尾号为4和9的工作日,北京市的道路交通相比其他工作日会更拥堵,这为我们提供了一个识别交通拥堵的独特指标。通过使用双重差分模型排除了大量干扰因素后,我们对北京市35个空气质量监测站点PM2.5浓度逐时数据的分析发现,在限行尾号为4和9的工作日,高峰时段与非高峰时段的PM2.5浓度差异,比其他工作日的差异高出9.46%。交通拥堵显著降低了空气质量。     

西安市PM2.5相关因素多元回归分析模型

为了探索空气污染的主要因素,对空气污染监测指标PM2.5与AQI中其他监测指标进行相关性分析,得到PM2.5与SO2、NO2、CO呈正相关,与O3和温度呈负相关,同时利用多元回归模型得到PM2.5与主因子的数量关系,给西安市PM2.5防控提供参考意见.     

PM2.5相关因素及分布演变的研究

以武汉市和西安市的PM2.5检测点数据及气象数据作为基础,建立了相关性分析模型,灰色关联度模型,混合回归模型,高斯烟羽模型,分期治理最优化模型等模型,通过定量与定性分析的方法,从PM2.5的相关因素、分布与演变、控制管理三个方面,对两个市的PM2.5进行了深入的研究与探讨.     

基于时间序列的长沙市PM2.5的统计分析

通过对长沙市2015年AQI检测指标数值PM2.5与SO_2,NO_2,PM10,CO,O_3间相关性进行分析,得到PM2.5与SO_2,NO_2,PM10,CO间存在正相关关系,与O_3间为负相关关系.后建立自回归移动平均模型(ARMA)对长沙市2015年的PM2.5进行短期预测,得到最优模型为ARMA(3,2).最后对长沙治理PM2.5提出相关建议.     

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??We consider the structure learning problem of the \mbox{PM}_{2.5} pollution data over 31 provincial capitals in China. Specifically, we make use of the graphical model tools to study the hubs and the community structures of the \mbox{PM}_{2.5} pollution networks. The results show that the hubs in the \mbox{PM}_{2.5}pollution networks are always seriously polluted cities, and the \mbox{PM}_{2.5} pollution networks have significant community structures which consist of cities which in some sense can be regarded as blocks with similar cause of pollution. In view of the results, we suggest that the government should strengthen the effort to treat the seriously polluted areas and western China areas. Moreover, the management of the \mbox{PM}_{2.5} pollution should be region-dependent.