【摘 要】
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雾霾天气近年来频频发生,其危害极大,因此研究雾霾的成因以及对雾霾进行有效预测已成为当前科学领域的研究热点。本文从空气污染因子、气象因子、空间分布三大部分出发研究影响京津冀13个地级市雾霾的影响因素,最终对未来的雾霾天气做出有效预测,这样可以为雾霾的治理提供一个有价值的参考。本文首先通过空间分析及克里金插值对京津冀雾霾进行时空演变分析,发现雾霾的时间及空间的分布特征,从空间来看,雾霾污染有明显地区差
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雾霾天气近年来频频发生,其危害极大,因此研究雾霾的成因以及对雾霾进行有效预测已成为当前科学领域的研究热点。本文从空气污染因子、气象因子、空间分布三大部分出发研究影响京津冀13个地级市雾霾的影响因素,最终对未来的雾霾天气做出有效预测,这样可以为雾霾的治理提供一个有价值的参考。本文首先通过空间分析及克里金插值对京津冀雾霾进行时空演变分析,发现雾霾的时间及空间的分布特征,从空间来看,雾霾污染有明显地区差异表现为“南高北低”,从时间来看,有明显的季节、月份、日变化规律,以及“非工作日效应”和“春节效应”。其次通过Moran’I指数和Local Moran’s I指数,定量的研究了PM2.5全局空间相关性以及局部空间相关性。发现PM2.5存在显著的空间聚集性及空间依赖性,且冬季尤为明显。随之通过PM2.5的PLS1模型进行通径分析刻画了各影响因子对PM2.5的直接作用和间接作用,发现各影响因子不单直接作用于PM2.5,还通过其他影响因子间接的作用于PM2.5,间接作用不容忽视。最后分别搭建了BP神经网络模型以及深度学习模型,对未来24h是否出现雾霾天气进行预测,结果表明后者模型的准确率为88.66%、查准率为90.26%及召回率为81.36%都要优于前者模型的。这不仅说明了深度学习有更好的学习能力也说明雾霾是多因子共同作用的,存在非常强的非线性影响关系。
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