【摘 要】
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随着我国工业化和城镇化进程的不断推进,人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾已成为新时代社会的主要矛盾。近年来,许多城市频频出现雾霾等空气污染问题,不仅对社会生产、生活等方面带来负面影响,而且会对居民的身体健康造成风险或是构成危害。PM2.5作为雾霾问题的主要贡献污染物,化石燃料燃烧排放是其重要来源,而为减少其中交通源的尾气排放,国家极力倡导居民采用步行、骑行等绿色出行方式。因此
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随着我国工业化和城镇化进程的不断推进,人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾已成为新时代社会的主要矛盾。近年来,许多城市频频出现雾霾等空气污染问题,不仅对社会生产、生活等方面带来负面影响,而且会对居民的身体健康造成风险或是构成危害。PM2.5作为雾霾问题的主要贡献污染物,化石燃料燃烧排放是其重要来源,而为减少其中交通源的尾气排放,国家极力倡导居民采用步行、骑行等绿色出行方式。因此,在积极响应国家绿色出行的号召下,为降低居民绿色出行反而可能引发的PM2.5环境健康风险升高,亟需架构开发基于大气PM2.5浓度预测及其污染暴露评估的城市绿色健康出行交互系统,以期协助政府和相关部门进行科学智慧防控,并有效地指导居民绿色环境健康出行。本研究选取中国首都北京市作为探究对象,首先以北京市2017年至2019年的空气质量监测数据和气象数据作为实验数据,对其进行相关性分析和时序变化规律分析。采用相关系数的策略选择输入特征,通过时序化方法处理数据输入格式,并使用随机森林模型构建了未来1小时PM2.5浓度预测模型。运用固定参数法和交叉验证对模型进行训练,以寻找最优参数组合。将模型在所有空气质量监测站点的拟合效果进行评估,结果显示预测模型R~2均在0.87以上,RMSE均在15μg/m~3左右,MAE均在8μg/m~3左右,表明模型预测能力良好。其次,对北京市城市道路地图使用地理信息软件Arc GIS进行路网拓扑化处理,先将路网数据中的相交节点和路段持久化为Neo4j图数据库中的节点与关系,并根据各空气质量监测站点的PM2.5浓度预测值和北京市区域格网使用反距离权重法进行空间插值,从而实现城市区域PM2.5分布可视化。而后研究构建了路网路段相对PM2.5暴露风险计算模型,以评估居民出行道路的相对PM2.5暴露风险值,实验结果显示基于PM2.5暴露风险权重的最低风险路线相较于基于距离权重的最短距离路线所面临的PM2.5健康暴露风险更小,并且此差异在从低PM2.5浓度区域到高PM2.5浓度区域时更加显著（平均达到27%）,表明基于大气PM2.5暴露风险权重的出行路径规划确实可对居民绿色环境下健康出行提供有效指导。最后,利用Django框架搭建了基于大气PM2.5暴露风险的城市绿色健康出行系统,通过分析用户必要的功能需求和系统稳定运行所需的非功能需求,将系统划分为出行路线查询、城市PM2.5分布查询和PM2.5预测模型在线训练模块,并按照系统功能设计流程图逐步实现各个功能模块,而后通过系统功能性测试和非功能性测试确保了系统的完备性。
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