【摘 要】
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污染物浓度预报是应对大气污染问题的重要手段.现有的模式类预报方法受限于排放源清单的准确性,而在污染物排放源短期少变的条件下,基于气象要素的统计类预报方法是一种更具
【机 构】
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河北环境工程学院信息工程系; 河北环境工程学院环境科学系; 中国人民解放军联勤报障部队北戴河康复疗养中心; 河北先河环保科技股份有限公司;
【基金项目】
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河北省科技计划项目(No.16210348);河北省高等学校科学技术研究重点项目(No.ZD2018048);河北省教育厅人文社会科学研究重大课题攻关项目(No.ZD201710)
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污染物浓度预报是应对大气污染问题的重要手段.现有的模式类预报方法受限于排放源清单的准确性,而在污染物排放源短期少变的条件下,基于气象要素的统计类预报方法是一种更具实用性的方法.但现有统计类预报方法的计算模型输入量缺乏对气象要素累积效应的表征,以及对气象因素影响大气污染物聚散过程的表征,严重影响了预报的精度.为此,本文提出了一种着眼于改善计算模型输入量的统计类PM2.5浓度预报方法.该方法采用方位聚散因子作为计算模型输入量,既可表征出PM2.5累积与消散的过程,又考虑了气象要素在一定时段内的累积效应,为提高预报精度奠定了良好的基础.同时,通过BP神经网络训练,本方法在方位聚散因子与PM2.5浓度值之间建立起关联模型,从而完成对PM2.5浓度值的准确预报.
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