【摘 要】
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近年来我国的环境问题日益引人注目,大气污染问题显得尤为突出。空气质量预测技术方法能够提前预测区域空间内的大气污染物浓度,其发展十分迅速。本文介绍了一些国内外常用的空气质量预测技术方法的原理及案例,对其结果与局限性进行归纳总结,并对其未来发展提出展望。空气质量预测技术方法分为两类:数值模拟和统计学习,数值模拟通常可以分为第一代、第二代和第三代空气质量模型,统计学习可以分为简单经验统计和机器学习。两类方法的目的都是尽可能真实、准确地实现特定时间、特定区域范围内大气污染物浓度的预测,但两类方法的原理算法差异较大
【机 构】
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生态环境部环境规划院国家环境保护环境规划与政策模拟重点实验室,生态环境部环境规划院京津冀区域环境联合研究中心,天津大学环境科学与工程学院,南开大学环境科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(91846301),环境规划院青年基金项目(40050701)。
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近年来我国的环境问题日益引人注目,大气污染问题显得尤为突出。空气质量预测技术方法能够提前预测区域空间内的大气污染物浓度,其发展十分迅速。本文介绍了一些国内外常用的空气质量预测技术方法的原理及案例,对其结果与局限性进行归纳总结,并对其未来发展提出展望。空气质量预测技术方法分为两类:数值模拟和统计学习,数值模拟通常可以分为第一代、第二代和第三代空气质量模型,统计学习可以分为简单经验统计和机器学习。两类方法的目的都是尽可能真实、准确地实现特定时间、特定区域范围内大气污染物浓度的预测,但两类方法的原理算法差异较大
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