近20年来中国典型区域PM2.5时空演变过程

• 作者: 商春雪 喻臻钰 杨扬 杨昆 罗毅 邓琼飞
• 来源期刊: 环境科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: PM2.5 人工神经网络 支持向量机 地理空间分析 四大典型区
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 页码范围: 3003-3013
• 页数: 11页
• 分类号: X513
• 语种: 中文
• DOI: 10.13227/j.hjkx.201709174

摘要

近20年来PM2.5污染严重制约了中国可持续发展.长时间序列历史监测数据的缺失阻碍了相关研究.为此,本文以四大典型区域2013 ～2016年的PM2.5浓度监测值和2000 ～2016年MODIS AOD数据、边界层高度、温度等气象数据作为基础数据,将反向人工神经网络和支持向量回归机两种算法相结合,构建组合模拟模型,并利用地理空间分析技术实现近20年来PM2.5浓度历史变化过程的情景再现.研究结果表明,组合模型具有较低的误差和更高的泛化能力;时空分析结果表明,2000～2010年京津冀和东三省PM2.5浓度持续增长,珠三角PM2.5浓度缓慢下降,3个研究区PM2.5污染范围呈扩大趋势,长三角PM2.5浓度值及污染范围基本保持稳定.2012年4个研究区PM2.5浓度值降低且污染范围缩小,但2013～2016年PM2.5浓度略微上升后又下降,高污染范围缩小,这与国家采取PM2.5区域联防等治理措施有关.