融合GNSS PWV、风速与大气污染观测的河北省春季PM2.5浓度模型研究

• 作者: 任栋 刘严萍 李江波 王勇
• 来源期刊: 武汉大学学报（信息科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: PM2.5 大气污染物 天顶可降水量 风速 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1198-1204
• 页数: 7页
• 分类号: P228
• 语种: 中文
• DOI: 10.13203/j.whugis20170340

摘要

PM2.5浓度时空演化特征分析有助于大气污染的现状和发展认知,但PM2.5浓度监测积累时间较短,且受到排放强度和气象因素的影响,因此可融合全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)天顶可降水量(precipitable water vapor,PWV)、风速和大气污染物构建PM2.5浓度模型.以河北省为例,首先分别开展PM2.5浓度与大气污染物、GNSS PWV及风速的相关性分析;然后将大气污染物、GNSS PWV和风速作为输入,PM2.5浓度作为输出,利用逆传播(back propagation,BP)神经网络分别构建城市PM2.5浓度模型和区域PM2.5浓度模型;最后进行PM2.5浓度模型可靠性检验.将模型预测值与PM2.5浓度实测值比较发现,预测PM2.5浓度等级准确率高,相对误差较低.该模型可用于区域PM2.5浓度时空演化特征分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李江波		7	125	6.0	7.0
2	刘严萍	天津城建大学经济与管理学院	46	126	5.0	10.0
3	王勇	天津城建大学地质与测绘学院	37	118	5.0	10.0
4	任栋	天津城建大学地质与测绘学院	7	6	1.0	2.0