重庆市臭氧污染及其气象因子预报方法对比研究

• 作者: 周国兵 杨春 闵凡花 陈道劲 韩余
• 来源期刊: 气象与环境学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 臭氧污染 气象因子 逐步回归 支持向量机 神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 59-66
• 页数: 8页
• 分类号: X513
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-503X.2020.04.008

摘要

利用2014年1月1日至2018年12月31日的重庆市空气质量日均值资料,分析了重庆近5a臭氧污染的特征.发现重庆市臭氧是除PM2.5以外的第二大大气污染物,具有较强的季节变化特征,主要污染时段位于夏半年,在7-8月臭氧污染程度明显超过了PM2.5.臭氧年平均浓度呈现逐年增加的趋势,首要污染物为臭氧的日数在2018年首次超过PM2.5,臭氧成为2018年重庆市的第一大污染物,表明重庆正在由一个以颗粒物污染为主的城市转变为臭氧污染为主的城市.通过对同期逐日气象资料与臭氧8h滑动平均日最大值相关性分析发现,大气温度、湿度及气压均为影响臭氧污染的重要气象因子.利用气象影响因子,采用逐步回归、支持向量机、神经网络方法对臭氧8h滑动平均日最大值进行预报实验表明,三种预报模型均具有较强的预报能力,但总体来看预报均比实况略偏小.支持向量机方法的预报效果要稍好于逐步回归和神经网络方法,可为重庆市臭氧浓度预报提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈道劲		2	0	0.0	0.0
2	周国兵		2	0	0.0	0.0
3	韩余		1	0	0.0	0.0
4	杨春		1	0	0.0	0.0
5	闵凡花		1	0	0.0	0.0