近20年来中国PM2.5污染演变的时空过程

• 作者: 刘瑞梅 时燕 杨昆 罗毅
• 来源期刊: 环境科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 空气质量 中国 PM2.5估算 二阶段组合估算模型 趋势检验 突变检验
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 页码范围: 1-13
• 页数: 13页
• 分类号: X513
• 语种: 中文
• DOI: 10.13227/j.hjkx.201905109

摘要

本研究基于国控监测网络的PM2.5实测数据、MODIS AOD数据以及气象参数(温度、风速、风向、边界层高度和相对湿度),综合考虑AOD与PM2.5关系的季节性和区域性差异,构建了基于支持向量回归机(ε-SVR)与思维进化算法优化后的BP神经网络(MEC-BP)的二阶段PM2.5浓度组合估算模型.在此基础上,分析了2000～2017年中国PM2.5浓度的时空变化过程.结果表明,本研究提出的二阶段组合估算模型提供了中国2000～2017年内空间分辨率为1° ×1°的月度近地面PM2.5浓度的可靠估算,有效地弥补了中国地面监测网络在时间和空间上的空白(模型的决定系数R2为0.838,均方根误差RMSE为11.512μg·m-3,平均绝对百分比误差MAPE为14.905％,均方百分比误差MSPE为0.243％,绝对误差MAE为6.476μg·m-3,均方误差MSE为132.519μg·m-3).时间变化过程分析结果表明:①2014年是2000～2017年内中国PM2.5浓度从持续缓慢上升到快速下降的关键转折点,其中,从2014年开始,PM2.5浓度较高的北部沿海、东部沿海和长江中游地区的PM2.5污染情况改善较明显.②然而,在研究时间范围内,全国仍有超过65％的区域PM2.5年均浓度超过了二级限值(35μg·m-3),虽然全国PM2.5污染情况有一定程度地改善,但是空气污染形势依然严峻.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨昆	云南师范大学信息学院	118	711	14.0	20.0
5	罗毅	云南师范大学信息学院	15	88	5.0	9.0
9	时燕	云南师范大学信息学院	6	4	1.0	2.0
18	刘瑞梅	云南师范大学信息学院	1	3	1.0	1.0