气象条件和污染物排放对兰州市冬季空气质量的影响

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• 作者：何建军余哗川刘娜赵素平陈晋北毛洪钧吴琳
• 会议时间：2015-08-01
• 关键词：空气质量 ; 污染物排放 ; 气象环境 ; 人工神经网络
• 作者单位：何建军(中国科学院寒区早区环境与工程研究所 兰州 730000;南开大学环境科学与工程学院 天津 300071)余哗,赵素平,陈晋北(中国科学院寒区早区环境与工程研究所 兰州 730000)川刘娜(中国科学院寒区早区环境与工程研究所 兰州 730000;青海省气象局 西宁 810001)毛洪钧,吴琳(南开大学环境科学与工程学院 天津 300071)
• 母体文献：2015年中国环境科学学会年会论文集
• 会议名称：2015年中国环境科学学会年会
• 会议地点：深圳
• 主办单位：中国环境科学学会
• 语种：chi
• 分类号：X-3;P71

摘要

本文利用人工神经网络(ANN)技术,基于气象条件、污染物排放变化和NO2浓度资料构建NO2浓度统计模型,在此基础上分析气象条件和污染物排放源排放变化对NO2浓度逐日变化和年际变化的影响.研究结果发现基于ANN建立的大气污染统计模型得到的NO2浓度平均值低于观测平均值,两者之差小于5μg·m-3,认同指数在0.9左右,相关系数超过0.8,取得很好的预报效果.气象条件变化是NO2浓度逐日变化的主要影响因子,污染物排放量变化是NO2浓度年际变化的主要影响因子.因子分离法计算得到的气象条件、污染物排放及两者相互作用对NO2浓度逐日变化的贡献率分别是57.9%、24.5%和17.6%,对NO2浓度年际变化的贡献率分别是13.7%、73.3%和13%.