污染预报

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相关机构：中国科学院大气物理研究所兰州大学北京市环境保护监测中心沈阳市环境监测中心站更多>>
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逆城镇化养老助力乡村振兴
《小康》2024年第14期60-63,共4页
逆城镇化不是城镇化的反向运动,而是城镇化发展的一个新阶段,是更高层次的城镇化。返乡养老感受乡村之美,开启了城里人逐梦的旅程。即将退休的北京居民李阿姨,正在四处为自己和老公寻找一处乡下的住所,以便于退休后搬过去,因为患心血管...
关键词：乡村振兴 污染预报 反向运动 城镇化 北京市区 心血管病 更高层次 养老 
神经网络在空气污染预报中的研究进展
《环境保护前沿》2023年第6期1263-1268,共6页权铖 漆然 邱诚 
空气污染预报是一项复杂的系统工程,是当今环境科学研究的热点,国内外已有将神经网络法应用于大气污染预报的研究。人工神经网络(Artificial Neural Network,即ANN),是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对...
关键词：神经网络 空气污染预报 研究进展 未来展望 
3种机器学习方法对空气污染预报效果的对比
《兰州大学学报（自然科学版）》2023年第5期638-646,共9页陈金车 迪里努尔·牙生 王田宇 李旭 王金艳 谢祥珊 孙彩霞 
甘肃省自然科学基金项目(21JR7RA501,21JR7RA497);国家重点研发计划项目(2020YFA0608402)。
以中国西北5个省会城市为研究区域,利用2015年1月1日-2020年7月21日空气质量监测资料与气象数据构建基于多元逐步回归(MSR)、随机森林(RF)与支持向量机(SVM)的空气污染预报模型,以平均绝对误差、均方根误差及拟合度指数I_(A)为评判指标...
关键词：机器学习 多元逐步回归 随机森林 支持向量机 空气污染预报 
基于深度学习的PM_(2.5)浓度预报被引量：2
《科学技术创新》2023年第22期77-80,共4页吕秋明 莫欣岳 李欢 
教育部产学合作协同育人项目(220902070162538);中国高等教育学会高等教育科学研究规划课题(22LH0409);海南省自然科学基金(623RC455,623RC457);海南大学科研启动基金项目(KYQD(ZR)-22096,KYQD(ZR)-22097);海南大学教育教学改革研究项目(hdjy2364)。
空气污染严重威胁生态环境和人体健康,开展及时准确的空气质量预报至关重要。基于卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)和注意力机制(Attention)等多种深度学习方法,建立了深度学习组合模型CNN-BiLSTM-Attention,并针对北京市...
关键词：空气污染预报 深度学习 双向长短期记忆网络 注意力机制 
渤海西岸重污染预报预警评估关键技术研究及应用
《中国科技成果》2021年第15期F0002-F0002,I0001,共2页韩素芹 冯银厂 蔡子颖 邓小文 张裕芬 姚青 张敏 郝天依 丁净 刘敬乐 杨健博 唐颖瀟 杨旭 王晓佳 樊文雁 无 
“大气边界层过程对重污染形成的影响研究与应用”项目的支持。
重污染天气PM_(2.5)的模式预测效果不理想,与实测值相比低估的现象较为普遍。除了污染源清单、模式化学机制的影响外,模式对边界层要素的刻画不精细,气象要素场预报不准确,也是非常重要原因。一直以来,国内对污染物的观测多集中在地面,...
关键词：污染预报 预警评估 模式预测 参数化方案 渤海西岸 重污染天气 化学机制 预报方法 
新冠期间河北省典型钢铁企业大气污染影响被引量：7
《中国环境科学》2021年第8期3927-3933,共7页陈雷 王鹏 伯鑫 薛晓达 王成鑫 杨朝旭 贾敏 刘健佑 尤倩 桑敏捷 淡默 
国家重点研发计划项目(2016YFC0208101,2019YFE0194500);大气重污染成因与治理攻关项目(DQGG0209-07,DQGG0304-07);国家自然科学基金资助项目(71673107);欧盟地平线2020项目(870301)。
基于国家气象局气象预报数据,建立了基于AERMOD的钢铁企业污染预报模型,模拟了新冠疫情管控期(2020年2~3月)及解封后期(2020年4~10月)河北省某钢铁企业对大气污染的影响,并结合空气质量实测数据进行模型验证.结果显示,不利风向条件下,...
关键词：AERMOD 企业污染预报 新冠 钢厂 
《城市空气污染预报》
《气象》2021年第6期772-772,共1页
为满足城市空气质量预报业务和污染防控需求,就开展空气污染预报的理论、知识和方法进行了系统的阐述。全书共分八章,首先介绍了我国城市空气污染物来源及其时空变化特征、各种经典和新研发污染气象参数计算方法及其对空气质量变化的影...
关键词：空气污染预报 污染防控 污染气象 城市空气污染物 空气质量变化 参数计算方法 天气动力学 成果积累 
2016~2018年昌吉市空气污染预报及效果检验
《环境保护前沿》2020年第3期410-417,共8页黄秋霞 王春燕 郑博华 陶笑笑 艾克代•沙拉木 
基于2016年1月至2018年12月昌吉市逐日空气质量浓度与同期高空、地面气象要素进行了相关性分析,利用SPSS软件建立了多元线性回归方程,并对预报效果进行检验,具体结论如下:1) 各类污染物变化基本呈V型,冬季是各类污染物质量浓度剧增的季...
关键词：空气污染 AQI 昌吉 检验 多元线性回归 
基于Matlab的神经网络在绵阳空气质量预测中的应用被引量：1
《四川环境》2020年第2期49-54,共6页陶雪梅 李高 
以绵阳市2014~2016年空气污染指数(API)以及SO 2、NO 2、PM 10等污染物为研究对象,探讨了绵阳市空气污染的变化规律,并分析它们与常规观测的地面气象资料之间的关系。尝试采用多元线性回归方法及BP神经网络方法建立污染预报模型,并检验...
关键词：气象因子 空气污染预报 多元回归 BP神经网络 
万盛大气污染特征分析及污染预报模型的建立被引量：2
《四川环境》2020年第2期65-73,共9页何佳玥 韩余 陈道劲 贺靖 
利用2017年4月1日~2019年3月31日万盛经开区万东北路站点的空气质量日均值监测数据进行分析发现,万盛大气污染具有很强的季节变化特征,冬半年主要污染物为PM 2.5,夏半年主要污染物为O 3,冬半年污染重于夏半年,颗粒物污染重于O 3污染。...
关键词：大气污染 特征分析 预报模型 
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