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近20年来中国PM2.5污染演变的时空过程

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【作者】 时燕刘瑞梅罗毅杨昆

【Author】 SHI Yan;LIU Rui-mei;LUO Yi;YANG Kun;School of Information Science and Technology,Yunnan Normal University;GIS Technology Engineering Research Centre for West-China Resources and Environment,Ministry of Education,Yunnan Normal University;Information Center of Yunnan Power Grid Co.,Ltd.;

【通讯作者】 罗毅;

【机构】 云南师范大学信息学院云南师范大学西部资源环境地理信息技术教育部工程研究中心云南电网有限责任公司信息中心

【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.

【基金】 国家自然科学基金项目(41761084);云南省自然科学基金青年基金项目(2016FD020)
  • 【DOI】10.13227/j.hjkx.201905109
  • 【分类号】X513
  • 【下载频次】569
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