【摘 要】
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随着全球气候变暖,森林火灾频繁发生,森林燃烧产生的大量烟雾被排放到大气之中,严重影响生态环境安全和人民生命安全。PM2.5颗粒物是森林火灾的主要产物之一,研究PM2.5排放的
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随着全球气候变暖,森林火灾频繁发生,森林燃烧产生的大量烟雾被排放到大气之中,严重影响生态环境安全和人民生命安全。PM2.5颗粒物是森林火灾的主要产物之一,研究PM2.5排放的影响因子及其空间分布,对我国未来制定PM2.5职业暴露标准、森林火灾烟雾管理以及林火管理具有重要意义。本研究在帽儿山地区选取东北典型针叶树种红松人工林为研究对象,以林内地表可燃物为实验材料。构造不同含水率和载量的可燃物床层,利用风洞装置,在不同风速下进行144次燃烧实验,收集不同空间点位的PM2.5颗粒物并计算其浓度。根据实验结果,基于BP神经网络建立PM2.5浓度空间分布模型,并对模型进行分析。结果表明:（1）在实验设计范围内,燃烧释放PM2.5浓度与风速正相关;燃烧释放PM2.5浓度与可燃物含水率单变量条件下正相关,但极易受到风速和载量综合作用的影响;燃烧释放PM2.5浓度与可燃物载量正相关;（2）在实验室布设空间点位范围内,从水平方向和垂直方向各点收集PM2.5浓度来看,整体趋势PM2.5浓度沿水平顺风方向和垂直向上方向增加;（3）基于BP神经网络构建单隐藏层PM2.5浓度空间分布模型,在隐藏层节点数为5时,建模样本和验证样本预测精度达到均衡,建模样本RMSE为750.3μg·m-3,MRE为 53.5%,MAE 为 582.2μg.m-3,验证样本 RMSE 为 985.6μg·m-3,MRE 为 53.6%,MAE为582.2μg·m-3。建模样本和验证样本实测值和预测值R2分别为0.742和0.569,建立模型具有预测精度和拟合精度良好,模型可靠性较高。
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