【摘 要】
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近年来,我国区域性大气环境问题日益突出,大气污染形势严峻,对农业生产造成了一系列的不良影响。为切实改善空气质量,我国制定了一系列行之有效的监管政策,2013年,发布《大气污染防治计划》,2018年印发《打赢蓝天保卫战三年行动计划》等,有效实现了空气质量的改善,初步建立大气污染防治体制机制,但当前我国大气污染形势依然严峻。成都市作为当前新一线城市,地处成都平原腹地,气候环境适宜,农业产业发达,为了提
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近年来,我国区域性大气环境问题日益突出,大气污染形势严峻,对农业生产造成了一系列的不良影响。为切实改善空气质量,我国制定了一系列行之有效的监管政策,2013年,发布《大气污染防治计划》,2018年印发《打赢蓝天保卫战三年行动计划》等,有效实现了空气质量的改善,初步建立大气污染防治体制机制,但当前我国大气污染形势依然严峻。成都市作为当前新一线城市,地处成都平原腹地,气候环境适宜,农业产业发达,为了提前了解未来空气污染情况,尽早制定相关应对措施将污染提前遏制,进一步优化农业生产环境,建立一套空气污染监测预报系统十分必要。本文研究结果如下:(1)对成都市2017年-2018年气象数据及污染物数据的时空分布特征进行分析,发现成都市近年来空气质量总体呈改善趋势,并且大气污染物随季节变化规律性极强;(2)对大气污染物和气象条件进行相关性分析,由于空气质量指数受多个气象因子影响,具有复杂性;(3)构建了基于自适应变异粒子群算法改进的LSTM预测模型(AMPSO-LSTM),并利用BP预测模型和LSTM预测模型进行了对比,发现AMPSO-LSTM预测模型明显优于BP预测模型及LSTM预测模型;(4)开发基于AMPSO-LSTM神经网络的空气污染监测预报系统,实现数据的展示功能及污染物浓度值的预报预警功能,结果表明,该系统能够实现系统的功能需求并满足用户的要求,具有良好的可用性和可靠性。
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