【摘 要】
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针对传统PM2.5浓度空间分布模拟方法忽略了城市内部如道路、工厂、居民区、景区等不同微环境整体对PM2.5浓度影响机制的缺陷,本研究提出一种微环境PM2.5浓度场景分异的理论假
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFC0206201,2016YFC0206205),国家自然科学基金资助项目(41871317),中南大学创新驱动计划项目(2018CX016)
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针对传统PM2.5浓度空间分布模拟方法忽略了城市内部如道路、工厂、居民区、景区等不同微环境整体对PM2.5浓度影响机制的缺陷,本研究提出一种微环境PM2.5浓度场景分异的理论假设,并以湖南长沙主城区为例,结合基于污染先验知识划分的城市微环境场景空间分布与自主设计加密观测场获取的203个监测点小时PM2.5浓度加密数据,分析城市微环境PM2.5浓度场景时空分异特征.在此基础上,耦合地理加权回归(GWR)与人工神经网络(ANN)方法,构建微环境场景增强下的PM2.5浓度空间分布精细模拟GWR-ANN模型,开展
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