【摘 要】
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基于数据驱动思想,以城市内部环境空气质量监测站点为研究对象,建立了目标站点与周边站点间PM2.5浓度、风向、风速、欧几里得距离等参数的多元线性关联回归模型,使用梯度下降算法学习得到各参数权重系数,计算得出周边站点对目标站点PM2.5传输贡献,并评估了模型的可行性.以北京市丰台花园(FT)为目标站点的应用研究结果显示,2016年FT站点PM2.5浓度为82μg/m3,周边站点大兴(DX)、房山(FS)、亦庄(YZ)、东四环(DS)、古城(GC)和万柳(WL)浓度分别为93,82,80,79,77,71μg/
【机 构】
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华北电力大学环境科学与工程学院,资源环境系统优化教育部重点实验室,北京102206
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基于数据驱动思想,以城市内部环境空气质量监测站点为研究对象,建立了目标站点与周边站点间PM2.5浓度、风向、风速、欧几里得距离等参数的多元线性关联回归模型,使用梯度下降算法学习得到各参数权重系数,计算得出周边站点对目标站点PM2.5传输贡献,并评估了模型的可行性.以北京市丰台花园(FT)为目标站点的应用研究结果显示,2016年FT站点PM2.5浓度为82μg/m3,周边站点大兴(DX)、房山(FS)、亦庄(YZ)、东四环(DS)、古城(GC)和万柳(WL)浓度分别为93,82,80,79,77,71μg/m3;FT站点PM2.5浓度与上一时刻周边站点WL、GC、DX、YZ的相关性分别为0.634、0.631、0.608和0.601,显示其对FT站点PM2.5污染传输显著;建立的4个季节关联回归模型RMSE值分别为13.22、11.74、12.51和13.22,PM2.5模拟浓度与监测浓度变化趋势一致,验证了模型的可行性;WL、DX、YZ、GC分别是对应春、夏、秋、冬4个季节对FT站点PM2.5污染传输贡献较大的站点,其贡献值分别为1.61％、1.71％、2.20％和8.57％.该模型解析的结果可为北京市未来城市规划、建设提供依据,提出的PM2.5传输多元线性关联回归方法同样可用来解析其他城市内部尺度PM2.5传输关联,为挖掘城市内部PM2.5传输路径、精准溯源提供基础.
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