【摘 要】
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针对天津机场区域考虑航班运行影响,应用广义加性模型(Generalized Additive Model,GAM)建立污染物浓度预测模型,对因子间的共线性问题和交互作用进行改进,得到最优的NOx浓度预测模型.选取天津机场区域2019年11月—2020年3月环境、气象及航班数据,建立改进的GAM.结果显示:①改进的GAM预测效果优,可以更加准确地预测浓度峰值及变化趋势;②样本量会影响模型选择的因子数量及模型性能;③改进模型adj-R2为0.940,实测和预测NOx浓度的相关系数为0.975,预测效果好;④航
【机 构】
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中国民航大学交通科学与工程学院,天津300300;中国民航环境与可持续发展研究中心,天津300300;中国民航大学空中交通管理学院,天津300300
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针对天津机场区域考虑航班运行影响,应用广义加性模型(Generalized Additive Model,GAM)建立污染物浓度预测模型,对因子间的共线性问题和交互作用进行改进,得到最优的NOx浓度预测模型.选取天津机场区域2019年11月—2020年3月环境、气象及航班数据,建立改进的GAM.结果显示:①改进的GAM预测效果优,可以更加准确地预测浓度峰值及变化趋势;②样本量会影响模型选择的因子数量及模型性能;③改进模型adj-R2为0.940,实测和预测NOx浓度的相关系数为0.975,预测效果好;④航班活动对机场区域污染物浓度影响较大.改进的GAM考虑污染物浓度与影响因子之间的复杂非线性关系及影响因子之间交互作用对污染物浓度变化的影响,使模型精度进一步提升.GAM对污染物浓度的准确预测可为机场区域污染防治提供依据.
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为探究南疆地区大气气溶胶光学厚度的时空分布特征及气象因素对其的影响,采用MODIS MCD19A2数据集2010-2019年的气溶胶数据,分析南疆地区近10 a来AOD时空分布特征及气象因素对AOD的影响.结果表明:①空间分布上,AOD高值区分布在海拔较低的盆地地区,呈现中间高四周低的分布特征.空间分布季节性差异明显,春季高值区域面积最大,夏季高值区则集中在巴州中部(若羌县)与和田地区东南部(民丰县),秋冬季AOD分布特征无明显变化但值相对春夏季较低.②变化趋势上,10 a间南疆地区AOD年均值为0.27
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