Knowledge Resource Center for Ecological Environment in Arid Area
| 2000-2017年中国PM_(2.5)浓度的时空变化过程研究 | |
| 时燕 | |
| 出版年 | 2019 |
| 学位类型 | 硕士 |
| 学位授予单位 | 云南师范大学 |
| 中文摘要 | 作为最大的发展中国家,中国拥有世界上较差的空气质量,PM_(2.5)已经成为中国大部分城市环境空气质量的首要污染物。本研究基于国控监测网络的PM_(2.5)实测数据、MODIS AOD数据以及气象参数(温度、风速、风向、边界层高度、相对湿度),综合考虑AOD与PM_(2.5)关系的季节性和区域性差异,构建了一个基于支持向量回归机(?-SVR/Epsilon-SVR)与思维进化算法优化后的BP神经网络(MEC-BP)的二阶段PM_(2.5)浓度组合估算模型。在此基础上,分析了2000-2017年中国PM_(2.5)浓度的时空变化过程。研究结果表明,本研究提出的二阶段组合估算模型提供了中国2000-2017年内空间分辨率为1°×1°的月度近地面PM_(2.5)浓度的可靠估算,有效的弥补了中国地面监测网络在时间和空间上的空白(模型的决定系数R~2为0.838,均方根误差RMSE为11.512μg/m~3,平均绝对百分比误差MAPE为14.905%,均方百分比误差MSPE为0.243%,绝对误差MAE为6.476%,均方误差MSE为132.519μg/m~3)。时空变化过程分析结果表明,(1)在全国和区域尺度,中国PM_(2.5)浓度的月均值从1月到12月呈明显的”U”型变化特征,从6月到次年6月呈明显的倒”U”型变化特征,冬季PM_(2.5)污染最严重,夏季最轻,在秋季和春季较轻;(2)研究时间范围内,高浓度的PM_(2.5)主要分布在人口密集、经济发达、工业化水平较高(如北部沿海、东部沿海、长江中游地区)以及戈壁沙漠分布密集的区域(如大西北地区、黄河中游地区)。较低浓度的PM_(2.5)主要分布在南部沿海和西南地区;(3)2014年是2000-2017年内中国PM_(2.5)浓度从持续缓慢上升到快速下降的关键转折点,主要原因是从2014年开始,PM_(2.5)浓度较高的北部沿海、东部沿海和长江中游地区的PM_(2.5)污染先后开始得到显著改善。该研究结果与中国国情一致,表明从2013年开始在各项空气污染治理政策的实施下,中国PM_(2.5)的污染情况得到一定程度的缓解。(4)然而,在研究时间范围内,全国仍有超过60%的区域PM_(2.5)年均浓度超过了二级限值(35μg/m~3/a),虽然全国PM_(2.5)污染情况有一定程度的改善,但是空气污染形势依然严峻。 |
| 中文关键词 | 空气质量 ; 中国 ; PM_(2.5)估算 ; 二阶段组合估算模型 ; 趋势检验 ; 突变检验 |
| 语种 | 中文 |
| 国家 | 中国 |
| 中图法分类号 | X513;TP18 |
| 来源机构 | 云南师范大学 |
| 资源类型 | 学位论文 |
| 条目标识符 | http://119.78.100.177/qdio/handle/2XILL650/337969 |
| 作者单位 | 云南师范大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 时燕. 2000-2017年中国PM_(2.5)浓度的时空变化过程研究[D]. 云南师范大学,2019. |
| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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