基于BP模型的北京PM2.5年均值预测研究

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基于样本熵和优化极限学习机的PM_(2.5)浓度预测

统计与决策2021年第3期·总第567期管理决策0引言近年来，随着经济社会的发展以及工业化和城镇化进程的加快，空气污染问题日益突显，PM 2.5作为大气污染中的主要污染物之一，对空气质量以及人们的生活造成了很大的影响。

对PM 2.5浓度做出精准的预测，有效地减少和控制大气污染，降低公众健康风险，可以为相关政策制定者提供有意义的参考。

目前PM 2.5等空气污染物浓度的预测，主要可分为三类：确定性模型、经典的统计学模型和机器学习模型。

确定性方法主要包括天气研究预报模式（Weather Researchand Forecasting，WRF ）[1]、多尺度空气质量模型（CommunityMultiscale Air Quality Modeling System,CMAQ）[2]、WRF-CMAQ 气象化学耦合模型[3]等，利用相关的气象数据和污染源数据，模拟污染物复杂的排放、累积、扩散和转移过程，从而对污染物的浓度进行预测和分析。

该方法复杂且和其他模型相比，在预测精度上并没有明显的优势[4]。

统计学模型中自回归移动平均(Autoregressive Moving Inte-grated Average,ARIMA)模型[5]、多元线性回归（MultipleLinear Regression，MLR ）[6]模型等经常被用于PM 2.5浓度的预测。

然而，PM 2.5浓度受到多种可变因素的影响，具有较强的非线性和复杂性，这类模型在处理非线性时间序列数据上，通常不能达到令人满意的效果[7]。

随着数据挖掘技术的兴起，机器学习方法以其优越的预测性能受到了大量的关注，被广泛应用于空气污染物的浓度预测中，主要包括人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)[8—10]、支持向量机[11，12]等。

Park 等（2018）[9]建立了人工神经网络模型，通过室外PM 10浓度、地铁列车的运行数量和通风率的信息，对6个地铁站内的PM 10浓度进行了预测，精度达到了67%~80%。

PM2.5的研究与预测

指标和 q 监测指标的相关系数.在相关分析中，一般根据的数值大小，将两者的密切程度分为以下等级，如表二所示：表二相关系数与相关性的关系相关系数相关性微弱相关低度相关
4
中度相关高度相关
5.2 问题一模型的求解
然后，对 14 16 年焦作空气质量指数的数据，用 EXCEL 对其进行整理分析后，再用 MATLAB 将 14 16 年 AQI 与其 6 个监测指标的 36 个数据代入简单相关系数公式，得到 AQI 与其 6 个监测指标的相关系数，如表三所示：表三 AQI 与其各个监测指标之间的相关系数 AQI 指 PM2.5 PM10 数相关系 0.9913 0.9825 0.7802 0.5959 0.7344 -0.481 数 2 由上表 AQI 与其各个监测指标之间的相关系数可以看出 AQI 与其各个监测指标之间的相关性，如表四所示：表四 AQI 与其各个监测指标之间的相关性检测指标检测指标相关性 PM2.5 高度相关 PM10 高度相关 AQI 指数中度相关中度相关中度相关低度相关由表三可知，PM2.5 和 PM10 与 AQI 指数的相关系数最高，而 PM2.5 远远比 PM10 危害大，因此我们可以认为对空气质量有影响的为 PM2.5，其相关系数接近于 1，呈正相关，即 PM2.5 对 AQI 指数的影响最大，说明 PM2.5 越大，AQI 指数越大，空气越差，雾霾越多.而导致焦作市 PM2.5 浓度变化的主要原因又可分为人为因素和自然因素两方面：人为因素 (1)工业排放工业排放是影响大气环境质量的主要因素之一.而工业排放对 PM2.5 的影响又分为两个方面:一方面是直接排放的 PM2.5，包括扬尘、采选矿、金属冶炼、有机化工生产和餐饮业油烟等；另一方面是二次颗粒物，主要是火电厂燃煤中排放的前体物二氧化硫和氮氧化物、挥发性有机物（VOC）等排放到空气中，通过化学反应产生的硝酸盐、硫酸盐、二次有机气溶胶等，造成 PM2.5 升高.因此，直接和间接涉及 PM2.5 排放的污染源或行业包括火电、石油炼制、有机化工、钢铁、有色、水泥、陶瓷、玻璃、涂料、加油站、干洗业、餐饮业等.设计范围相当之广，整治和管理起来相当不易. (2)汽车尾气汽车废气中含有 150～200 种不同的化合物，其主要有害成分为：未燃烧或燃烧不完全的以及微量的醛、酚、过氧化物、有机酸和含铅、磷汽油所形成的铅、磷污染等.其中对人危害最大的有一氧化碳、碳氢化合物、氮氧化合物、铅的化合物及颗粒.有害气体扩散到空气中造成空气污染. 自然因素 (1) 气候

基于BP神经网络的PM2.5浓度值预测模型

基于BP神经网络的PM2.5浓度值预测模型基于BP神经网络的PM2.5浓度值预测模型一、引言空气污染已成为全球关注的焦点问题，而其中PM2.5颗粒物的浓度对人体健康和环境质量有着重要的影响。

因此，准确预测PM2.5浓度的变化越发重要。

本文将介绍一种基于BP神经网络的PM2.5浓度值预测模型，通过分析历史的PM2.5浓度数据和相关气象因素，建立BP神经网络模型，从而提高PM2.5浓度预测的准确度。

二、BP神经网络的基本原理BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，其基本原理是通过学习和训练，建立一个多层前馈神经网络，以实现输入和输出数据之间的映射关系。

BP神经网络包含输入层、隐藏层和输出层，在训练过程中利用误差反向传播算法不断调整神经元的权值和阈值，从而提高网络的准确性和稳定性。

三、建立PM2.5浓度预测模型1. 数据收集与预处理收集历史的PM2.5浓度数据和气象因素数据，包括温度、湿度、风速等。

对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理以及特征工程等，确保数据的准确性和完整性。

2. 确定输入输出变量将历史数据划分为训练集和测试集，确定输入变量（气象因素）和输出变量（PM2.5浓度）。

通过对数据的分析和处理，确定合适数量的输入和输出变量，以提高模型的预测准确度。

3. 构建BP神经网络模型确定BP神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。

确定激活函数、学习率、动量因子等参数。

利用训练集对模型进行训练，不断调整神经元的权值和阈值，直到误差最小化。

4. 模型评估与优化利用测试集对模型进行评估，计算预测值与实际值之间的误差。

根据误差分析结果，优化模型的超参数和结构，以提高模型的预测准确度。

四、实验与结果本文选取某城市2019年的PM2.5浓度数据和相关气象因素数据作为实验数据，将数据分为训练集和测试集。

通过建立BP神经网络模型，对PM2.5浓度进行预测。

实验结果显示，模型预测的PM2.5浓度值与实际值之间的误差较小，预测准确率达到90%以上，证明了基于BP神经网络的PM2.5浓度值预测模型的有效性。

基于BP神经网络的PM2.5预测

Data Base Technique •数据库技术Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程• 143【关键词】PM2.5 云计算 BP 神经网络预测1 引言空气污染是全球最大的环境问题之一。

空气污染涉及若干因素，包括工厂产生的大量有毒气体、车辆的尾气、农作物的焚烧以及火灾等，其中主要成分包括CO 、SO 2、O 3、NO 2。

基于BP 神经网络的PM2.5预测文/陈志文刘立自进入工业化社会以来，空气污染逐渐成为全球最大的环境问题之一。

空气中的悬浮粒子对人类身体健康产生有害影响，减少空气污染的重要前提就是预测PM2.5的浓度。

因此，对大气质量污染的监测以及预测研究显得尤为重要。

本文采用openstack 云计算组件，部署了大数据平台，通过历史数据加实时抓取的数据来完善BP 神经网络，以实现自我学习来提高预测数据的准确度。

摘要空气污染是对人类健康的严重威胁，会导致严重的呼吸道疾病和皮肤病，如肺部、呼吸系统病变、哮喘等，甚至引起死亡，所以对空气质量污染的监测以及预测研究显得特别重要。

国内许多学者在空气质量预测等方面做了大量的研究工作。

王灿星等人构建了BP 神经网络对空气中颗粒物进行研究，能得到较高的预测精度；秦霞提出了一种用贝叶斯归一化训练算法训练改进的BP 预报模型；李龙提出了一种基于与PM2.5浓度相关性较强的因素组成特征向量的最小二乘支持向量机预测模型，该模型有较准确地预测精度，泛化能力也较强；Huang M 构建了一种新的基于数据挖掘和人工神经网络的空气污染预测模型，该模型在天气严重污染时预测准确率高，中度污染及以下准确率接近；唐晓城提出一种基于BP 神经网络改进算法的大气污染预测模型，较大的提高了预测准确率；Tian J 采用模糊C-均值聚类算法(FCM)对空气质量监测的原始数据进行分类，通过对数据的仿真训练，建立了预测空气质量水平的BP 神经网络模型。

雾霾、PM2.5以及相关问题研究模型

雾霾、PM2.5以及相关问题研究模型摘要本文通过搜集样本数据，建立层次分析模型，对影响北京PM2.5指标的主要因素进行研究。

构建二重趋势组合预测模型，实现PM 2.5 的预测及报警。

问题一：结合单项污染指数法和内梅罗综合指数法，评价PM 2.5 污染程度。

结果表明PM2.5 超标天数达68.5% ，与所给照片雾霾天数比例趋近，由此判定照片真实。

问题二：应用层次分析法，以矩阵形式C = (C ij ) n ×n 表达每一层各因素对上层某因素的相对重要性，采用排序向量公式：11 1 w i =− +n∑ r ikn 2a na k =1得出PM 2.5 影响因素重要性排序为：工业、日常生活；发电；车辆、船舶、飞机尾气；农作物燃烧；外来排放。

问题三：以所搜集样本数据，构建基于G M (1,1) 、BP 神经网络、AR IM A 的二重趋势时间序列组合预测模型：y ˆ s (k) = a + b BP y ˆ BP (k) + b ARIMA y ˆ ARIMA (k )y ˆ(k)=y ˆs (k)y ˆGM (k)+ε(k)对模型检验后，确定最优模型为二重趋势组合预测模型。

利用所建立模型，对北京地区PM2.5 预测并与实际数据对比分析。

问题四：对PM 2.5 所造成的雾霾天气，PM 2.5 的成因分析及所构建的预测报警机制，向有关部门提出控制PM 2.5 排放的相关建议。

关键词：内梅综合指数法层次分析模型灰色预测模型 BP 神经网络ARIMA 模型组合模型i i 一、问题的提出进入 2 0 1 3 年以来，雾霾天气一直影响着北方地区，给人们的生活与出行带来诸多不便。

1 . 查找北京相关时间段内的PM 2.5 数据，建立相应的数学模型，分析图中照片的真实性；2 . 分析影响北京PM 2.5 指标的主要因素；PM 2.5 与雾霾天气之间的关系；3 . 建立PM 2.5 的预测及报警机制。

4 . 在报告的最后，请给有关部门写一封信，在信中阐述你的观点，提出你的建议或者是减少PM 2.5 的改进方案等。

基于BP神经网络的PM2.5预测

基于BP神经网络的PM2.5预测作者：陈志文刘立来源：《电子技术与软件工程》2019年第05期摘要;;; 自进入工业化社会以来，空气污染逐渐成为全球最大的环境问题之一。

空气中的悬浮粒子对人类身体健康产生有害影响，减少空气污染的重要前提就是预测PM2.5的浓度。

因此，对大气质量污染的监测以及预测研究显得尤为重要。

本文采用openstack 云计算组件，部署了大数据平台，通过历史数据加实时抓取的数据来完善BP 神经网络，以实现自我学习来提高预测数据的准确度。

【关键词】PM2.5 云计算 BP 神经网络预测1 引言空气污染是全球最大的环境问题之一。

空气污染涉及若干因素，包括工厂产生的大量有毒气体、车辆的尾气、农作物的焚烧以及火灾等，其中主要成分包括CO 、SO2、O3、NO2。

空气污染是对人类健康的严重威胁，会导致严重的呼吸道疾病和皮肤病，如肺部、呼吸系统病变、哮喘等，甚至引起死亡，所以对空气质量污染的监测以及预测研究显得特别重要。

国内许多学者在空气质量预测等方面做了大量的研究工作。

王灿星等人构建了BP神经网络对空气中颗粒物进行研究，能得到较高的预测精度;秦霞提出了一种用贝叶斯归一化训练算法训练改进的BP预报模型;李龙提出了一种基于与PM2.5浓度相关性较强的因素组成特征向量的最小二乘支持向量机预测模型，该模型有较准确地预测精度，泛化能力也较强;HuangM构建了一种新的基于数据挖掘和人工神经网络的空气污染预测模型，该模型在天气严重污染时预测准确率高，中度污染及以下准确率接近;唐晓城提出一种基于BP神经网络改进算法的大气污染预测模型，较大的提高了预测准确率;TianJ采用模糊C-均值聚类算法（FCM）对空气质量监测的原始数据进行分类，通过对数据的仿真训练，建立了预测空气质量水平的BP神经网络模型。

由于PM2.5的形成因素比较多而复杂，因此全面对它进行准确实时的预测比较困难，当前存在的主要问题包括：（1）模型比较复杂，计算量较大;（2）实时数据难以获取，随时间与地点发生极大的变化。

基于贝叶斯分层自回归时空模型的北京PM_(2.5)预测

基于贝叶斯分层自回归时空模型的北京PM_(2.5)预测
王静;曹春正
【期刊名称】《南京信息工程大学学报:自然科学版》
【年(卷),期】2023(15)1
【摘要】为解决PM_(2.5)的多站点同步预测问题,提出一种贝叶斯框架下的分层自回归时空模型.将PM_(2.5)日均浓度真实值视为潜在时空过程,利用一阶自回归过程刻画时间相关性,并基于Matérn过程捕获空间相关性,极大程度地提高了降维和同步预测的效率.此外,还将日最高温度、相对湿度和风速等气象因素作为解释变量,用于提升PM_(2.5)的预测效果.借助模型的分层结构,通过贝叶斯方法结合马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)算法实现参数估计和预测过程.对北京市日均PM_(2.5)浓度的实证分析表明,模型在空间和时间维度上均有良好的插值或预测效果.
【总页数】8页(P34-41)
【作者】王静;曹春正
【作者单位】南京信息工程大学数学与统计学院
【正文语种】中文
【中图分类】X513
【相关文献】
1.贝叶斯时空分位回归模型及其对北京市PM
2.5浓度的研究2.基于时空贝叶斯模型的行程时间可靠性预测
3.基于贝叶斯与因果岭回归的物联网流量预测模型
4.基
于平扫CT的Logistic回归模型和朴素贝叶斯模型预测血肿扩大5.基于贝叶斯优化的集成模型对PM_(2.5)浓度预测
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pm2.5的预测和治理(数学建模)

部分，演变部分为：将整个区域 PM2.5 的质量加权分配到 13 个监测点上。发生部分则为变量，且在某一季度内不随时间变化。进而建立偏微分模型，并得到其 Cauchy 解。之后，不考虑 PM2.5 的垂直分布，将三维问题扁平化成二维问题。并考虑风向与降水的影响，模型进行修正。其中，将不同风向分为 8 种区域，计算前进行判定，风向外区域赋零。将不同天气分为 5 种情况，并给出修正系数。同时，考虑到 13 个污染源叠加而导致计算的复杂性，根据点与点的距离，将 13 个点赋予权重，由此可以无需叠加而求得最终结果。进而通过选取已知数据，通过多元线性回归的方法，求得各个参数变量，确定最终模型。考虑到突发情况，由于多点数据爆表，将所有点的坐标取平均，定为突发点与唯一污染源。代入上述模型进行计算，并与突发之前结果叠加，绘制出平面分布等高线图，进而分析出重度污染区域与可能安全区域。在模型检验方面，本文选取任一天数据进行检验，得到实际结果突发性大，模型结果平滑稳定的结论，并讨论了一系列原因。对于问题三，由于武汉地区地理位置特殊，为了达到合理治理 PM2.5 的目的，我们对武汉地区的一次源、二次源做了详细论述，利用相关性分析以及饼图相结合的方式发现武汉市的 PM2.5 主要源于机动车排放和工业燃料燃烧，其次是自然源和生物源。为了减少 PM2.5 的浓度，本文设计了综合治理方案和 4 个专项方案。根据方案确定每一年 PM2.5 降低的浓度值，确定专项治理费用共计 6010 万元和综合治理费用 9739 万元。治理方案中，通过层次分析法计算得出方案三更为合理，合理性指标为 0.3287，方案四合理性指标为 0.1008，在专项资金投入中，应按照合理性指标进行分配。专项治理与综合治理的权重值分别为 0.415 和 0.585，重点抓综合治理，采取综合治理与专项治理相结合的方法达到治理目的。为了验证层次分析法的正确性，本文采用 Topsis 的方法对问题进行模拟，专项三与理想解最为接近，为 0.662，专项一次之，专项四最不理想。模拟结果同层次分析法相近，方案合理。

《2024年北京城区不同组分PM2.5散射特性及来源分析》范文

《北京城区不同组分PM2.5散射特性及来源分析》篇一一、引言近年来，大气颗粒物（尤其是PM2.5）已成为中国乃至全球关注的重要环境问题。

PM2.5作为大气污染的主要成分，对环境和人体健康构成了严重威胁。

本文针对北京城区不同组分的PM2.5进行散射特性分析，并进一步研究其来源。

二、北京PM2.5概况北京作为中国首都，其大气污染状况受到广泛关注。

PM2.5是指空气动力学直径小于或等于 2.5微米的颗粒物，由于其微小的颗粒大小，极易被吸入人体内，对人体健康产生严重危害。

三、PM2.5的散射特性分析（一）组分分析PM2.5的组分复杂多样，主要包括有机物、硫酸盐、硝酸盐、铵盐等。

这些组分对光的散射特性具有重要影响。

（二）散射特性分析不同组分的PM2.5具有不同的散射特性。

例如，有机物和黑色碳等组分具有较强的吸收性，而硫酸盐和硝酸盐等组分则具有较强的散射性。

这些组分的散射特性对大气能见度、气候变化等具有重要影响。

四、PM2.5来源分析（一）自然源自然源主要包括风沙、海盐等。

这些自然源对北京城区PM2.5的贡献不容忽视。

（二）人为源人为源是北京城区PM2.5的主要来源，包括工业排放、汽车尾气、建筑施工等。

其中，汽车尾气是PM2.5的主要来源之一，其排放的细颗粒物对大气环境和人体健康造成严重影响。

五、PM2.5来源的定量分析（一）化学质量平衡模型（CMB）法CMB模型是一种常用的PM2.5来源解析方法，通过测量PM2.5中各种化学组分的浓度，结合源成分谱数据，定量分析各来源对PM2.5的贡献率。

在北京城区的应用中，我们发现工业排放和汽车尾气是主要的贡献者。

（二）空气质量模型（AQM）法AQM模型通过模拟大气中的物理和化学过程，预测和评估PM2.5的来源和传输。

该模型可帮助我们更全面地了解北京城区PM2.5的来源和传输路径。

六、结论与建议（一）结论通过对北京城区不同组分PM2.5的散射特性及来源分析，我们发现工业排放和汽车尾气是主要的污染源。

北京市PM2.5现状及治理路径分析

北京市PM2.5现状及治理路径分析PM2.5是对空气中空气动力学等效直径[1]小于或等于2.5微米的固体颗粒或液滴的总称，其中PM是英文Particulate Matter（颗粒物）的首字母缩写。

依据研究目的和需要的不同，专家按照颗粒物的大小，把等效粒径等于和小于100微米、10微米、2.5微米、1.0微米的大气颗粒物，分别称为PM100、PM10、PM2.5和PM1.0。

其中PM100被称为总悬浮颗粒物（TSP）、PM10被称为可吸入颗粒物、PM2.5被称为细粒子、PM1.0被称为超细细粒子。

PM2.5主要对呼吸系统和心血管系统造成伤害，老人与儿童对PM2.5尤其敏感。

美国《医学会杂志》的相关研究表明，“空气中PM2.5的浓度每增加10微克/立方米，得心肺疾病的死亡风险上升6%，得肺癌的死亡风险上升8%”。

[2]此外，专家指出，PM2.5致使欧盟国家的平均寿命减少8.6个月。

因此，目前PM2.5的监控和治理工作已经成为世界各国关注的重点问题之一。

一北京市PM2.5现状2013年，北京的PM2.5浓度居高不下，2013年1月京津冀、华北等多地遭遇范围持续雾霾，仅北京市1月份就有26天为雾霾天气，[3]同时，还出现了4次因雾霾引起的重污染过程，有的地区PM2.5每小时最高浓度甚至已经接近1000微克/立方米，情况不容乐观。

1月份的连续雾霾天气导致北京空气中污染物浓度平均值居高不下，根据市环保局的相关统计，截止到2013年2月，“北京35个PM2.5监测站今年开始测量其浓度以来，目前年平均值每立方米达90微克。

”[4]对此，有学者专门对北京1～2月的PM2.5状况进行了研究。

研究表明，在北京2013年1～2月的东南二环PM2.5的质量浓度统计中（如图1），可以看到1月18～19日，21～23日，26～31日及2月3日等，PM2.5每24小时内的平均浓度值均超过国家《环境空气质量标准》（GB3095-2012）规定的二级标准值，即24小时内的均值为75微克/立方米。

北京空气中PM2.5的检测实验及改善建议

从图３中看出：远洋沁山水小区室内测量值的 ① 曲线位置在坐标图上最低，远洋沁山水小区的测量值曲线在中间，谷路的测量值曲线最高；鲁 ②从３条曲
线得出共同的规律是一年中１月、２月、１１１月、２月、３
次，分别是上午１：０下午３ｏ及晚上１：０左右。０３，：０８３鲁谷路、洋沁山水小区内及笔者家中（洋沁山水８远远
楼）天每间隔２小时测一次，量时间为６０～每测：０２ｏ，用寒暑假及非寒暑假的周六周日（２。４：０利图）
２１年１０２０月
ＪｒｌｆｒｎＳｅｃａｄｅｎｏｏｎｅｃｎｅｎｃｏｇｕａｏＧｅｉＴｈｌｙ
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第１０期
北京空气中Ｐ２的检测实验及改善建议Ｍ．５
陈奔琦
（京十一学校，京海淀１０３）北北００９
Ｐ小于ｌｇ安全值。Ｍ２０为
２研究方法
２１检测仪器．
清逸空气检测仪（１，图）此仪器是专门用来测量Ｐ值的激光粒子计数器，的测量值显示的是每Ｍ：数它升空气中含有Ｐ尘埃微粒的数量（Ｍ个数）。当测量值是２０时，当于每立方米７ｇ中国目前的空气５相５（日平均值合格标准）。
防范措施。

《2024年2019—2021年北京市PM2.5及组分浓度受风向影响的研究》范文

《2019—2021年北京市PM2.5及组分浓度受风向影响的研究》篇一一、引言近年来，随着工业化进程的加快和城市化程度的不断提高，大气污染问题逐渐凸显，其中细颗粒物（PM2.5）已成为国内外关注的主要环境问题之一。

北京作为我国的首都，其大气环境质量对于保障居民健康和维护城市形象具有十分重要的意义。

PM2.5作为空气中的主要污染物，不仅含有碳颗粒和黑炭颗粒，还包括有机物质和金属颗粒等复杂的化学组分。

这些组分的浓度与风向之间存在着密切的联系。

因此，研究2019—2021年北京市PM2.5及组分浓度受风向影响的问题具有重要的现实意义。

二、研究背景及意义本项研究基于对北京市PM2.5及其组分浓度的长期监测数据，通过分析不同风向对PM2.5及其组分浓度的影响，为进一步改善北京市的大气环境质量提供科学依据。

通过深入研究PM2.5的来源、传输和转化过程，有助于制定更为有效的空气污染控制策略，为其他城市的大气污染治理提供借鉴。

三、研究方法本研究采用了北京市环境监测站发布的PM2.5及其组分浓度的监测数据，同时结合气象数据（如风速、风向等）进行分析。

首先，对监测数据进行整理和筛选，确保数据的准确性和可靠性。

其次，运用统计分析方法，分析不同风向条件下PM2.5及其组分浓度的变化规律。

最后，结合气象数据，探讨不同风向对PM2.5及其组分传输和转化的影响机制。

四、研究结果1. PM2.5浓度变化在2019—2021年期间，北京市的PM2.5浓度整体呈现下降趋势。

但不同风向条件下，PM2.5浓度的变化存在明显差异。

当主导风为东南风和西南风时，PM2.5浓度相对较低；而当主导风为西北风和东北风时，PM2.5浓度相对较高。

这可能与不同风向带来的污染物传输和气象条件有关。

2. 组分浓度变化PM2.5的组分包括碳颗粒、黑炭颗粒、有机物质和金属颗粒等。

不同组分的浓度在不同风向条件下也存在差异。

例如，当主导风为西南风时，碳颗粒和黑炭颗粒的浓度相对较低；而当主导风为东北风时，金属颗粒的浓度相对较高。

《2024年2019—2021年北京市PM2.5及组分浓度受风向影响的研究》范文

《2019—2021年北京市PM2.5及组分浓度受风向影响的研究》篇一一、引言随着工业化和城市化进程的加快，空气质量问题已成为社会关注的焦点。

北京作为我国首都，其空气质量直接关系到国民的生活质量与健康。

尤其是近年来，PM2.5污染成为首都大气环境治理的重要目标之一。

而风作为大气中的重要影响因素，其作用不可忽视。

因此，本篇研究将重点关注2019—2021年北京市PM2.5及组分浓度受风向影响的情况，为未来的空气质量治理提供科学依据。

二、研究背景及意义近年来，北京市政府采取了一系列措施来改善空气质量，但PM2.5污染问题依然严峻。

PM2.5因其粒径小、易携带大量有毒物质等特点，对人体健康产生严重影响。

因此，研究PM2.5及其组分浓度的变化规律，特别是受风向的影响，对于制定有效的空气质量改善措施具有重要意义。

三、研究方法本研究采用北京市环保局发布的PM2.5及组分浓度数据，结合气象局提供的风向数据，运用统计分析方法，研究风向对PM2.5及组分浓度的影响。

四、研究结果1. PM2.5浓度变化规律根据研究数据，我们发现北京市2019—2021年PM2.5浓度呈现出明显的季节性变化。

其中，冬季PM2.5浓度最高，夏季最低。

同时，我们也发现风向对PM2.5浓度具有显著影响。

例如，当主导风向为西北风时，PM2.5浓度相对较低；而当主导风向为东南风时，PM2.5浓度相对较高。

2. 组分浓度变化规律PM2.5的组分主要包括硫酸盐、硝酸盐、有机物和元素碳等。

本研究发现，不同组分的浓度也受到风向的影响。

例如，当主导风向为西北风时，硫酸盐和硝酸盐的浓度相对较低；而当主导风向为东南风时，这些组分的浓度相对较高。

此外，我们还发现夏季和秋季的组分浓度相对较低，而冬季和春季的组分浓度相对较高。

五、讨论根据研究结果，我们可以得出以下结论：风向对北京市PM2.5及组分浓度具有显著影响。

当主导风向为西北风时，PM2.5及其组分浓度相对较低；而当主导风向为东南风时，浓度相对较高。

《2024年北京PM2.5浓度的变化特征及其与PM10、TSP的关系》范文

《北京PM2.5浓度的变化特征及其与PM10、TSP的关系》篇一一、引言随着工业化进程的加快和城市化程度的不断提高，空气质量问题日益成为人们关注的焦点。

作为我国首都的北京，其空气质量状况更是备受关注。

PM2.5、PM10和TSP（总悬浮颗粒物）作为衡量空气质量的重要指标，其浓度的变化特征及其相互关系，对于了解北京地区空气污染状况、制定有效的治理措施具有重要意义。

本文旨在分析北京PM2.5浓度的变化特征，并探讨其与PM10、TSP的关系。

二、北京PM2.5浓度的变化特征1. 时间变化特征北京PM2.5浓度在一年中呈现出明显的季节变化特征。

一般来说，冬季PM2.5浓度较高，夏季较低。

这主要与冬季取暖、气象条件等因素有关。

此外，在一天之内，PM2.5浓度也呈现出明显的变化，早晨和晚上为高峰时段，白天逐渐降低。

2. 空间分布特征北京各区县的PM2.5浓度存在差异，其中城区和工业区的PM2.5浓度较高，而郊区则相对较低。

这主要与城市人口密度、工业活动等因素有关。

此外，交通拥堵、建筑工地等也会对局部地区的PM2.5浓度产生影响。

三、北京PM2.5与PM10、TSP的关系1. PM2.5与PM10的关系PM2.5和PM10都是空气中的颗粒物，但它们的粒径不同。

一般来说，PM2.5的粒径更小，更容易被吸入人体，对健康的影响也更大。

在北京地区，PM2.5与PM10之间存在正相关关系，即当PM2.5浓度升高时，PM10浓度也会相应升高。

这主要与工业排放、交通污染等因素有关。

2. PM2.5与TSP的关系TSP是指空气中所有粒径的颗粒物总和。

与PM2.5相比，TSP包含了更大粒径的颗粒物。

在北京地区，PM2.5与TSP之间也存在正相关关系。

这表明，当空气中的细颗粒物增多时，总悬浮颗粒物的浓度也会相应升高。

这种关系反映了空气污染的严重程度和来源的复杂性。

四、结论通过对北京PM2.5浓度的变化特征及其与PM10、TSP的关系进行分析，可以看出，北京地区的空气污染问题较为严重，且呈现出一定的季节性和空间分布特征。

《2024年2019—2021年北京市PM2.5及组分浓度受风向影响的研究》范文

《2019—2021年北京市PM2.5及组分浓度受风向影响的研究》篇一一、引言近年来，随着工业化进程的加快和城市化程度的不断提高，大气污染问题逐渐成为公众关注的焦点。

北京市作为中国的首都，其空气质量直接关系到市民的健康和生活质量。

PM2.5作为主要的空气污染物之一，其浓度受到多种因素的影响，其中风向是影响PM2.5及其组分浓度的关键因素之一。

本研究旨在探讨2019—2021年北京市PM2.5及组分浓度受风向影响的规律和特点，为制定有效的空气污染防治措施提供科学依据。

二、研究方法1. 数据来源本研究采用北京市环保部门发布的大气环境监测数据，包括PM2.5及其组分浓度、风向等气象数据。

2. 研究方法（1）描述性统计分析：对PM2.5及其组分浓度的数据进行描述性统计分析，包括平均值、标准差、最大值、最小值等。

（2）相关性分析：通过计算风向与PM2.5及其组分浓度的相关性系数，分析风向对PM2.5及其组分浓度的影响程度。

（3）时间序列分析：采用时间序列分析方法，对不同风向下的PM2.5及其组分浓度进行动态分析，探讨其变化规律和特点。

三、研究结果1. PM2.5及组分浓度的描述性统计分析根据描述性统计分析结果，北京市2019—2021年PM2.5平均浓度呈逐年下降趋势，但仍然处于较高水平。

其中，PM2.5的主要组分包括硫酸盐、硝酸盐、有机物和元素碳等。

这些组分的浓度也呈现出不同的变化规律。

2. 风向与PM2.5及组分浓度的相关性分析通过计算相关性系数，发现风向对PM2.5及其组分浓度具有显著影响。

不同风向下的PM2.5及其组分浓度存在明显差异。

例如，当主导风向为西南风时，PM2.5及其组分浓度较高；而当主导风向为东北风时，PM2.5及其组分浓度相对较低。

此外，不同组分与风向的相关性也存在差异，如硫酸盐和硝酸盐的浓度与风向的关系更为密切。

3. 时间序列分析结果通过时间序列分析，发现不同风向下的PM2.5及其组分浓度的变化规律和特点存在差异。

北京市冬季PM2.5浓度变化特征及估算模型研究

ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎＰＭ１０４ｋｉｎｄｓｏｆｇａｓｅｏｕｓｐｏｌｌｕｔａｎｔｓａｎｄＰＭ２�� ５ｗａｓｉｎｔｈｅｏｒｄｅｒｏｆＰＭ１０ > ＣＯ > ＮＯ２ > Ｏ３ >
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Ｖｏｌ. ８ꎬ Ｎｏ. ５Ｓｅｐ. ꎬ ２０１８
环境工程技术学报ＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
第８卷ꎬ第５期２０１８年９月
熊俊丽ꎬ李彩艳. 北京市冬季ＰＭ２�� ５浓度变化特征及估算模型研究[ Ｊ] . 环境工程技术学报ꎬ２０１８ꎬ８(５) :５３３￣５３８. ＸＩＯＮＧＪＬꎬ ＬＩＣＹ. ＳｔｕｄｙｏｎｖａｒｉａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆＰＭ２�� ５ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｉｎＢｅｉｊｉｎｇｉｎｗｉｎｔｅｒ[ Ｊ] . ＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ２０１８ꎬ８(５) :５３３￣５３８.

一种基于BP神经网络改进算法的PM2.5预测方法

一种基于BP神经网络改进算法的PM2.5预测方法
孙荣基;赵松;张小琴;李洪鲁;盛利伟;冯裕钊
【期刊名称】《四川环境》
【年(卷),期】2015(034)004
【摘要】针对BP神经网络进行空气污染预测收敛速度过慢和学习过程中易出现“过适配”的问题,提出了利用主成分分析和提前终止训练法对传统BP模型进行改进的新算法.并利用MATLAB平台进行了仿真研究,结果表明:改进后的算法提高了BP神经网络的预测精度和泛化能力,能较好地实现PM2.5浓度预测.
【总页数】6页(P85-90)
【作者】孙荣基;赵松;张小琴;李洪鲁;盛利伟;冯裕钊
【作者单位】后勤工程学院建筑规划与环境工程系,重庆401311;69068部队,新疆830000;国家救灾应急装备工程技术研究中心,重庆,401311;后勤工程学院建筑规划与环境工程系,重庆401311;后勤工程学院建筑规划与环境工程系,重庆401311;后勤工程学院建筑规划与环境工程系,重庆401311
【正文语种】中文
【中图分类】X513
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基于BP神经网络预测林内PM2.5浓度

基于BP神经网络预测林内PM2.5浓度陈博;李迎春;夏振平【摘要】[目的]利用BP神经网络预测林内PM2.5浓度.[方法]利用人工神经网络理论,采用2013年7月—2014年5月野外实时监测数据,建立了以气象参数、污染源强变量和林分结构特征为输入因子,林内PM2.5小时平均浓度为输出因子的预测模型,并对其预测精度进行了评价.[结果]BP人工神经网络模型能够很好地捕捉污染物浓度与气象因素和林分结构间的非线性影响规律,预测结果的平均相对误差为1.71×10-3,均方根误差为6.77,拟合优度达0.98,模型具有很高的预测精度.而传统的多元线性回归(MLR)模型预测结果的平均相对误差、均方根误差和拟合优度分别为0.27、22.92和0.93.[结论]研究成果印证了应用BP人工神经网络模型预测林内PM2.5浓度的可行性和准确性.【期刊名称】《安徽农业科学》【年(卷),期】2019(047)001【总页数】4页(P107-110)【关键词】PM2.5;BP人工神经网络;多元线性回归;林分结构【作者】陈博;李迎春;夏振平【作者单位】北京农业职业学院,北京102442;黄垡苗圃,北京102604;北京农业职业学院,北京102442【正文语种】中文【中图分类】S771.8PM2.5指大气中直径小于或等于2.5 μm的颗粒物，常被称为可入肺颗粒物或细颗粒物[1]。

虽然PM2.5只是大气成分中含量很少的组分，但其在空气中的重力沉降率几乎为零，长期在空气中悬浮，附着很多有机污染物和重金属元素[2]，对人类健康、环境和气候有重要影响。

植物作为环境绿化的主体，对空气有一定的净化作用，森林植被可以通过直接和间接的方式对大气中颗粒物的浓度产生影响[3-6]。

然而森林植被对PM2.5的作用研究尚处于起步阶段，林内PM2.5浓度变化规律及林内外浓度对比情况尚不清楚。

已有文献报道林内PM2.5的质量浓度受污染散发源、气象条件和林分结构等多种因素影响[7-10]，既存在林内PM2.5浓度低于林外，也存在林内PM2.5浓度高于林外的情况。