刘俊秀
- 作品数：5 被引量：69H指数：5
- 供职机构：北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室更多>>
- 相关领域：环境科学与工程更多>>
- 基于气象因素的PM_(2.5)质量浓度预测模型被引量：19
- 2015年
- 为得出拟合效果最佳的预测模型,建立了多元回归和机器学习预测模型对PM_(2.5)质量浓度进行预测。在输入气象因素的基础上,引入污染物质量浓度基础值和周期因素两类变量作为预测输入,并对4种预测模型进行对比研究。研究结果表明:对预测输入进行改进后,多元线性回归预测模型拟合优度由0.52提高至0.64,所选取的气象参数、污染物质量浓度基础值和周期因素能较好地描述PM_(2.5)质量浓度的日变化情况;与多元线性回归预测模型相比,BP神经网络和支持向量机两种预测模型能较好地捕捉PM_(2.5)质量浓度与预测输入之间的非线性影响规律,整体拟合优度分别达0.69和0.74,预测准确度较高;支持向量机预测模型可作为PM_(2.5)质量浓度预测的首选方法。
- 刘杰杨鹏吕文生刘阿古达木刘俊秀
- 关键词：PM2.5多元线性回归BP神经网络支持向量机
- 北京城6区大气颗粒物质量浓度变化规律研究被引量：16
- 2015年
- 为较好地了解当前北京城6区大气颗粒物PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度的污染水平及变化规律,根据2013年3月11日至2014年2月28日城6区12个空气质量实时监测点连续、实时的监测结果,构建多点位、完整时间序列的颗粒物质量浓度数据资料。应用数理统计分析手段,对当前北京城6区大气颗粒物质量浓度的频数分布、相关性和逐时变化特征进行分析,并结合全年实际气象特征,对引起大气颗粒物质量浓度变化的因素进行了初步探讨。结果表明,2013年3月至2014年2月北京城6区大气颗粒物污染较为严重,且PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度具有特别显著的线性相关关系,全年相关系数达0.9,10年间无显著变化;二者年均值达91.7μg/m^3和116.9μg/m^3,分别超标162%和67%;二者质量浓度比达78.4%,10年间同比增长约20%。颗粒物质量浓度逐时变化受季节变化影响明显,总体呈现夜间最高、白天最低的趋势,变化周期为7~9 h。研究表明,影响颗粒物质量浓度变化的因素包括春季的大风和生物粒子、夏季的湿热和降雨、秋季和冬季的逆温现象和降雪等气象因素及规律性的人为源因素。
- 刘杰杨鹏吕文生刘阿古达木刘俊秀
- 关键词：环境学大气颗粒物频数分布
- 小波方差分析北京市PM_(2.5)质量浓度序列周期特征被引量：8
- 2016年
- 为分析北京市大气污染物PM_(2.5)质量浓度的时间序列周期性,采用Morlet小波变换对PM_(2.5)质量浓度进行分析,利用小波方差估计该市PM_(2.5)日均质量浓度的主周期,并通过显著性检验。结果表明,北京市PM_(2.5)日均质量浓度主周期为180 d左右,为后续大气污染物PM_(2.5)时间序列研究提供参考。
- 周杰杨鹏吕文生刘阿古达木刘俊秀
- 关键词：小波变换方差分析PM2.5时间序列
- 模糊时序与支持向量机建模相结合的PM_(2.5)质量浓度预测被引量：22
- 2014年
- 为解决进行PM2.5质量浓度预测中多因素回归模型的不稳定、神经网络模型的过拟合及局部最小等问题,提出应用支持向量机和模糊粒化时间序列相结合的方法,对PM2.5质量浓度未来变化趋势和范围进行预测.根据PM2.5不同季节的日变化周期模式,确定以24 h为周期的粒化窗宽,利用三角型隶属函数对数据样本进行特征提取作为支持向量机的输入,并在k重交叉验证法下采用网格划分寻找出模型的最佳参数.以2013年3月—2014年2月北京市海淀区万柳监测点四个季节PM2.5的1 h质量浓度监测值为样本数据,应用该方法建立PM2.5质量浓度的时间序列预测模型,并在MATLAB平台下应用LIBSVM工具实现计算过程.结果表明,基于模糊粒化时间序列的预测模型,能较好解决PM2.5机理性建模方式下由于影响因素考虑不全而造成的预测结果不稳定,对模糊粒子拟合效果较好.
- 刘杰杨鹏吕文生刘阿古达木刘俊秀
- 关键词：细颗粒物支持向量机时间序列
- 北京市2014年大气污染物空间分布特征分析被引量：5
- 2016年
- 基于地理信息系统ArcGIS 10.2平台,采用反距离权重空间插值模型对2014年北京市35个环境质量监测点监测到的主要大气污染物:一氧化碳(CO)、二氧化氮(NO_2)、臭氧(O_3)、可吸入颗粒物(PM_(10))、细颗粒物(PM_(2.5))和二氧化硫(SO_2)质量浓度年均值的变化规律及空间分布特性进行了分析。结果表明,在质量浓度分布上,2014年北京市CO、NO_2、SO_2、O_3、PM10、PM_(2.5)这6类大气污染物的质量浓度分别位于1~3 mg/m^3、17.22~105.4μg/m^3、14.27~25.75μg/m^3、27~81μg/m^3、76~179μg/m^3、67~123μg/m^3范围内。由此可知,北京市2014年大气污染物年均质量浓度除PM_(10)和PM_(2.5)外的其余污染物质量浓度并不高,都在轻度污染范围之内;在空间分布上,除O_3质量浓度空间分布上呈现出北高南低的特征外,其余污染物均呈现南部、中部质量浓度较高,北部地区质量浓度较低的特征。
- 刘俊秀杨鹏
- 关键词：大气污染物地理信息系统空间插值
