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        基于后向氣團(tuán)軌跡的大氣污染特征時序分析研究

        2024-01-01 00:00:00孫雪白華李一鳴孫穎
        環(huán)境科學(xué)與管理 2024年6期
        關(guān)鍵詞:時間序列大氣污染特征分析

        關(guān)鍵詞:后向軌跡氣團(tuán);大氣污染;時間序列;特征分析

        中圖分類號:X513 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:B

        前言

        目前,針對大氣污染時序分析主要有兩種研究方向,分別為污染源擴(kuò)散路徑模擬以及氣團(tuán)軌跡路徑模擬兩種。其中,污染源擴(kuò)散路徑模擬指的是通過對研究區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格劃分,并結(jié)合不同區(qū)域內(nèi)的污染顆粒濃度,從而實現(xiàn)污染源定位。并根據(jù)不同網(wǎng)格內(nèi)污染物密度分布情況,模擬出污染源的擴(kuò)散路徑。該方法雖然能夠有效實現(xiàn)擴(kuò)散路徑數(shù)值模擬,但是由于缺乏對沉降因素的考慮,導(dǎo)致分析效果不佳。例如,劉威杰等人以春節(jié)期間的大氣監(jiān)測數(shù)據(jù)作為研究對象,通過結(jié)合網(wǎng)格劃分法,對不同區(qū)域內(nèi)的大氣污染顆粒濃度進(jìn)行了計算,從而提取出大氣污染特征。黨瑩等人通過對比兩種城市的污染源擴(kuò)散路徑,從而分析出大氣污染特征,并提出對應(yīng)的空氣質(zhì)量改善措施。而氣團(tuán)軌跡路徑模擬方法指的是通過構(gòu)建軌跡分析模型,對后向氣團(tuán)軌跡的影響情況進(jìn)行量化分析,在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)污染物顆粒擴(kuò)散路徑的預(yù)測。該方法不僅有效結(jié)合了大氣運動特征,同時也考慮到顆粒物的沉降效果,因此在分析效果上更占優(yōu)勢。為此,文章提出基于后向氣團(tuán)軌跡的大氣污染特征時序分析研究,對大氣污染時間序列監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和歸一化處理,引入權(quán)重因子來修正污染源軌跡,構(gòu)建大氣污染特征時序分析模型。

        1基于后向氣團(tuán)軌跡的大氣污染特征時序分析研究

        1.1大氣污染物濃度數(shù)據(jù)相關(guān)性分析

        在對大氣污染濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行采集的過程中,通常會因采集環(huán)境或采集手段等因素,導(dǎo)致數(shù)據(jù)集存在監(jiān)測指標(biāo)缺失的情況,從而影響數(shù)據(jù)集的質(zhì)量。因此針對大氣污染物濃度時間序列數(shù)據(jù),文章通過對其進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化以及缺失值填充處理,在此基礎(chǔ)上結(jié)合皮爾遜相關(guān)系數(shù)法,對數(shù)據(jù)相關(guān)性進(jìn)行分析。

        1.2基于后向氣團(tuán)軌跡的大氣污染物潛在源分析

        后向氣團(tuán)軌跡是指氣團(tuán)在上空中實際移動路徑,可以對大氣污染物的移動路線進(jìn)行表征。通過結(jié)合后向氣團(tuán)軌跡的聚類分析結(jié)果,可以對大氣污染物顆粒的潛在源進(jìn)行分析。為捕捉氣團(tuán)軌跡,文章首先針對研究區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格劃分。通過將研究區(qū)域分為i×j個網(wǎng)格,每個網(wǎng)格均代表不同的經(jīng)緯度,由此可以對氣團(tuán)軌跡的移動位置進(jìn)行有效表征。后向氣團(tuán)軌跡區(qū)域網(wǎng)格劃分示意圖見圖1。

        根據(jù)上述時間序列分析模型整體分析流程可以看出,文章所設(shè)計的模型首先會結(jié)合多站點污染物數(shù)據(jù)以及歷史氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行提取,并針對原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理,其中包括數(shù)據(jù)集編碼處理、數(shù)據(jù)集缺失值填充處理以及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理等。然后通過對時間序列數(shù)據(jù)的局部趨勢特征以及空間特征進(jìn)行提取,從而實現(xiàn)序列時空特征的有效提取。最后通過結(jié)合污染源的預(yù)測定位結(jié)果以及后向氣團(tuán)軌跡的分析情況,實現(xiàn)大氣污染特征的有效分析,從而輸出氣團(tuán)的移動預(yù)測路線。

        通過上述步驟即可完成對于大氣污染特征時間序列分析模型的構(gòu)建,通過提取局部趨勢特征以及空間特征,對大氣污染特征時間序列進(jìn)行預(yù)測。至此,基于后向氣團(tuán)軌跡的大氣污染特征時序分析方法設(shè)計完成。

        2實驗論證

        為了證明文章提出的基于后向氣團(tuán)軌跡的大氣污染特征時序分析方法在實際分析效果方面優(yōu)于常規(guī)的大氣污染特征時序分析方法,在理論部分的設(shè)計完成后,構(gòu)建實驗環(huán)節(jié),對文章方法的實際分析效果進(jìn)行檢驗。

        2.1實驗說明

        為驗證文章提出的基于后向氣團(tuán)軌跡的大氣污染特征時序分析方法在實際分析效果方面的優(yōu)越性,此次實驗選取了兩組常規(guī)的大氣污染特征時序分析方法作為對比對象,分別為基于深度學(xué)習(xí)的大氣污染特征時序分析方法,以及基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大氣污染特征時序分析方法。通過構(gòu)建實驗平臺,采用三種時序分析方法對同一個大氣污染物軌跡模型進(jìn)行分析,對比不同方法的實際分析效果。

        2.2實驗準(zhǔn)備

        此次實驗選取的研究區(qū)域位于某省市中心城區(qū)120 km,屬于重點氣象規(guī)劃地區(qū)。該區(qū)域?qū)儆跍貛Т箨懶詺夂颍邓觌H變化明顯,總體區(qū)域面積為24.5×104 km2。為獲取實驗數(shù)據(jù)集,此次實驗針對研究區(qū)域設(shè)定了多處大氣質(zhì)量監(jiān)測站。針對風(fēng)速、風(fēng)險、氣溫、濕度等多項氣象變量監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計,部分實驗數(shù)據(jù)見表1。

        為保證實驗結(jié)果的可靠性,此次實驗結(jié)合大氣質(zhì)量的監(jiān)測數(shù)據(jù),對研究區(qū)域的后向氣團(tuán)軌跡進(jìn)行模擬。采用三種大氣污染時序特征分析方法進(jìn)行分析,待分析結(jié)果后,記錄不同方法下的污染源定位結(jié)果,對比不同方法的污染源定位精度。

        2.3時序分析性能對比結(jié)果

        此次對比實驗選取的對比指標(biāo)為不同分析方法的分析效果,具體衡量指標(biāo)為大氣污染源區(qū)域的定位效果,定位誤差越低,代表方法的分析效果越好,具體實驗結(jié)果見圖3。

        通過上述實驗結(jié)果可以看出,隨著迭代次數(shù)的不斷提高,不同算法的分析性能也在形成收斂。通過數(shù)值上的對比可以明顯看出,文章提出的基于后向氣團(tuán)軌跡的大氣污染特征時序分析方法的分析效果明顯更好,大氣污染源定位精度較高。

        3結(jié)束語

        文章針對常規(guī)的大氣污染特征時序分析方法在分析效果方面較差的問題,通過結(jié)合后向氣團(tuán)軌跡數(shù)據(jù),提出了一種新型的分析方法。預(yù)處理大氣污染時間序列監(jiān)測數(shù)據(jù),將研究區(qū)域劃分為網(wǎng)格,基于權(quán)重修正后的污染源軌跡,計算不同污染物在各個網(wǎng)格內(nèi)的權(quán)重濃度值,結(jié)合計算結(jié)果,構(gòu)建大氣污染特征時序分析模型,考慮到污染物之間的關(guān)聯(lián)性以及地理位置的影響,從而更準(zhǔn)確地描繪大氣污染的時空分布規(guī)律。結(jié)合了數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性計算、權(quán)重修正和時序分析模型構(gòu)建,使得大氣污染監(jiān)測數(shù)據(jù)處理更加精細(xì)化和準(zhǔn)確化。通過引入皮爾遜相關(guān)系數(shù)方法和權(quán)重因子修正,有望提高模型預(yù)測的精準(zhǔn)度和質(zhì)量,從而促進(jìn)大氣環(huán)境監(jiān)測與治理領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展。

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