PM2.5扩散模型及预测研究

摘要：

以武汉为例,以高斯扩散模型为基础研究PM2.5的扩散与衰减规律,充分考虑影响PM2.5扩散的因素,分析地面与建筑物边界反射、干沉积、雨洗湿沉积及湿度的影响,逐步改进高斯扩散模型,并引入时间t,计算当点源持续污染情况下,污染源上风和下风L公里处的浓度.通过数值仿真,得到距污染源下风向距离一定条件下污染扩散浓度的分布规律,预估突发情形下PM2.5的扩散距离及安全区域,结合三维图及平面图分析危险区及安全区.最后,结合小波理论及神经网络理论,提出小波神经网络的结构及算法,并通过Matlab实现了对PM2.5值的预测,并取得较高的预测拟合度.

关键词：改进高斯模型、扩散规律、小波神经网络、PM2.5预测

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在线出版日期：2014-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：16-27