气象因子对太原地区空气质量的影响研究

摘要：

利用2017—2019年太原小店区气象与空气质量指数逐时数据,分析了气象因子对空气质量指数的影响,对易污染月份空气质量进行了深入分析,利用神经网络方法构建了气象因子与空气质量指数的关系模型,并与逐步回归模型进行了对比.结果表明:(1)2017—2019年太原地区空气质量6个等级均出现过,其中,良占比最大,为51.9％;严重污染等级最少,为1.9％.每年8月空气质量最好,1月空气质量最差,11月—次年2月为易污染月份.(2)气温、风速、气压对空气质量指数的影响主要表现为负相关,9月—次年2月呈显著负相关;降水主要表现为负相关;相对湿度对空气质量指数影响较大,8月—次年3月呈显著正相关,6—7月呈显著负相关.(3)易污染月份,太原地区空气质量以良为主,占40.7％;其次为轻度污染,占24.8％;严重污染占4.6％.相对湿度、风速对空气质量影响较大,表现为强相关.(4)神经网络构建的气象因子与空气质量指数的关系模型,与逐步回归分析模型相比,准确率由91％提高到94％.神经网络模型模拟效果更佳,为太原地区治理大气污染提供重要的参考价值.

关键词：空气质量、气象因子、逐步回归、神经网络

所属期刊栏目：15

分类号：X16(环境气象学)

资助基金：国家自然科学基金项目;山西省气象局科学技术面上项目

在线出版日期：2021-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：98-105