基于ESN模型的北京市PM2.5日均浓度污染等级预测与时空分布分析.pdf

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3、？巧巧生：夏小鹏专业：地图制图学与地理信息工程研究方向；遥感信息处理与应用指导教师：刘湘南教授２０１５年０５月ＡＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎＳｕｂｍｉｔｔｅｄｔｏＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＧｅｏｓｃｉｅｎｃｅｓｆｏｒＭａｓｔｅｒＤｅｇｒｅｅＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｎｄＳｐａｃｅＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＰＭ２．５ＤａｉｌｙＡｖｅｒａｅＰｏｌｌｕｔｉｏｎＬｅｖｅｌｓＢａｓｅｄｏｎＥＳＮＭｏｄｅｌｉｎＢｅｉｉｎｇｊ

4、ｇＭａｓｔｅｒＣａｎｄｉｄａｔｅ：ＸｉａＸｉａｏｐｅｎｇＭａｏｒ：ＣａｒｔｏｒａｈａｎｄＧｅｏｒａｈｉｃＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｊｇｐｙｇｐＥｎｉｎｅｅｒｉｎｇｇＳｔｕｄＯｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ：ＰｒｏｃｅｓｓｉｎａｎｄＡｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｙｇｐｐＲｅｍｏ化Ｓｅｎｓ虹ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｇＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：Ｐｒｏｆ．ＬｉｕＸｉａｎｎａｎｐｇＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｏｆＧｅｏｓｃｉｅｎｃｅｓＢｅｉｉｎｙ（ｊｇ）

5、声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研巧工作及取得的研巧威果。，除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外尽我所知，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研充成果，也不包含为获得中国地质大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。一同工作的同志对本研巧所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意与我。＾心叫签名：日期；７关于论文使用授权的说明本人完全了解中国地质大学有关俱留，；、使用学位论文的规定即学校有权保留送交论文的复印件，化许论文彼查阅和借阅，；学校可Ｗ公布论文

6、的全部或部分内容可Ｗ采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。□公开□保密（年）保密的论文在解密后应遵守此规蔚（签名师签名：期：＾心摘要ＰＭ２．５污染等级的监测和预测Ｗ及它的空间分布特征关系着人类健康、动植物生长、大气环境评价及气候条件分析等多个方面，己经逐渐成为人们十分关一注的问题之。本文基于北京市２０１３年１月、４月、６月和１０月的ＰＭ２．５日均污染浓度数５据和风速风向数据，利用状态回声网络模型分别对每个月的ＰＭ２．日均污染浓度进行预测。通过半变异函数分析２０１

7、３年的ＰＭ２．５浓度的空间变异特征，在此，基础上采用克里金插值法对实测值和预测值分别进行空间插值，对比其空间分布的异同：。本研究主要工作和得到的结论如下（１）基于ＥＳＮ神经网络模型预测北京市ＰＭ２．５日均浓度时间序列，并与传统的ＢＰ神经网络进行对比，结果证明ＥＳＮ具有较高的预测精度。（２）ＰＭ２．５日均浓度数据在４个月份中的变程值均较大，表明ＰＭ２．５日均。浓度的空间自相关的距离较大不同时间研究区块内的块金值差异比较大，大致在？１１．１２６．１之间，表明了随机因素、系统误差等对ＰＭ２

8、．５日均浓度的自相关性￣影响都较大〇８０．３１，。块金值与基台值的比值分布在化之间表明自相关性相对较强。（３）基于克里金空间插值结果，根据污染水平的分级标准进行分级统计分析。其中，１月份实测值和预测值的空间分布都分为两级：重度巧染、严重污染，分级分布趋势基本相似。４月份预测值和实测值的分级分布都呈现出；良好。６月份预测值与实测值的整体分级分布属于轻