湖州市局部区域大气PM2.5浓度分布特性实测分析

随着城市大气污染的加重,控制PM2.5污染的要求越来越迫切。本文以湖州市局部区域为研究对象,实地测试研究区域内的大气PM2.5浓度,分析PM2.5浓度分布特性,探讨研究区域内各主要污染源对本区域PM2.5浓度分布的影响。得出结论:在多数时间内,各测点PM2.5浓度随时间的变化趋势比较一致;实测区域的PM2.5浓度由下风向到上风向逐渐降低,且下降幅度较小;本区域的PM2.5主要来源为输入性污染;关注的污染源中,某大型食堂对测点区域PM2.5污染影响较大,某工厂有一定影响,主干道、水泥搅拌站、热电厂及某中型食堂影响则较小。

基于深度学习的辽宁地区大气PM2.5浓度预测方法初探

针对传统浅层反向传播神经网络训练速度慢,对大气PM2.5浓度无法精准预测的问题,提出一种基于集成卷积小波极限学习神经网络(Ensemble Convolution Wavelet Extreme Learning Neural Network,ECWELNN)的辽宁地区大气PM2.5浓度预测方法。