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区域大气污染联防联控治理政策研究——以广东省佛山市为例 被引量:3
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作者 李志勇 《节能与环保》 2021年第3期34-35,共2页
大气污染治理具有明显的系统性和综合性特点,且一般需要耗费较长的治理周期,实行区域联防联控非常必要和紧迫。本文在分析广东省佛山市区域大气污染联防联控机制的重要意义的基础上,提出该市区域大气污染联防联控治理政策的建议,期望可... 大气污染治理具有明显的系统性和综合性特点,且一般需要耗费较长的治理周期,实行区域联防联控非常必要和紧迫。本文在分析广东省佛山市区域大气污染联防联控机制的重要意义的基础上,提出该市区域大气污染联防联控治理政策的建议,期望可以为大气污染治理工作质量和效率的进一步提高提供参考。 展开更多
关键词 区域大气污染 联防联控 治理政策
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空气质量模拟与观测机器学习NO_(2)浓度预报
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作者 黄泳熙 朱云 +5 位作者 谢阳红 李海贤 张志诚 黎杰 李金盈 袁颖枝 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期6225-6234,共10页
在空气质量模拟预报数据基础上,采用套索算法(Lasso)将前馈神经网络(FNN)与基于污染物浓度及气象实时观测值搭建的长短期记忆网络(LSTM)组合,形成了模拟与观测机器学习(SOML)预报模型,开展了佛山市顺德区NO_(2)未来3d10个镇街空气质量... 在空气质量模拟预报数据基础上,采用套索算法(Lasso)将前馈神经网络(FNN)与基于污染物浓度及气象实时观测值搭建的长短期记忆网络(LSTM)组合,形成了模拟与观测机器学习(SOML)预报模型,开展了佛山市顺德区NO_(2)未来3d10个镇街空气质量监测点位逐日浓度预报.结果显示:SOML3d的准确性均优于WRF-CMAQ及其它单一模型,其中第一天SOML平均绝对误差(MAE)为4.99μg/m~3,改进幅度达66.18%;SOML不同季节适用性均较强,四季预报效果均较WRF-CMAQ明显提升(MAE分别降低42.18%、42.89%、61.04%、50.91%),其中秋冬季改善幅度更好;相比WRF-CMAQ,SOML预报结果能较好反映顺德区内各站点NO_(2)浓度实际空间分布和数值水平,有效提升了浓度预报精准度. 展开更多
关键词 NO_(2)浓度预报 机器学习 预报模型 WRF-CMAQ模型 空气质量监测
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