范清
- 作品数：2 被引量：51H指数：2
- 供职机构：北京工业大学环境与能源工程学院更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：环境科学与工程更多>>
- 北京夏季典型环境污染过程个例分析被引量：22
- 2007年
- 对北京ρ(PM10)日均值和华北地区气象资料的综合分析发现,北京夏季ρ(PM10)的变化过程与环境背景场组合系统明显相关,其典型的背景场演变过程为:①在ρ(PM10)上升阶段,副热带高压西伸较强,持续数天控制华北地区,具有均压和弱气压场的特征.在其控制下,受地形和周边边界层背景的影响,偏南气流将北京南部的污染物向北京输送和汇聚,ρ(PM10)呈逐日汇聚增长趋势.②冷锋逼近时的均压场和弱气压场是ρ(PM10)峰值出现的背景.③在冷锋后部的大陆高压前锋造成较强的区域性输送过程,而冷锋附近形成的湿沉降使ρ(PM10)下降,因此在强区域性输送过程与明显降水终止后常出现ρ(PM10)谷值.统计分析表明,北京夏季环境污染过程与大尺度环境背景场组合系统及其配置的污染物输送通道演变有明显的同步特征.该类组合系统所配置的背景场及其同步环境污染演变过程的特征具有普遍规律性,可为奥运期间环境污染过程的预测和控制提供参考.
- 范清程水源苏福庆刘震陈朝晖高庆先任阵海
- 关键词：PM10副热带高压湿沉降
- 遗传算法优化神经网络用于大气污染预报被引量：29
- 2009年
- 大气污染预报可以对大气污染提出警示,保护人体健康和生活环境.为了对北京市PM10的质量浓度进行预报,建立了用于大气污染预报的遗传神经网络模型,该模型运用遗传算法优化神经网络的权值和阈值,有效提高了网络的收敛性和预报准确率.用改进后的神经网络对北京市PM10的质量浓度进行了模拟,并将模型模拟结果与美国第3代空气质量模型Models-3(CMAQ)的数值模拟结果进行了比较.实验结果表明:遗传神经网络模型和数值模型的模拟结果的平均相对误差分别为0.21和0.26,用于空气污染物质量浓度短期预报时,神经网络模型的预测精度与数值模型的预测精度相当.对于没有条件开展空气污染数值预报的城市或地区,神经网络是一种有效的替代方法.
- 王芳程水源李明君范清
- 关键词：PM10神经网络遗传算法CMAQ
