基于后向氣團(tuán)軌跡的大氣污染特征時(shí)序分析研究

關(guān)鍵詞：后向軌跡氣團(tuán)；大氣污染；時(shí)間序列；特征分析

中圖分類(lèi)號(hào)：X513 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B

前言

目前，針對(duì)大氣污染時(shí)序分析主要有兩種研究方向，分別為污染源擴(kuò)散路徑模擬以及氣團(tuán)軌跡路徑模擬兩種。其中，污染源擴(kuò)散路徑模擬指的是通過(guò)對(duì)研究區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格劃分，并結(jié)合不同區(qū)域內(nèi)的污染顆粒濃度，從而實(shí)現(xiàn)污染源定位。并根據(jù)不同網(wǎng)格內(nèi)污染物密度分布情況，模擬出污染源的擴(kuò)散路徑。該方法雖然能夠有效實(shí)現(xiàn)擴(kuò)散路徑數(shù)值模擬，但是由于缺乏對(duì)沉降因素的考慮，導(dǎo)致分析效果不佳。例如，劉威杰等人以春節(jié)期間的大氣監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象，通過(guò)結(jié)合網(wǎng)格劃分法，對(duì)不同區(qū)域內(nèi)的大氣污染顆粒濃度進(jìn)行了計(jì)算，從而提取出大氣污染特征。黨瑩等人通過(guò)對(duì)比兩種城市的污染源擴(kuò)散路徑，從而分析出大氣污染特征，并提出對(duì)應(yīng)的空氣質(zhì)量改善措施。而氣團(tuán)軌跡路徑模擬方法指的是通過(guò)構(gòu)建軌跡分析模型，對(duì)后向氣團(tuán)軌跡的影響情況進(jìn)行量化分析，在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)污染物顆粒擴(kuò)散路徑的預(yù)測(cè)。該方法不僅有效結(jié)合了大氣運(yùn)動(dòng)特征，同時(shí)也考慮到顆粒物的沉降效果，因此在分析效果上更占優(yōu)勢(shì)。為此，文章提出基于后向氣團(tuán)軌跡的大氣污染特征時(shí)序分析研究，對(duì)大氣污染時(shí)間序列監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和歸一化處理，引入權(quán)重因子來(lái)修正污染源軌跡，構(gòu)建大氣污染特征時(shí)序分析模型。

1基于后向氣團(tuán)軌跡的大氣污染特征時(shí)序分析研究

1.1大氣污染物濃度數(shù)據(jù)相關(guān)性分析

在對(duì)大氣污染濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行采集的過(guò)程中，通常會(huì)因采集環(huán)境或采集手段等因素，導(dǎo)致數(shù)據(jù)集存在監(jiān)測(cè)指標(biāo)缺失的情況，從而影響數(shù)據(jù)集的質(zhì)量。因此針對(duì)大氣污染物濃度時(shí)間序列數(shù)據(jù)，文章通過(guò)對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化以及缺失值填充處理，在此基礎(chǔ)上結(jié)合皮爾遜相關(guān)系數(shù)法，對(duì)數(shù)據(jù)相關(guān)性進(jìn)行分析。

1.2基于后向氣團(tuán)軌跡的大氣污染物潛在源分析

后向氣團(tuán)軌跡是指氣團(tuán)在上空中實(shí)際移動(dòng)路徑，可以對(duì)大氣污染物的移動(dòng)路線進(jìn)行表征。通過(guò)結(jié)合后向氣團(tuán)軌跡的聚類(lèi)分析結(jié)果，可以對(duì)大氣污染物顆粒的潛在源進(jìn)行分析。為捕捉氣團(tuán)軌跡，文章首先針對(duì)研究區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格劃分。通過(guò)將研究區(qū)域分為i×j個(gè)網(wǎng)格，每個(gè)網(wǎng)格均代表不同的經(jīng)緯度，由此可以對(duì)氣團(tuán)軌跡的移動(dòng)位置進(jìn)行有效表征。后向氣團(tuán)軌跡區(qū)域網(wǎng)格劃分示意圖見(jiàn)圖1。

根據(jù)上述時(shí)間序列分析模型整體分析流程可以看出，文章所設(shè)計(jì)的模型首先會(huì)結(jié)合多站點(diǎn)污染物數(shù)據(jù)以及歷史氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行提取，并針對(duì)原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，其中包括數(shù)據(jù)集編碼處理、數(shù)據(jù)集缺失值填充處理以及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理等。然后通過(guò)對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的局部趨勢(shì)特征以及空間特征進(jìn)行提取，從而實(shí)現(xiàn)序列時(shí)空特征的有效提取。最后通過(guò)結(jié)合污染源的預(yù)測(cè)定位結(jié)果以及后向氣團(tuán)軌跡的分析情況，實(shí)現(xiàn)大氣污染特征的有效分析，從而輸出氣團(tuán)的移動(dòng)預(yù)測(cè)路線。

通過(guò)上述步驟即可完成對(duì)于大氣污染特征時(shí)間序列分析模型的構(gòu)建，通過(guò)提取局部趨勢(shì)特征以及空間特征，對(duì)大氣污染特征時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè)。至此，基于后向氣團(tuán)軌跡的大氣污染特征時(shí)序分析方法設(shè)計(jì)完成。

2實(shí)驗(yàn)論證

為了證明文章提出的基于后向氣團(tuán)軌跡的大氣污染特征時(shí)序分析方法在實(shí)際分析效果方面優(yōu)于常規(guī)的大氣污染特征時(shí)序分析方法，在理論部分的設(shè)計(jì)完成后，構(gòu)建實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)，對(duì)文章方法的實(shí)際分析效果進(jìn)行檢驗(yàn)。

2.1實(shí)驗(yàn)說(shuō)明

為驗(yàn)證文章提出的基于后向氣團(tuán)軌跡的大氣污染特征時(shí)序分析方法在實(shí)際分析效果方面的優(yōu)越性，此次實(shí)驗(yàn)選取了兩組常規(guī)的大氣污染特征時(shí)序分析方法作為對(duì)比對(duì)象，分別為基于深度學(xué)習(xí)的大氣污染特征時(shí)序分析方法，以及基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大氣污染特征時(shí)序分析方法。通過(guò)構(gòu)建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，采用三種時(shí)序分析方法對(duì)同一個(gè)大氣污染物軌跡模型進(jìn)行分析，對(duì)比不同方法的實(shí)際分析效果。

2.2實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

此次實(shí)驗(yàn)選取的研究區(qū)域位于某省市中心城區(qū)120 km，屬于重點(diǎn)氣象規(guī)劃地區(qū)。該區(qū)域?qū)儆跍貛Т箨懶詺夂?，降水年際變化明顯，總體區(qū)域面積為24.5×10⁴ km²。為獲取實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，此次實(shí)驗(yàn)針對(duì)研究區(qū)域設(shè)定了多處大氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)站。針對(duì)風(fēng)速、風(fēng)險(xiǎn)、氣溫、濕度等多項(xiàng)氣象變量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，部分實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)見(jiàn)表1。

為保證實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性，此次實(shí)驗(yàn)結(jié)合大氣質(zhì)量的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)研究區(qū)域的后向氣團(tuán)軌跡進(jìn)行模擬。采用三種大氣污染時(shí)序特征分析方法進(jìn)行分析，待分析結(jié)果后，記錄不同方法下的污染源定位結(jié)果，對(duì)比不同方法的污染源定位精度。

2.3時(shí)序分析性能對(duì)比結(jié)果

此次對(duì)比實(shí)驗(yàn)選取的對(duì)比指標(biāo)為不同分析方法的分析效果，具體衡量指標(biāo)為大氣污染源區(qū)域的定位效果，定位誤差越低，代表方法的分析效果越好，具體實(shí)驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)圖3。

通過(guò)上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，隨著迭代次數(shù)的不斷提高，不同算法的分析性能也在形成收斂。通過(guò)數(shù)值上的對(duì)比可以明顯看出，文章提出的基于后向氣團(tuán)軌跡的大氣污染特征時(shí)序分析方法的分析效果明顯更好，大氣污染源定位精度較高。

3結(jié)束語(yǔ)

文章針對(duì)常規(guī)的大氣污染特征時(shí)序分析方法在分析效果方面較差的問(wèn)題，通過(guò)結(jié)合后向氣團(tuán)軌跡數(shù)據(jù)，提出了一種新型的分析方法。預(yù)處理大氣污染時(shí)間序列監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，將研究區(qū)域劃分為網(wǎng)格，基于權(quán)重修正后的污染源軌跡，計(jì)算不同污染物在各個(gè)網(wǎng)格內(nèi)的權(quán)重濃度值，結(jié)合計(jì)算結(jié)果，構(gòu)建大氣污染特征時(shí)序分析模型，考慮到污染物之間的關(guān)聯(lián)性以及地理位置的影響，從而更準(zhǔn)確地描繪大氣污染的時(shí)空分布規(guī)律。結(jié)合了數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性計(jì)算、權(quán)重修正和時(shí)序分析模型構(gòu)建，使得大氣污染監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理更加精細(xì)化和準(zhǔn)確化。通過(guò)引入皮爾遜相關(guān)系數(shù)方法和權(quán)重因子修正，有望提高模型預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)度和質(zhì)量，從而促進(jìn)大氣環(huán)境監(jiān)測(cè)與治理領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展。