城市空氣質量預測模型與數(shù)據(jù)可視化方法研究.pdf

1、由于工業(yè)化、城市化進程的快速發(fā)展，城市的生產(chǎn)、消費規(guī)模不斷擴大，導致城市能源、交通規(guī)模持續(xù)擴大。我國是發(fā)展中國家，能源結構不盡合理，以燃煤作為電力、熱力等的主要燃料。因此，以可吸入顆粒物、一氧化碳、二氧化硫、氮氧化物等為主要污染物的大氣環(huán)境污染問題日趨嚴重，對資源、環(huán)境與人民生活和社會經(jīng)濟帶來巨大的沖擊，嚴重威脅著可持續(xù)發(fā)展的基礎。
　　 開展空氣質量監(jiān)測、預測與數(shù)據(jù)分析與可視化的研究可以全面掌握城市空氣污染源的排放數(shù)據(jù)和各種空

2、氣污染物在不同空間區(qū)域內的濃度數(shù)據(jù)，可以對影響城市空氣質量的因素有所了解和把握，掌握城市空氣質量在時間和空間維的變化發(fā)展趨勢，對城市規(guī)劃與建設、污染控制、環(huán)境管理、公共事業(yè)發(fā)展均有重要的理論意義與實用價值。
　　 “十五”規(guī)劃和“十一五”規(guī)劃期間，我國各省市都開展了大規(guī)模的基于互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)的基本覆蓋城市區(qū)域的環(huán)境空氣質量監(jiān)測系統(tǒng)和重點空氣污染源監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)的建設。對影響城市環(huán)境空氣質量進行實時監(jiān)測監(jiān)控，獲取了大量環(huán)境空氣質量和

3、重點空氣污染源排放的基礎數(shù)據(jù)和實時動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)。如何充分利用這些海量數(shù)據(jù)，來對城市環(huán)境空氣質量的各種指標的進行科學的評價、對環(huán)境空氣質量變化趨勢進行分析預測，研究城市環(huán)境空氣質量與各種空氣排放源之間的時空相關性等方面的工作有待進一步開展。
　　 在國家863計劃項目《大規(guī)模動態(tài)場景中海量數(shù)據(jù)的遠程可視化技術及系統(tǒng)實現(xiàn)(2008)》、山東省科技攻關項目《城市空氣污染應急仿真與可視化研究及系統(tǒng)實現(xiàn)(2008)》和山東省科委《山東省可

4、持續(xù)發(fā)展科技示范項目-濟南市環(huán)境空氣質量及空氣污染源監(jiān)控、預警技術及監(jiān)控網(wǎng)絡的研究開發(fā)(2002))以及濟南市科技攻關項目《濟南市煙氣污染源在線監(jiān)控系統(tǒng)研究開發(fā)與示范(2003)》等科研項目的支持下，本文以山東省濟南市的環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)為基礎，圍繞城市環(huán)境空氣質量監(jiān)測監(jiān)控與預測模型的構建和空氣質量數(shù)據(jù)的可視化等課題，重點開展了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的城市環(huán)境空氣質量預測模型研究、城市環(huán)境空氣質量預報數(shù)據(jù)可視化方法的研究、城市空氣污染源排放擴散模擬仿真

5、方法的研究、以及城市空氣污染源排放監(jiān)測數(shù)據(jù)與空氣質量的相關性分析等方面的研究。
　　 本文研究了以區(qū)域內空氣污染源排放監(jiān)測數(shù)據(jù)為輸入，區(qū)域內的環(huán)境空氣監(jiān)測站的污染物濃度數(shù)據(jù)預測值為輸出的人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型的構建方法。提出了一個基于粗糙集理論的BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型，對指定區(qū)域內的環(huán)境空氣污染源排放原始監(jiān)測數(shù)據(jù)進行屬性約簡、構造人工神經(jīng)網(wǎng)絡隱層的神經(jīng)元節(jié)點、確定節(jié)點間的連接權值和網(wǎng)絡初始拓撲結構，通過BP算法迭代對數(shù)據(jù)進行訓練，求

6、出網(wǎng)絡的各種參數(shù)，完成預測模型的構建。提出了一個基于資源分配網(wǎng)絡的神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型，利用RAN神經(jīng)網(wǎng)絡的距離準則和誤差準則，進行隱層節(jié)點的動態(tài)生成和參數(shù)調節(jié)，生成能滿足誤差要求的最小神經(jīng)網(wǎng)絡結構，避免了網(wǎng)絡中隱含節(jié)點個數(shù)和初始網(wǎng)絡參數(shù)難以選取的缺點，這兩個模型，都比經(jīng)典的BP神經(jīng)網(wǎng)絡有更快的網(wǎng)絡的訓練速度和更高的預測精度。
　　 本文對城市區(qū)域內的環(huán)境空氣質量預報數(shù)據(jù)的可視化方法的進行了研究。運用徑向基函數(shù)對給定區(qū)域環(huán)境空氣質量

7、預報數(shù)據(jù)中污染物濃度值在時間和空間維度上進行插值的方法，生成了在某一指定空間層次上的空氣污染物濃度等值面；采用Marching Cubes算法在城市空間區(qū)域維度上進行污染物濃度數(shù)據(jù)的三維等值面繪制；研究了如何實現(xiàn)城市區(qū)域空氣質量預報數(shù)據(jù)中污染物濃度在空間的整體彌撒效果，首先定義了在空間網(wǎng)格中的污染物粒子，并以對空間區(qū)域的所有格網(wǎng)中的污染物濃度值數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預處理、轉換，利用光線對污染物的散射效果，實現(xiàn)對空氣污染數(shù)據(jù)動態(tài)模擬，繪制出了類似