【摘 要】
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采用传统的空间插值方法对区域污染物进行模拟与预测,针对源数据分布不均,效果一般的问题,提出了采用INLA-SPDE模型来模拟与预测区域污染物的方法.模型的空间分量使用随机偏微分方程表达,时间分量则采用一阶时序自相关模型,同时还包含气象参数等10种协变量,以2019年度京津冀地区日均PM2.5浓度为例,逐月建立了时空模拟与预测模型.实验结果表明,与经典的克里金插值方法相比,在区域污染物分布的模拟上具有更好的效果,尤其在高值污染的预测上精度效果提升明显,同时可得到区域污染风险等级等多种结果.进一步基于模型的预
【机 构】
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北京大学地球与空间科学学院,北京 100871
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采用传统的空间插值方法对区域污染物进行模拟与预测,针对源数据分布不均,效果一般的问题,提出了采用INLA-SPDE模型来模拟与预测区域污染物的方法.模型的空间分量使用随机偏微分方程表达,时间分量则采用一阶时序自相关模型,同时还包含气象参数等10种协变量,以2019年度京津冀地区日均PM2.5浓度为例,逐月建立了时空模拟与预测模型.实验结果表明,与经典的克里金插值方法相比,在区域污染物分布的模拟上具有更好的效果,尤其在高值污染的预测上精度效果提升明显,同时可得到区域污染风险等级等多种结果.进一步基于模型的预测结果实现了京津冀地区日均PM2.5浓度时空可视化和虚拟仿真系统,为普通民众的出行或政府相关部门决策提供支持,验证了模型的实用性和价值.
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