结合大气污染特征的VOCs聚集区识别方法 |
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引用本文: | 陆秋琴,田园,黄光球.结合大气污染特征的VOCs聚集区识别方法[J].重庆理工大学学报(社会科学版),2024(3):308-317. |
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作者姓名: | 陆秋琴 田园 黄光球 |
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作者单位: | 西安建筑科技大学管理学院 |
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摘 要: | 为实现VOCs聚集区的精准感知识别,提出一种结合大气污染特征的VOCs聚集区识别方法。首先,划分区域网格,利用IDW空间插值方法得到VOCs网格数据集;其次,利用HYSPLIT计算后向气团运动轨迹并引入VGG提取轨迹特征,同数据集输入TCN-BiLSTM模型,预测各网格VOCs浓度;最后,根据预测结果进行聚集区识别。以西安市碑林区为例,对VOCs浓度值进行预测,并将聚集区识别结果可视化。结果表明:该组合预测模型能够有效提高识别精度,VOCs浓度预测结果的MAE、MSE、RMSE、R2分别为6.657、103.657、10.181、0.976,预测效果优于对比模型。消融实验证明考虑气团污染特征能提高VOCs预测准确性,实现VOCs聚集区的精准感知识别。
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关 键 词: | VOCs聚集 污染区域识别 浓度预测 大气污染特征 深度学习 |
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