BP神经网络的近地面臭氧估算及时空特征分析

近年来,中国东部城市光化学烟雾污染频繁发生,臭氧(O3)作为光化学烟雾的标志性污染物日益成为影响城市或区域大气的首要污染物.为探究京津唐地区近地面臭氧污染特征及时空变化趋势,本文基于前馈(BP)神经网络,结合地面监测站点臭氧浓度数据、卫星遥感臭氧柱总量数据与气象站点气象要素数据的非线性关系建立近地面臭氧浓度反演模型,并对近地面臭氧时空分布进行分析.结果表明:评价模型可靠性的决定系数R2为0.888、RMSE为10.742、MAE为9.596,建立的BP神经网络模型精度较高;2016—2019年京津唐臭氧年平均浓度呈现增加趋势;四季中,京津唐夏季臭氧浓度最大,冬季最小.研究结果为近地面臭氧估算提供了技术参考,同时对环境监测具有重要的现实指导意义.