宫同伟,张 洋,刘炳春

1.天津城建大学建筑学院,天津 300384

2.天津理工大学管理学院,天津 300384

随着中国经济的快速发展,各种大气污染物的排放量不断增多,造成经济发展与环境保护的矛盾加剧,生态环境持续遭受破坏[1]。 京津冀城市群是该类矛盾表现最突出的区域之一,尤其是工业排放和机动车尾气排放带来的大量氮氧化物(NOx)、二氧化硫(SO2)和烟尘,导致区域性雾霾频发,空气污染严重[2-3]。 二氧化氮(NO2)在常温状态下呈现为具有刺激性气味的有毒气体。 除了雷电与土壤排放等自然来源之外,空气中大量的NO2主要由化石燃料的使用、汽车尾气排放等人为活动产生[4]。 NO2通过呼吸进入人体,会严重影响人体健康,在腐蚀呼吸道的同时,可能引发迟发性肺水肿等疾病[5]。 因此,对京津冀地区NO2日均浓度进行精准预测,探究其时空分布变化,对于NO2污染的预警与防治尤为重要。 通过模型预测揭示京津冀城市群NO2时空变化特点,探究其发展变化的趋势和原因,可为京津冀城市群NO2污染防治工作提供科学参考。

当前,大气污染物浓度预测研究主要集中在数值模式预测和统计模式预测两方面。 数值模式需基于大气污染物观测实况、污染源排放情况和气象资料,利用初始值和边界值,通过模拟大气运动状态实现预测[6];传统统计模型往往需要大量空气污染物历史观测数据,利用回归分析等拟合方法建立污染物历史数据与被预测变量之间的关系[7]。 李华娇等[8]开展了利用基于动态模糊综合评价的混合模型,在我国建立空气质量预测预警系统的研究与应用[8]。……