胡 峰,郎建垒,毛书帅,玄博元

典型优化目标函数下源参数反演性能对比研究

胡 峰,郎建垒*,毛书帅,玄博元

(北京工业大学环境与生命学部,区域大气复合污染防治北京市重点实验室,北京 100124)

基于外场实验数据,从反演高估率、准确性、稳定性角度系统评估了8种典型目标函数在不同未知源参数反演情形下的反演性能差异.研究发现,不同目标函数反演性能差异显著.仅反演单参数源强时(),对数变换目标函数高估率最大(79.4%),偏差平方和目标函数准确性最高(ARD<50%=82.3%,ARD=(35.3±9.1)%),目标函数稳定性无明显差异(CV<0.01).三参数反演(,,)时,标准化均方根误差目标函数源强高估率最大(98.5%),对数变换目标函数准确性、稳定性最高(ARD<50%=91.1%,ARD=(48.4±9.8)%;CV=0.01);位置方面,偏差平方和目标函数准确性最高(AD=(36.12±11.39)m),对数变换目标函数稳定性最强(CV=0.0018).四参数反演(,,,)时,标准化均方根误差目标函数源强高估率最大(98.5%),对数变换目标函数准确性、稳定性最优(ARD<50%=61.7%,ARD=(55.2±16.5)%;CV=0.03);位置方面,相关系数总体表现最优(AD=(34.37±10.72)m; CV=0.011).整体上,随反演参数变化,对数变换目标函数源强反演性能最稳定.

源参数反演；突发大气污染事故；高斯烟羽模型；启发式算法；目标函数

快速、准确识别污染源参数(源强、位置)对科学、有效开展大气污染事故应急处置工作具有重要意义.源参数反演技术是确定事故源信息的重要手段.目前,国内外已经开展了大量研究.如张建文等[1]将遗传－单纯形耦合算法(GA-NM)用于位置和源强参数反演,显著提升了源反演性能;Cui等[2]提出将粒子群－单纯形耦合算法(PSO-NM)用于研究不同大气扩散条件对源反演的影响;沈泽亚等[3]对比了3种耦合算法(PSO-NM、GA-NM和GA-PSO)反演性能,毛书帅等[4]比较了不同源排放情形下标准算法(PSO、GA)和耦合算法(PSO-NM)反演性能.然而,上述研究集中于优化算法在源反演中的应用或不同算法性能对比研究.目标函数的构建是源反演技术建立的重要一环.目前,在以算法应用及改善为主的源反演研究中,大多以偏差平方和目标函数建立源反演技术,并开展研究[5-7];文献[8-9]建立了……