基于航班运行规律的典型机场NO_(x)浓度临近预测方法研究

作     者：韩博 姚婷玮 王立婕 HAN Bo;YAO Tingwei;WANG Lijie

作者机构：中国民航大学交通科学与工程学院天津300300 中国民航环境与可持续发展研究中心天津300300 中国民航大学空中交通管理学院天津300300 

出 版 物：《环境科学学报》 (Acta Scientiae Circumstantiae)

年 卷 期：2022年第42卷第3期

页      面：362-372页

核心收录：

学科分类：083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 07[理学] 08[工学] 070602[理学-大气物理学与大气环境] 0706[理学-大气科学] 0713[理学-生态学] 

基　　金：国家自然科学基金项目(No.U1933110) 天津市教委科研计划项目(No.2018KJ248) 

主　　题：机场 大气污染物 预测 广义加性模型 交互作用 NO_(x) 

摘      要：针对天津机场区域考虑航班运行影响,应用广义加性模型(Generalized Additive Model,GAM)建立污染物浓度预测模型,对因子间的共线性问题和交互作用进行改进,得到最优的NO_(x)浓度预测模型.选取天津机场区域2019年11月-2020年3月环境、气象及航班数据,建立改进的GAM.结果显示:①改进的GAM预测效果优,可以更加准确地预测浓度峰值及变化趋势;②样本量会影响模型选择的因子数量及模型性能;③改进模型adj-R^(2)为0.940,实测和预测NO_(x)浓度的相关系数为0.975,预测效果好;④航班活动对机场区域污染物浓度影响较大.改进的GAM考虑污染物浓度与影响因子之间的复杂非线性关系及影响因子之间交互作用对污染物浓度变化的影响,使模型精度进一步提升.GAM对污染物浓度的准确预测可为机场区域污染防治提供依据.