重庆理工大学学报（自然科学）

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结合大气污染特征的VOCs聚集区识别方法

  

  1. 西安建筑科技大学管理学院，陕西 西安 710055

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摘要： 为了实现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进行可视化。结果表明，该组合预测模型能够有效提高识别精度，其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，通过消融实验证明考虑气团污染特征能够有效提高VOCs预测准确性，实现VOCs聚集区的精准感知识别。

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