【摘 要】
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将通过同步观测实验系统获得的影响降雨酸度的主要大气污染物和气象参数观测结果作为自变量,降雨酸度作为因变量,建立了基于BP神经网络模型的降雨酸度预测模型。并通过设定天
【机 构】
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南开大学环境科学与工程学院,天津市环境监测中心
【基金项目】
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天津市应用基础研究计划项目(07JCYDJC07300)
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将通过同步观测实验系统获得的影响降雨酸度的主要大气污染物和气象参数观测结果作为自变量,降雨酸度作为因变量,建立了基于BP神经网络模型的降雨酸度预测模型。并通过设定天津市区未来环境空气中TSP、SO<sub>2</sub>和NO<sub>2</sub>的浓度变化情景,运用本研究所建立的BP网络模型进行情景分析。结果表明,降雨酸度随着TSP浓度的减小而增强,随着降雨量的增大也在增强;当TSP浓度降低到几十微克每立方米水平时,天津市区所发生的降雨属于酸雨的可能性将
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