换一批基于空间模拟退火算法的NO2空气监测站点优化:以闽西南城市群为例
Optimization of NO2 air monitoring stations based on spatial simulated annealing algorithm:A case study of the southwest Fujian urban agglomeration
摘要大气污染评价是城市规划与控制中重要组成部分,关系到人类健康和社会发展.合理布设空气质量监测站对区域空气质量分布的预测至关重要.本研究旨在评估空气监测点的最小样本容量,以表征空气NO2的最优预测精度,并为预测模型建立可靠的输入.本文以中国闽西南地区地面NO2监测站点优化为例,设计了基于空间模拟退火算法的空气质量监测网络空间优化的方法框架.基于空间模拟退火算法以最小克里金方差(MKV)为目标,改善监测站点的布局,提高空气污染监测的精度和效果.在优化过程中,使用了扰动算法对监测站点布局进行改变.并采用MKV进行评估(不考虑财务预算限制)寻求优化效率最高的采样数量.对地面NO2空气污染监测站点的空间布局进行优化,通过优化,我们发现在增加160个监测站点后,NO2的MKV 从 0.09 μg·m-3降低至0.02 μg·m-3,预测精度提升了 71.46％.这种优化可能改善监测系统的覆盖范围和采样密度,提高监测数据的准确性和可靠性.这对于及时识别和应对污染源、监测空气质量趋势以及制定环境政策至关重要.此外,该方法还有可能应用于其他形式的环境污染(如水、土壤和噪音)监测,这对今后空气监测站点的布设及管理思路提供了参考.
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关键词
监测站点布局空间模拟退火算法经验贝叶斯克里金插值法NO2监测布局优化点位优化monitoring station location selectionspatial simulated annealing algorithmempirical Bayes KrigingNO2 monitoringlayout optimizationpoint optimization
栏目名称
DOI
10.13292/j.1000-4890.202505.039
发布时间
2025-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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