基于受体模型的一次人为排放VOCs的来源分析方法及系统

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基于受体模型的一次人为排放VOCs的来源分析方法及系统
申请号:CN202510162561
申请日期:2025-02-14
公开号:CN119959481B
公开日期:2025-07-15
类型:发明专利
摘要
本发明涉及大气挥发性有机物来源分析技术领域,基于受体模型的一次人为排放VOCs的来源分析方法及系统,包括:利用[OH]暴露量、异戊二烯初始排放浓度、[OVOCs]观测浓度、示踪物观测浓度、实际[OVOCs]反应速率常数及示踪物反应速率常数构建光化学龄参数化模型,根据光化学龄参数化模型计算[OVOCs]一次人为排放理论浓度,并观测[NMHCs]人为排放观测浓度,得到全谱[VOCs]一次人为排放观测浓度,对全谱[VOCs]一次人为排放观测浓度进行光化学损耗订正及大气扩散修正,得到[VOCs]一次人为排放初始浓度,根据PMF受体模型,利用[VOCs]一次人为排放初始浓度进行VOCs来源解析。本发明可提高PMF受体模型对实际大气中VOCs来源的解析精度。
技术关键词
大气挥发性有机物 来源分析方法 机器学习算法 异戊二烯 速率 Xgboost算法 Adaboost算法 受体 精度 理论 自由基 决策树算法 参数 观测仪器 训练集 碳氢化合物 随机森林 变量
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