中国环境科学

作者：白冰, 赵红梅, 张素梅, 张学磊, 杨光义

单位：1. 中国科学院东北地理与农业生态研究所, 中国科学院湿地生态与环境重点实验室, 吉林 长春 130102;2. 太原理工大学矿业工程学院, 山西 太原 030024;3. 中国科学院大学, 北京 100049

关键词：人工智能,火点预测,生物质燃烧,东北地区

基金：国家自然科学基金面上项目（41771504）；国家重点研发计划（2017YFC0212303）；吉林省自然科学基金（20200201214JC）

选取农作物秸秆露天燃烧严重的东北地区，采用人工神经网络的方法，结合卫星火点和气象数据，开展秸秆露天燃烧预测研究.结果表明：人工神经网络预测模型成功验证了松嫩平原地区2015年10月25日~11月15日的秸秆露天燃烧情况，其准确度为67.1%，经过多次试验，在神经网络建模与验证数据配比为80：20时，预测准确度最高，可达69.7%，同时该模型的稳定性较好.而对不同区域，不同时间段的预测研究表明，人工神经网络较适用于长时间序列的预测.就影响因素而言，相对湿度是影响秸秆露天燃烧的最重要因素.本研究结果可为空气质量模式提供火点预测数据，提高其预报预警能力，为区域联防联控政策的制定提供科技支持.

来源：2020年第12期

《中国环境科学》期刊编辑部

查看中国环境科学杂志2020年第12期