1、“.....年平均浓度相对年下降，同比下降。由以上分析不难看出，雅安市种污染物中污染较为严重。结合年雅安市大气中和的年平均浓度变化值可将雅安市大气污染物浓度的变化分为两个阶段。第阶段是年上述类污染物浓度均有所增加。尤其是臭氧浓度更是迅速增高，年臭氧年平均较年增加了，污染日益严重。第阶段是年以来，种污染物浓度都呈现了下降的趋势，空气质量得到了改善。这说明雅安市的空气污染防控措施初见成效，污染程度得到了定的缓到，超过年约倍。年空气污染有所改善，空气质量优的天数增加到天，仍有天重度污染和天重污染，空气质量达标率较年提高了。基于四川雅安三种主要大气污染物浓度与气象条件的关系进行预测研究气象灾害论文。空气质量数据是年月日至年月日逐小时连续数据表，缺少年月日至月日的小时数据。包括以及与之匹配的逐小时气象资料数据，包括有降雨量气温气压湿度和风速等......”。

2、“.....保护和改善生活环境生态环境，保障人体健康，中华人民共和国环保部和国家质量监督检验检疫总局联合发布了环境空气质量标准。该标准规定了环境空气功能区分类标准分级污染物项目平均时间及浓度限值监测方法数据统计的有效性规定及实施与监督等内容，适用于环境空气质量评价与管理。因此以此标准作为雅安市环境空气质量判别标准。表雅安市各检测站点经纬度灰色关联分析方法灰色关联度分析法是灰色系统理论中种定量描述因素间发展势态的相似或相异到了改善。这说明雅安市的空气污染防控措施初见成效，污染程度得到了定的缓解，大气环境得到了改善。基于四川雅安三种主要大气污染物浓度与气象条件的关系进行预测研究气象灾害论文。空气质量数据是年月日至年月日逐小时连续数据表，缺少年月日至月日的小时数据。包括以及与之匹配的逐小时气象资料数据，包括有降雨量气温气压湿度和风速等......”。

3、“.....保护和改善生活环境生态环境，保障人体健康，中华人民共和国环保部和国家质量监督检验检疫总局联合发布了环境空气质量标准。该标准规定了环境空气功能区分类标准分级污染物项目平均时间及浓度限值监测方法数据统计的有效性规定及实施与监督等内容，适用于环境空气质量评价与管理。因此以此标准作为雅安市环境空气质量判别标准。表雅安市各检测站点经纬度灰色关联分析方法灰色关联度分析法是灰色系统理论中种定量描述因素间发展势态的相似或相异程度的量化比较方法。基于四川雅安三种主要大气污染物浓度与气象条件的关系进行预测研究气象灾害论文自然科学版，张经纬，冯利红，侯常春，等，究中华疾病控制杂志，张珺，王式功，杜亮亮，等，神经网络的河北中南部空气质量预报研究江西农业学报，张荣艳，唐风军，数学的实践与认识......”。

4、“.....环境空气质量标准吴亚平，张琦，王炳赟，王式功，邵平川雅安种主要大气污染物浓度与气象条件的关系及其预测研究高原气象，基金国家自然科学基金项目川省雅安市科技局年度科技计划项目。神经网络预测模型空气质量参数与气象参数之间有着很复杂的非线性关系。对于存在非线性关系的问题的研究，有学者用神经网络模型应用于环境气象等方面的预报建模研究苏高利等宋新山等，优化了预报的学习效率，取得了较好的预报效果吴建生等欧阳钧等，。因此，本文采用神经网络预测模型基于雅安市区的温压湿风气象观测资料和空气污染数据，来预测雅安市在段时间内和污染物浓度的变化，并通过现有的数据对预测值进行实证分析，并检验构建的神经网空气质量模式对兰州市污染物输送的模拟高原气象，陈雷华，余晔，陈晋北，等，年兰州市主要大气污染物污染特征分析高原气象，陈素梅，历史变化与现状城市与环境研究......”。

5、“.....徐祥德，丁国安，等，源同化修正效果影响的模拟高原气象，高秀清，山西能源学院学报，郭伟，程艳，樊巍，等，地球环境学报，郝巨飞，袁雷武，李芷霞，等，析高原气象，何建军，余晔，刘娜，等，高原气象，侯雪伟，朱彬，康汉青，等，大气化学模式模拟东亚季风对对流层污染物的影响模式验证高原气象，胡晓，徐璐，俞科爱，等，高原气象，华雯丽，韩颖，乔瀚洋，等，高原气象，金维明，中国环境监测，李苹，余晔，赵素平，等，年中国近地面污染状况与影响因素分析高原气象，李霞，任宜勇，吴彦，等，高原气象，欧阳钧，王爱枝，的神经网络在大气污染物浓度预测中的应用环境科学与管理，彭晓武，相红，陈惠明，等，等污染物浓度的关系环境与健康杂志，邱继勇，黄倩，田文寿，等，高。和浓度在冬季月份最高，其值分别为和夏季月份最低，其值分别为和。浓度值在夏季月份最高，春秋季平均浓度相近，冬季最低......”。

6、“.....雅安市空气质量达标率自年期间逐年下降，年中度污染天，重度污染天，达标率仅为。年达标率略有上升为，但仍有天中度污染和天重污染。利用灰色关联度分析年雅安市种污染物浓度与气象要素关系发现影响浓度的气象要素排序为风速气温气压相对湿度雨量影响浓度的气象参数排序为雨量气压风速气温相对湿度影响浓度的气象参数排序为雨量气压风速气温相对湿度。每个季度之间的关联度有些差异，因为每个季度的气象要素的值不同，导致了关联度与总体不同。与气温和风速成正比，与气压和湿度呈反比。和与气压呈正比，与气温湿度雨量以及风速呈反比。污染物浓度变化并不是气象要素单影响的结果，而是多种要素共同影响，只是影响的程度不同。神经网络模型在预测雅安年季中各天的种污染物浓度，通过与实测数据对比分析，以相图年春季污染物浓度预测绝对误差曲线表年月日污染物预测值与实测值的统计分析预测是神经网络预测结果，实测是实际观测结果......”。

7、“.....相对指的是相对误差，其由预测结果和实测结果的差值与实测值的比值的百分比求得下同夏季采用的是年月日的样本进行训练预测的，预测月日的污染物浓度表，夏季整体预测效果较好。通过对比平均相对误差可知，在夏季模型预测的效果最好图，其平均相对误差为，对应的平均绝对误差是其次是平均相对误差为，平均绝对误差为预测效果略高平均相对误差为，平均绝对误差为。同时由表可知，雅安市夏季臭氧污染较为严重，日均浓度达到，而和颗粒污染物浓度较小都约为。表夏季污染物预测值与实测值的统计分析图年夏季污染物浓度绝对误差曲线秋季是采用的是年月日的样本数据进行训练表，预测效果中期相对较好，后天相对较差图。通过对比平均相对误差可知，在秋季模型预测的效果相对最好，其平均相对误差为，对应的平均绝对误差资料，对大气化学输送模式进行了评估......”。

8、“.....优化了预报的学习效率，显著提高了预报的准确性。何建军等利用人工神经网络分析气象条件和污染物排放源排放变化对兰州市冬季污染物浓度逐日变化和年际变化的影响。研究了年和年拉萨市的空气污染现状以及与气象要素的关系。李苹等对年中国近地面臭氧污染情况及要素进行了分析，指出了不同季节和不同地区的变化分布情况。张珺等基于神经网络空气质量预报模型以石家庄和邢台冬季空气质量模型为例，对空气质量等级预报准确率进行检验，指出和的等级预报准确率为以上，和的等级预报准确率均为以上，首要污染物预报准确率均为以上。研究了中国重污染天气过程，提出了基于个温度阈值指标来预测行星边界层的大气结构和净稳状态，便于空气污染的潜式预报。邱继勇等通过对年不同月份和的效果，因为夏季雨量大且次数多，颗粒物浓度则有明显的降低......”。

9、“.....预测了月日的污染物浓度。将预测值与实测值对比得表的比较结果，并绘制了图的浓度绝对误差曲线。从表和图中可知，在春季模型预测中的效果相对较好，其平均相对误差为，对应的平均绝对误差是其次是平均相对误差为，平均绝对误差为预测效果略高平均相对误差为，平均绝对误差为。吴兑等根据的研究在国内较早关注并系统开展了中国关于影响大气气溶胶等影响大气污染成分传输和转化方面的研究。特别是其后对珠江角洲地区大气气溶胶造成严重灰霾的相关形成机理研究取得了深入进展，年明确指出灰霾是种新的灾害性天气，进而分析了灰霾天气的形成与演化问题，指出了大气污染灰霾研究的重点方向，其团队深入研究了珠江角洲京津冀地区大气污染的长期变化特征与典型个例的近地层输送条件和统计方法吴兑，。杨德理，彭晓武，相红，陈惠明，等......”。