粵港澳大灣區(qū)空氣質(zhì)量檢測與保護影響研究

摘 要：本文以粵港澳大灣區(qū)的空氣質(zhì)量為研究對象，通過分析不同城市的環(huán)境數(shù)據(jù)，并結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)在環(huán)境監(jiān)測和治理中的應用，揭示了環(huán)境保護的重要性，并對粵港澳大灣區(qū)各城市的SO2進行了實際值與預測值的對比分析。

利用Python程序等方法對環(huán)境數(shù)據(jù)進行分析和建模，識別SO2在空氣中的污染趨勢、模式和規(guī)律?；诮⒌哪Ｐ秃蜌v史數(shù)據(jù)，利用預測模型等方法，分析數(shù)據(jù)和建模結(jié)果。

關(guān)鍵詞：粵港澳大灣區(qū)；環(huán)境檢測與保護；BP神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)

一、研究意義

粵港澳大灣區(qū)的環(huán)境問題是制約區(qū)域一體化和經(jīng)濟繁榮的關(guān)鍵因素。通過研究粵港澳大灣區(qū)近年來的經(jīng)濟和環(huán)境資源發(fā)展情況，分析該地區(qū)各方面的現(xiàn)狀，以減少環(huán)境污染、支持可持續(xù)發(fā)展為目標，對解決環(huán)境檢測與保護等關(guān)鍵領(lǐng)域的挑戰(zhàn)有現(xiàn)實意義。

二、粵港澳地區(qū)概況

（一）人口發(fā)展概況

粵港澳大灣區(qū)自2015年至2022年年末常住人口逐年增加，該地區(qū)的各城市人口變化主要呈現(xiàn)上升趨勢，城市人口的隨年份增長，所引起的環(huán)境問題不容忽視?？諝赓|(zhì)量，居住環(huán)境條件變差，還有交通問題等等。

（二）資源環(huán)境現(xiàn)狀

粵港澳大灣區(qū)擁有廣闊的占地面積、龐大的人口基礎(chǔ)和多個大型港口，如廣州港、深圳港等。這些港口具備深水良好的地理條件，能夠支持大規(guī)模裝載和全區(qū)域物流運輸需求。然而，經(jīng)濟發(fā)展過程中的土地過度利用也帶來了生態(tài)環(huán)境問題，如濕地退化和局部水土污染等挑戰(zhàn)。

三、建模工具介紹

BP神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)（Back Propagation）是一種按照誤差逆向傳播算法訓練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，是應用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡模型之一，受到生物神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的啟發(fā)，用于解決各種機器學習和人工智能問題。它由神經(jīng)元（或稱為節(jié)點）組成的多層網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)組成，每個神經(jīng)元接收來自前一層神經(jīng)元的輸入，并產(chǎn)生輸出，同時具有不同的權(quán)重，用于調(diào)節(jié)輸入的影響程度。

這些神經(jīng)元通常分布在多個層次上，包括輸入層、隱藏層和輸出層。輸入層接收原始數(shù)據(jù)，輸出層產(chǎn)生模型的輸出結(jié)果，而隱藏層則在輸入和輸出層之間進行信息處理和特征提取。每個神經(jīng)元的輸出是通過對輸入進行加權(quán)求和并應用激活函數(shù)來計算得到的，如圖1所示。

以下是BP神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)算法的運算過程：

正向傳播從輸入層開始，逐層經(jīng)過隱藏層，最終到達輸出層。若輸出不符預期，則啟動反向傳播，將誤差信號沿連接路徑傳回網(wǎng)絡，調(diào)整神經(jīng)元權(quán)重以最小化誤差。

四、模型的構(gòu)建

（一）數(shù)據(jù)來源

檢驗粵港澳大灣區(qū)SO2在空氣中的濃度，以2015-2023年粵港澳內(nèi)地9市SO2濃度的變化作為研究資料，環(huán)境檢測資料均來源于廣東省生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心、香港特別行政區(qū)環(huán)境保護署、澳門特別行政區(qū)環(huán)境保護局。

（二）SO2預報模型的建立

運用BP算法構(gòu)建出城市SO2預報模型，最主要的是選取構(gòu)建模型的途徑或?qū)W習軟件及訓練數(shù)據(jù)，本文通過Python構(gòu)建模型，下面以2015-2023年粵港澳內(nèi)地9市SO2濃度的變化（如表1）的預報模型為例，介紹預報模型的建立過程。

使用BP算法來建立城市SO2預報模型，預測粵港澳大灣區(qū)城市的SO2濃度。進行重復訓練，確定與最小誤差相對應的網(wǎng)絡參數(shù)，以最小化預測輸出與實際輸出之間的誤差。以歷史的SO2濃度數(shù)據(jù)作為輸入特征，訓練模型來預測未來的SO2濃度。

接下來，使用Python中的TensorFlow和Keras庫來實現(xiàn)。以下是預測結(jié)果：

通過這些預測結(jié)果，可以得出以下結(jié)論：

1．空氣質(zhì)量改善趨勢：大多數(shù)城市的SO2濃度呈現(xiàn)逐年下降的趨勢，表明環(huán)境管理政策和工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等措施在一定程度上取得了成效。

2．區(qū)域差異：一些工業(yè)密集型城市面臨更嚴重的環(huán)境污染問題，需要加強治理措施。

（三）數(shù)據(jù)分析

根據(jù)表1 2015-2023年粵港澳內(nèi)地9市SO2濃度的統(tǒng)計和表3城市綠色低碳指數(shù)的數(shù)據(jù)，運用Python軟件輸入代碼，并結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的基本原理，運算過后得出：

1．均方誤差（MSE）：0.007076021828051103

當使用均方誤差（MSE）來評估模型的性能時，其值越接近于零，表示模型的預測結(jié)果與實際值之間的差異越小，即模型的擬合效果越好。在計算出來的結(jié)果中，MSE的值為0.0071，意味著模型在訓練數(shù)據(jù)上的擬合效果較好，預測值與實際值之間的差異較小。

2．可視化預測結(jié)果：各個城市SO2的實際值與預測值如表4所示。

結(jié)合實際值與預測值之間的具體比較結(jié)果。觀察每個城市的實際值和預測值，可發(fā)現(xiàn)大部分城市的預測值與實際值非常接近，這表明模型對這些城市的預測效果較好。然而，在廣東省的一些城市（如佛山、江門等）的預測結(jié)果中存在一定偏差，預測值與實際值之間存在一些差異。

五、結(jié)論

粵港澳大灣區(qū)的環(huán)境監(jiān)測和保護措施對環(huán)境質(zhì)量產(chǎn)生了積極影響，但部分城市間的環(huán)境監(jiān)測與保護協(xié)作有待加強，以應對SO2對空氣質(zhì)量的影響。使用均方誤差來評估模型的性能時，計算出來MSE的值為0.0071，即擬合得到的結(jié)果幾乎接近于零，說明各個城市SO2的實際值與預測值之間的差異很小，這意味著模型在訓練數(shù)據(jù)上的擬合效果較好，誤差較小。

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