遗传算法用于CMAQ模式污染源清单优化的研究
污染源清单的准确性是影响CMAQ模式模拟效果的一个重要因素．在Linux系统下建立了基于遗传算法的Models-3／CMAQ模型污染源清单非线性优化系统，包含污染源清单调整、种群初始化、遗传算法、CMAQ模式结果分析4个通用模块．选取1、4、7、10共4个代表月份的典型日，应用此系统优化了2002年北京市可吸入颗粒物污染源清单．优化后4个代表月的污染源排放速率分别提高60．3％、74．8％、72．3％、43．3％．优化前后的污染源清单分别输入CMAQ模式，进行空气质量的模拟，模拟误差分别降低2．6％、7．02％、14．07％、2．17％，表明遗传算法优化CMAQ模式污染源清单效果显著．
遗传算法、空气质量模式系统、污染源清单
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X32(环境规划与环境管理)
国家“八六三”计划资助项目2006AA06A306;北京工业大学第一届博士创新计划项目BCX-2009-042
2012-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
1862-1868
