粵港澳大灣區空氣質量檢測與保護影響研究

摘 要：本文以粵港澳大灣區的空氣質量為研究對象，通過分析不同城市的環境數據，并結合BP神經網絡技術在環境監測和治理中的應用，揭示了環境保護的重要性，并對粵港澳大灣區各城市的SO2進行了實際值與預測值的對比分析。

利用Python程序等方法對環境數據進行分析和建模，識別SO2在空氣中的污染趨勢、模式和規律?；诮⒌哪Ｐ秃蜌v史數據，利用預測模型等方法，分析數據和建模結果。

關鍵詞：粵港澳大灣區；環境檢測與保護；BP神經網絡技術

一、研究意義

粵港澳大灣區的環境問題是制約區域一體化和經濟繁榮的關鍵因素。通過研究粵港澳大灣區近年來的經濟和環境資源發展情況，分析該地區各方面的現狀，以減少環境污染、支持可持續發展為目標，對解決環境檢測與保護等關鍵領域的挑戰有現實意義。

二、粵港澳地區概況

（一）人口發展概況

粵港澳大灣區自2015年至2022年年末常住人口逐年增加，該地區的各城市人口變化主要呈現上升趨勢，城市人口的隨年份增長，所引起的環境問題不容忽視。空氣質量，居住環境條件變差，還有交通問題等等。

（二）資源環境現狀

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

三、建模工具介紹

BP神經網絡技術（Back Propagation）是一種按照誤差逆向傳播算法訓練的多層前饋神經網絡，是應用最廣泛的神經網絡模型之一，受到生物神經系統結構的啟發，用于解決各種機器學習和人工智能問題。它由神經元（或稱為節點）組成的多層網絡結構組成，每個神經元接收來自前一層神經元的輸入，并產生輸出，同時具有不同的權重，用于調節輸入的影響程度。

這些神經元通常分布在多個層次上，包括輸入層、隱藏層和輸出層。輸入層接收原始數據，輸出層產生模型的輸出結果，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。每個神經元的輸出是通過對輸入進行加權求和并應用激活函數來計算得到的，如圖1所示。

以下是BP神經網絡技術算法的運算過程：

正向傳播從輸入層開始，逐層經過隱藏層，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絡，調整神經元權重以最小化誤差。

四、模型的構建

（一）數據來源

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

（二）SO2預報模型的建立

運用BP算法構建出城市SO2預報模型，最主要的是選取構建模型的途徑或學習軟件及訓練數據，本文通過Python構建模型，下面以2015-2023年粵港澳內地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，預測粵港澳大灣區城市的SO2濃度。進行重復訓練，確定與最小誤差相對應的網絡參數，以最小化預測輸出與實際輸出之間的誤差。以歷史的SO2濃度數據作為輸入特征，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。以下是預測結果：

通過這些預測結果，可以得出以下結論：

1．空氣質量改善趨勢：大多數城市的SO2濃度呈現逐年下降的趨勢，表明環境管理政策和工業結構調整等措施在一定程度上取得了成效。

2．區域差異：一些工業密集型城市面臨更嚴重的環境污染問題，需要加強治理措施。

（三）數據分析

根據表1 2015-2023年粵港澳內地9市SO2濃度的統計和表3城市綠色低碳指數的數據，運用Python軟件輸入代碼，并結合BP神經網絡模型的基本原理，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。在計算出來的結果中，MSE的值為0.0071，意味著模型在訓練數據上的擬合效果較好，預測值與實際值之間的差異較小。

2．可視化預測結果：各個城市SO2的實際值與預測值如表4所示。

結合實際值與預測值之間的具體比較結果。觀察每個城市的實際值和預測值，可發現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、結論

粵港澳大灣區的環境監測和保護措施對環境質量產生了積極影響，但部分城市間的環境監測與保護協作有待加強，以應對SO2對空氣質量的影響。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據上的擬合效果較好，誤差較小。

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