大气能见度,是衡量大气透明程度的重要指标之一,它的优劣直观体现出某一地区的空气环境质量。大气能见度的下降主要是由各种大气污染物和气象要素引起的,其中高浓度的颗粒污染物(PM)是导致能见度恶劣的主要原因。合肥市作为中国东部重要中心城市之一,研究该地区的大气能见度时空变化特征及影响因子,预测大气能见度未来发展趋势,对于改善城市环境质量、健全节能减排政策、确保交通安全具有重要作用。本文利用1994-2015年合肥市6个气象站点大气能见度以及同期地面观测的气象要素资料和2013年10月-2015年6月10个环境监测站颗粒物浓度(PM2.5、PM10)数据,采用科学的统计方法,研究了合肥市大气能见度的时空变化特征及影响因子,探讨了相对湿度、颗粒物浓度、大气能见度之间的相互关系,并利用ABC-BP神经网络预测能见度的变化趋势。研究结果表明:(1)合肥市大气能见度整体呈下降趋势,变化率为-1.74km/10a,夏季能见度下降最明显,大气能见度集中分布于第3等级,年平均能见度13.6km。日平均能见度08时最低,14时最高,能见度季节变化特征为夏季最高,春秋次之,冬季最低,合肥市大气能见度空间分布差异明显,分布呈南北和东南高、中部低的特征,高值区出现在长丰县和居巢区,中部肥东县和肥西县较低,最低值位于市辖区,这种分布与合肥市地形特点和高污染排放企业的多少有关。大气能见度的影响因素中,能见度与相对湿度负相关,风速正相关,PM2.5对能见度的影响大于PM10,冬季情况相反。(2)合肥市大气能见度等值线分布特征显著,低能见度集中分布在相对湿度较高或颗粒物浓度较高的情况下,当RH>70%时,大气能见度等值线变化幅度较为显著,相对湿度对能见度的影响加强。不同相对湿度下,颗粒物浓度对大气能见度影响不同,当RH<60%时,随着RH增大,大气能见度与PM2.5、PM10浓度的相关系数逐渐增大,当RH>60%时,大气能见度与颗粒物浓度相关系数呈递减趋势,当50%≤RH<60%时,大气能见度与PM2.5、PM10浓度的相关系数最大。当相对湿度较高时,大气能见度主要受相对湿度影响,反之,颗粒物浓度对大气能见度的影响较大。对相对湿度、颗粒物浓度与大气能见度进行线性和非线性拟合,三者之间可能存在复杂的非线性关系。(3)各影响因素对大气能见度的贡献率中,PM2.5和相对湿度的贡献率最大,风速和PM10次之,气温与气压贡献最小,颗粒污染物是大气能见度主要影响因素。本文利用人工蜂群算法优化BP神经网络的权值和阈值,并对大气能见度进行预测,结果表明:经人工蜂群优化后的BP网络,收敛速度较快,预报准确性为82.1%,与GA-BP模型和标准BP模型相比,ABC-BP网络模型的预测误差相对较小,预测准确率高,可用来预测合肥市大气能见度变化趋势。