【摘 要】
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随着我国工业化进程的迅速推进,近年来我国的空气污染问题日益严峻。与此同时,人们的健康意识不断增强,对空气质量问题也越来越重视。PM2.5是雾霾天气的主要成因,空气中的PM2.5浓度越高,空气污染越严重。目前,空气质量数据主要来源于国家建立的空气监测站点,但站点的监测范围无法覆盖所有区域,因此需要对监测未覆盖区域的PM2.5进行预测。现阶段最先进且应用最广泛的空气质量预测模型是CMAQ（CMAQ,C
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随着我国工业化进程的迅速推进,近年来我国的空气污染问题日益严峻。与此同时,人们的健康意识不断增强,对空气质量问题也越来越重视。PM2.5是雾霾天气的主要成因,空气中的PM2.5浓度越高,空气污染越严重。目前,空气质量数据主要来源于国家建立的空气监测站点,但站点的监测范围无法覆盖所有区域,因此需要对监测未覆盖区域的PM2.5进行预测。现阶段最先进且应用最广泛的空气质量预测模型是CMAQ（CMAQ,Community Multi-scale Air Quality Model）模型,但是其所模拟的结果与实际观测仍存在较大差异。本文旨在使用统计和机器学习模型对PM2.5进行预测,从而得到较CMAQ模型而言更精确的空间预测结果。本文主要对2015年至2017年京津冀地区13个城市66个国控监测站点的PM2.5监测数据进行研究。首先,本文对PM2.5监测数据的时间和空间特征以及变量相关性进行了探索。其次,本文分别采用了统计模型中的普通克里金模型、时空克里金模型和多元线性回归与克里金插值结合的模型,以及机器学习模型中的随机森林和XGBoost,基于留一城市交叉验证对PM2.5进行预测。其中,多元线性回归与克里金插值结合的模型预测效果最好,各城市平均RMSE为31.67μg/8)~3;随机森林模型、普通克里金和时空克里金的预测结果相差不大;XGBoost的预测结果相对较差。但各模型相对于平均RMSE为49.25μg/8)~3的CMAQ模型而言均有较大提升。
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