【摘 要】
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近年来,随着城市化和工业化的快速推进,许多城市和地区的空气污染正在加重,空气质量的恶化给人们的工作、学习、生活带来了极大的不便,同时长期吸入空气污染物会对人体健康造成不良影响。因此,利用现有科学方法对空气质量进行有效地监控与预测成为一个重要研究方向。由于空气具有空间扩散性,目标站点的空气质量易受到相邻站点的影响,现有研究往往基于时序的方法进行预测建模,未能有效利用空气质量数据中的时空特征进行预测,
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近年来,随着城市化和工业化的快速推进,许多城市和地区的空气污染正在加重,空气质量的恶化给人们的工作、学习、生活带来了极大的不便,同时长期吸入空气污染物会对人体健康造成不良影响。因此,利用现有科学方法对空气质量进行有效地监控与预测成为一个重要研究方向。由于空气具有空间扩散性,目标站点的空气质量易受到相邻站点的影响,现有研究往往基于时序的方法进行预测建模,未能有效利用空气质量数据中的时空特征进行预测,预测精度有限。为了能够进一步提高空气质量预测的精度,本文综合分析了空气质量数据的时空特征和空气污染物间的相关性,提出了一种融合时空特征的空气质量预测模型。本文主要研究内容如下:（1）针对空气质量预测的时空因素及多因素影响问题,首先探讨分析了空气污染物的年份、季节、月份时间变化特性;然后利用自相关性衡量空气质量数据的时间相关性,使用Pearson相关系数计算空气质量监测点之间的空间相关性和多种污染物之间的因素相关性,为预测模型提供数据分析基础。（2）空气质量数据在呈现方式上具有序列特征,同时存在时间和空间特性。针对现有研究未能有效利用数据中的时空特征进行预测,依据空气监测站的空间位置分布,将其按照经纬度进行空间划分,将空气污染物及气象数据转换为可训练的时空序列图像,通过结合卷积长短期记忆（Convolutional LSTM,Conv LSTM）和三维卷积（3D Convolution,Conv3D）,提出一种融合时空特征的Conv LSTM-Conv3D空气质量预测模型,其中,Conv LSTM用于空气污染物预测建模,三维卷积用于气象因素预测建模,将两种模型输出进行集成,得到最终预测图像。（3）为验证模型的预测性能,选取香港9个空气监测站及6个气象站2019年1月至2020年12月的数据为研究对象,对空气质量中的主要污染物PM2.5及PM10进行短期多步预测。实验结果表明,Conv LSTM-Conv3D模型在预测准确性优于其它五种对比模型。
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