【摘 要】
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能见度是个极其重要的天气变量,可准确反映空气质量的优劣程度,在社会经济、生产生活、交通出行等方面都有极大影响。实现能见度的精准预测对城市空气环境治理,维护交通运输安全,提高生产生活质量有重大意义。能见度影响因素众多,可归纳为气象条件因素、大气污染物因素、地理环境因素和人类活动因素四类,各类影响因素相互作用,数据间非线性特征和时序特征明显。随着大数据时代的到来,深度学习算法因其自主学习深入挖掘数据映
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能见度是个极其重要的天气变量,可准确反映空气质量的优劣程度,在社会经济、生产生活、交通出行等方面都有极大影响。实现能见度的精准预测对城市空气环境治理,维护交通运输安全,提高生产生活质量有重大意义。能见度影响因素众多,可归纳为气象条件因素、大气污染物因素、地理环境因素和人类活动因素四类,各类影响因素相互作用,数据间非线性特征和时序特征明显。随着大数据时代的到来,深度学习算法因其自主学习深入挖掘数据映射关系的优势被广泛用于气象预报领域,本文基于54399站点2020年能见度逐时观测数据资料,使用深度神经网络和长短期神经网络方法展开能见度短期预测模型的研究,主要工作内容如下:（1）对能见度及其影响因素的原始观测数据做异常值检测,结合最近有效观测值和邻近均值进行缺失值填充,统计能见度时序变动特征。观察发现,能见度年均值为19.39km,整体空气质量较好;能见度日均值在一天中呈先上升后下降的趋势,一般早晨六时出现最低值,午后十三时达到最高值;能见度季度变化规律均为先升后降趋势,各季能见度最高值和最低值出现时间段略有差异,夏季能见度水平变化幅度最大,春季变化最平稳;同时,一天中低能见度出现频数在6时最多,15时最少,受雨季影响,夏季出现低能见度天气最多,春季次之。（2）使用皮尔逊相关系数进行能见度影响因素相关性分析,相对湿度和PM2.5浓度分别是气象因素和污染物因素中相关性最强的因子,且均成负相关关系;能见度主要影响因素具有显著季节性差异,春夏秋冬四季中最大相关因子分别为平均温度、相对湿度、PM2.5浓度和平均气压。同时,利用主成分分析方法提取出四个主成分,共包含1 1个影响因子,代表了原始变量中78%的数据信息,有利于简化模型输入序列,降低因素间多重相关性干扰。筛选出的因子有平均气压、平均风速、平均温度、相对湿度、太阳高度角、AQI浓度、CO浓度、O3浓度、O38h浓度、PM10浓度和PM2.5浓度。（3）建立基于DNN的能见度等级预测模型,将能见度分为四个等级,使用独热编码对能见度序列做分类处理,创建输出类别标签,同时将离差归一化后的1 1个主要影响因素数据作为输入序列,通过合理设置隐藏层数目和网络参数,优化模型预测能力,经验证,等级预测模型准确率达96.7%。（4）构建基于LSTM-DNN的能见度短期数值预测模型,利用LSTM模型处理时间序列数据的优势和DNN模型擅于学习非线性关系的能力,首先提取能见度历史时序因素,再结合主要影响因素进行预测误差的订正分析,完成最终预测。同时建立LSTMDN等三种比较模型,综合对比,表明本文所提模型预测效果最优,预测拟合曲线紧追真实曲线变化趋势,与真实曲线重合性高,四种误差评价指标值在所有模型中最小,且在两组实验数据中均有此效果,平均MAE和RMSE值为1.785和2.93,认为模型预测精度较高,预测稳定性良好。
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