【摘 要】
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随着我国城市化和工业化进程的快速发展,空气质量问题日益突出,目前对空气质量的研究存在预测精度低,预报时间短等问题。因此,如何对空气质量情况进行准确预报,并分析其内在相关因素的影响程度,对全社会至关重要。现有的CMAQ系统依靠物理化学方式,消耗了大量计算资源,能对空气质量进行预测,但随着预测时间延长,预测精度降低,且滞后于真实值,达不到期望的预警效果。因此,本文将CMAQ未来几天的预测值作为特征变量
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随着我国城市化和工业化进程的快速发展,空气质量问题日益突出,目前对空气质量的研究存在预测精度低,预报时间短等问题。因此,如何对空气质量情况进行准确预报,并分析其内在相关因素的影响程度,对全社会至关重要。现有的CMAQ系统依靠物理化学方式,消耗了大量计算资源,能对空气质量进行预测,但随着预测时间延长,预测精度降低,且滞后于真实值,达不到期望的预警效果。因此,本文将CMAQ未来几天的预测值作为特征变量,同时为避免误差累积造成预测性能低下,采用距离相关系数（DC）的变量筛选方法对CMAQ的阶数进行选择,它具有模型自由的优点,且能够探测出变量的线性和非线性关系。结合筛选的重要变量和确定的滞后阶数,创新地构建了可解释的Conv-LSTM模型,包括Unistream和Multistream两种输入形式,来对NO2和O3浓度进行预测,并基于预测模型进行时空遮挡分析,探究哪些变量和滞后阶数对预测的影响显著,以增强模型的可解释性。本文选取2018年至2020年7月广东省某市8个监测站点的气象、空气质量和CMAQ数据进行研究,结果显示,两种输入形式的模型均对CMAQ进行了较大的修正,其中Unistream模型对短期预测（提前2和4天）的精度高,Multistream模型对长期预测（提前6天）的精度高。通过时空遮挡分析发现:降水、CMAQ预测值、邻近站点信息以及较小的滞后阶数,对Unistream模型短期预测的结果影响较大,而各因素对Multistream模型的影响逐渐均匀化,其中气温、较大的滞后阶数对Multistream模型的影响在长期预测中提升明显。因此,在对污染物浓度进行预测时,应根据实际情况选择合适的模型,并增强对重要影响因素的关注。
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