【摘 要】
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随着世界经济飞速发展和人民对美好生活需要的日益增加,加强生态环境保护、提高生态环境质量是人类共同的责任。近二十年来,各国政府不断加强对大气参数的探测,收集了海量大气参数数据,然而由于不同数据源的存储结构和参数类型不同,给学者对大气数据信息挖掘带来诸多问题,因此,将不同大气数据源进行有机融合统一并对其挖掘分析和预测研究,对实现环境治理及碳达峰、碳中和等都具有重要意义。本文主要对多源大气参数数据进行数
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随着世界经济飞速发展和人民对美好生活需要的日益增加,加强生态环境保护、提高生态环境质量是人类共同的责任。近二十年来,各国政府不断加强对大气参数的探测,收集了海量大气参数数据,然而由于不同数据源的存储结构和参数类型不同,给学者对大气数据信息挖掘带来诸多问题,因此,将不同大气数据源进行有机融合统一并对其挖掘分析和预测研究,对实现环境治理及碳达峰、碳中和等都具有重要意义。本文主要对多源大气参数数据进行数据融合和信息挖掘,研究工作如下:（1）论文在总结国内外大气参数时空分布研究基础上,利用长期积累的探空资料和卫星观测数据,基于反距离差值和克里金插值法,构建了多维大气参数不同层次的较高经纬度时空分辨率的非线性曲面插值算法进行数据融合,并且将融合后的数据构建统一的数据存储结构,方便后期对数据分析研究。（2）经过对多源异构数据处理,构建统一的数据存储系统后,本文通过选取大气CO浓度和云顶气压两种大气参数进行时空分布特性研究,结果发现大气参数长期变化的新现象,以此来反应研究全球和区域的环境质量,为世界各国绿色发展和对大气污染防治提供较为有价值的参考资料。在对两种大气参数分析时主要研究思路有经纬度空间变化、年际变化、季节变化和月度变化等,首先采用MK趋势检验和Sen斜率估算方法对CO浓度和云顶气压进行时空信息挖掘,并结合Pearson相关性检验和EOF模态分解等算法探索影响其变化的重要因素,挖掘大气参数变化对环境和地气系统能量收支的影响。最后,基于海量长时间序列大气数据,本利用VMD对在时间序列预测方面取得了较为优异的效果LSTM进行改进,通过大量实验对比,发现改进后的时间序列预测模型相比较原始模型的误差率降低了1.7%,预测误差可控制在0.5%左右。（3）将构建的数据融合模型、运用的数据分析手段以及改进的时间序列预测算法运用到实际中,研发了多源大气数据挖掘及预测系统,实现了数据收集、数据存储和管理、数据处理及可视化分析等功能。可帮助用户迅速分析大气参数变化情况并及时提出具体管理措施。图[44]表[9]参[79]
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