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空气质量模拟与观测机器学习NO_(2)浓度预报
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作者 黄泳熙 朱云 +5 位作者 谢阳红 李海贤 张志诚 黎杰 李金盈 袁颖枝 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期6225-6234,共10页
在空气质量模拟预报数据基础上,采用套索算法(Lasso)将前馈神经网络(FNN)与基于污染物浓度及气象实时观测值搭建的长短期记忆网络(LSTM)组合,形成了模拟与观测机器学习(SOML)预报模型,开展了佛山市顺德区NO_(2)未来3d10个镇街空气质量... 在空气质量模拟预报数据基础上,采用套索算法(Lasso)将前馈神经网络(FNN)与基于污染物浓度及气象实时观测值搭建的长短期记忆网络(LSTM)组合,形成了模拟与观测机器学习(SOML)预报模型,开展了佛山市顺德区NO_(2)未来3d10个镇街空气质量监测点位逐日浓度预报.结果显示:SOML3d的准确性均优于WRF-CMAQ及其它单一模型,其中第一天SOML平均绝对误差(MAE)为4.99μg/m~3,改进幅度达66.18%;SOML不同季节适用性均较强,四季预报效果均较WRF-CMAQ明显提升(MAE分别降低42.18%、42.89%、61.04%、50.91%),其中秋冬季改善幅度更好;相比WRF-CMAQ,SOML预报结果能较好反映顺德区内各站点NO_(2)浓度实际空间分布和数值水平,有效提升了浓度预报精准度. 展开更多
关键词 no_(2)浓度预报 机器学习 预报模型 WRF-CMAQ模型 空气质量监测
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