文献类型：期刊文章

作　　者：蔡旺华[1]

CAI Wanghua(Environmental Information Center of Fujian Province,Fujian Fuzhou 350003,China)

机构地区：[1]福建省环境信息中心,福建福州350003

出　　处：《中国环境管理》

年　　份：2018

卷　　号：10

期　　号：2

起止页码：78-84

语　　种：中文

收录情况：JST、NSSD、RWSKHX、普通刊

摘　　要：臭氧(O_3)浓度变化与天然源、移动源和点源的排放量存在某些隐含的关联。根据臭氧浓度变化的特性,基于污染源在线排放数据、气象监测数据以及空气质量监测数据构造特征,运用机器学习方法进行逐小时臭氧浓度预测。该方法不仅充分利用了臭氧浓度变化时序数据,而且考虑了气象条件变化对污染物浓度变化的影响,最重要的是将点源排放氮氧化物这一臭氧生成的重要前体物纳入模型考虑。在金砖国家领导人厦门会晤前后(2017年8月31日至9月9日),运用该方法对厦门市溪东、洪文、鼓浪屿和湖里中学四个大气自动监测站的臭氧小时浓度平均值进行滚动预报,比较准确地模拟出臭氧浓度的日周期性变化,同时对峰值和低谷能够进行较为有效的捕捉和刻画。按照《环境空气质量标准》(GB3095—2012)臭氧日最大八小时浓度平均值进行评价,四个站点均取得了90%的预报等级准确率。

关 键 词：机器学习  预测  臭氧浓度

分 类 号：P412.293[大气科学类]