【摘 要】
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近年来,我国的社会和经济得到迅猛发展,但是大气污染问题仍然严重,许多城市甚至城市群经常且长时间遭受雾霾的侵袭,尤以京津冀及其周边地区为甚。PM2.5是霾的主要成分,是加重雾霾天气污染的罪魁祸首,控制PM2.5浓度成为雾霾治理的关键。有效掌握PM2.5浓度的历史时空演变规律并对未来浓度做到准确预测对人们的生活决策和政府相关政策措施的执行都具有重要意义。本文的目标是实现全区域全天时PM2.5浓度细粒度
【基金项目】
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国家重点研发计划课题（课题编号:2018YFC0407804）
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近年来,我国的社会和经济得到迅猛发展,但是大气污染问题仍然严重,许多城市甚至城市群经常且长时间遭受雾霾的侵袭,尤以京津冀及其周边地区为甚。PM2.5是霾的主要成分,是加重雾霾天气污染的罪魁祸首,控制PM2.5浓度成为雾霾治理的关键。有效掌握PM2.5浓度的历史时空演变规律并对未来浓度做到准确预测对人们的生活决策和政府相关政策措施的执行都具有重要意义。本文的目标是实现全区域全天时PM2.5浓度细粒度预测和推断,并将该目标拆分成了站点预测任务和格网推断任务。在站点PM2.5浓度预测方面,已有研究大多使用单一模型,较少从不同层次抽离特征,且少有考虑到PM2.5浓度的时空演变规律;在格网PM2.5浓度推断方面,已有研究大多使用插值模型,而插值方法受制于点位空间分布。为了解决上述问题,本文的研究内容分为以下三个方面:（1）京津冀PM2.5浓度时空演变规律分析。本文使用京津冀101个空气质量监测站的历年逐小时PM2.5浓度监测数据,在时间和空间维度上分别使用经典数理统计方法、基于空间插值和基于重心偏移的方法对京津冀PM2.5浓度的时空演变规律进行了分析。分析表明,京津冀PM2.5浓度在年度、季节、月度、周内、日内时间段均有一定的周期性,且从2016年至2018年,京津冀整体污染程度逐年下降,表明北京、天津、河北三地政府的雾霾治理政策措施有显著成效。（2）空气质量监测站点未来24小时逐小时PM2.5浓度预测。本文从时间和空间两个维度着手,分别建立了基于LSTM的时间预测器和空间预测器,前者对监测站点自身因素和监测浓度进行建模,而后者负责描述站点监测浓度与其周边站点监测浓度在各种因素影响下的内在联系,然后使用基于回归树的Stacking集成模型对时间预测器和空间预测器的预测输出根据站点气象条件进行动态融合,得到该站点的最终预测结果。分析表明,经过Stacking集成模型动态融合之后的预测结果在整个目标时间序列上均具有较好的预测精度,具有较高的实际参考价值。（3）1km~2格网未来24小时逐小时PM2.5浓度推断。本文对京津冀实验区以不重叠的1km~2格网进行划分,从多源数据中获取到每个格网的气象特征、路网特征、POI特征、空间关系特征,使用监测站点所属格网的特征进行训练得到了基于BP全连接神经网络的推断模型。精度分析表明,本文推断模型的推断结果与实际结果拟合较好,与插值模型结果相比具有更好的实际参考价值。
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