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華盛頓大學(xué)/埃默里大學(xué)ES&T: 機(jī)器學(xué)習(xí)+數(shù)值模擬實(shí)現(xiàn)高分辨率PM 2.5濃度預(yù)測

在時(shí)空覆蓋范圍內(nèi)預(yù)測環(huán)境PM2.5濃度是提醒決策者注意污染事件的關(guān)鍵，尤其是在地面空氣監(jiān)測站有限的地區(qū)?，F(xiàn)有方法要么依靠化學(xué)傳輸模型（CTM）來預(yù)測具有非平凡不確定性的PM2.5空間分布，要么依靠統(tǒng)計(jì)算法來預(yù)測沒有連續(xù)空間覆蓋的空氣監(jiān)測位置的PM2.5濃度時(shí)間序列。

在此，美國埃默里大學(xué)劉陽教授、華盛頓大學(xué)Jianzhao Bi等人將穩(wěn)健的隨機(jī)森林（RF）算法與公眾可訪問的全球CTM預(yù)測產(chǎn)品—NASA的戈達(dá)德地球觀測系統(tǒng)“成分預(yù)測”（GEOS-CF）相結(jié)合，開發(fā)了一個(gè)PM2.5預(yù)測框架。

該框架能夠以1公里的空間分辨率提供未來5天PM2.5濃度的時(shí)空連續(xù)預(yù)測，本文的預(yù)測實(shí)驗(yàn)是針對中國中部的一個(gè)地區(qū)進(jìn)行的，包括人口眾多且污染嚴(yán)重的汾渭平原。預(yù)測結(jié)果顯示，未來2天的預(yù)測總體驗(yàn)證R²分別為 0.76 和 0.64，接下來3個(gè)預(yù)測日的R²約為0.5，空間交叉驗(yàn)證顯示了類似的驗(yàn)證指標(biāo)。特征重要性排名表明，GEOS-CF PM 2.5預(yù)測數(shù)據(jù)始終位于最重要的預(yù)測變量之列，預(yù)測濃度極大地受益于具有更高空間分辨率的插值GEOS-CF預(yù)測因子。

圖1. 研究領(lǐng)域和本研究的工作流程

此外，根據(jù)重要性排名，當(dāng)前的PM 2.5卷積層有助于提高預(yù)測性能，尤其是前2個(gè)預(yù)測日。這一發(fā)現(xiàn)證明，PM 2.5卷積層不僅可以提供如先前研究所示的當(dāng)日預(yù)測信息，而且也適用于近期預(yù)測。在所有5個(gè)預(yù)測日中，晴天預(yù)測的準(zhǔn)確度最高，這表明該框架在長期預(yù)測高水平污染方面面臨更大的挑戰(zhàn)。

此外，作者發(fā)現(xiàn)2個(gè)月的滾動(dòng)周期對于研究領(lǐng)域和周期來說是最佳的，它提供了令人滿意的預(yù)測性能同時(shí)最大限度地減少了包含的訓(xùn)練數(shù)據(jù)數(shù)量?？傊擃A(yù)測模型的驗(yàn)證歸一化平均偏差接近 0，大大減少了GEOS-CF中的大偏差。與在城市規(guī)模運(yùn)行CTM相比，所提出的框架需要最少的計(jì)算資源便可在資源受限的環(huán)境中實(shí)現(xiàn)近乎實(shí)時(shí)的PM2.5預(yù)測。

圖2. 特定地點(diǎn)和特定日期的驗(yàn)證性能

Combining Machine Learning and Numerical Simulation for High-Resolution PM2.5 Concentration Forecast, Environmental Science & Technology 2022. DOI: 10.1021/acs.est.1c05578

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