多机器学习模型下逐小时PM2.5预测及对比分析.pdf

在当下重视环境保护和城市污染控制的时代背景下，空气质量的监测与预测显得尤为重要。大气中的PM2.5，即粒径小于2.5微米的悬浮颗粒物，对人体健康有极大的危害，因此准确地预测PM2.5的浓度成为了一个研究热点。本研究利用机器学习算法对PM2.5浓度进行逐小时的预测，并进行了对比分析，旨在评估不同模型在预测PM2.5浓度上的表现，以及在实际环境监测中的应用价值。 研究中构建的六个PM2.5浓度预测模型分别是：K最邻近模型（KNN）、BP神经网络模型（BPNN）、支持向量机回归模型（SVR）、高斯过程回归模型（GPR）、XGBoost模型和随机森林模型（RF）。这些模型被广泛用于回归分析和预测任务中，具有各自的特点和适用场景。例如，KNN模型是一种基于距离的分类算法，它通过最近的几个邻居来进行预测，简单且易于实现；BPNN是一种多层前馈神经网络，擅长学习和拟合非线性数据；SVR是支持向量机在回归问题上的应用，能够处理高维空间下的数据；GPR是一种基于概率论的回归方法，适用于不确定性和噪声数据的处理；XGBoost和RF都是集成学习方法，前者通过构建多个树模型以增强预测准确性，后者是通过组合多个决策树来进行预测，具有很好的泛化能力。 研究选取江西省赣州市为实验区域，利用2017至2018年的逐小时气象站数据、PM2.5浓度数据和Merra-2再分析数据开展预测实验。Merra-2（Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, Version 2）是一个大气再分析项目，提供了从1979年至今的大气观测数据，包括温度、湿度、风速等多种气象要素，这对于研究和预测PM2.5浓度有着重要的作用。 研究结果表明，即便在缺乏直接污染物观测数据的情况下，依然能够通过能见度和气象因子等间接数据较好地预测PM2.5浓度。在PM2.5浓度预测的精度方面，XGBoost模型表现出最高的准确性，随机森林模型紧随其后，而高斯过程回归模型的预测效果相对较差。六个模型的预测精度在不同季节有所不同，冬季的预测精度普遍高于秋季和春季，而夏季的预测精度最低。这可能与季节性气象条件的变化有关，例如，冬季可能有更多的稳定气象条件，更有利于污染物的积累，从而使得模型预测更加稳定。 进一步地，XGBoost模型在PM2.5污染等级预测方面也展现出了最高的准确率，综合准确率达到了87.6%。此外，XGBoost模型还拥有训练时间短、占用内存小等优点，这对于在实际应用中快速部署和实时预测尤为重要。 为了深入理解模型预测结果背后的原因，研究还分析了XGBoost模型中的变量重要性。结果显示，在所有的输入变量中，能见度的变量重要性最高，其次是相对湿度和时间变量。能见度作为一个直观的环境指标，能够反映大气中颗粒物的多少，因此它对预测PM2.5浓度具有很高的指示作用。 本研究提供的数据和分析结果可以为环境部门提供科学的参考，帮助他们准确预测和预报PM2.5浓度，及时做出环境决策和预警。此外，本研究也为机器学习在环境科学领域的应用提供了实证研究，展示了机器学习技术在处理和分析大规模环境数据方面的潜力和优势。未来的研究可以进一步优化模型，结合更多的环境因素和数据源，以提高预测的准确度和可靠性，为环境保护和污染控制提供更加有力的决策支持。