基于LSTM的空气质量二次预报方法

摘要：

WRF(Weather Research and Forecasting Model)-CMAQ(Community Multiscale Air Quality)模型作为一种通用多尺度预测模型,被广泛应用于空气中一次污染物的预测.然而,诸如臭氧等二次污染物是由一次污染物等通过化学或光化学反应生成的.WRF-CMAQ内部机制的不完善,导致了其在二次污染物浓度方面的预测精度受到了极大的限制.为了解决该问题,我们提出了一种基于LSTM的混合预测模型.具体来说,在WRF-CMAQ模型预报的基础上,使用LSTM网络对污染物进行二次预测.基于三个监测点的数据预测证明了所提出的混合模型的有效性,并成功预测了三日后的各类污染物浓度以及AQI指标.

关键词：LSTM、空气预报、二次预测、WRF-CMAQ

所属期刊栏目：31

分类号：X831(环境监测)

资助基金：校普通重点教学改革项目

在线出版日期：2023-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：59-63