山東省青島生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心深化前沿技術應用研究推動空氣質(zhì)量精細化預報再提升

2023-03-07 09:45:33來源：中國環(huán)境監(jiān)測總站關鍵詞：環(huán)境監(jiān)測氣體監(jiān)測空氣質(zhì)量閱讀量：11695

導讀：山東省青島生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心與中國海洋大學及相關技術支撐單位，聯(lián)合開展了基于深度學習技術的臭氧預報應用方法學研究，提升臭氧污染物預報的精細化水平，為打贏污染防治攻堅戰(zhàn)提供有力的監(jiān)測技術保障。

　　山東省青島生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心認真貫徹落實國家、省、市開展大氣污染物治理攻堅的部署要求，聚焦空氣預報業(yè)務的實際需求，深化先進預報模型研究結(jié)果的應用，與中國海洋大學及相關技術支撐單位，聯(lián)合開展了基于深度學習技術的臭氧預報應用方法學研究，提升臭氧污染物預報的精細化水平，為打贏污染防治攻堅戰(zhàn)提供有力的監(jiān)測技術保障。

　　深度學習技術是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的人工智能技術，由于其具有強大的非線性擬合能力，針對臭氧污染預報問題，可以運用深度學習技術，構(gòu)建一個高效、準確的臭氧預測模型，對高時空分辨率的空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)進行學習，結(jié)合多層感知網(wǎng)絡建立深度時空集成模型，提取復雜時空關系的關鍵因子，獲得對目標污染物的精細化預測，進一步提高空氣質(zhì)量預報的準確率。

深度學習技術在臭氧預報領域的應用

　　目前現(xiàn)有的空氣質(zhì)量預報對預報人員的專業(yè)能力依賴程度較高，需要預報人員綜合多源數(shù)據(jù)資料以及工作經(jīng)驗，對模式預報產(chǎn)品進行人工訂正，主觀性相對較強，而深度學習技術通過對大量氣象數(shù)據(jù)、環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)進行處理和分析，所創(chuàng)建的人工智能模型可以自動從數(shù)據(jù)中學習特征，從而實現(xiàn)對臭氧濃度的精準預測，不僅可以減少人為主觀因素的影響，還可以有效節(jié)約時間和成本。

提升臭氧預報精細化水平

　　下一步，山東省青島生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心將強化基于深度學習技術預報模型的實際應用，探索開展全市141個鎮(zhèn)街區(qū)域空氣中臭氧指標的精細化預報，通過數(shù)據(jù)深度挖掘，高效處理信息，實現(xiàn)單個鎮(zhèn)街空氣子站公里級尺度、分鐘級時段的精細化預報，并根據(jù)預報結(jié)果劃定重點管控區(qū)域，有效控制臭氧污染及城市范圍內(nèi)的短距離傳輸影響，充分發(fā)揮削峰降頻作用，為快速科學開展大氣污染精準防控提供技術支撐。

做好空氣質(zhì)量預報預警、支撐大氣污染精準防控

來源：青島生態(tài)環(huán)境監(jiān)測

　　原標題：地方擷英│地方山東省青島生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心深化前沿技術應用研究推動空氣質(zhì)量精細化預報再提升

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