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基于Prophet模型的空气污染物浓度预测方法
文献摘要：
准确预测大气污染物浓度的时空变化趋势是制定、修订大气污染防控措施和持续改善空气质量的关键.笔者以内蒙古呼和浩特市为研究区,基于2015—2020年城市环境空气质量自动监测站的月度数据,运用Prophet模型,研究确定环境监测数据的突变点和Prophet模型饱和预测上下限等特征,完成了"十四五"期间研究区PM2.5、PM10、NO2、SO2、O35项污染物的浓度预测.采用可决系数、均方根误差及平均偏差误差对预测模型结果进行精度评估,并重点分析了2025年各项污染物浓度的时空变化规律.结果表明:Prophet模型可以较为精准地对5项污染物浓度进行预测,预计2025年呼和浩特市PM2.5、PM10、NO2、SO2、O3质量浓度分别为41.64,、71.71、36.85、21.66、123.24μg/m3,与以往该地区各项污染物时空特征一致,未来该市PM2.5、PM10、NO2、SO2全年浓度均呈U形分布,具有冬季高、夏季低的特点,O3全年浓度呈倒V形分布,具有夏季高、冬季低的特点.除此之外,研究还发现未来该市西部地区污染程度高于东部.预测结果表明:当前内蒙古对空气污染的治理措施为空气污染的持续改善提供了保障,O3污染有加重趋势但尚在可控范围内,需要进一步加强防控.该研究揭示了呼和浩特市"十四五"期间5项空气污染物的浓度和时空变化趋势,可为呼和浩特市空气质量持续改善提供数据参考.
文献关键词：
空气污染物;预测;Prophet;时空特征
中图分类号：
作者姓名：
张骏;周磊;王文梁;杨坤;贺聪聪;罗婷
作者机构：
北京建筑大学测绘与城市空间信息学院,北京 102616
文献出处：
引用格式：
[1]张骏;周磊;王文梁;杨坤;贺聪聪;罗婷-.基于Prophet模型的空气污染物浓度预测方法)[J].中国环境监测,2022(06):59-68
A类：
B类：
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AB值：
0.259309
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