常见污染物浓度集成学习预测模型研究

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1、万方数据目录第四章空气质量预测系统的软件开发⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯55第一节功能设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．55第二节基于Weka的二次开发方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯554．2．1系统开发总体思路⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯554．2．2数据处理模块⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯574．2．3空气质量预测模块⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯584．2．4模型和预测结果保存模块⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

2、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯59第三节功能介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．604．3．1数据预处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯604．3．2空气污染物浓度预测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯61第四节本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．64第五章总结与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．65第一节总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．65第二节下一步工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

3、⋯⋯⋯⋯⋯．．66参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．67致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。70个人简历、研究生期间发表的学术论文⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯71VI万方数据第一章绪论空气污染日益严重，制约我国经济社会发展，损害国民身体健康。而现有数值预测模型存在诸多限制，无法大范围推广。另外，国内缺乏集成学习在空气污染物浓度预测领域的研究。而国外在这一领域的研究也只是针对个别污染物和少数学习算法，研究程度虽深，但广度不够而且缺乏针对性。第一节研究背景当今世界，实现可持续发

4、展是各个国家与地区的共同愿望。不过随着社会经济的迅猛发展，环境污染尤其是大气环境污染问题日益严重，成为社会发展的障碍。因此要实现可持续发展亟需解决环境污染问题。环境污染对我国的影响巨大。据估算，仅酸雨这一项每年给我国造成的损失就达数百亿元人民币，如果再考虑到对人体健康的影响和历史文物的损害，则损失是无法估量的。在珠江三角洲地区，有些主要城市的平均灰霾天数可以达到130—150天／年，约占到全年总天数的37％．42％；监测到的臭氧最大浓度曾经超过0．450mg／m3，这个数值几乎是国家标准限值的2倍多

5、⋯，抛开经济影响，环境污染还有可能会引起国际纠纷121，影响我国的国际形象和声誉。根据最近流行病学的研究成果，人类疾病大约有70％～90％与环境污染问题有关。现代文明病不断涌现而且发病率呈现逐年递增的趋势。近几年来，这些“文明病”连同呼吸系统疾病是引起死亡的主要元凶，它所引发的死亡率可以占到总死亡率的90％以上【3’4】。此外，引起哮喘等呼吸系统疾病的环境主因就是空气污染【51。环境污染特别是空气污染严重影响社会发展和人们健康。有效监控空气质量、准确预报污染物浓度是攸关社会发展和国民健康的大事。对此

6、，近年来世界各国和科研机构相继推出各种方法来预报空气质量。作为城市空气质量重要指标的污染物浓度值是空气质量预报的主要对象。美、英、日及前苏联等少数几个国家很早就开展了空气质量的预报研究。目前国际上有两种比较通用的预报方法：其一是统计预报，它借助历史监测数据，利用传统统计方法，在大气污染物浓度与事先指定的气象要素间统计分析后，万方数据第一章绪论建立预报模型，，并根据这个模型去寻找和探索大气环境的变化规律，最终实现预测大气污染物浓度的目的；另外一种是根据学术界对大气物理和化学的最新发现，利用大气动力学理

7、论，对大气污染物在现实大气环境中的输送扩散机制建立相应模型，借助现有高性能计算机运算技术，实现对大气污染物浓度的动态分布预报功能。这就是所谓的数值预报【6】技术。在目前所使用的统计预报方法中，回归是应用比较广泛的方法，其次是时间序列模式。回归预报十分简单便捷而且经济划算，但它主要局限是会低估甚至消除对污染物浓度峰值的预测；时间序列模式对未来污染物浓度的预报仅仅是根据当天和前一天的污染物浓度监测结果。当天监测结果权重会比较大，会使最终的预报趋势与实际情况存在一定偏差，这使得人们不满意其对未来超标情况的

8、预测效果⋯。在当前的数值预报领域，流体质点(微小体积内所有流体分子的总体)是拉格朗日模式的核心；不过当前发展最为迅速、应用最为广泛的则是欧拉三维网络模式17J。空气质量的预报方法很多，对它们的使用也没有统一规定。为了能够获得更加准确的污染物浓度预报值，还需要考虑预报区域的实际情况，例如地形条件、污染源的分布、大气实际状况、历史监测数据等种种信息，运用不同的预测方法，并对实际效果进行比对分析。另外并不是所有部门都可以获得数值模式所需要的所有统计数据，因此这在客观上导致了