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摘要：本发明提供了一种城市多种大气污染物浓度和空气质量指数的预报方法，利用历史GFS气象数据和地面污染物实测数据训练机器学习模型，并将预报获取的每个时次的6种大气污染物（PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3）浓度数据作为下一时次的模型预报输入以实现迭代预报，从而同时为多个城市提供未来长达7天的6种主要大气污染物（PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3）浓度以及空气质量指数的逐小时预报。本发明通过迭代预报可充分考虑不同大气污染物间的相互作用，显著提升预报精度，因此，本发明可有效提升现有大气污染预报的时间分辨率、覆盖范围、时间跨度和预报精度，为空气质量管理和公共健康预警提供科学、实时的决策支持。
主权项：1.一种城市多种大气污染物浓度和空气质量指数的预报方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，下载并提取多个城市的大气污染物实测地面浓度数据和覆盖研究区域城市群的GFS气象场数据，并从中提取所需特征量；步骤2，根据步骤1中所述提取的特征量构建预报所需完整的特征集，该特征集包括时间类特征量、污染物特征量和GFS数据中提取出的气象特征量；步骤3，将步骤2中得到的特征集输入至机器学习模型中训练，并利用网格搜索方法优化模型参数，训练完成后的成熟模型对污染物浓度进行迭代预报；步骤4，在预测污染物浓度后计算空气质量指数，并得到空气质量指数的变化情况，通过空气质量指数与污染物的对应关系找出影响空气质量的主要污染物；步骤5，将多个城市的特征集通过步骤3中的模型预报后得到的污染物浓度数据以及空气质量指数数据进行绘制折线图，并通过计算其预报结果与实测数据间相关系数验证并通过评价指标评估模型的预报结果。
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百度查询： 南京信息工程大学 一种城市多种大气污染物浓度和空气质量指数的预报方法
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