基于深度学习的空气质量预报方法新进展

作者：朱晏民; 徐爱兰; 孙强^*

来源：中国环境监测, 2020, 36(03): 10-18.

DOI：10.19316/j.issn.1002-6002.2020.03.02

• 空气质量预测
• 机器学习
• 深度学习

空气质量预报与人们的日常生活密切相关,其基本思想是分析历史空气质量数据,发现其内在的时空相关性,结合未来气象信息以及污染源排放量,对未来的空气质量进行预测。目前,环境管理和社会公众服务对空气质量预报提出了长时间、多维度、高精度的预测要求,一些新型的空气质量预测方法仍处于起步探索阶段。近年来,随着人工智能的普及与推广(特别是云计算与大数据的发展),深度学习这项基于传统人工神经网络的技术被国内外研究者所重视。笔者对现有典型的空气质量预报方法进行了阐述,包括数值预测模型方法、统计预报模型方法、基于机器学习模型的预测方法等,并重点介绍了该领域最新进展:基于深度学习模型的预测方法,并在此基础上进行了总结与展望。

• 单位
  南通大学