基于周边站点优化选取的随机森林PM_2.5小时浓度预测研究

作者：姚红岩; 施润和

来源：环境科学学报, 2021, 41(04): 1565-1573.

DOI：10.13671/j.hjkxxb.2020.0336

• 时间滞后互相关
• 时间序列
• 大气污染物
• 机器学习

空气中的PM2.5是威胁人体健康的主要大气污染物,对其进行有效预测和及时预警具有重要意义.大量研究表明,纳入周边站点信息的随机森林模型在单站点PM2.5预测中显示出良好的效果,但在周边站点选取问题上目前尚缺乏针对性研究,部分选取方法带有主观性.本文提出了一种基于时间滞后互相关分析的周边站点优化选取方法,并以上海十五厂空气质量监测站（国控站）为例,构建了预测该站未来1～24 h PM2.5浓度的随机森林回归模型集,比较分析了预测模型中各输入因子的重要性.研究发现,预测站点当前PM2.5浓度值对未来1～16 h的预测最为重要,而气象要素中的风向则对于未来17～24 h的预测重要性最高;周边站点PM2.5信息随着预测时间的延长,其重要程度排名有明显提升,且不同站点对不同时间预测的影响具有显著差异,在建模时应区别对待,优化选取.比较结果表明,使用本文方法选取周边站点建立的预测模型不仅在RMSE等精度指标上具有一定优势（12 h和24 h预报RMSE分别降低11.8%和13.3%）,还在有实用价值的污染事件空报率上有明显降低（12 h和24 h预报空报率分别降低16.1%和25.6%）,具有业务应用潜力.

• 单位
  华东师范大学