环境科学与管理2022,Vol.47Issue(9) :170-174.DOI:10.3969/j.issn.1673-1212.2022.09.036

基于NARX神经网络的湖南省空气质量预报效果评估研究

Evaluation of Air Quality Forecast Performance Based on NARX Neural Network Model in Hunan Province

潘海婷 莫慧偲 张琴 黄河仙 颜炜琳
环境科学与管理2022,Vol.47Issue(9) :170-174.DOI:10.3969/j.issn.1673-1212.2022.09.036

基于NARX神经网络的湖南省空气质量预报效果评估研究

Evaluation of Air Quality Forecast Performance Based on NARX Neural Network Model in Hunan Province

潘海婷 1莫慧偲 2张琴 1黄河仙 1颜炜琳2
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作者信息

  • 1. 湖南省生态环境监测中心,湖南长沙410019
  • 2. 广州市香港科大霍英东研究院大气研究中心,广东广州511458
  • 折叠

摘要

针对湖南省的带外源输入的非线性自回归(Nonlinear autoregressive with external input,NARX)神经网络模型,评估了 2019年10月1日-2020年9月30日的污染物浓度预报准确率,并进一步评估模式对O3和PM2.5等两个重点污染物的时空分布预报效果.结果表明:模式预报的未来第1天级别准确率为91%,首要污染物准确率为70%;在空气质量等级为优良时,其预报能力较好.从时间序列上看,模式预报的PM2.5和臭氧日最大8小时滑动平均浓度(O3_8hr)与实测浓度的变化趋势较为一致,但模式对PM2.5浓度有所高估;从空间分布上看,模式对夏季和冬季O3_8hr整体的空间分布预报能力较优,且能够捕捉冬季PM2.5污染过程的发生.

关键词

O3/PM2.5/NARX神经网络/预报效果评估

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基金项目

出版年

2022
环境科学与管理
黑龙江省环境保护科学研究院

环境科学与管理

CSTPCDCHSSCD
影响因子:0.681
ISSN:1673-1212
被引量1
参考文献量7
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