山東省青島生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)中心認(rèn)真貫徹落實(shí)國(guó)家、省、市開展大氣污染物治理攻堅(jiān)的部署要求，聚焦空氣預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)的實(shí)際需求，深化先進(jìn)預(yù)報(bào)模型研究結(jié)果的應(yīng)用，與中國(guó)海洋大學(xué)及相關(guān)技術(shù)支撐單位，聯(lián)合開展了基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的臭氧預(yù)報(bào)應(yīng)用方法學(xué)研究，提升臭氧污染物預(yù)報(bào)的精細(xì)化水平，為打贏污染防治攻堅(jiān)戰(zhàn)提供有力的監(jiān)測(cè)技術(shù)保障。
 

　　深度學(xué)習(xí)技術(shù)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能技術(shù)，由于其具有強(qiáng)大的非線性擬合能力，針對(duì)臭氧污染預(yù)報(bào)問題，可以運(yùn)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，構(gòu)建一個(gè)高效、準(zhǔn)確的臭氧預(yù)測(cè)模型，對(duì)高時(shí)空分辨率的空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，結(jié)合多層感知網(wǎng)絡(luò)建立深度時(shí)空集成模型，提取復(fù)雜時(shí)空關(guān)系的關(guān)鍵因子，獲得對(duì)目標(biāo)污染物的精細(xì)化預(yù)測(cè)，進(jìn)一步提高空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率。
 

深度學(xué)習(xí)技術(shù)在臭氧預(yù)報(bào)領(lǐng)域的應(yīng)用

 

　　目前現(xiàn)有的空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)對(duì)預(yù)報(bào)人員的專業(yè)能力依賴程度較高，需要預(yù)報(bào)人員綜合多源數(shù)據(jù)資料以及工作經(jīng)驗(yàn)，對(duì)模式預(yù)報(bào)產(chǎn)品進(jìn)行人工訂正，主觀性相對(duì)較強(qiáng)，而深度學(xué)習(xí)技術(shù)通過對(duì)大量氣象數(shù)據(jù)、環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，所創(chuàng)建的人工智能模型可以自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)臭氧濃度的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，不僅可以減少人為主觀因素的影響，還可以有效節(jié)約時(shí)間和成本。

提升臭氧預(yù)報(bào)精細(xì)化水平

 

　　下一步，山東省青島生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)中心將強(qiáng)化基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)報(bào)模型的實(shí)際應(yīng)用，探索開展全市141個(gè)鎮(zhèn)街區(qū)域空氣中臭氧指標(biāo)的精細(xì)化預(yù)報(bào)，通過數(shù)據(jù)深度挖掘，高效處理信息，實(shí)現(xiàn)單個(gè)鎮(zhèn)街空氣子站公里級(jí)尺度、分鐘級(jí)時(shí)段的精細(xì)化預(yù)報(bào)，并根據(jù)預(yù)報(bào)結(jié)果劃定重點(diǎn)管控區(qū)域，有效控制臭氧污染及城市范圍內(nèi)的短距離傳輸影響，充分發(fā)揮削峰降頻作用，為快速科學(xué)開展大氣污染精準(zhǔn)防控提供技術(shù)支撐。
 

做好空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)預(yù)警、支撐大氣污染精準(zhǔn)防控

 

       來源：青島生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)

 

　　原標(biāo)題：地方擷英│地方山東省青島生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)中心深化前沿技術(shù)應(yīng)用研究 推動(dòng)空氣質(zhì)量精細(xì)化預(yù)報(bào)再提升