大气环境监测数据在空气质量预报中的应用研究  

作　　者：王玮 

机构地区：[1]安徽省淮南生态环境监测中心,安徽淮南232001

出　　处：《中文科技期刊数据库（全文版）自然科学》2024年第12期106-109,共4页

摘　　要：随着环境问题日益严重,大气环境监测成为社会关注的热点话题。接纳集成学习这一方式,本项研究皆以空气监测站所得环境数据作为预测空气质量的基石。在收纳大气中PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3等六大污染物质影响的同时,气候变动、车流量等因子也乘入考量。运用模型融合和深度学习这两项尖端技能打造颇有准确性的空气质量预测模型。据研究所示,此模型的预测准确度和相关性都比单纯的线性回归模型和支持向量机模型更为优异,证明了该模型对于分析和使用监测数据的优越之处。这项研究为公众和政府部门提供了一项轻松准确的空气质量预测工具,对于预防和控制空气污染的意义深远。

关 键 词：大气环境监测 空气质量预报 集成学习方法 空气污染 模型优势 

分 类 号：P45[天文地球—大气科学及气象学]