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華盛頓大學/埃默里大學ES&T: 機器學習+數值模擬實現高分辨率PM 2.5濃度預測

在時空覆蓋范圍內預測環境PM2.5濃度是提醒決策者注意污染事件的關鍵，尤其是在地面空氣監測站有限的地區。現有方法要么依靠化學傳輸模型（CTM）來預測具有非平凡不確定性的PM2.5空間分布，要么依靠統計算法來預測沒有連續空間覆蓋的空氣監測位置的PM2.5濃度時間序列。

在此，美國埃默里大學劉陽教授、華盛頓大學Jianzhao Bi等人將穩健的隨機森林（RF）算法與公眾可訪問的全球CTM預測產品—NASA的戈達德地球觀測系統“成分預測”（GEOS-CF）相結合，開發了一個PM2.5預測框架。

該框架能夠以1公里的空間分辨率提供未來5天PM2.5濃度的時空連續預測，本文的預測實驗是針對中國中部的一個地區進行的，包括人口眾多且污染嚴重的汾渭平原。預測結果顯示，未來2天的預測總體驗證R²分別為 0.76 和 0.64，接下來3個預測日的R²約為0.5，空間交叉驗證顯示了類似的驗證指標。特征重要性排名表明，GEOS-CF PM 2.5預測數據始終位于最重要的預測變量之列，預測濃度極大地受益于具有更高空間分辨率的插值GEOS-CF預測因子。

圖1. 研究領域和本研究的工作流程

此外，根據重要性排名，當前的PM 2.5卷積層有助于提高預測性能，尤其是前2個預測日。這一發現證明，PM 2.5卷積層不僅可以提供如先前研究所示的當日預測信息，而且也適用于近期預測。在所有5個預測日中，晴天預測的準確度最高，這表明該框架在長期預測高水平污染方面面臨更大的挑戰。

此外，作者發現2個月的滾動周期對于研究領域和周期來說是最佳的，它提供了令人滿意的預測性能同時最大限度地減少了包含的訓練數據數量。總之，該預測模型的驗證歸一化平均偏差接近 0，大大減少了GEOS-CF中的大偏差。與在城市規模運行CTM相比，所提出的框架需要最少的計算資源便可在資源受限的環境中實現近乎實時的PM2.5預測。

圖2. 特定地點和特定日期的驗證性能

Combining Machine Learning and Numerical Simulation for High-Resolution PM2.5 Concentration Forecast, Environmental Science & Technology 2022. DOI: 10.1021/acs.est.1c05578

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