GNSS產品預測小時尺度上PM2.5濃度的不同模型分析研究

作者：郭敏,張捍衛,張紅利

摘要：天頂對流層延遲(Zenith Tropospheric Delay, ZTD)與霧霾之間的相關性,為霧霾的監測、預報提供了新手段.近年來,利用ZTD結合其他因素主要采用多元線性回歸模型、多元時間序列ARMAX模型預測PM2.5質量濃度的變化,并取得了一定的成果.本文在此基礎上,提出了基于小波分析之后的多元線性回歸模型預測PM2.5質量濃度的變化,并利用北京市2016年第355~357天和2018年第50~52天的每小時對流層數據、氣象數據以及環保提供的污染物數據,分別建立了每小時PM2.5濃度變化多元回歸模型、小波分析之后的多元回歸模型、多元時間序列模型(ARMAX).從檢驗回歸模型的4個統計量可知,基于小波分析之后的多元回歸模型優于傳統的多元回歸模型,而ARMAX模型的擬合優度值在多元回歸模型和小波分析之后的多元回歸模型之間.對以上三種模型進行跟蹤驗證,并分別應用于預測2016年第358天24 h的PM2.5濃度的變化,從預測圖、模型均方根誤差RMSE和擬合優度可知:基于小波分析的多元回歸模型優于ARMAX模型,而ARMAX模型優于傳統的多元回歸模型,而三種模型的擬合優度R2都大于0.9這表明能夠在小時尺度上預測PM2.5質量濃度的變化.

發文機構：河南理工大學測繪與國土信息工程學院

關鍵詞：細顆粒物PM2.5多元線性回歸基于小波分析的多元線性回歸多元時間序列模型小時濃度預測Fine particulate matter PM2.5Multiple linear regressionMultivariate linear regression based on wavelet analysisARMAXHourly concentration prediction

分類號： P228[天文地球—大地測量學與測量工程]