基于城市大数据的细粒度空气质量预测与推测模型研究及应用

发布时间：2024-04-20 06:53

　　随着城市化不断发展,城市的规模日益扩大,城市汽车保有量增加,城市周边工厂空气污染物排放,造成城市环境恶化,城市的空气质量逐渐成为城市居民关注的话题。如何利用历史空气质量数据、气象数据、POI数据以及天气预报等城市大数据,合理设计一种空气质量预测及推测模型,更好帮助城市居民规划户外行程安排以及户外活动的路线规划,是当前一项迫切的需求。在以往空气质量预测的研究中,通常对于问题的研究比较片面,很多是从单一的时间维度出发解决问题。而本文在该问题的研究上,分别从时间维度和空间维度出发,考虑空气污染物在时间上的延续性和空间上的扩散性,并将两个维度的预测结果动态地结合,综合考虑多方面因素,达到更好的预测效果。并且针对城市中空气质量监测站点稀少,大量区域无监测数据的问题,本文也提出了一种空气质量推测的模型。首先,针对城市内分布的空气质量站点,本文结合AQI历史数据、气象数据、天气预报数据,建立了Air QP-DNN模型。该模型分别从时间维度与空间维度对AQI数值进行预测,得到相应的预测值。随后根据当前气象情况,结合两个维度的预测结果,进一步提升预测值的准确性。其次,本文利用城市内分布的有限站点的AQI...

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【部分图文】：

图1.1全国地级市污染物浓度区间城市比例分布

南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第一章绪论1第一章绪论研究背景以及研究意义随着我国城市化不断发展，城市的规模日益扩大，城市环境恶化，超标排污、环境污染问题时有发生，工厂排放和汽车尾气等空气污染源破坏了空气质量。目前空气质量问题已经成为我国面临的环境问题之一，空气质量问题严重....

图2.1北京市行政区划图

南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第二章相关背景知识介绍6图2.1北京市行政区划图2.1.2数据源介绍本文研究中使用到的数据源包括空气质量数据、气象数据、天气预报数据、POI数据、城市路网数据以及交通拥堵数据等，其中交通拥堵数据和POI数据通过高德地图的相关服务接口获取，空气....

图2.5Tensorflow示意图

南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第二章相关背景知识介绍17图2.5Tensorflow示意图本章小结本章首先介绍了本次研究区域的概况以及实验使用到的数据集详情；另外，本章从此次研究的两个研究点出发，分别从空气质量预测以及空气质量推测两个方面，调研了当前国内外的研究现状，也明....

图3.2南三环西路监测站点AQI数据

南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第三章空气质量预测模型20图3.2南三环西路监测站点AQI数据如图3.2所示为北京市南三环西路监测站点2014年5月数日AQI数据，其中5月6号到9号为工作日，10号到11号为周末。从图中折线我们可以看到，工作日的18-19点间AQI数据有明....

本文编号：3959042