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山東省青島生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心認真貫徹落實國家、省、市開展大氣污染物治理攻堅的部署要求，聚焦空氣預(yù)報業(yè)務(wù)的實際需求，深化先進預(yù)報模型研究結(jié)果的應(yīng)用，與中國海洋大學及相關(guān)技術(shù)支撐單位，聯(lián)合開展了基于深度學習技術(shù)的臭氧預(yù)報應(yīng)用方法學研究，提升臭氧污染物預(yù)報的精細化水平，為打贏污染防治攻堅戰(zhàn)提供有力的監(jiān)測技術(shù)保障。
深度學習技術(shù)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能技術(shù)，由于其具有強大的非線性擬合能力，針對臭氧污染預(yù)報問題，可以運用深度學習技術(shù)，構(gòu)建一個高效、準確的臭氧預(yù)測模型，對高時空分辨率的空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)進行學習，結(jié)合多層感知網(wǎng)絡(luò)建立深度時空集成模型，提取復(fù)雜時空關(guān)系的關(guān)鍵因子，獲得對目標污染物的精細化預(yù)測，進一步提高空氣質(zhì)量預(yù)報的準確率。
深度學習技術(shù)在臭氧預(yù)報領(lǐng)域的應(yīng)用
目前現(xiàn)有的空氣質(zhì)量預(yù)報對預(yù)報人員的專業(yè)能力依賴程度較高，需要預(yù)報人員綜合多源數(shù)據(jù)資料以及工作經(jīng)驗，對模式預(yù)報產(chǎn)品進行人工訂正，主觀性相對較強，而深度學習技術(shù)通過對大量氣象數(shù)據(jù)、環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)進行處理和分析，所創(chuàng)建的人工智能模型可以自動從數(shù)據(jù)中學習特征，從而實現(xiàn)對臭氧濃度的精準預(yù)測，不僅可以減少人為主觀因素的影響，還可以有效節(jié)約時間和成本。
提升臭氧預(yù)報精細化水平
下一步，山東省青島生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心將強化基于深度學習技術(shù)預(yù)報模型的實際應(yīng)用，探索開展全市141個鎮(zhèn)街區(qū)域空氣中臭氧指標的精細化預(yù)報，通過數(shù)據(jù)深度挖掘，高效處理信息，實現(xiàn)單個鎮(zhèn)街空氣子站公里級尺度、分鐘級時段的精細化預(yù)報，并根據(jù)預(yù)報結(jié)果劃定重點管控區(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，為快速科學開展大氣污染精準防控提供技術(shù)支撐。
做好空氣質(zhì)量預(yù)報預(yù)警、支撐大氣污染精準防控
來源：青島生態(tài)環(huán)境監(jiān)測
原標題：地方擷英│地方山東省青島生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心深化前沿技術(shù)應(yīng)用研究 推動空氣質(zhì)量精細化預(yù)報再提升
