【摘 要】
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社会经济的快速发展以及人民生活水平的提高,能源消耗及交通工具保有量与日俱增,导致PM_(2.5)等空气污染问题日益突出,雾霾天气时常发生,严重影响人们的日常生活和身心健康。对PM_(2.5)等空气污染物浓度进行时空变化分析以及精准预测和提前预警具有重要的意义。因此本研究在分析上海市PM_(2.5)浓度时空变化的基础上和PM_(2.5)浓度数据与气象等相关数据的相关性基础上,利用逐小时空气质量监测站
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社会经济的快速发展以及人民生活水平的提高,能源消耗及交通工具保有量与日俱增,导致PM_(2.5)等空气污染问题日益突出,雾霾天气时常发生,严重影响人们的日常生活和身心健康。对PM_(2.5)等空气污染物浓度进行时空变化分析以及精准预测和提前预警具有重要的意义。因此本研究在分析上海市PM_(2.5)浓度时空变化的基础上和PM_(2.5)浓度数据与气象等相关数据的相关性基础上,利用逐小时空气质量监测站数据、Merra-2再分析数据和ECWMF气象观测数据并创新性使用STL分解方法构建组合机器学习预测模型
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