基于氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)建立卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法反演PM2.5

王雨軒 周甘凝 許文龍 秦孟晟

收稿日期：2023-11-10

基金項(xiàng)目：江蘇省青年基金項(xiàng)目（KQ202330）。

作者簡(jiǎn)介：王雨軒（1993—），男，揚(yáng)州寶應(yīng)人，助理工程師，主要從事氣溶膠、大氣探測(cè)研究。

摘 要：利用揚(yáng)州市氣象觀測(cè)站點(diǎn)和中國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè)總站的逐小時(shí)數(shù)據(jù)估算PM2.5的各相關(guān)組合因子，然后利用CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建反演PM2.5質(zhì)量濃度的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。結(jié)果表明：（1）利用 CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法反演PM2.5是有效且可行的，且比一般的線性回歸算法效果更佳，為反演PM2.5提供了一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。（2）在影響PM2.5反演的各輸入變量因子中，PM10與能見度變量為高相關(guān)因子。利用神經(jīng)卷積網(wǎng)絡(luò)算法反演PM2.5理論上反演精度能夠隨著輸入信息增多而不斷提高。

關(guān)鍵詞：CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法；氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)；PM2.5

中圖分類號(hào)：P407.7 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B文章編號(hào)：2095–3305（2024）03–0-03

PM2.5是指懸浮在空中的空氣動(dòng)力學(xué)當(dāng)量直徑≤2.5 μm的細(xì)顆粒物，其嚴(yán)重影響環(huán)境、氣候，危害人體健康，破壞生態(tài)系統(tǒng)[1]。在排放源相對(duì)穩(wěn)定的情況下，氣象因素也是污染物形成、傳輸及沉降等環(huán)節(jié)的重要原因[2-3]。因此，從氣象學(xué)的角度分析大氣污染的規(guī)律和機(jī)制，有助于為大氣污染防治提供科學(xué)支撐。盡管環(huán)境監(jiān)測(cè)站點(diǎn)對(duì)近地面PM2.5直接測(cè)量的精度較高，但在監(jiān)測(cè)點(diǎn)的數(shù)量和分布上的局限性較大，只能反映監(jiān)測(cè)站點(diǎn)小范圍內(nèi)PM2.5的變化。因此，有必要利用氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)PM2.5乃至其他一些常見的大氣污染物進(jìn)行模擬反演，繼而能大范圍地揭示常見大氣污染物的時(shí)空變化規(guī)律。

氣象要素對(duì)PM2.5的形成起著促進(jìn)或改善作用[4]。魏文靜等[5]對(duì)山東省17個(gè)地市的研究表明，PM2.5受氣溫和降水的影響較為顯著；黃小剛等[6]研究表明，氣象對(duì)PM2.5污染有一定調(diào)節(jié)作用，PM2.5與氣溫、風(fēng)速、濕度和降水量呈線性遞增或遞減關(guān)系。

前人針對(duì)PM2.5也開展了多途徑的反演，一般較常用的方法是多元線性回歸法。相關(guān)學(xué)者利用多元線性回歸模型分析2014年APEC和2015年國(guó)慶閱兵期間氣象要素對(duì)PM2.5的影響；何鈺清等[7]利用多元線性回歸分析法建立了PM2.5月均濃度的預(yù)測(cè)模型。但顆粒物濃度的變化與氣象條件之間呈現(xiàn)很強(qiáng)的非線性關(guān)系，因此，傳統(tǒng)的多元線性回歸模型預(yù)測(cè)PM2.5質(zhì)量濃度的局限性較大[8]。

近年來(lái)，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，已有不少學(xué)者利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來(lái)估算PM2.5。陳兵紅等[9]應(yīng)用多元線性回歸和隨機(jī)森林方法反演浙江省PM2.5濃度；石靈芝等[10]運(yùn)用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)短期的PM10小時(shí)數(shù)據(jù)；胡娟等[11]嘗試從遙感的角度利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法反演PM2.5；還有學(xué)者基于隨機(jī)森林算法的氣象歸一化方法評(píng)估了全球11個(gè)城市2020年初的PM2.5、O3等濃度的變化情況。機(jī)器學(xué)習(xí)基于統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，理論上只要輸入的信息越多越詳細(xì)，神經(jīng)算法的效果就越好。不同于以往傳統(tǒng)的對(duì)復(fù)雜的大氣污染的物理化學(xué)過程和衛(wèi)星遙感原理的研究，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法為PM2.5的反演提供了新途徑。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源及算法原理

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

聚焦揚(yáng)州地區(qū)，大氣污染數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè)總站，包括PM2.5和PM10，使用其逐小時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算日平均值。相應(yīng)的氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于揚(yáng)州市氣象局自動(dòng)觀測(cè)站監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。時(shí)間段為2018年1月1日—2022年11月30日。其中，2020年2月1日—6月30日數(shù)據(jù)缺失，不在研究范圍內(nèi)。

1.2 算法原理

1.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolution Neural Networks，CNN）

最早由Yann LeCun等提出。CNN 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種包含卷積計(jì)算且有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是深度學(xué)習(xí)算法代表之一[12]。近年來(lái)，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)方法的不斷發(fā)展，CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法也逐漸被應(yīng)用于大氣科學(xué)領(lǐng)域。 典型的CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要包含輸入層、隱含層和輸出層（圖1）。其中，隱含層主要包含卷積層、池化層和全連接層。數(shù)據(jù)通過輸入層后，依次在各個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層傳遞，每一網(wǎng)絡(luò)層都能夠獲取對(duì)平移、縮放和旋轉(zhuǎn)不變的觀測(cè)數(shù)據(jù)的顯著特征。隱含層的主要作用是實(shí)現(xiàn)特征提取。

1.2.2 多元線性回歸

多元線性回歸模型（MLR）是應(yīng)用較為廣泛的統(tǒng)計(jì)方法，可用于研究因變量與多個(gè)自變量之間的關(guān)系。建立多元線性回歸模型可較好地解釋以及估計(jì)因變量的值，其一般形式為：

Y=β0＋β1x1＋β2x2＋…＋βmxm＋ε（1）

式（1）中，Y為因變量，x1，x2，…，xm為自變量，β0，

β1，…，βm為回歸系數(shù)，ε為隨機(jī)誤差。

1.2.3 模型變量選擇及評(píng)價(jià)指標(biāo)

嘗試建立基于氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（CNN）反演PM2.5的模型，輸入氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)，隨機(jī)挑選輸入的日數(shù)據(jù)的70%作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練集，30%作為結(jié)果對(duì)比集。反演精度評(píng)價(jià)指標(biāo)包括：

均方根誤差（Root Mean Squared Error，RMSE）。

RMSE=（2）

均方絕對(duì)百分比誤差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE）。

MAPE=||（3）

決定系數(shù)（Coefficient of Determination，R2）。

（4）

（5）

式（2）～式（5）中，為PM2.5實(shí)測(cè)值，為多元線性回歸MLR或卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN反演得到的PM2.5。

2 結(jié)果與分析

2.1 PM2.5反演模型的建立

輸入?yún)?shù)包括PM10、能見度、溫度系列參數(shù)、氣壓系列參數(shù)、相對(duì)濕度系列參數(shù)，露點(diǎn)溫度、風(fēng)向風(fēng)速系列參數(shù)、降水量和日照時(shí)數(shù)（表1）。利用皮爾遜相關(guān)系數(shù)r估計(jì)變量x，y間的相關(guān)性。r值介于[-1，1]，r>0表示正相關(guān)，即兩變量同向相關(guān)，反之表示兩變量異向相關(guān)。r絕對(duì)值越接近1，表示兩變量的關(guān)系越密切；越接近0，表示兩變量的關(guān)系越不密切。表1是各變量因子與PM2.5的相關(guān)系數(shù)r和顯著性水平P。該表可以反映出，與PM2.5相關(guān)性較大的變量為PM10、VIS。其中，PM10、P、Pmax、Pmin、U、SSD這6個(gè)變量與PM2.5呈正相關(guān)關(guān)系，剩下的10個(gè)變量與PM2.5呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。還可以發(fā)現(xiàn)，除了U、WINDir和SSD，其余變量均在0.01水平（雙側(cè)）上相關(guān)性顯著。

2.2 CNN與MLR反演性能對(duì)比

基于上述建立的PM2.5反演模型，輸入變量首先采用“試驗(yàn)5”的變量組合（表3），CNN和MLR的反演結(jié)果對(duì)比見表2。其中，按輸入數(shù)據(jù)的年份分為2年期、3年期、4年期和5年期。首先可以整體性地看出，MLR的R2值均小于CNN的R2值，MLR的RMSE和MAPE均大

于CNN的RMSE和MAPE，說(shuō)明CNN的反演精度要優(yōu)于MLR。然后對(duì)2年期的3組數(shù)據(jù)和3年期的2組數(shù)據(jù)取平均。

2年期的3組數(shù)據(jù)平均值為：

MLR：R2=0.744，RMSE=15.579，MAPE=9.028；

CNN：R2=0.826，RMSE=11.794，MAPE=8.768。

3年期的2組數(shù)據(jù)平均值為：

MLR：R2=0.798，RMSE=13.435，MAPE=8.580；

CNN：R2=0.849，RMSE=10.850，MAPE=7.908。

由此可以看出，隨著輸入數(shù)據(jù)年份數(shù)的增加，CNN

和MLR的反演性能指標(biāo)都在提升，其中，R2值隨著年份數(shù)的增加而增大，RMSE和MAPE隨著年份數(shù)的增加而減小。表明反演的相關(guān)性不斷提升，誤差不斷減小，精度有所提高。因此，若能有長(zhǎng)時(shí)間的年份數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集，反演的PM2.5理論上十分接近實(shí)際的PM2.5。

2.3 CNN模型輸入?yún)?shù)的分析

在驗(yàn)證CNN模型的反演精度后，有必要對(duì)CNN模型的輸入?yún)?shù)做研究，探討各輸入?yún)?shù)對(duì)反演精度的影響情況?？紤]依次增加輸入?yún)?shù)，即“試驗(yàn)1”至“試驗(yàn)5”（表3）。由于PM10和能見度VIS與PM2.5的相關(guān)性較大，因此，將其作為基本的輸入?yún)?shù)，即“試驗(yàn)1”，后依次增加溫度系列參數(shù)、氣壓系列參數(shù)、露點(diǎn)溫度，即“試驗(yàn)2”至“試驗(yàn)4”，“試驗(yàn)5”包含研究全部的氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)參數(shù)。從反演的誤差結(jié)果可以看出，隨著輸入?yún)?shù)的不斷增加，RMSE值不斷減小，R2值不斷增加，說(shuō)明反演精度不斷提高，這也與上述介紹的機(jī)器學(xué)習(xí)的特性相對(duì)應(yīng)：理論上，輸入的信息越多，機(jī)器學(xué)習(xí)的效果越好。

3 結(jié)論

（1）利用 CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法反演PM2.5是有效可行的，且比一般的線性回歸算法效果更好，為反演PM2.5提供了一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。

（2）在影響PM2.5反演的各輸入變量因子中，PM10與能見度變量為高相關(guān)因子。利用神經(jīng)卷積網(wǎng)絡(luò)算法反演PM2.5理論上反演精度能夠隨著輸入信息增多而不斷提高，具體有待進(jìn)一步研究。

參考文獻(xiàn)

[1] 郭新彪，魏紅英.大氣PM2.5對(duì)健康影響的研究進(jìn)展[J].科學(xué)通報(bào)，2013，58（13）：1171-1177.

[2] 余鐘奇，馬井會(huì)，毛卓成，等.2017年上海臭氧污染氣象條件分析及臭氧污染天氣分型研究[J].氣象與環(huán)境學(xué)報(bào)， 2019，35（6）：46-54.

[3] 嚴(yán)文蓮，劉端陽(yáng)，康志明，等.江蘇臭氧污染特征及其與氣象因子的關(guān)系[J].氣象科學(xué)，2019，39（4）：477-487.

[4] 馮萬(wàn)富，沈新志，周繼良，等.基于氣象要素的雞公山景區(qū)PM10濃度預(yù)測(cè)[J].河南大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2022，52（5）： 571-578.

[5] 魏文靜，謝炳庚，周楷淳，等.2013—2018年山東省大氣PM2.5和PM10污染時(shí)空變化及其影響因素[J].環(huán)境工程， 2020，38（12）：103-111.

[6] 黃小剛，趙景波，孫從建，等.汾渭平原PM2.5空間分布的地形效應(yīng)[J].環(huán)境科學(xué)，2021，42（10）：4582-4592.

[7] 何鈺清，李磊，楊紅龍，等.深圳PM2.5濃度變化趨勢(shì)及其月尺度預(yù)測(cè)方法[J].科學(xué)技術(shù)與工程，2022，22（1）：400-408.

[8] 刁一偉，王紅磊，沈利娟，等.2015—2021年南京市大氣污染特征及污染個(gè)例研究[J].環(huán)境科學(xué)研究，2023，36（2）：260-272.

[9] 陳兵紅，靳全鋒，柴紅玲，等.浙江省大氣PM2.5時(shí)空分布及相關(guān)因子分析[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào)，2021，41（3）：817-829.

[10] 石靈芝，鄧啟紅，路嬋，等.基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大氣顆粒物PM10質(zhì)量濃度預(yù)測(cè)[J].中南大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2012，43（5）：1969-1974.

[11] 胡娟，鄭軍，許文龍，等.利用多源數(shù)據(jù)建立GA-BP算法模型估算PM2.5的研究[J].氣象科學(xué)，2021，41（3）：314-322.

[12] 姚姝含，官莉.基于星載紅外高光譜觀測(cè)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法反演大氣溫濕廓線[J].紅外與激光工程，2022，51（8）：461-472.