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山東省青島生態環境監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，聚焦空氣預報業務的實際需求，深化先進預報模型研究結果的應用，與中國海洋大學及相關技術支撐單位，聯合開展了基于深度學習技術的臭氧預報應用方法學研究，提升臭氧污染物預報的精細化水平，為打贏污染防治攻堅戰提供有力的監測技術保障。
深度學習技術是一種基于神經網絡的人工智能技術，由于其具有強大的非線性擬合能力，針對臭氧污染預報問題，可以運用深度學習技術，構建一個高效、準確的臭氧預測模型，對高時空分辨率的空氣質量監測數據進行學習，結合多層感知網絡建立深度時空集成模型，提取復雜時空關系的關鍵因子，獲得對目標污染物的精細化預測，進一步提高空氣質量預報的準確率。
深度學習技術在臭氧預報領域的應用
目前現有的空氣質量預報對預報人員的專業能力依賴程度較高，需要預報人員綜合多源數據資料以及工作經驗，對模式預報產品進行人工訂正，主觀性相對較強，而深度學習技術通過對大量氣象數據、環境監測數據進行處理和分析，所創建的人工智能模型可以自動從數據中學習特征，從而實現對臭氧濃度的精準預測，不僅可以減少人為主觀因素的影響，還可以有效節約時間和成本。
提升臭氧預報精細化水平
下一步，山東省青島生態環境監測中心將強化基于深度學習技術預報模型的實際應用，探索開展全市141個鎮街區域空氣中臭氧指標的精細化預報，通過數據深度挖掘，高效處理信息，實現單個鎮街空氣子站公里級尺度、分鐘級時段的精細化預報，并根據預報結果劃定重點管控區域，有效控制臭氧污染及城市范圍內的短距離傳輸影響，充分發揮削峰降頻作用，為快速科學開展大氣污染精準防控提供技術支撐。
做好空氣質量預報預警、支撐大氣污染精準防控
來源：青島生態環境監測
原標題：地方擷英│地方山東省青島生態環境監測中心深化前沿技術應用研究 推動空氣質量精細化預報再提升
