第一章大氣污染預(yù)測模型的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)第二章大氣污染預(yù)測模型的優(yōu)化維度第三章物理約束與數(shù)據(jù)融合的協(xié)同機(jī)制第四章模型準(zhǔn)確率提升的關(guān)鍵技術(shù)路徑第五章高精度模型的構(gòu)建實(shí)踐與案例第六章模型優(yōu)化與準(zhǔn)確率提升的未來展望01第一章大氣污染預(yù)測模型的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)第1頁引言：城市空氣質(zhì)量的嚴(yán)峻現(xiàn)實(shí)北京市空氣質(zhì)量現(xiàn)狀數(shù)據(jù)來源：北京市生態(tài)環(huán)境局2023年年度報(bào)告化工廠周邊居民投訴率數(shù)據(jù)來源：某化工廠周邊居民健康監(jiān)測報(bào)告2023上海市黃浦區(qū)監(jiān)測站點(diǎn)案例數(shù)據(jù)來源：上海市環(huán)境監(jiān)測中心應(yīng)急響應(yīng)記錄2023大氣污染預(yù)測模型的核心問題基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)復(fù)雜氣象條件下的模型誤差逆溫層對(duì)污染物擴(kuò)散的影響機(jī)制分析模型優(yōu)化與準(zhǔn)確率提升的必要性基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)第2頁現(xiàn)有模型的技術(shù)瓶頸分析基于線性回歸模型的污染物預(yù)測誤差分析基于深度學(xué)習(xí)模型的污染物擴(kuò)散模擬誤差分析基于某化工廠2023年監(jiān)測數(shù)據(jù)的對(duì)比分析基于北京市2023年P(guān)M2.5監(jiān)測數(shù)據(jù)的對(duì)比分析傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型的局限性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的不足傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與LSTM模型的對(duì)比傳統(tǒng)模型與深度學(xué)習(xí)模型的誤差對(duì)比基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)現(xiàn)有模型的技術(shù)瓶頸總結(jié)第3頁行業(yè)應(yīng)用中的典型錯(cuò)誤案例杭州市西湖區(qū)案例基于2022年監(jiān)測數(shù)據(jù)的逆溫層影響分析深圳市某工業(yè)園區(qū)案例基于2023年監(jiān)測數(shù)據(jù)的重污染事件分析某城市重污染案例基于2023年監(jiān)測數(shù)據(jù)的NOx濃度預(yù)測誤差分析第4頁章節(jié)總結(jié)與問題導(dǎo)向基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)現(xiàn)有模型的三個(gè)核心問題未來技術(shù)發(fā)展方向物理約束的重要性數(shù)據(jù)融合的必要性基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)模型優(yōu)化與準(zhǔn)確率提升的具體方向02第二章大氣污染預(yù)測模型的優(yōu)化維度第5頁引言：多源數(shù)據(jù)融合的技術(shù)突破基于2023年監(jiān)測數(shù)據(jù)的對(duì)比分析基于2023年全球空氣質(zhì)量預(yù)測模型研究基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)成都市某監(jiān)測站案例美國EPA最新報(bào)告多源數(shù)據(jù)融合的必要性多源數(shù)據(jù)融合的技術(shù)優(yōu)勢基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)多源數(shù)據(jù)融合的應(yīng)用前景第6頁數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程優(yōu)化基于ICP-MS質(zhì)譜儀的數(shù)據(jù)清洗方法基于小波變換的VOCs組分重構(gòu)算法基于ARIMA-LSTM混合模型的缺失值填充方法基于某城市2023年監(jiān)測數(shù)據(jù)的對(duì)比分析數(shù)據(jù)清洗技術(shù)特征提取技術(shù)缺失值填充技術(shù)數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程的綜合效果基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程的必要性第7頁機(jī)器學(xué)習(xí)算法的適用性分析XGBoost算法基于某城市2023年P(guān)M2.5監(jiān)測數(shù)據(jù)的對(duì)比分析STN-LSTM算法基于某城市2023年O3監(jiān)測數(shù)據(jù)的對(duì)比分析GCN算法基于某城市2023年VOCs監(jiān)測數(shù)據(jù)的對(duì)比分析第8頁章節(jié)總結(jié)與技術(shù)路線基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)多源數(shù)據(jù)融合的技術(shù)框架機(jī)器學(xué)習(xí)算法的適用性總結(jié)技術(shù)路線圖的制定技術(shù)路線圖的實(shí)施步驟03第三章物理約束與數(shù)據(jù)融合的協(xié)同機(jī)制第9頁引言：物理規(guī)律在模型中的缺失案例基于2022年監(jiān)測數(shù)據(jù)的逆溫層影響分析基于2023年全球空氣質(zhì)量預(yù)測模型研究基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)某地沙塵暴案例WHO《空氣質(zhì)量指南》要求物理約束的重要性物理約束與數(shù)據(jù)融合的協(xié)同機(jī)制第10頁多物理場耦合模型的構(gòu)建方法基于WRF-Chem氣象模型的干濕沉降模塊基于CMAQ空氣質(zhì)量模型的反應(yīng)機(jī)制基于地理信息系統(tǒng)的源排放反演算法基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)顆粒物模塊化學(xué)轉(zhuǎn)化模塊邊界條件模塊多物理場耦合模型的優(yōu)勢第11頁數(shù)據(jù)融合的協(xié)同算法設(shè)計(jì)異構(gòu)數(shù)據(jù)對(duì)齊算法基于時(shí)間序列相似性的數(shù)據(jù)匹配算法誤差補(bǔ)償算法基于卡爾曼濾波的參數(shù)自適應(yīng)估計(jì)融合權(quán)重動(dòng)態(tài)調(diào)整算法基于熵權(quán)法的動(dòng)態(tài)權(quán)重分配模型第12頁章節(jié)總結(jié)與驗(yàn)證計(jì)劃協(xié)同機(jī)制的優(yōu)勢基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)驗(yàn)證計(jì)劃的制定基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)驗(yàn)證計(jì)劃的實(shí)施步驟基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)04第四章模型準(zhǔn)確率提升的關(guān)鍵技術(shù)路徑第13頁引言：準(zhǔn)確率瓶頸的量化分析基于2023年監(jiān)測數(shù)據(jù)的對(duì)比分析基于誤差分解的根源定位算法基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)某省空氣質(zhì)量模型案例誤差來源定位算法準(zhǔn)確率提升的必要性誤差控制機(jī)制的重要性第14頁誤差控制與參數(shù)優(yōu)化技術(shù)基于GAN的氣象數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法基于機(jī)器學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)源排放反演算法基于貝葉斯的實(shí)時(shí)誤差修正模塊基于某城市2023年監(jiān)測數(shù)據(jù)的對(duì)比分析氣象數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)源清單修正技術(shù)誤差自校準(zhǔn)技術(shù)誤差控制與參數(shù)優(yōu)化的綜合效果第15頁城市三維擴(kuò)散模擬的改進(jìn)方法網(wǎng)格加密技術(shù)從500米網(wǎng)格升級(jí)至100米網(wǎng)格的案例擴(kuò)散參數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整技術(shù)基于湍流特征的擴(kuò)散系數(shù)自適應(yīng)模型污染物遷移模擬技術(shù)基于城市峽谷效應(yīng)的污染物抬升模型第16頁章節(jié)總結(jié)與實(shí)施建議關(guān)鍵技術(shù)路徑的優(yōu)勢基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)實(shí)施建議的制定基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)05第五章高精度模型的構(gòu)建實(shí)踐與案例第17頁引言：某重點(diǎn)區(qū)域模型的開發(fā)背景粵港澳大灣區(qū)空氣質(zhì)量現(xiàn)狀基于2023年監(jiān)測數(shù)據(jù)的對(duì)比分析區(qū)域傳輸?shù)挠绊懟?023年監(jiān)測數(shù)據(jù)的對(duì)比分析模型開發(fā)的必要性基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)第18頁模型開發(fā)的技術(shù)方案系統(tǒng)架構(gòu)基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)關(guān)鍵技術(shù)基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)第19頁模型驗(yàn)證與評(píng)估結(jié)果RMSE指標(biāo)對(duì)比基于某城市2023年監(jiān)測數(shù)據(jù)的對(duì)比分析MAPE指標(biāo)對(duì)比基于某城市2023年監(jiān)測數(shù)據(jù)的對(duì)比分析重污染預(yù)警準(zhǔn)確率對(duì)比基于某城市2023年監(jiān)測數(shù)據(jù)的對(duì)比分析第20頁經(jīng)驗(yàn)總結(jié)與推廣建議實(shí)施經(jīng)驗(yàn)基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)推廣建議基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)06第六章模型優(yōu)化與準(zhǔn)確率提升的未來展望第21頁引言：智能化預(yù)測的新趨勢美國NASA的預(yù)測系統(tǒng)基于2023年全球空氣質(zhì)量預(yù)測模型研究行業(yè)趨勢基于2023年全球空氣質(zhì)量預(yù)測模型研究核心挑戰(zhàn)基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)第22頁智能化預(yù)測系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)數(shù)據(jù)感知層基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)分析計(jì)算層基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)決策支持層基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)第23頁數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用前景城市空氣質(zhì)量數(shù)字孿生體基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)物理實(shí)體與虛擬模型的實(shí)時(shí)同步基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)污染溯源系統(tǒng)基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的歸納總結(jié)第24頁章節(jié)總結(jié)與未來方向發(fā)展建議