基于Stacking融合模型的烏魯木齊市空氣質量指數預測

史江振 竇燕

摘要隨著社會的發展和公眾環保意識的增強，空氣質量日益成為公眾關注的問題。預測未來空氣質量情況，有利于提前采取污染防治措施和居民活動選擇。以污染物因素和氣象因素作為空氣質量指數預測指標，建立基于Stacking融合的預測模型，利用新疆烏魯木齊市2016年1月至2021年12月的空氣污染物監測數據和氣象數據，對烏魯木齊市空氣質量情況進行了預報，并與其他算法進行了對比。研究結果表明：Stacking融合模型在AQI數值預測方面的性能優于其他對比模型，具有良好的預測效果。

關鍵詞 空氣質量預測；Stacking融合模型；空氣質量指數

中圖分類號：X51 文獻標識碼：B 文章編號：2095–3305（2023）04–0125-04

隨著工業和制造業的發展、車輛保有量的增加，以及城市化的發展，大氣環境問題愈加突出[1]。大氣污染物的濃度對大氣環境質量有很大的影響，尤其是PM2.5、PM10等，它們直接影響能見度，會對吸入者的心血管系統產生不良影響。因此，如何提高空氣質量預測的準確性引起了眾多學者的關注。選擇空氣質量指數（AQI）作為大氣污染預報的對象。AQI的變化受多種因素的影響，如PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3、溫度、氣壓、濕度、可見度、露點等。

目前，空氣質量預測法主要有潛式預報、數值預報、統計預報3類[2]。主要被應用于數值預報，污染天氣的出現是多種因素綜合作用的結果，研究表明，污染天氣與細微顆粒物濃度存在一定的關系[3]。楊思琪等[4]將隨機森林分類和回歸算法應用于預測城市空氣質量狀況的研究，發現隨機森林算法在AQI等級和AQI數值的預測方面，表現出了較好的性能。……