模型设计：采用LSTM神经网络对近地面臭氧进行建模和预测，其中包括输入层、隐藏层和输出层等多个部分。

LSTM（Long Short-Term Memory）神经网络是一种常用的循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN），它能够对序列数据进行建模和处理。对于近地面臭氧的建模和预测问题，我们可以采用LSTM神经网络来实现。

LSTM神经网络由输入层、输出层和隐藏层组成。输入层接收外部输入，例如时间、温度、湿度等环境因素，以及历史的臭氧浓度数据；输出层输出预测的臭氧浓度值；而隐藏层则负责对输入的序列数据进行处理和建模，以及保存历史的状态信息。

在LSTM神经网络中，每个时间步都有一个隐藏状态向量$h_t$和一个单元状态向量$c_t$，它们分别记录了当前时间步的信息和历史信息。每个LSTM单元包括了三个门控单元：输入门（input gate）、遗忘门（forget gate）和输出门（output gate）。这些门控单元能够控制信息的流动，从而实现对序列数据的建模和预测。

在训练过程中，我们需要将已有的历史数据划分为训练集和测试集，然后通过反向传播算法对网络参数进行更新。在预测时，我们可以将最新的环境因素输入到网络中，以及历史的臭氧浓度数据，从而预测未来一段时间内的臭氧浓度值。

总的来说，采用LSTM神经网络对近地面臭氧进行建模和预测是一个有效的方法，能够充分挖掘历史数据中的信息，并能够更准确地预测未来的臭氧浓度变化趋势。