融合空间尺度的时空序列预测：PM2.5浓度与年降水量案例分析

本篇文章主要探讨了在亚马逊云服务AWS Certified Solutions Architect - Associate认证考试的相关题库中，关于浓度预测的深入研究和应用，特别是针对PM2.5浓度的预测。文章通过分析PM2.5浓度的时间序列数据，提出了融合空间尺度特性的预测建模方法。 首先，研究者们关注的是PM2.5浓度的时空分布和序列聚类的可靠性评价，通过图8展示了研究站点的分布情况，这涉及到地理信息系统（GIS）的应用，用于理解PM2.5污染的区域性和动态性。图9则展示了时空序列聚类的结果，通过对数据的时空结构进行分析，评估了不同模型的预测性能。 核心的预测模型构建基于两个步骤：首先，使用GM(1,1)模型对大尺度的PM2.5浓度序列进行建模，提取出整体趋势；接着，使用BP神经网络模型处理小尺度下每个空间单元的局部偏差。这种方法的优点在于结合了长期趋势和短期波动的捕捉。然而，GM(1,1)模型在处理突发的大跳跃变化时表现不佳，而BPNN模型存在过拟合问题，导致预测误差较大。实验结果显示，本文提出的方法在精度评估指标（如RSE, NRMSE, RMSSE, MAE）上明显优于GM(1,1)和BPNN模型。 为了验证方法的有效性，文章还进行了大尺度和小尺度的预测对比。通过将小尺度预测值平均到大尺度下，形成更宏观的预测结果，如图12所示。实验应用在实际的年降水量和日平均PM2.5浓度数据上，结果显示，融合空间尺度特性的时空序列预测模型不仅适用于多空间尺度预测，而且预测精度优于不考虑空间尺度差异的传统建模方法。 关键词：空间尺度、时间序列、预测模型、时空序列。时空序列预测分析在气象预报、环境监测等领域具有广泛应用，而本文的方法提供了新的思路和技术，提升了预测精度，对于理解和管理环境污染等具有重要意义。