最优定权组合法提升SO2预测精度：基于空气质量模型的比较

"该文提出了一种基于最优定权组合法的大气污染物二氧化硫(SO2)预测模型，旨在提高预测准确率。该模型利用WRF-CHEM、CMAQ、CAMx等多个空气质量预测模式，并以过去一段时间内的预测误差平方和最小为优化目标。通过2018年云南省三个站点的实际观测数据进行实验，对比了多元线性回归法和动态权重更新法的预测效果。实验结果显示，最优定权组合预测法的预测结果更接近实际观测值，误差评估指标优于其他方法，显示了其在集成预测中的优势。" 本文关注的是大气污染预测，特别是二氧化硫的预测问题。预测二氧化硫的浓度对于环境管理和公共卫生至关重要，因为它是一种有害气体，能引起酸雨并危害人体健康。传统的预测方法可能由于模型的局限性或环境因素的复杂性，导致预测精度不高。 文中提出的最优定权组合预测模型是解决这一问题的一种创新方法。该模型结合了多个空气质量预测模式，包括WRF-CHEM、CMAQ和CAMx，这些模型各有其优点和局限性。通过赋予每个模型适当的权重，使得组合预测的误差平方和最小，从而实现预测性能的提升。这种优化策略考虑了不同模型在不同条件下的表现，确保了预测结果的综合性和准确性。 在实验部分，作者选择了2018年云南省楚雄、昭通、蒙自三个监测站点1至5月的实际观测数据，以及上述三个预测模型的预测数据作为样本。通过与多元线性回归法和动态权重更新法的对比实验，验证了最优定权组合预测法的优越性。实验结果表明，最优定权组合预测法的预测值与实际观测值更为吻合，误差评估指标（如均方误差和平均绝对误差）均达到最小，证明了该方法的有效性。 该研究提供了一个集成学习的视角来改进大气污染物的预测，特别是在SO2预测方面。最优定权组合预测模型能够集成多种预测模式的优点，减少预测误差，为环境管理和决策提供更可靠的数据支持。这种方法对于提升空气质量预测的整体水平，以及应对复杂的环境变化具有重要的理论和实践意义。