基于AI污染天气分型的智能诊断模式

分类：物理化学模型综合应用
发布时间：2023-05-17 15:51:51
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概要:本地的大气污染情况很大程度取决于污染物传输情况和扩散条件的好坏，而这是由本地气象要素决定的。大范围的天气过程影响着本地的气象条件变化，因此对天气形势分型进行研究，识别典型的天气形势，分析不同的天气型中的污染情况，对开展空气质量预报预警工作有重要意义。

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本地的大气污染情况很大程度取决于污染物传输情况和扩散条件的好坏，而这是由本地气象要素决定的。大范围的天气过程影响着本地的气象条件变化，因此对天气形势分型进行研究，识别典型的天气形势，分析不同的天气型中的污染情况，对开展空气质量预报预警工作有重要意义。

利用基础数据集，筛选典型气象过程，归纳气象特征。使用自组织神经网络算法模型（SOM）对历史天气进行客观聚类，形成逐日的天气形势智能诊断分类，并经过基于经验的主观对比分析，总结出典型天气型。根据SOM诊断出的天气分型结果，结合近年的监测数据，寻找同种天气类型下大气污染的发生范围、程度等因子，建立污染天气预报的概念模型，自动预判未来的空气质量和首要污染物。最终以规范化的文字表述自动生成总结分析未来几天的空气质量状况，以图表展示空气质量与首要污染物。

关键词： AI污染天气智能诊断

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