基于小波变换与传统时间序列模型的臭氧浓度多步预测

• 作者: 赵智杰 陈亚玲
• 来源期刊: 环境科学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 最大重叠小波变换 自回归滑动平均法(ARIMA) 臭氧小时浓度 多步预测
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 339-345
• 分类号: X51
• 语种: 中文

摘要

采用最大重叠小波分解与重构方法,将影响O3小时浓度的不同时间尺度的物化过程分离出来,以提高序列的光滑性.同时,选择合适的传统时间序列模型(如ARIMA模型等)来描述不同过程的序列特征,并分别拟合预报.最后,在建模中引入24 h季节项,以实现提前24 h-次性预测未来1d的O3逐时浓度.结果表明,预报的平均相对误差为12.92％,平均绝对误差和均方根误差分别为10.04 μ.g·m-3和13.98μg·m-3,预报值与实测值的相关系数和匹配指数分别为0.96和0.98.随着预测期的延长,预报误差仍处于可接受范围内.该方法同样适用于每日最大O3小时浓度预报,研究结果为发布天气预报式的空气质量预报提供了新思路,便于公众规划出行并减少大气污染暴露.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵智杰	北京大学环境科学与工程学院	32	1148	17.0	32.0
2	陈亚玲	北京大学环境科学与工程学院	3	22	2.0	3.0