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介绍资料
| 题 目： | 基于大数据分析的雾霾浓度 |
| 预警系统 | |
| 院 系： | 信息工程学院 |
| 专 业： | 计算机科学与技术（软件技术） |
| 班 级： | 计软2103 |
| 姓 名： | 余彦辉 |
|
学 号： | 215130334 |
|
指导教师： | 杨灿 |
| 副教授/硕士 |
2024 年 09 月 26 日
目 录
1 课题背景及研究意义
随着全球工业化和城市化的加速，空气污染，特别是PM2.5和PM10等细颗粒物污染，已成为全球性的环境与健康难题。雾霾，作为由颗粒物与多种污染物交织形成的复合污染，尤在发展中国家因工业排放、交通尾气、建筑扬尘及燃煤等因素频发，严重威胁生态与公众健康。
在中国，雾霾问题在京津冀、长三角、珠三角等经济发达区域尤为严峻，冬季频发的雾霾已成为常态。据生态环境部数据，2023年中国北方多地遭遇严重雾霾哦，部分城市PM2.5浓度远超世界卫生组织标准五倍以上。PM2.5含硫酸盐、硝酸盐等有害物质，能深入肺部，长期暴露增加心血管疾病、呼吸系统疾病及肺癌风险。世卫组织报告指出，空气污染每年致数百万人早亡，是全球主要健康威胁之一。
为应对此挑战，大数据技术正逐步成为环境监测与污染治理的关键工具。它整合气象、排放、实时空气质量及交通等多源数据，为雾霾预测预警开辟新径。大数据不仅增强了空气质量监测与预测能力，还提升了雾霾预警的精准度与时效性。基于此，大数据雾霾预警系统成为治理空气污染的重要技术支撑，助力改善城市空气质量，推动全球空气污染防治向智能化、精准化迈进。
1.2 研究意义
本研究具有重要的理论和实践意义。在理论层面，雾霾的形成受多种因素影响，如气象条件、工业排放、交通流量等，传统的空气质量预测模型很难精准捕捉这些复杂的非线性关系。大数据技术的应用为解决这一问题提供了新思路。通过整合来自多源的数据，如气象监测、历史空气质量数据和污染源排放信息，结合机器学习和深度学习等先进算法，本研究能够构建更加复杂和精确的预测模型。这不仅丰富了大数据技术在环境科学中的应用，还推动了空气污染预测领域的理论发展，为处理类似复杂、多变量的环境问题提供了技术支持。
在实际应用方面，本研究所开发的基于大数据的雾霾预警系统将显著提升雾霾预测的准确性和时效性。传统的雾霾监测系统大多是实时监测，预警滞后且覆盖范围有限，难以为未来的空气质量变化提供准确的预测。而本研究通过大数据分析和实时数据处理，可以提前预测雾霾浓度的变化，及时发布预警。这对于政府部门提前采取污染控制措施、减少空气污染对健康的危害具有重要意义。此外，公众通过该预警系统能够更及时了解空气质量变化，采取相应的防护措施，从而减少雾霾对健康的影响。
更广泛地说，这一系统的应用还将对城市空气污染治理提供决策支持，帮助政府在空气污染严重时采取更加有效的管控措施，并优化城市环境治理政策。长远来看，这种技术手段可以大幅减少雾霾天气带来的经济损失、提高公众的生活质量，并推动可持续发展的环保战略。
2 文献综述
2.1 国内外研究进展
2.1.1 对治理雾霾的决心
2023年12月国务院印发《空气质量持续改善行动计划》的通知中提到以改善空气质量为核心，以减少重污染天气和解决人民群众身边的突出大气环境问题为重点，以降低细颗粒物（PM2.5）浓度为主线，大力推动氮氧化物和挥发性有机物（VOCs）减排[1]；这一公文的下发，表明了我国在治理PM2.5等空气污染的决心与魄力。
2.1.2 对PM2.5浓度影响因素的研究进展
PM2.5细颗粒物指环境空气中空气动力学当量直径小于等于2.5微米的颗粒物。它能较长时间悬浮于空气中，其在空气中含量浓度越高，就代表空气污染越严重。对于PM2.5浓度的影响因素，谷阳阳，苏贵金，柴涛等学者认为与 PM 2．5 浓度变化相关最紧密的因素为PM 10 、NO2 、CO 的浓度，三者与 PM 2．5 构建的单因素模型的拟合度均高于 0.6; 气象条件能够一定程度上反映 PM 2．5 浓度变化趋势，低压低风速的大气条件不利于污染物的扩散，造成大气中 PM 2.5 浓度升高，因素间交互作用对 PM 2.5 浓度有重要影响，因此对 PM 2.5浓度进行削减和控制时，应综合考虑影响因子之间的关系对 PM 2.5 的作用[2]。贾海文，刘静静等学者也在试验研究后发现PM2. 5 与 PM10、SO2 、CO、NO2 ，PM10与SO2 、CO、NO2 ，SO2 与 CO、NO 2 ，NO2 与 CO 之间存在一定的相关性，而且是正相关。同时，O3 与 PM2. 5、PM10、SO2 、CO 是负相关，且 O3 与 NO2 不具有相关性[3]。
2.1.3 针对 PM2.5 浓度预测方法的研究进展
国外有关 PM2.5 浓度的预测研究要稍早于国内，我国最早是在上世纪八十年代开始有学者对大气污染物浓度进行预测。目前国内外有关 PM2.5 浓度的预 测方法主要集中在时间序列分析，机器学习和深度学习三个方向。
有关使用时间序列分析模型来对 PM2.5 浓度进行预测最早可追溯至上个世纪。由于用作研究的 PM2.5 浓度数据基本为时间序列数据，所以采用传统的时间序列分析模型（如 ARMA，ARIMA 等）来对 PM2.5 浓度预测往往会取得良好的效果。严宙宁等人依据深圳市 PM2.5 浓度数据建立 ARIMA 模型，结果显示预测误差为 15.6%，预测精度达到了模型标准[4]。杨茜雯在此基础上建立了同样的 ARIMA 模型，同样取得了良好的预测效果[5]。Suresh S 等人则建立了三种单一模型用于对印度 Kodungaiyur 地区的 PM2.5 浓度预测，分别为 ARIMA，LSTM 和由 Facebook 开发的 Prophet 算法，结果显示在三种模型中，结构最为简单的 ARIMA 模型反而具有最良好的效果[6]。
机器学习算法在解决一般的分类及回归问题上具备得天独厚的优势，这种算法被广泛应用于各研究领域。而机器学习领域的集成学习算法（如RF，XGBOOST等）在处理多维数据上相较于传统的时间序列模型具备更好的性能。同样在 PM2.5 浓度预测的问题上，机器学习方法的应用也如火如荼。Karimian H 等人建立了三种预测模型并进行对比评估，结果表明机器学习模型（MART）可以产生比 DFNN 模型更好的预测效果[7]。Minh V T T 等人 使用来自 WRF 模型的气象数据对 PM2.5 浓度进行 48h 内的短期预测，认为在其 建立的六种单一算法模型中，极度随机树回归模型（ETR）最好，准确率为 74%[8]。而此前 Kumar S 等人使用的 ETR 模型中，陈述了该模型具有过拟合的风险，该研究还建立了 Adaboost 模型，显示效果良好但该模型在拟合过程中对异常值过于敏感[9]。Ma X 等人建立了四种机器学习方法（Linear SVR，K 近邻法，Lasso，Gradient Boosting）用于预测比较，显示 Gradient Boosting 要明显优于其余三种，且 Linear SVR 的模型效果不理想[10]。随着机器学习不断更新Stacking融合模型也同样开始被应用于PM2.5浓度的预测中，李益言以 XGBOOST，BP 神经网络,K近邻法和极端树四种模型作为初级学习器， 以线性回归模型作为次级学习器得到的 Stacking 融合模型显示模型预测效果相 较于其他单一模型效果更佳[11]。赵滨和刘斌使用岭回归等模型作为元 学习器的 Stacking 融合模型与另外四种单一机器学习模型做对比，结果显示前者 预测效果优于后者，认为这种 Stacking 融合模型更适用于大范围的空气质量预测[12]。
随着深度学习的各种算法被不断发掘更新，越来越多的学者们开始青睐这种 训练能力强大的算法。不同于浅层学习，深度学习具备更多的隐藏网络，通过使用不同的网络模型可以实现各种功能，同时相较于机器学习，深度学习中的循环网络模型可以实现对时序信息的记忆和利用，因此深度学习在处理时序数据时往 往会表现得更加优异。采用单一的神经网络模型在与传统的统计学方法以及机器学习模型作比较时往往显得捉襟见肘，而将多种深度学习模型相结合可能会有效改善模型的性能。王倩影和杨可鑫利用网格搜索优化后的 SVR 模型来修 正 LSTM 模型的预测误差，成功提高了模型预测效果[13]。刘晴晴等人采用了赋权的 K 近邻算法来优化 LSTM 模型，认为这种方法具备可操作性，且性能良好[14]。彭玉青[15]，莫炜聪[16]则将注意力机制分别引入了 LSTM 和 GRU 模型中，结果显示引入注意力机制的深度学习模型性能大幅提升，并且莫炜聪还将 GCN 引入到了模型中，使得模型性能进一步提升，这种综合考虑时空特征的 PM2.5 预测模型正成为一种新的研究趋势。
2.2 研究现状总结
针对本文研究的课题“基于大数据分析的雾霾浓度预警系统”进行了研究背景的调查，发现 PM2.5 引发的污染问题给全社会带来了巨大灾难，早已成为全球各国重点关注的问题，对于 PM2.5 浓度的预测研究具有很重要的现实意义和理论意义。本章节对近年来国内外研究现状进行梳理并给出了文献评述，发现有关PM2.5 浓度预测的研究如火如荼地展开着，大部分学者更倾向于使用机器学习算法和深度学习算法并基于此不断对模型进行融合和优化。
3 研究内容、预期目标及研究方法
3.1 研究内容
本研究旨在设计一款基于大数据分析的雾霾浓度预警系统，内容如下：
(1)、数据采集模块：该模块负责从多渠道获取空气质量和气象数据，包括PM2.5、PM10、温度、湿度、风速等数据，确保实时性和数据完整性。
(2)、数据存储与预处理模块：存储和清洗采集到的大规模数据，确保数据完整性和一致性，准备好用于后续分析的输入数据。
(3)、数据分析与模型构建模块：通过大数据分析技术，利用历史空气质量数据和气象数据，建立雾霾浓度的预测模型。
(4)、雾霾预警系统：根据预测的雾霾浓度，设置预警机制，当浓度超过一定阈值时触发预警系统。
(5)、可视化模块：展示空气质量历史数据、当前状态及预测结果，帮助用户直观地理解空气质量状况。
(6)、系统性能与安全性：系统的高效运行和数据的安全性保障
3.2预期目标
(1)、建立预测模型：通过历史数据训练简单的机器学习模型，对PM2.5浓度进行预测。
(2)、雾霾预警功能：基于预测值，设定阈值，实现自动发出雾霾超标预警的功能。
(3)、数据自动采集与处理：实现从外部数据源（API）获取实时数据，并进行预处理。
(4)、可视化展示：创建用户界面，展示当前和预测的空气质量状况。
(5)、可扩展性：为未来引入更多数据或复杂模型预留扩展空间。
(6)、系统测试与验证：通过实验验证系统的功能和预测效果，确保系统能够稳定运行。
3.3研究方法
文本文献分析法：查阅一些文献为研究提供方向
(1)、 数据收集方法
为了实现雾霾浓度的预测和预警，首先需要获取相关的历史数据。我们将采用以下简化的数据获取方式：
空气质量数据：通过公开的数据集获取PM2.5和PM10的历史浓度数据。
气象数据：通过免费的天气API获取温度、湿度、风速等相关气象数据。可以通过简单的API调用获取当前和过去的气象条件，作为输入特征。
（2）、数据处理方法
数据处理部分需要保持简单、实用，确保能够直接用于模型训练。主要步骤如下：
数据清洗：去除缺失值和异常数据。例如，删除含有缺失污染物浓度或气象数据的记录。
特征选择：选择与雾霾预测最相关的几个特征，简化为PM2.5、PM10浓度和气象因素（如温度、湿度、风速）。不需要处理太多复杂的特征，只要选取关键因素即可。
时间序列处理：确保数据按时间顺序排列，因为这是时间序列预测问题。可以直接使用原始的时间序列数据。
（3）、模型选择与训练
为了实现简单、快速的预测效果，选择一个基础的机器学习模型即可，如线性回归或决策树。
线性回归：假设污染物浓度和气象因素之间存在简单的线性关系，使用线性回归模型进行预测。Python的scikit-learn库提供了现成的线性回归算法，容易上手。
决策树模型：决策树是简单且易于理解的模型，适合处理少量特征数据。它能够处理非线性关系，且不需要复杂的特征工程，适合初学者。
（4）、模型训练与测试
训练集与测试集划分：将历史数据集划分为80%的训练集和20%的测试集。训练集用于训练模型，测试集用于验证模型性能。
模型评估：使用均方误差（MSE）来评估模型的预测误差，这是一种简单、常用的衡量指标。
（5）、 预警机制
为了实现简化的预警系统，可以通过设置一个阈值来触发预警功能。例如，当预测的PM2.5浓度超过75 µg/m³时，系统可以发出预警。
简单的预警机制：一旦预测结果超过设定的阈值，系统可以通过发送电子邮件或在界面上显示警告。可以使用Python的SMTP库发送简单的邮件通知，或者使用Python GUI库如Tkinter创建一个基本的界面显示。
4 进度安排
第一学期：
第1周～第2周：需求分析与调研，确定选题，完成开题报告
第3周～第5周：系统设计与架构搭建，选择适合的技术栈
第6周～第8周：数据采集与预处理，编写数据采集脚本，定期从API或数据库中获取数据。
第9周～第11周：对数据进行清洗、去噪，保证数据质量。
第12周～第14周：大数据分析与模型开发，构建并训练雾霾浓度预测模型。
第15周～第16周：评估模型性能，优化预测精度。
第17周： 准备中期检查
第二学期：
第1周～第2周：预警系统开发，编写预警机制的代码，设置预警阈值。
开发邮件或短信通知功能。
第3周～第5周：系统测试与优化，测试系统的整体功能，确保数据采集、分析、预测、预警功能稳定运行
第6周～第8周：系统上线与维护，署系统，定期更新空气质量数据，并根据用户反馈进行系统优化。
第9周～第10周：完成论文初稿，查重修改，准备预答辩
第11周～第12周：毕设论文答辩
参 考 文 献
[1] 国务院关于印发《空气质量持续改善行动计划》的通知
[2] 谷阳阳，苏贵金，柴涛等，北京地区PM2.5浓度影响因素及估算模型[J],环境化学，2018（03）
[3] 贾海文，刘静静,西安市PM2.5浓度的影响因素分析[J],能源与环保，2021（08）
[4] 严宙宁, 牟敬锋, 赵星, 等. 基于ARIMA模型的深圳市大气PM2.5浓度时间序列预测分 析 [J]. 现代预防医学, 2018, 45(2): 220-223+242.
[5] 杨茜雯, 朱萌. 基于 ARIMA 模型对扬州市 PM2.5 的分析和预测 [J]. 黑龙江环境通报, 2022, 35(1): 35-37+40.
[6] Suresh S, Sindhumol M R, Ramadurai M, et al. Forecasting particulate matter emissions using time series models [J]. 2023, 22(1): 221-228.
[7] Karimian H, Li Q, Wu C, et al. Evaluation of different machine learning approaches to forecasting PM2.5 mass concentrations [J]. Aerosol and Air Quality Research,2019,19(6): 1400-1410
[8] Minh V T T, Tin T T, Hien T T. PM2.5 forecast system by using machine learning and WRF model, a case study: Ho Chi Minh City, Vietnam [J]. Aerosol and Air Quality Research, 2021, 21(12): 210108
[9] Kumar S, Mishra S, et al. A machine learning-based model to estimate PM2.5 concentration levels in Delhi's atmosphere [J]. 2020, 6(11): e05618.
[10] Ma X, Chen T, Ge R, et al. Time series-based PM2.5 concentration prediction in Jing-Jin-Ji area using machine learning algorithm models [J]. Heliyon, 2022, 8(9): e10691.
[11] 李益言. 面向 PM2.5 浓度模拟的多模型耦合方法 [D]. 武汉大学, 2019.
[12] 赵滨, 刘斌. 基于 Stacking 的地面 PM2.5 浓度估算 [J]. 环境工程, 2020, 38(2): 153-159.
[13] 王倩影, 杨可鑫. 基于 LSTM-SVR 混合模型的 PM2.5 浓度预测 [J]. 信息技术与信息化, 2021, No.258(9): 33-36.
[14] 刘晴晴, 陈华友. 基于赋权 KNN-LSTM 模型的 PM2.5 质量浓度预测 [J]. 合肥工业大学，学报(自然科学版), 2021, 44(12): 1690-1698.
[15] 彭玉青, 乔颖, 陶慧芳, 等. 融入注意力机制的 PM2.5 预测模型 [J]. 传感器与微系统,2020, 39(7): 44-47.
[16] 莫炜聪. 基于深度学习的空气质量预测研究 [D]. 华东师范大学, 2022.
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1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用
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