淮南市PM2.5濃度變化分析及預(yù)測

來鵬飛

摘 要：本研究對淮南市2015—2021年P(guān)M2.5濃度進行了時間序列分析和算法預(yù)測。結(jié)果表明：PM2.5濃度最高值出現(xiàn)在每年12月到次年1月，最低值出現(xiàn)在每年7、8月。濃度值在2020年之前處于上升趨勢，2020年開始有所下降。為驗證預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性，使用了CNN-GRU預(yù)測模型進行預(yù)測，預(yù)測結(jié)果的MSE、RMSE、MAE、MAPE和SMAPE分別為122.07、11.05、9.67、24.64%和21.18%。預(yù)測結(jié)果表明，PM2.5濃度的實際值變化趨勢有所下降，可為日后環(huán)境治理提供參考。

關(guān)鍵詞：淮南市;PM2.5預(yù)測;CNN-GRU;時間序列

中圖分類號：X513 ? ? 文獻標(biāo)志碼：A ? ? 文章編號：1003-5168（2022）12-0128-04

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2022.12.027

Analysis and Prediction of PM2.5 Concentration Change in Huainan City

LAI Pengfei

（School of Electrical and Information Engineering， Anhui University of Technology， Huainan 232001，China）

Abstract： The time series analysis and algorithm prediction of PM2.5 concentration in Huainan city from 2015 to 2021 were carried out. The results show that the highest value of PM2.5 concentration occurs from December to January， and the lowest value occurs in July and August. The concentration was in an upward trend before 2020， and began to decline in 2020. In order to verify the accuracy of prediction results， CNN-GRU prediction model is used for prediction. The predicted MSE， RMSE， MAE， MAPE and SMAPE were 122.07， 11.05， 9.67， 24.64% and 21.18%， respectively. The prediction results show that the actual value of PM2.5 concentration decreases， which can provide reference for future environmental governance.

Keywords： Huainan City; PM2.5 prediction; CNN-GRU; time series

0 引言

霧霾天氣在我國多個地區(qū)頻繁出現(xiàn)，導(dǎo)致環(huán)境問題日益加重。淮南市作為我國的主要煤生產(chǎn)基地之一，在煤礦開采的過程中，由于運輸燃燒等方式會導(dǎo)致許多煙塵釋放到空氣中，其中包含了大量的細顆粒物（PM2.5）[1]。本研究采用2015—2021年的數(shù)據(jù)研究PM2.5的特征及變化，了解PM2.5的污染狀況，為淮南市大氣污染防控提供數(shù)據(jù)參考。

PM2.5是指環(huán)境空氣中空氣動力學(xué)直徑小于等于2.5 μm、大于0.1 μm的顆粒物。PM2.5對能見度以及空氣質(zhì)量有著很大的影響，并且PM2.5中含有的重金屬、微生物等有害物質(zhì)，也對人類的健康有著嚴(yán)重的危害，可能會引發(fā)呼吸疾病[2-4]，同時對氣候的變化也有著很大的影響[5-7]。因此，對PM2.5濃度變化進行分析以及準(zhǔn)確預(yù)測對環(huán)境的治理和人類的健康有著重要的意義。

以往研究多是基于多元時間序列模型或多元線性回歸的方式實現(xiàn)對PM2.5濃度的預(yù)測。隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，出現(xiàn)了如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）[8-10]和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）[10-11]這一類的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。CNN的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在圖像處理中，在時間序列上的預(yù)測效果并不明顯，RNN本身是處理時間序列的模型，可以將多種因素和時間序列考慮在內(nèi)，但只能對短序列進行建模。本研究采用CNN-GRU[12]網(wǎng)絡(luò)對PM2.5濃度進行預(yù)測和趨勢分析，并與GRU[13-14]、LSTM[15-16]和ARIMA[17]的結(jié)果進行比較分析，以期為PM2.5污染治理提供依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來源與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究使用2016年1月至2021年12月的每日數(shù)據(jù)為研究基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)源自美國國家氣候數(shù)據(jù)中心（NCDC），隸屬于美國國家海洋及大氣管理局（NOAA）。提供自1942年以來的中國地面氣象數(shù)據(jù)下載。下載的數(shù)據(jù)格式為ISD-Lite，是一種簡化了的ISD（Integrated Surface Data）數(shù)據(jù)。每個文件按天保存，內(nèi)容包含時間間隔為1 h的單日AQI、PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3以及CO的值。

1.2. 數(shù)據(jù)處理方法

首先通過python代碼對按日排列的數(shù)據(jù)進行整合，使其從按日存儲的表格變?yōu)榘茨甏鎯Φ谋砀瘢缓笸ㄟ^python與MySQL數(shù)據(jù)庫建立連接，將其存儲到MySQL數(shù)據(jù)庫中，按照需求將淮南市每日12 h的月均值PM2.5數(shù)據(jù)查詢出來進行數(shù)據(jù)處理分析。根據(jù)最終結(jié)果繪制月均濃度趨勢圖并進行預(yù)測分析，以便研究淮南市PM2.5的變化。

2 結(jié)果與分析

2.1 PM2.5濃度的變化

如圖1所示，近年來PM2.5濃度呈周期性變化，每年P(guān)M2.5濃度呈現(xiàn)出“V”字形變化。最高值出現(xiàn)在每年12月到次年1月，濃度最高出現(xiàn)在2018年1月，為108.65 μg/m3。最低值出現(xiàn)在每年7、8月，濃度最低出現(xiàn)在2021年7月，為16.29 μg/m3。淮南市PM2.5的濃度主要分布在35～75 μg/m3這個范圍內(nèi)。從圖1中可以看出，2020年之前PM2.5月均值濃度一直處于上升的趨勢，2020年開始有明顯的下降趨勢。

如表1所示，將一天24 h里檢測到的PM2.5濃度的值求平均值，按照空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，將空氣質(zhì)量等級共分為6個等級，分別為優(yōu)、良、輕度污染、中度污染、重度污染以及嚴(yán)重污染。從表1中可以看出，近年來淮南市空氣質(zhì)量等級主要處于優(yōu)、良以及輕度污染三個水平，并集中在良這個等級。2020—2021年出現(xiàn)輕度污染的月份每年僅有1個月，而空氣質(zhì)量為優(yōu)的月份增加到了每年5個月，這說明了淮南市的空氣質(zhì)量在近年有所改善。

2.2 時間序列預(yù)測分析

2.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）是深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的一種。在圖像處理、視頻處理等方面有著廣泛的應(yīng)用，并表現(xiàn)出優(yōu)異的性能，實現(xiàn)對輸入特征的提取。CNN一般有卷積層、池化層和全連接層組成。卷積層是CNN網(wǎng)絡(luò)的核心，通過對輸入的數(shù)據(jù)進行卷積運算，降低噪聲，并增強輸入數(shù)據(jù)的特征;池化層的功能是將卷積層的輸出作為輸入，通過最大值、平均值池化等操作，保留特征的同時，減少參數(shù)實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的降維;全連接層是將經(jīng)過卷積層、池化層處理過的數(shù)據(jù)進行整合，得到分類或者回歸的結(jié)果

2.2.2 GRU網(wǎng)絡(luò)。GRU網(wǎng)絡(luò)是在LSTM網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上進行改進的，組成有更新門以及重置門。更新門的作用是判斷目前時間的輸入與前面的隱藏狀態(tài)是否更新到候選隱藏狀態(tài)。重置門是將目前時間的輸入與前面的隱藏狀態(tài)相結(jié)合，來判斷是否將候選隱藏狀態(tài)中的信息遺忘。更新門更適用于中長期序列中，而重置門更適用于短期序列中。更新門和重置門的計算公式如式（1）、式（2），候選隱藏狀態(tài)的計算公式如公式（3）所示。

式中：zt、rt、xt、ht分別是更新門的輸入、重置門的輸入、當(dāng)前時間狀態(tài)的輸入以及上一時間狀態(tài)的隱藏狀態(tài);xt是t時刻的輸入;ht-1是t-1時刻的隱藏狀態(tài);Wz、Uz、Wr、Ur是權(quán)重矩陣;br、bz是偏差矩陣;σ（·）表示sigmoid函數(shù)，它將得到的激活結(jié)果變換到0與1之間。

最后利用網(wǎng)絡(luò)計算出當(dāng)前時刻的最終狀態(tài)ht，公式如式（4）。

2.2.3 CNN-GRU。本研究使用的是一種融合CNN和GRU的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合模型，可以更好地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的特征和規(guī)律，準(zhǔn)確地預(yù)測出結(jié)果。模型結(jié)構(gòu)如圖2所示。輸入數(shù)據(jù)，經(jīng)過卷積層的計算來得出輸入數(shù)據(jù)中的特征信息;池化層中采用最大池化的方法進行池化，保留最主要的特征;Dropout層隨機丟棄一些神經(jīng)元來防止出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象;在GRU層中，通過不斷地訓(xùn)練調(diào)整自身的參數(shù)，不斷優(yōu)化并進行預(yù)測，最終在全連接層中對輸出進行處理得到預(yù)測的結(jié)果。

在進行預(yù)測時，首先對原始數(shù)據(jù)進行處理，對淮南PM2.5時間序列數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征進行歸一化處理，并將數(shù)據(jù)映射到區(qū)間[0，1];然后將數(shù)據(jù)集按照6∶1分為兩個部分：訓(xùn)練集和測試集，當(dāng)訓(xùn)練結(jié)束后對預(yù)測出的結(jié)果進行反歸一化;最后將2021年數(shù)據(jù)作為測試集與預(yù)測結(jié)果進行對比。

為驗證預(yù)測結(jié)果的可靠性，另外使用了GRU、LSTM、ARIMA三種算法進行預(yù)測對比。圖3展示了GRU、LSTM和ARIMA算法對未來1年時間的預(yù)測結(jié)果與原始數(shù)據(jù)的對比情況。結(jié)果表明，三種算法預(yù)測的趨勢基本一致，都呈現(xiàn)出“V”字形的變化。但GRU算法預(yù)測結(jié)果只有3月和6月的濃度比真實值低，其他月份都略高于真實值;LSTM預(yù)測結(jié)果全部高于真實值;ARIMA預(yù)測3月、8月、10月、11月、12月結(jié)果比真實值低，其余月份高于真實值。這說明了2021年P(guān)M2.5濃度值相較于之前的變化有所降低。

表2為CNN-GRU、GRU、LSTM和ARIMA預(yù)測結(jié)果的評價指標(biāo)比較。分別選取了均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、平均絕對百分比誤差（MAPE）和對稱平均絕對百分比誤差（SMAPE）作為評判標(biāo)準(zhǔn)。從表1中可以清晰地看出，四種算法預(yù)測的結(jié)果中，CNN-GRU預(yù)測的結(jié)果最為準(zhǔn)確，分別是119.53、10.93、8.77、24.42%和20.46%。

3 結(jié)語

本研究分析了2015—2021年淮南市PM2.5的變化趨勢并使用了相應(yīng)的算法對數(shù)據(jù)進行預(yù)測分析。結(jié)果表明，2020年之前淮南市PM2.5濃度具有緩慢上升的趨勢。其中最高值出現(xiàn)在每年12月與次年的1月，最低值出現(xiàn)在每年7、8月;空氣質(zhì)量等級主要處于優(yōu)、良以及輕度污染三個水平，主要集中在良的水平。2020年開始，淮南市PM2.5濃度開始下降，出現(xiàn)輕度污染的月份有所降低。使用CNN-GRU算法與其他算法預(yù)測結(jié)果比較得出，CNN-GRU算法相較于其他算法預(yù)測準(zhǔn)確性更高。預(yù)測結(jié)果顯示，預(yù)測值略高于真實值，表明淮南市近1年P(guān)M2.5濃度有所降低。

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