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综合机器学习和卡曼滤波方法研究我国一氧化碳分布变化
编号：202
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更新：2021-06-09 16:29:24 浏览：492次
张贴报告
报告开始：2021年07月10日 13:00（Asia/Shanghai）
报告时间：5min
所在会场：[SP] 张贴报告专场 [SP-11] 主题11、大气科学 墙报
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摘要
一氧化碳是一种有毒气体，随着工业化、城市化的发展，地表一氧化碳已经成为一种主要的空气污染物。我国高密度的地表一氧化碳观测为研究一氧化碳污染提供了重要观测数据来源；大气化学输运模式被广泛应用以解释观测到的一氧化碳变化。结合地面观测和模式模拟的数据同化方法，则可以进一步增强模式模拟的可靠性。在传统的数据同化方法之外，新兴的基于机器学习的研究方法在大气环境研究中的应用正在逐步增加。在本工作中，我们对比研究机器学习方法和传统数据同化方法（卡曼滤波）预测我国地表一氧化碳浓度的实际效果，以期理解机器学习方法的优势与不足；并以此为基础，研究我国2015-2020年一氧化碳分布和变化规律。使用2015-2018年一氧化碳观测数据作为训练集，我们发现机器学习方法可以较好的预测我国2019年地面一氧化碳浓度。
关键词
机器学习,卡曼滤波,一氧化碳
报告人
韩伟超
中国科学技术大学稿件作者
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重要日期
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会议日期
07月09日
2021
至07月11日
2021
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05月30日 2021
摘要截稿日期
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05月30日 2021
初稿截稿日期
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05月30日 2021
提前注册日期
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07月10日 2021
注册截止日期
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07月11日 2021
报告提交截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
中国科学院地球化学研究所
贵州大学
贵州大学
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