基于二次分解和深度学习的PM2.5 集成预测方法

周尧民，黄恒君

（兰州财经大学统计学院，甘肃兰州730020）

一、引言

改革开放以来，我国的工业、交通和服务业等发展迅速，其发展水平、实力和规模均达到世界先进水平，人们的生活水平不断提高，物质需求得到极大的满足。随着工业发展和城市开发，能源消耗急剧增加，化石燃料、汽车尾气等排放到大气中，大气环境受到严重污染，雾霾天气频发，且从局部污染向区域性污染扩散。大气污染已经成为制约经济发展的重要因素之一，影响了人们的正常生活以及社会的安定（漆威，2015；宋凯艺和卞元超，2019）[1，2]。

近十年来，PM2.5（可吸入颗粒物，即大气中直径小于或等于2.5 微米的颗粒物）一直是我国大部分地区环境的首要污染物，其在大气中的含量虽然很少，但对空气质量和能见度的影响很大（解垩，2011）[3]。更重要的是，PM2.5直径小，成分复杂，含大量的有毒、有害物质，且包含多种细小颗粒物。细小颗粒物进入人体后会附着在呼吸道及肺叶上，对人体的一系列系统产生危害，而有害气体、重金属等会溶解于血液中，对人体健康的伤害更大（张义和王爱君，2020）[4]。PM2.5可以在大气中长时间停留，长期高水平的PM2.5浓度会对生态环境、公共健康及社会经济构成严重威胁（薛涛等，2020）[5]。全球疾病负担研究中心（GBD）发布的报告显示，2015 年全球约有400万人因PM2.5污染而过早死亡，而我国就有100 多万人，远高于欧洲和北美地区（Wang et al.，2020）[6]。PM2.5污染不仅会对健康造成直接损害，而且会增加健康支出，带来经济损失。因此，PM2.5污染已经引起研究者的广泛关注（康晓明等，2015）[7]。……