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福建省空气负氧离子分布特征及气象预测模型

张春桂

张春桂. 福建省空气负氧离子分布特征及气象预测模型. 应用气象学报, 2023, 34(2): 193-205. DOI:  10.11898/1001-7313.20230206..
引用本文: 张春桂. 福建省空气负氧离子分布特征及气象预测模型. 应用气象学报, 2023, 34(2): 193-205. DOI:  10.11898/1001-7313.20230206.
Zhang Chungui. Distribution characteristics and meteorological prediction model of air negative oxygen ions in Fujian. J Appl Meteor Sci, 2023, 34(2): 193-205. DOI:  10.11898/1001-7313.20230206.
Citation: Zhang Chungui. Distribution characteristics and meteorological prediction model of air negative oxygen ions in Fujian. J Appl Meteor Sci, 2023, 34(2): 193-205. DOI:  10.11898/1001-7313.20230206.

福建省空气负氧离子分布特征及气象预测模型

DOI: 10.11898/1001-7313.20230206
资助项目: 

福建省科技计划社会发展引导性(重点)项目 2020Y0072

详细信息
    通信作者:

    张春桂, 邮箱:fjygwork@163.com

Distribution Characteristics and Meteorological Prediction Model of Air Negative Oxygen Ions in Fujian

  • 摘要: 负氧离子是评价空气新鲜和清洁程度的重要指标。利用2018—2021年福建省负氧离子观测站数据分析负氧离子浓度的时空变化特征,并采用多元线性回归方法、多元逻辑回归方法和LightGBM机器学习方法建立负氧离子浓度预测模型。结果表明:福建省负氧离子资源十分丰富,中海拔区(350~550 m)年平均负氧离子浓度最高,低海拔区次之,高海拔区最小。负氧离子浓度日变化特征呈一峰一谷型,04:00—06:00(北京时,下同)达到峰值,12:00—13:00达到谷值;中海拔区负氧离子浓度季节变化较大,季节平均浓度从大到小依次为春季、夏季、冬季、秋季,而高、低海拔区季节变化相对较小。福建省不同海拔地区负氧离子浓度与湿度、降水和能见度均呈显著正相关,负氧离子浓度与气温、风速和气压显著相关,但不同海拔地区的相关性有所不同。机器学习方法对不同海拔地区负氧离子浓度数值的拟合效果比多元线性回归方法有明显提升,对负氧离子浓度等级拟合的准确率比多元逻辑回归方法提高7%~12%,且在绝大部分等级上的准确率均高于多元逻辑回归方法。
  • 图  1  福建省NOI浓度日变化

    Fig. 1  Daily variation of NOI concentration in Fujian

    图  2  福建省NOI浓度逐旬变化

    Fig. 2  Ten-day variation of NOI concentration in Fujian

    图  3  2019—2021年福州大气颗粒物质量浓度及空气质量指数年变化

    Fig. 3  Variation of atmospheric particulate concentration and air quality index in Fuzhou from 2019 to 2021

    图  4  福建省NOI浓度季节变化

    Fig. 4  Seasonal variation of NOI concentration in Fujian

    图  5  中海拔区多元线性回归拟合结果

    (黑线为对角线,红线为散点拟合线)

    Fig. 5  Multiple linear regression fitting in middle altitude area

    (black line is diagonal line, red line is scatter fitting line)

    图  6  中海拔区机器学习拟合结果

    (黑线为对角线,红线为散点拟合线)

    Fig. 6  Machine learning fitting in middle altitude area

    (black line is diagonal line, red line is scatter fitting line)

    表  1  福建省19个站点年平均NOI浓度空间分布

    Table  1  Spatial distribution of annual average NOI concentration at 19 stations in Fujian

    序号 站点名称 年平均NOI浓度/cm-3 海拔高度/m 海拔分区
    1 福州气象站 2342 112 低海拔区
    2 平潭流水镇 830 153
    3 厦门鼓浪屿 708 25
    4 莆田湄洲岛 1929 50
    5 诏安九候山 4720 70
    6 诏安江滨公园 2731 18
    7 泉州清源山 3814 447 中海拔区
    8 德化石牛山 2028 510
    9 安溪云中山 2336 356
    10 永定土楼 1567 400
    11 泰宁寨下大峡谷 3797 361
    12 大田气象站 1861 390
    13 武夷山国家公园 8315 377
    14 福州鼓山风景区 722 794 高海拔区
    15 福鼎太姥山 1743 550
    16 屏南白水洋 1242 944
    17 德化县城区 956 629
    18 南靖土楼 2265 730
    19 上杭古田会址 1877 734
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    表  2  福建省不同海拔地区NOI浓度与气象因子相关系数

    Table  2  Correlation between NOI concentration and meteorological factors at different altitudes of Fujian

    气象因子 低海拔区 中海拔区 高海拔区
    相关系数 样本量 相关系数 样本量 相关系数 样本量
    气温 0.058** 193960 -0.060** 156201 0.050** 143349
    相对湿度 0.010** 193960 0.125** 156201 0.033** 143349
    降水强度 0.060** 59050 0.087** 81373 0.066** 81702
    风速 -0.059** 103195 0.016** 85841 -0.045** 86777
    气压 -0.082** 57684 -0.008* 90644 0.053** 88809
    小时能见度 -0.011 21683 0.036** 81821 0.052** 84014
    分钟降水量 0.059** 58472 0.076** 81389 0.063** 81702
    分钟能见度 -0.011 21683 0.023** 81849 0.052** 83998
    注:*表示达到0.05显著性水平,**表示达到0.01显著性水平。
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    表  3  不同海拔地区NOI与气象因子5折交叉验证结果及机器学习模型

    Table  3  5-fold cross-validation and machine learning model between NOI and meteorological factors at different altitudes

    分区 样本均方根误差E LightGBM机器学习模型
    折数1 折数2 折数3 折数4 折数5
    低海拔区 4552.63 4690.15 4514.25 4270.73 4574.10 气象因子平均得分从高到低排序:X2X1X5X3
    R2=0.165,R=0.407,E=4392
    中海拔区 5754.01 5740.78 5715.85 5660.76 5774.29 气象因子平均得分从高到低排序:X1X5X2X4X3
    R2=0.207,R=0.455,E=5685
    高海拔区 1468.28 1450.09 1436.00 1402.35 1494.02 气象因子平均得分从高到低排序:X1X5X4X2X3
    R2=0.193,R=0.439,E=1435
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    表  4  不同海拔地区逻辑回归结果准确率统计

    Table  4  Accuracy statistics of logistic regression results at different altitudes

    分区 6个等级验证集准确率/% 总体准确率/%
    1 2 3 4 5 6
    低海拔区 38 47 66 0 0 0 63
    中海拔区 49 49 0 0 0 0 49
    高海拔区 71 53 36 0 0 0 50
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    表  5  不同海拔地区NOI等级与气象因子5折交叉验证结果

    Table  5  5-fold cross validation between NOI grade and meteorological factors at different altitudes

    分区 5折交叉验证结果准确率/% 气象因子平均得分从高到低排序
    折数1 折数2 折数3 折数4 折数5
    低海拔区 69.45 69.35 69.40 68.84 69.73 X5X1X2X3
    中海拔区 59.82 59.54 60.03 60.49 59.32 X5X1X2X4X3
    高海拔区 56.93 58.24 58.38 57.94 58.81 X1X5X2X4X3
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    表  6  不同海拔地区NOI等级机器学习模型的准确率统计

    Table  6  Accuracy statistics of NOI grade machine learning at different altitudes

    分区 6个等级验证集准确率/% 总体准确率/%
    1 2 3 4 5 6
    低海拔区 55 57 75 0 28 0 70
    中海拔区 56 67 67 38 28 0 61
    高海拔区 61 60 56 28 19 0 59
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-09-27
  • 修回日期:  2023-01-09
  • 刊出日期:  2023-03-31

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