学术通讯: 基于深度学习的德州市细颗粒物浓度预测

　　近日，黄河学研究院研究员、地理与环境学院何振芳博士在《Atmosphere》发表题为《Comparative Analysis of Multiple Deep Learning Models for Forecasting Monthly Ambient PM2.5 Concentrations: A Case Study in Dezhou City, China》的学术论文。

　　该论文的具体目标是准确预测德州市细颗粒物浓度。该研究借助统计方法分析了臭氧等污染物对德州市细颗粒物浓度的影响，然后使用德州市2014-2021年臭氧等污染物数据和细颗粒物浓度数据构建了深度学习模型，并且与观测值进行了对比分析，最后运用该模型对2022-2023年细颗粒物浓度进行了预测。该论文的研究结果为相关部门制定更有效的污染防治政策提供了科学依据。

　　（黄河学研究院  整理）