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    数据挖掘机器学习[七]---2021研究生数学建模B题空气质量预报二次建模求解过程:基于Stacking机器学习混合模型的空气质量预测{含码源+pdf文章}

    但受制于模拟的气象场以及排放清单的不确定性,以及对包括臭氧在内的污染物生成机理的不完全明晰,WRF-CMAQ预报模型的结果并不理想。故题目提出二次建模概念:即指在WRF-CMAQ等一次预报模型模拟结果的基础上,结合更多的数据源进行再建模,以提高预报的准确性。其中,由于实际气象条件对空气质量影响很大(例如湿度降低有利于臭氧的生成),且污染物浓度实测数据的变化情况对空气质量预报具有一定参考价值,故目前会参考空气质量监测点获得的气象与污染物数据进行二次建模,以优化预报模型。二次模型与WRF-CMAQ模型关系如图 3所示。为便于理解,下文将WRF-CMAQ模型运行产生的数据简称为“一次预报数据”,将空气质量监测站点实际监测得到的数据简称为“实测数据”。一般来说,一次预报数据与实测数据相关性不高,但预报过程中常会使用实测数据对一次预报数据进行修正以达到更好的效果。

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