Análisis de variación en el dominio tiempo-frecuencia y pronóstico LSTM de la visibilidad regional en la región de China basado en datos de estaciones GSOD
Autores: Tang, Chaoli; Wang, Lipeng; Wei, Yuanyuan; Wu, Pengfei; Wei, Heli
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Ciencias Naturales y Subdisciplinas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 3
Citaciones: Sin citaciones
La visibilidad atmosférica es un indicador importante que refleja la transparencia de la atmósfera y caracteriza la calidad del aire, por lo que es de gran importancia estudiar el cambio a largo plazo en la visibilidad. Este artículo se basa en el conjunto de datos del resumen global de superficie de datos diarios (GSOD) y otros datos relevantes, utilizando la prueba de punto de mutación de Mann-Kendall (MK), la transformada de wavelet y el modelo de promedio móvil integrado autorregresivo estacional (SARIMA) para la predicción. Se estudiaron en detalle las características de variación en el dominio tiempo-frecuencia y los factores influyentes relacionados con la visibilidad regional en China, y se predijo la visibilidad; los resultados del estudio mostraron lo siguiente: (1) la variación interanual general de la visibilidad regional en China tiene una tendencia a la disminución, y la variación de las cuatro estaciones tiene una tendencia a la disminución, excepto por la tendencia al aumento en verano, con puntos de cambio abruptos tanto en la variación interanual general como en la variación de las cuatro estaciones. (2) Existen ciclos principales de visibilidad en la región china con escalas de tiempo de 180 meses y 18 meses. Bajo la escala de tiempo de 180 meses para el ciclo principal, el período de variación de la visibilidad es de aproximadamente 123 meses, experimentando dos variaciones de alta a baja; bajo la escala de tiempo de 18 meses para el ciclo principal, el período de variación de la visibilidad es de 12 meses, experimentando 21 variaciones de alta a baja. (3) El desarrollo de la economía afecta indirectamente los cambios en la visibilidad. Las ciudades con economías altas están densamente pobladas, con concentraciones de diversas emisiones de partículas y altas concentraciones de material particulado, lo que puede reducir directamente la visibilidad. (4) Se utilizaron dos modelos de predicción, SARIMA y la red neuronal de memoria a largo y corto plazo (LSTM), para predecir la visibilidad en China, ambos lograron buenos índices de evaluación, y la visibilidad en China puede mostrar una tendencia al aumento en el futuro.
Descripción
La visibilidad atmosférica es un indicador importante que refleja la transparencia de la atmósfera y caracteriza la calidad del aire, por lo que es de gran importancia estudiar el cambio a largo plazo en la visibilidad. Este artículo se basa en el conjunto de datos del resumen global de superficie de datos diarios (GSOD) y otros datos relevantes, utilizando la prueba de punto de mutación de Mann-Kendall (MK), la transformada de wavelet y el modelo de promedio móvil integrado autorregresivo estacional (SARIMA) para la predicción. Se estudiaron en detalle las características de variación en el dominio tiempo-frecuencia y los factores influyentes relacionados con la visibilidad regional en China, y se predijo la visibilidad; los resultados del estudio mostraron lo siguiente: (1) la variación interanual general de la visibilidad regional en China tiene una tendencia a la disminución, y la variación de las cuatro estaciones tiene una tendencia a la disminución, excepto por la tendencia al aumento en verano, con puntos de cambio abruptos tanto en la variación interanual general como en la variación de las cuatro estaciones. (2) Existen ciclos principales de visibilidad en la región china con escalas de tiempo de 180 meses y 18 meses. Bajo la escala de tiempo de 180 meses para el ciclo principal, el período de variación de la visibilidad es de aproximadamente 123 meses, experimentando dos variaciones de alta a baja; bajo la escala de tiempo de 18 meses para el ciclo principal, el período de variación de la visibilidad es de 12 meses, experimentando 21 variaciones de alta a baja. (3) El desarrollo de la economía afecta indirectamente los cambios en la visibilidad. Las ciudades con economías altas están densamente pobladas, con concentraciones de diversas emisiones de partículas y altas concentraciones de material particulado, lo que puede reducir directamente la visibilidad. (4) Se utilizaron dos modelos de predicción, SARIMA y la red neuronal de memoria a largo y corto plazo (LSTM), para predecir la visibilidad en China, ambos lograron buenos índices de evaluación, y la visibilidad en China puede mostrar una tendencia al aumento en el futuro.