山东省青岛生态环境监测中心认真贯彻落实国家、省、市开展大气污染物治理攻坚的部署要求，聚焦空气预报业务的实际需求，深化先进预报模型研究结果的应用，与中国海洋大学及相关技术支撑单位，联合开展了基于深度学习技术的臭氧预报应用方法学研究，提升臭氧污染物预报的精细化水平，为打赢污染防治攻坚战提供有力的监测技术保障。

深度学习技术是一种基于神经网络的人工智能技术，由于其具有强大的非线性拟合能力，针对臭氧污染预报问题，可以运用深度学习技术，构建一个高效、准确的臭氧预测模型，对高时空分辨率的空气质量监测数据进行学习，结合多层感知网络建立深度时空集成模型，提取复杂时空关系的关键因子，获得对目标污染物的精细化预测，进一步提高空气质量预报的准确率。

深度学习技术在臭氧预报领域的应用

目前现有的空气质量预报对预报人员的专业能力依赖程度较高，需要预报人员综合多源数据资料以及工作经验，对模式预报产品进行人工订正，主观性相对较强，而深度学习技术通过对大量气象数据、环境监测数据进行处理和分析，所创建的人工智能模型可以自动从数据中学习特征，从而实现对臭氧浓度的精准预测，不仅可以减少人为主观因素的影响，还可以有效节约时间和成本。

提升臭氧预报精细化水平

下一步，山东省青岛生态环境监测中心将强化基于深度学习技术预报模型的实际应用，探索开展全市141个镇街区域空气中臭氧指标的精细化预报，通过数据深度挖掘，高效处理信息，实现单个镇街空气子站公里级尺度、分钟级时段的精细化预报，并根据预报结果划定重点管控区域，有效控制臭氧污染及城市范围内的短距离传输影响，充分发挥削峰降频作用，为快速科学开展大气污染精准防控提供技术支撑。

做好空气质量预报预警、支撑大气污染精准防控