2021研赛B题参考思路.pdf

### 2021年中国研究生数学建模竞赛B题知识点解析 #### 一、空气质量预报与二次建模 **背景介绍：** 空气质量预报是通过预测大气中污染物的浓度来评估空气品质的一种方法。随着工业化进程加快，环境污染问题日益严重，空气质量预报成为减少污染对健康和环境造成损害的重要手段之一。 **一次预报模型——WRF-CMAQ模型：** - **WRF（Weather Research and Forecasting Model）：**这是一种中尺度数值天气预报系统，主要用于提供气象场数据，如温度、湿度、风速等。 - **CMAQ（Community Multiscale Air Quality Modeling System）：**这是一个三维欧拉大气化学与传输模拟系统，它基于WRF提供的气象信息和污染排放清单来模拟污染物的生成、扩散和沉降过程。 - **模型结构：**WRF负责生成气象场，而CMAQ则在此基础上进行化学反应和污染物传输的模拟。 **二次建模概念：** 由于一次预报模型（如WRF-CMAQ）受到气象场和排放清单不确定性的影响，预报精度有限。因此，二次建模被引入，目的是结合更多数据源（如实测气象和污染物浓度数据）来提高预报准确性。这种模型通常包括以下几个步骤： - 收集实测数据（如气象参数、污染物浓度等）。 - 分析一次预报数据与实测数据之间的差异。 - 建立数学模型以修正一次预报数据。 #### 二、数据来源与处理 **数据类型：** - **一次预报数据：**包括污染物浓度一次预报数据、气象一次预报数据。 - **实测数据：**包括气象实测数据、污染物浓度实测数据。 **数据特点：** - 时间跨度长：一次预报数据从2020年7月23日至2021年7月13日，实测数据从2019年4月16日至2021年7月13日。 - 数据量大：数据总量在十万量级。 - 实测数据的可用性受限：在预报过程中只能使用特定时间范围内的实测数据。 - 部分气象指标的实测数据缺失。 #### 三、模型优化与预报难点 **模型优化流程：** - 利用实测数据对一次预报数据进行校正。 - 根据实测数据和一次预报数据之间的差异建立二次模型。 - 应用二次模型提高预报准确性。 **预报难点分析：** - **臭氧（O3）预报难度高：**臭氧是一种二次污染物，其生成涉及复杂的化学反应和光化学反应过程，难以通过一次模型精确预测。 - 国内外关于臭氧生成机理的研究尚不充分，缺乏通用结论。 #### 四、模型建立要求 **问题解决策略：** 针对上述提到的问题，模型建立需要考虑以下几点： - **数据预处理：**对空值和异常值进行处理，确保模型的鲁棒性。 - **特征选择：**选择与空气质量相关的有效特征进行建模。 - **模型选择：**采用合适的机器学习算法（如线性回归、支持向量机、神经网络等）建立二次模型。 - **模型验证：**使用交叉验证等技术评估模型性能。 - **臭氧浓度预报模型：**特别关注臭氧生成机理的研究，尝试建立更精准的预报模型。 2021年中国研究生数学建模竞赛B题旨在通过二次建模方法提高空气质量预报的准确性，特别是对于臭氧浓度预报这一难题，需要深入研究并探索新的解决方案。参赛者需要充分利用提供的数据资源，综合运用数学建模技巧，设计出高效且可靠的预报模型。