基于ANN-NARX的CMIP6气候变化情景下PM10趋势高级预测

导言：随着气候变化继续重塑我们的环境，准确预测空气质量对于制定有效的公共卫生和环境战略至关重要。本研究探讨了气候模式比对项目第6阶段（CMIP6）共享社会经济路径下颗粒物（PM10）浓度的变化。方法和材料：收集了1998-2014年的历史气候数据以建立基线条件，并收集了2013 - 2022年伊朗气象组织提供的重要气候变量——最高和最低温度、降水和辐射。利用朗阿什顿研究站天气发生器（LARS-WG 6.0）软件进行统计降尺度，从历史气候数据生成高分辨率时间序列数据集。MIROC6大气环流模式利用IPCC第六次评估报告（AR6）中的三个共享社会经济路径（ssp）模拟了未来气候情景：乐观（SSP1-2.6）、中间（SSP2-4.5）和悲观（SSP3-7.0）。每月PM10浓度由MODIS卫星图像获得。利用收集到的气候变量作为预测因子，建立了带有外源输入的人工神经网络非线性自回归模型（ANN-NARX），并利用该模型估算了各情景下2023-2042年的PM10浓度。结果：在各种SSP情景中，PM10水平在2023年至2042年间进行了评估。在所有情景下都观测到PM10的增加，特别是在未来20年夏季和春季较热的月份。SSP2-4.5场景显示出最小的变化，保持接近历史数据的水平。相比之下，SSP3-7.0的PM10显著增加，特别是在夏季和春季的温暖月份。敏感性分析发现，辐射和最高温度是影响PM10预测的关键因素，敏感性图显示，当这些因素被去除后，MSE显著增加。ANN-NARX模型在训练集、验证集和测试集上都表现出令人满意的性能，RMSE值在0.15 ~ 0.30之间，MAE值在0.10 ~ 0.35之间，MSE值在0.01 ~ 0.1之间，R值在0.91 ~ 0.92之间。结论和讨论：研究得出结论，阿瓦士的PM10浓度受到辐射和最高温度的显著影响。在各种SSP情景下的预期温度升高表明未来空气质量可能下降，PM10水平预计会上升。这些发现强调了阿瓦士迫切需要有效的空气质量管理和气候适应战略。