基于深度学习的空气质量预测模型训练数据筛选标准

引言

空气质量预测对环境管理、健康防护及政策制定具有重要意义。深度学习技术凭借强大的特征提取与非线性拟合能力，在空气质量预测领域应用广泛。然而，实际采集的空气质量数据常存在缺失、噪声、冗余等问题，直接影响模型训练效果。若训练数据质量不足，模型易出现过拟合或预测偏差。因此，建立科学合理的训练数据筛选标准，对保障深度学习模型的预测性能至关重要，是推动空气质量精准预测的基础环节。

一、空气质量预测模型训练数据来源与类型

（一）数据来源分类

空气质量预测模型的训练数据来源多样，主要包括环境监测站点数据、气象观测数据、卫星遥感数据及排放源数据。环境监测站点通过布设的传感器网络，实时采集 、 、 SO₂ 、NO ₂、O ₃、CO 等污染物浓度数据，具有点位精准、监测参数全面的特点。气象观测数据涵盖温度、湿度、气压、风速、风向等气象要素，来源于气象站及气象卫星观测系统。卫星遥感数据通过卫星搭载的传感器获取大范围空气质量相关信息，可弥补地面监测站点的空间覆盖不足。排放源数据包含工业排放、交通尾气、扬尘等污染源的排放信息，为模型提供污染成因关联数据。

（二）数据类型特征

训练数据按时间尺度可分为实时数据、小时数据、日数据等，不同时间尺度的数据反映空气质量的短期波动与长期变化趋势。按数据结构可分为结构化数据与非结构化数据，结构化数据如污染物浓度、气象要素等可直接用于模型输入；非结构化数据如污染源图像、文本描述等需经预处理转化为结构化形式 [1]。各类数据具有不同的时空分辨率与精度特征，环境监测站点数据时间分辨率高但空间覆盖有限，卫星遥感数据空间覆盖广但时间分辨率相对较低，需根据模型预测目标选择适配的数据类型。

二、训练数据筛选核心原则

（一）完整性筛选原则

数据完整性是保障模型有效训练的基础，需对数据缺失情况进行严格筛查。缺失数据会导致模型训练过程中特征学习不充分，影响预测精度。筛选时需检查各监测指标的记录完整性，确保关键污染物浓度、气象要素等核心数据无连续大面积缺失。对于局部缺失数据，需评估其缺失模式与比例，若缺失比例过高或缺失模式无规律，此类数据应予以剔除，避免因插值处理引入额外误差。

（二）时效性筛选原则

空气质量具有强时效性特征，污染物浓度与气象条件随时间动态变化。训练数据的时间跨度与更新频率需与预测目标匹配，确保数据能反映当前空气质量的变化规律。需筛选在时间序列上连续且覆盖完整周期的数据，包含不同季节、不同时段的特征，避免因数据时间分布不均导致模型对特定时段的预测能力不足。同时，需剔除过时数据，尤其是受污染源结构、气象条件长期变化影响的数据，防止此类数据干扰模型对当前规律的学习。

（三）相关性筛选原则

训练数据需与预测目标具有强相关性，避免引入冗余信息增加模型复杂度。需分析各类数据与空气质量污染物浓度变化的关联程度，保留对污染物生成、传输、扩散有显著影响的数据 [2]。例如，气象数据中的风速、风向与污染物扩散密切相关，排放源数据与污染物浓度直接关联，此类数据应优先保留。对于相关性较弱的数据，如与本地空气质量无直接关联的远距离气象数据，应予以剔除，以降低模型训练成本并提升特征学习效率。

三、训练数据筛选实践与优化

（一）数据噪声处理标准

实际采集的数据常包含噪声，来源于传感器误差、传输干扰等。需建立噪声识别标准，通过统计分析识别异常值，如超出合理范围的污染物浓度值、突变波动数据等。对于噪声数据，需判断其性质与强度，若为偶发孤立噪声，可采用平滑处理方法修正；若噪声分布广泛或呈现系统性偏差，此类数据应予以剔除。同时，需筛选经过校准验证的传感器数据，确保数据精度符合模型训练要求，避免噪声累积影响模型预测性能。

（二）空间代表性筛选标准

空气质量具有显著空间异质性，训练数据的空间分布需具有代表性，能覆盖不同区域的特征。需筛选涵盖城市中心、工业区、郊区、交通干线等不同功能区的监测数据，确保模型学习到不同空间场景下的空气质量规律。对于空间分布不均的数据，若某类区域数据缺失过多，需评估其对预测结果的影响，必要时补充采集或调整数据权重，避免模型对特定区域的预测产生偏差。

（三）筛选流程与动态优化机制

需构建系统化的数据筛选流程，将数据预处理、多维度评估及筛选执行等关键环节有机整合，通过明确各环节的操作规范与判定依据，确保筛选标准在应用中保持一致性和可操作性。在模型训练阶段，应建立筛选标准与模型表现的动态联动机制，结合模型输出的反馈信息持续优化筛选规则。通过深入分析模型预测误差的具体来源，如异常值干扰、特征缺失等，系统评估数据筛选对模型精度的实际影响，为标准调整提供科学依据 [3]。若模型在特定场景下出现预测精度下降的情况，需回溯核查该场景对应的训练数据质量，重点检查数据完整性、特征代表性等关键指标，针对性调整相关筛选参数，如异常值判定阈值、特征缺失率标准等，以消除数据质量问题对模型表现的不利影响。同时，需根据空气质量变化趋势与模型应用场景变化，定期更新筛选标准，确保训练数据始终适配模型需求，维持模型的长期预测可靠性。

结语：本研究构建了基于深度学习的空气质量预测模型训练数据筛选标准体系，涵盖完整性、时效性、相关性、噪声处理及空间代表性等核心维度。通过科学筛选数据，可有效提升模型对空气质量变化规律的学习能力。实践中需结合数据特征与预测目标动态优化筛选流程，确保训练数据质量。合理的筛选标准为深度学习模型提供可靠数据支撑，助力提升空气质量预测精度，为环境管理决策提供科学依据。

参考文献

[1] 刘国晓 . 基于时空深度学习的空气质量数据填补研究 [D]. 青岛理工大学 ,2024.

[2] 祝茵茵 . 基于多源数据的网约车需求量预测研究 [D]. 山东财经大学 ,2024.

[3] 郑茂波 , 孟佳俊 , 鲁越 . 基于天气数据对空气质量预测的改进KNN 算法 [J]. 科技创新与应用 ,2020,(34):37-38+41.