一种臭氧浓度预报方法

本发明公开了一种臭氧浓度预报方法，该方法利用全国326个城市的空气质量观测数据，通过处理异常和缺失数据，并结合ERA5再分析数据中的相对湿度，降水量，边界层高度，短波辐射，海平面气压，风向，风速及露点，建立用于支撑深度学习的高质量数据库，以城市和省份为节点分别建立图结构，并通过动态可学习边权重机制自适应调整节点间的空间依赖关系；依据输入的时空特征自适应更新边权重，进而量化和解析臭氧在不同区域间的传播路径；并通过通道注意力机制对关键气象和前体物因子进行动态识别。本发明不仅提高了臭氧预报的准确性和实时性，还能够揭示区域间的传输路径及其驱动因素；为臭氧污染防控和区域联防联控提供科学依据和技术支撑。