摘要： 为实现 ＶＯＣｓ聚集区的精准感知识别，提出一种结合大气污染特征的 ＶＯＣｓ聚集区 识别方法。首先，划分区域网格，利用 ＩＤＷ 空间插值方法得到 ＶＯＣｓ网格数据集；其次，利用 ＨＹＳＰＬＩＴ计算后向气团运动轨迹并引入 ＶＧＧ提取轨迹特征，同数据集输入 ＴＣＮＢｉＬＳＴＭ模型， 预测各网格 ＶＯＣｓ浓度；最后，根据预测结果进行聚集区识别。以西安市碑林区为例，对 ＶＯＣｓ 浓度值进行预测，并将聚集区识别结果可视化。结果表明：该组合预测模型能够有效提高识别 精度，ＶＯＣｓ浓度预测结果的 ＭＡＥ、ＭＳＥ、ＲＭＳＥ、Ｒ２ 分别为 ６．６５７、１０３．６５７、１０．１８１、０．９７６，预测 效果优于对比模型。消融实验证明考虑气团污染特征能提高 ＶＯＣｓ预测准确性，实现 ＶＯＣｓ聚 集区的精准感知识别

关键词: ＶＯＣｓ聚集；污染区域识别；浓度预测；大气污染特征；深度学习

中图分类号: 

• Ｘ５１１