综述：用于空气质量预测和数据分析的机器学习：近期进展、挑战及展望的综述

《Science in One Health》：Machine learning for air quality prediction and data analysis: Review on recent advancements, challenges, and outlooks

空气质量监测中机器学习技术的综合分析与应用综述。本文系统综述了2017-2024年间70余篇相关研究，重点探讨了监督学习（如随机森林、XGBoost在结构化数据中的高精度）、深度学习（LSTM捕捉时空依赖，CNN提取空间特征）及混合模型（CNN-LSTM-SE融合时空模式）在污染预测中的优势与局限。研究指出，非神经网络模型在计算效率和可解释性上占优，而深度学习在复杂时空模式建模方面表现突出，但面临高计算成本和可解释性挑战。同时，无监督学习在传感器校准和异常检测中发挥关键作用，强化学习在自适应控制场景中潜力显著。最后提出需加强跨区域验证、模型轻量化及可解释性技术以推动实际应用。

　　空气污染已经成为全球范围内的一个严重问题，它对人类健康和环境产生深远的影响。随着科技的发展和工业化的加速，空气污染的复杂性日益增加，这使得传统的监测和预测方法在面对多变量、非线性关系和动态变化的污染数据时显得力不从心。为了应对这些挑战，机器学习（ML）和物联网（IoT）技术被广泛应用，它们不仅提供了实时数据收集和分析的能力，还通过复杂的模式识别和预测算法，为改善空气质量提供了新的思路和工具。本文对70多项最新的研究进行了全面分析，探讨了机器学习在空气质量监测和预测中的应用，并重点比较了不同学习方法的优劣。

首先，机器学习技术在空气质量预测中的应用已经取得了显著进展。监督学习方法，如随机森林（RF）和极端梯度提升（XGBoost），在结构化数据集中表现出色，能够准确预测空气质量指数（AQI）和污染物浓度。RF通过其强大的非线性处理能力，在多个研究中被证明是预测AQI的最有效方法之一。此外，提升算法，如AdaBoost和Gradient Boosting，也在多个城市中展现出优越的预测性能，特别是在处理噪声数据和复杂关系方面。而深度学习（DL）方法，如长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN），则在处理时间序列数据和空间模式方面具有独特优势。例如，LSTM能够捕捉污染物浓度随时间变化的复杂模式，而CNN则擅长识别空间特征。这些方法的结合，即混合模型，进一步提升了预测的准确性和鲁棒性，成为当前研究的热点。

然而，尽管机器学习方法在空气质量预测中表现出色，但它们也面临诸多挑战。其中，模型的可解释性是一个重要问题，特别是在政策制定和环境管理中，决策者需要理解模型预测的依据。此外，计算复杂性和实时处理能力也是限制模型应用的关键因素。许多深度学习模型需要大量的计算资源，这在资源有限的地区可能会成为障碍。同时，监督学习模型往往依赖于预定义的特征选择，这可能限制了它们在处理大规模数据时的灵活性。

无监督学习方法，如聚类和异常检测，也被用于空气质量分析。这些方法在数据预处理和传感器校准方面发挥了重要作用，帮助识别数据中的异常和模式。然而，无监督学习在预测具体污染水平或AQI值方面存在局限，通常只能提供数据的结构化分析，而非直接的预测。此外，无监督方法对超参数的选择较为敏感，且在处理异构数据集时可能遇到困难。

强化学习（RL）在空气质量预测中的应用相对较少，但其在优化室内空气质量控制和提升污染预测准确性方面展现出潜力。尽管RL模型在处理复杂决策问题时表现出色，但它们对高质量数据的需求较高，且决策过程的可解释性较差，这在实际应用中可能是一个挑战。

空气质量监测的数据来源多种多样，包括物联网传感器、政府监测站和卫星遥感数据。这些数据通常以时间序列形式记录，涵盖污染物浓度、气象参数等关键信息。然而，数据的可用性和质量在不同研究中存在差异，这可能影响模型的预测性能。此外，部分研究未能充分考虑其他影响因素，如交通密度、工业活动和土地利用模式，这些因素在城市环境中对空气质量有重要影响。

在计算效率方面，一些研究探索了轻量级模型和优化技术，以减少计算负担并提升实时处理能力。例如，使用决策树分类器而非深度学习方法可以显著降低计算负载。同时，一些模型结合了传统时间序列方法和深度学习，以平衡准确性和计算成本。此外，特征选择和数据压缩技术也被用于减少数据集的维度，从而提高模型的效率。

尽管机器学习方法在空气质量预测中取得了显著进展，但仍存在一些关键问题。例如，模型的泛化能力、可解释性和计算效率仍然是需要解决的挑战。未来的研究应关注开发更透明的模型，以增强决策者的信任和理解。同时，通过模型压缩、联邦学习和边缘计算等技术，可以提高模型的计算效率，使其更适用于实时监测。此外，整合多模态数据集，如交通模式、工业排放和土地利用数据，将有助于提升预测的准确性和环境理解。

最后，本文强调了机器学习在空气质量预测中的重要性，并指出未来的研究方向。通过解决计算效率、模型可解释性和泛化能力等问题，机器学习可以为环境治理和公共卫生干预提供更有力的支持。随着技术的不断进步，机器学习将在空气质量监测和预测中发挥更大的作用，为全球范围内的环境管理提供数据驱动的解决方案。