这篇文档属于类型a，即报告了一项单一原创研究的学术论文。以下是对该研究的详细介绍：
作者及机构
本研究的作者包括黄怡容、熊秋林（通讯作者）、熊正坤、陈文波、李长鸿和沙鸿钰。他们均来自东华理工大学测绘与空间信息工程学院，部分作者还隶属于江西省流域生态过程与信息重点实验室和南昌市景观过程与国土空间生态修复重点实验室。该研究发表于《生态环境学报》2024年第33卷第12期。
学术背景
空气污染是全球性的环境问题，对人类健康和社会经济活动构成严重威胁。长期暴露于颗粒物（PM）、臭氧（O3）、二氧化硫（SO2）和一氧化碳（CO）等污染物中，易引发呼吸道疾病和心血管疾病。据世界卫生组织统计，全球90%的人口生活在空气质量不达标的环境中，每年因空气污染相关疾病导致的死亡人数高达700万。在城市地区，由于人口密集和工业活动集中，空气污染问题尤为突出。
传统的大气污染物预测方法，如数值预报模型（WRF-Chem）和统计模型（ARIMA），存在预测精度低、耗时费力等问题。近年来，深度学习技术的发展为空气质量预测提供了新的解决方案。本研究旨在利用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络（LSTM）构建预测模型，准确预测鄱阳湖生态经济区（Poyang Lake Ecological Economic Zone, PLEEZ）大气污染物的时空变化趋势，为区域空气质量管理提供科学依据。
研究流程
1. 数据收集与预处理
研究基于2020年1月1日至2024年4月6日鄱阳湖生态经济区77个环境空气质量自动监测站点（36个国控点和41个省控点）的逐日监测数据。数据来源包括中国环境监测总站和江西省生态环境厅。研究对数据进行了清洗，剔除了异常值和缺失值，并通过克里金插值（Kriging interpolation）方法对污染物浓度进行空间可视化，分析了2020-2023年主要大气污染物的时空演化特征。
模型构建
研究构建了基于CNN-LSTM的大气污染物浓度时间序列预测模型。模型分为三个部分：
模型验证与预测
研究对比了LSTM模型和CNN-LSTM模型的预测性能，使用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R²）作为评价指标。基于CNN-LSTM模型，研究预测了2024年鄱阳湖生态经济区6项主要大气污染物的时空分布，并通过普通克里金插值模型对预测结果进行了空间插值。
主要结果
1. 时间变化规律
2020-2023年，鄱阳湖生态经济区夏季空气质量较好，主要污染物NO2、PM2.5、PM10和CO的月变化呈“U”形趋势，夏秋季O3浓度显著高于冬春季，SO2浓度逐年降低，但O3、PM2.5和PM10浓度均存在上升趋势。
空间分布特征
主要污染物在空间上呈“西高东低”的特征，污染严重区主要集中在南昌市及九江市。CO、NO2和PM2.5的污染源主要为人为活动排放，如工业生产和交通尾气。PM10的高浓度值主要分布在西南地区，特别是南昌市附近。
模型性能
CNN-LSTM模型在所有污染物的预测精度上均优于LSTM模型。例如，CO的MAE从0.22降至0.17，SO2的MAE从1.67降至1.28，PM2.5的MAE从21.09降至13.35。各站点的预测值与实测值的Pearson相关系数基本都在0.8以上。
2024年预测结果
基于CNN-LSTM模型的预测结果显示，2024年6项主要大气污染物浓度较2023年均呈现一定的上升趋势，其中PM10和O3上升尤为明显。
结论
本研究通过构建CNN-LSTM模型，成功预测了鄱阳湖生态经济区大气污染物的时空变化趋势。研究结果表明，CNN-LSTM模型在捕捉大气污染物数据特征方面更为准确，预测值更接近真实值。研究为区域空气质量管理提供了科学依据，建议加强对PM10和O3的协同治理，以有效防控空气污染。
研究亮点
1. 方法创新：首次将CNN与LSTM结合，构建了适用于大气污染物预测的深度学习模型。
2. 数据全面：基于77个监测站点的逐日监测数据，涵盖了2020-2024年的长时间序列。
3. 预测精度高：CNN-LSTM模型在预测精度上显著优于传统LSTM模型，为空气质量预测提供了新的解决方案。
4. 应用价值：研究结果为鄱阳湖生态经济区的空气污染防控提供了科学依据，具有重要的实践意义。
其他价值
本研究不仅为深度学习在环境科学领域的应用提供了范例，还为其他区域的空气质量预测研究提供了参考。通过整合多源数据和先进算法，研究展示了大数据和人工智能技术在环境管理中的巨大潜力。
这篇报告详细介绍了研究的背景、方法、结果和意义，为相关领域的研究者提供了全面的参考。