【摘 要】
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本文在嵌套网格空气质量预报模式系统(NAQPMS)的基础上,结合蒙特卡罗模拟方法搭建了多扰动的空气质量集合预报系统.利用该系统对京津冀及其周边地区“2+26”城市的PM2.5浓度
【机 构】
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中国科学院大气物理研究所大气边界层物理与大气化学国家重点实验室,北京100029;中国科学院大学,北京100049;中国环境监测总站,北京100012;成都信息工程大学,成都610225;北京师范大学
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本文在嵌套网格空气质量预报模式系统(NAQPMS)的基础上,结合蒙特卡罗模拟方法搭建了多扰动的空气质量集合预报系统.利用该系统对京津冀及其周边地区“2+26”城市的PM2.5浓度进行预报试验,试验时段为2017年9～12月,模式水平分辨率为15km.研究发现,基于蒙特卡罗集合预报系统,采用“集合样本优选”均值集成法能显著提升PM2.5预报精度,大幅减小预报偏差.与所有集合样本的均值集成法相比,该方法将PM2.5预报均方根误差(RMSE)由58.0 μg m-3降低至34.7 μg m-3,将模拟—观测两倍因子百分比(FAC2)由67％提升至87％.此外,“集合样本优选”均值集成法对各污染等级的整体预报效果优于均值集成法.本文结果可为改进城市PM2.5预报效果和减小PM2.5预报偏差提供参考.
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