【摘 要】
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近年来,中国东部经济不断发展,导致空气污染日益加剧。作为我国主要经济区,如何做好污染预报成为当前最重要的问题。本文采用EOF分解对东部地区PM2.5污染形势以及采用自组织
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近年来,中国东部经济不断发展,导致空气污染日益加剧。作为我国主要经济区,如何做好污染预报成为当前最重要的问题。本文采用EOF分解对东部地区PM2.5污染形势以及采用自组织特征映射网络算法对东部地区天气形势进行分型,并在此基础上利用多元线性回归集成模式进行PM2.5日均浓度预报。研究表明:（1）EOF分解得到3种主要PM2.5浓度的空间分布模态,分别是东部区域PM2.5浓度分布一致、南北相反、南北与中部相反。（2）自组织特征映射网络（SOM）识别出9种天气型,分别为蒙古高压、内陆高压、高压前部、东北高压、均压场、L型高压、沿海倒槽、东北入海高压和华东入海高压。（3）易造成京津冀豫PM2.5污染的天气型有蒙古高压、东北高压、均压场、东北入海高压和华东入海高压;长三角地区易造成PM2.5污染的天气型有均压场和L型高压。内陆高压和高压前部天气型不易造成东部地区PM2.5污染。（4）冬半年,持久性较长的天气型有蒙古高压、L型高压和华东入海高压。48小时内,各地面天气型易发生转型的过程有东北高压->东北入海高压,均压场->华东入海高压,东北入海高压->沿海倒槽。（5）多元线性回归集成模式对北京、南京、厦门、上海和郑州这5个城市的PM2.5日均浓度的预报效果均优于3种MOS模式,体现了多元线性回归集成模式的良好性能,可为业务化预报模型的选择提供可借鉴的参考。
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