【摘 要】
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为了利用订正后PM2.5浓度预报结果提高能见度预报准确性,根据不同相对湿度下能见度与PM2.5浓度的相关关系,提出了一种改进的能见度参数化方案(S1)。为了评估该方案的预报性能
【基金项目】
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中国气象局气象预报业务关键技术发展专项〔YBGJXM(2019)02-02〕,国家气象中心预报员专项(Y201916)
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为了利用订正后PM2.5浓度预报结果提高能见度预报准确性,根据不同相对湿度下能见度与PM2.5浓度的相关关系,提出了一种改进的能见度参数化方案(S1)。为了评估该方案的预报性能,利用基于最优多模式集成方法预报的PM2.5浓度对北京市2019-02-18—03-05污染过程的能见度进行预报,并对比评估了利用美国大气能见度观测项目建立的经验参数化方案(IMPROVE,S2)和基于神经网络(S3)的能见度预报效果。结果表明:基于多模式最优集成方法对PM2.5浓度和WRF4.0模式对相对湿度的预报效果均较好,相关
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