【摘 要】
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利用自组织神经网络分析法,对珠江三角洲2013~2017年秋季海平面气压和全风速场进行大样本客观分型.结果表明,影响O3的天气类型共有7种,由污染程度高低分为高、中、低3类,对应
【机 构】
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广东省生态气象中心（珠江三角洲环境气象预报预警中心）,肇庆市气象局,佛山市气象局,广东省环境监测中心
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFC0201901),广东省重点领域研发计划项目(2019B110206001),广东省气象局面上项目(GRMC2018M23)
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利用自组织神经网络分析法,对珠江三角洲2013~2017年秋季海平面气压和全风速场进行大样本客观分型.结果表明,影响O3的天气类型共有7种,由污染程度高低分为高、中、低3类,对应的平均O3超标率分别为32.3%,12.0%和4.2%.对比2017年和2016年秋季O3污染天气分型下促发O3污染的气象因子差异,2017年秋季高污染型O3天气形势出现的天数比2016年增多,且中污染型天气形势出现时,2017年的局地污染气象条件更为不利.采用WRF-CAMx模式通过改变气象场输入来量化气象条件贡献,并用实测变化
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