【摘 要】
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分别采用算术平均、权重平均、多元线性回归和神经网络的集成方法,对3种空气质量模式在安徽地区2017年2月-2018年2月PM2.5预报结果进行集成释用.结果表明:各模式和订正产品的
【机 构】
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安徽省气象科学研究所,大气科学与卫星遥感重点实验室,合肥230031;寿县国家气候观象台,中国气象局淮河流域典型农田生态气象野外科学试验基地,寿县232200
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分别采用算术平均、权重平均、多元线性回归和神经网络的集成方法,对3种空气质量模式在安徽地区2017年2月-2018年2月PM2.5预报结果进行集成释用.结果表明:各模式和订正产品的预报值与实况值之间均能达到显著相关,相较于WRF-Chem,多元线性回归的均方根误差(RMSE)下降了21.7％,归一化平均偏差(NMB)下降了6％,且在16个地市中NMB均下降至-25％ ～25％之间;从不同时次的预报效果来看,在3个代表性城市(淮北、合肥和芜湖),多元线性回归均能大幅度降低RMSE和NMB,但从时间和空间效果来看,其对于提升预报值与实况值之间的相关性方面,略差于权重平均的集成方法;多元线性回归方法对于重污染天气PM2.5预报评分(TS)最高,为0.46.该方法能较为有效地提升不同模式的预报效果,可为重污染天气预报预警提供参考.
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