【摘 要】
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针对当前单模式系统臭氧（O3）预报的不确定性问题,提出了一种基于活动区间的多模式超级集成的、高效的预报方法。本研究基于长江三角洲（长三角）地区多模式空气质量预报系统,将改进
【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试验室; 解放军96631部队; 中国科学院城市环境研究所城市环境科学卓越中心; 中国科学院大学; 南京
【基金项目】
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国家自然科学基金项目41305113、41575123、41620104008、41611540340、91744206;国家科技支撑计划项目2014BAC22B04;中国科学院先导项目XDA19040204;中国科学院重点部署项目ZDRW-CN-2018-1-03~~
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针对当前单模式系统臭氧（O3）预报的不确定性问题,提出了一种基于活动区间的多模式超级集成的、高效的预报方法。本研究基于长江三角洲（长三角）地区多模式空气质量预报系统,将改进后的超级集成预报方法（AR-SUP）运用到2015年长三角地区的O3预报中,并与滑动训练期的超级集成预报（R-SUP）、多模式集成平均预报（EMN）、消除偏差的集成平均预报（BREM）对比,结果表明AR-SUP对预报效果的改善最明显,其在暖季和冷季的均方根误差（RMSE）较最优单模式平均下降了20%和23%。将AR-SUP运用到48h和72h预报中发现,当预报时效增加时该方法依旧保持较高的预报技巧。多项统计数据均证明AR-SUP在研究时段内所有站点均能显著减小O3预报误差、提高整体相关性和一致性,有效提高当前短期（三天）预报准确率。
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