基于机器学习方法的西安市数值模拟优化研究

来源 :环境科学研究 | 被引量 : 0次 | 上传用户：MSYANXU

【摘要】

：

为提高西安市ρ(PM2.5)及ρ(O3)预报准确率,更好地服务西安市预报预警工作,以CAMx模式预报结果为基础,结合中尺度WRF气象预报数据、ρ(PM2.5)及ρ(O3)观测数据,基于多元线性

【作者】

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李娟尉鹏戴学之赵森张博雅吕玲玲胡京南

【机构】

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西安科技大学测绘科学与技术学院,中国环境科学研究院大气环境研究所,合肥市气象局

【出处】

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环境科学研究

【发表日期】

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2021年4期

【关键词】

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WRF CAMX 机器学习 PM2.5 O3 WRF CAMx machine learning PM<s

【基金项目】

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国家重点研发计划项目(No.2017YFC0212202)

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为提高西安市ρ(PM2.5)及ρ(O3)预报准确率,更好地服务西安市预报预警工作,以CAMx模式预报结果为基础,结合中尺度WRF气象预报数据、ρ(PM2.5)及ρ(O3)观测数据,基于多元线性回归、岭回归、lasso回归、决策树、随机森林以及支持向量机6种机器学习优化模型,对西安市2019年PM2.5及O3模拟结果进行优化.结果表明:①CAMx模式对污染物的预报存在偏差,优化模型明显修正了CAMx模式的系统性偏差,提高了预报精度.②ρ(PM2.5)及ρ(O3)的均方根误差(RMSE)由174.00、37.

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