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多元线性回归方法对北京地区PM_(2.5)预报的改进应用
被引量：
23
1
作者
潘锦秀
晏平仲
+4 位作者
孙峰
李云婷
刘保献
王占山
董瑞
《中国环境监测》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期43-52,共10页
利用多元线性回归方法(REG)将多模式空气质量预报系统中3个模式(CMAQ、CAMx和NAQPMS)对北京市2016年PM_(2.5)的预报结果和观测数据进行集合,并对集合结果进行评估。结果表明:①不同模式的预报结果不尽相同,均能够反映2016年北京地区PM_(...
利用多元线性回归方法(REG)将多模式空气质量预报系统中3个模式(CMAQ、CAMx和NAQPMS)对北京市2016年PM_(2.5)的预报结果和观测数据进行集合,并对集合结果进行评估。结果表明:①不同模式的预报结果不尽相同,均能够反映2016年北京地区PM_(2.5)随时间的变化趋势,CMAQ、CAMx和NAQPMS相关系数为0. 6～0. 9,标准化平均偏差为-0. 6～0. 6。3个模式对重污染峰值预报都存在偏差,NAQPMS预报偏差低于其他模式;②基于多元线性回归集成预报模型能显著提高日均PM_(2.5)预报的准确率,能较好地改进不同季节模式整体高估或者低估的系统性偏差现象,春季国控平均偏差由-23μg/m^3改善至-2. 3μg/m^3,冬季平均偏差降低近20μg/m^3;③利用多元线性回归方法对2016年红色预警期间小时PM_(2.5)订正结果显示,相关系数提高了0. 13,均方根误差降低了20～30μg/m^3,并且对峰值浓度有较好的调整,预报峰值更为接近实况峰值,特别是对北部地区的改进效果较为明显,反映了实际观测数据对空气质量数值模式预报修正的研究意义和可行性。
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关键词
PM2.5
集合预报
多元线性回归方法
空气污染红色预警
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职称材料
题名
多元线性回归方法对北京地区PM_(2.5)预报的改进应用
被引量：
23
1
作者
潘锦秀
晏平仲
孙峰
李云婷
刘保献
王占山
董瑞
机构
北京市环境保护监测中心大气颗粒物监测技术北京市重点实验室
中国科学院大气物理研究所大气边界层和大气化学国家重点实验室
出处
《中国环境监测》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期43-52,共10页
基金
国家重点研发计划(2016YFC0208803)
北京市科委重大专项(D17110900150000)
文摘
利用多元线性回归方法(REG)将多模式空气质量预报系统中3个模式(CMAQ、CAMx和NAQPMS)对北京市2016年PM_(2.5)的预报结果和观测数据进行集合,并对集合结果进行评估。结果表明:①不同模式的预报结果不尽相同,均能够反映2016年北京地区PM_(2.5)随时间的变化趋势,CMAQ、CAMx和NAQPMS相关系数为0. 6～0. 9,标准化平均偏差为-0. 6～0. 6。3个模式对重污染峰值预报都存在偏差,NAQPMS预报偏差低于其他模式;②基于多元线性回归集成预报模型能显著提高日均PM_(2.5)预报的准确率,能较好地改进不同季节模式整体高估或者低估的系统性偏差现象,春季国控平均偏差由-23μg/m^3改善至-2. 3μg/m^3,冬季平均偏差降低近20μg/m^3;③利用多元线性回归方法对2016年红色预警期间小时PM_(2.5)订正结果显示,相关系数提高了0. 13,均方根误差降低了20～30μg/m^3,并且对峰值浓度有较好的调整,预报峰值更为接近实况峰值,特别是对北部地区的改进效果较为明显,反映了实际观测数据对空气质量数值模式预报修正的研究意义和可行性。
关键词
PM2.5
集合预报
多元线性回归方法
空气污染红色预警
Keywords
PM2.5
ensemble forecast
multiple linear regression
red alert of air heavy pollution
分类号
X823 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多元线性回归方法对北京地区PM_(2.5)预报的改进应用
潘锦秀
晏平仲
孙峰
李云婷
刘保献
王占山
董瑞
《中国环境监测》
CAS
CSCD
北大核心
2019
23
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