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利用多模式最优集成方法预报上海PM2.5 被引量:7
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作者 瞿元昊 许建明 +3 位作者 Guy Brasseur 谢英 周广强 马井会 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第9期3449-3456,共8页
采用多模式最优集成方法(OCF),对PANDA项目中国和欧洲7个空气质量模式的PM_(2.5)预报结果进行集成释用.2016年6月—2017年5月对上海逐日预报试验结果表明:和最优单模式预报结果相比,OCF预报的PM_(2.5)日均质量浓度的均方根误差降低1.9μ... 采用多模式最优集成方法(OCF),对PANDA项目中国和欧洲7个空气质量模式的PM_(2.5)预报结果进行集成释用.2016年6月—2017年5月对上海逐日预报试验结果表明:和最优单模式预报结果相比,OCF预报的PM_(2.5)日均质量浓度的均方根误差降低1.9μg·m-3,相关系数提高0.04,日均质量浓度的精度评分TI提高了2.4,污染TS评分提高了0.28,污染空报率降低了20%,显著提高了PM_(2.5)污染等级预报、趋势预报和精度预报的技巧.对长三角合肥、南京、苏州、杭州、宁波5个城市的预报试验也得到类似的结果,为城市空气质量预报提供了新的方法和思路.但OCF对客观预报的改进幅度在夏季不如冬季显著,在降雨日相对较低. 展开更多
关键词 多模式最优集成 PM2.5 空气质量模式
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