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基于气候系统指数的月尺度霾日定量预测方法研究——以芜湖市为例
被引量:
1
1
作者
付伟
司红君
+4 位作者
何冬燕
卢尧
刘蕾
杨琼琼
邹莹瑾
《大气科学学报》
CSCD
北大核心
2021年第2期270-278,共9页
利用1955—2018年芜湖市国家气象观测站资料,1980—2018年国家气候中心气候系统指数资料,对芜湖市近64 a的霾日气候序列进行重建,在此基础上使用线性趋势和Mann-Kendall方法,系统分析了芜湖市霾日的气候特征。以芜湖市为例,借助多元逐...
利用1955—2018年芜湖市国家气象观测站资料,1980—2018年国家气候中心气候系统指数资料,对芜湖市近64 a的霾日气候序列进行重建,在此基础上使用线性趋势和Mann-Kendall方法,系统分析了芜湖市霾日的气候特征。以芜湖市为例,借助多元逐步回归方法,尝试研究了一种以气候系统指数为自变量,霾日为因变量,建立霾日预测方程并对月尺度霾日进行定量预测的方法。结果表明:1)重建的霾日时间序列能够更客观的反映芜湖市霾日实际的长期变化特征。近64 a霾的气候特征:年日数显著增加,并在1980年左右出现突变;季日数在冬、秋季较多,夏季最少,四季均呈显著增多趋势,增速秋季最快,夏季最慢;月日数在1、12、11月较多,7、8月较少。中度以上霾的气候特征:年日数显著增加,表现出渐变特征;季日数冬季最多,夏季最少,除夏季外均显著增多趋势,增速冬季最快,秋、春季次之;月日数在1、12、11月较多,5、6月较少,8月则从未出现过。2)各月霾日、中度以上霾日与多项月气候系统指数表现出显著的相关性,使用这些指数,计算出各月霾日、中度以上霾日的预测方程,最后对方程效果进行检验。
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关键词
霾日
重建
气候系统指数
多元逐步回归
月尺度定量预测
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题名
基于气候系统指数的月尺度霾日定量预测方法研究——以芜湖市为例
被引量:
1
1
作者
付伟
司红君
何冬燕
卢尧
刘蕾
杨琼琼
邹莹瑾
机构
安徽省芜湖市气象局
安徽省无为市气象局
安徽省气候中心
出处
《大气科学学报》
CSCD
北大核心
2021年第2期270-278,共9页
基金
安徽省自然科学基金资助项目(1308085MD55)
安徽省公益性研究联动计划项目(1604f0804003)
安徽省气象局预报员专项项目(kY202005)。
文摘
利用1955—2018年芜湖市国家气象观测站资料,1980—2018年国家气候中心气候系统指数资料,对芜湖市近64 a的霾日气候序列进行重建,在此基础上使用线性趋势和Mann-Kendall方法,系统分析了芜湖市霾日的气候特征。以芜湖市为例,借助多元逐步回归方法,尝试研究了一种以气候系统指数为自变量,霾日为因变量,建立霾日预测方程并对月尺度霾日进行定量预测的方法。结果表明:1)重建的霾日时间序列能够更客观的反映芜湖市霾日实际的长期变化特征。近64 a霾的气候特征:年日数显著增加,并在1980年左右出现突变;季日数在冬、秋季较多,夏季最少,四季均呈显著增多趋势,增速秋季最快,夏季最慢;月日数在1、12、11月较多,7、8月较少。中度以上霾的气候特征:年日数显著增加,表现出渐变特征;季日数冬季最多,夏季最少,除夏季外均显著增多趋势,增速冬季最快,秋、春季次之;月日数在1、12、11月较多,5、6月较少,8月则从未出现过。2)各月霾日、中度以上霾日与多项月气候系统指数表现出显著的相关性,使用这些指数,计算出各月霾日、中度以上霾日的预测方程,最后对方程效果进行检验。
关键词
霾日
重建
气候系统指数
多元逐步回归
月尺度定量预测
Keywords
haze days
reconstruction
climate system index
stepwise multiple regression
monthly scale quantitative prediction
分类号
X831 [环境科学与工程—环境工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于气候系统指数的月尺度霾日定量预测方法研究——以芜湖市为例
付伟
司红君
何冬燕
卢尧
刘蕾
杨琼琼
邹莹瑾
《大气科学学报》
CSCD
北大核心
2021
1
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