南京市SO_2污染浓度时空分布特征及统计预报方法的研究

本文根据南京市六个空气污染浓度监测站的2001年6月至2005年7月的SO2污染浓度监测资料分析南京市SO2污染浓度的时空分布变化特征,结果为6个站浓度值有明显的季节变化特征,且在冬季容易出现南北相反的分布特征。针对目前常用的回归预报方法在选取气象要素时没有考虑其互相之间的相关性的缺点,本文提出了一种建立在EOF展开基础上的首先使预报因子正交化,再与逐步回归方程结合并且资料逐日更新的变系数的新型统计预报模型,经过实际预报检验,预报准确率比较高,有很好的应用效果。

一种新的城市SO_2污染统计预报方法及其应用

针对目前采用的统计方法存在的不足 ,即在选择预报因子时没有考虑预报因子之间的相关性 ,挑选的预报因子由于非正交 ,使回归计算的结果不稳定 ,给计算带来一定的误差。该文提出把一元线性回归分析、自然正交函数 (EOF)和逐步回归方法结合起来 ,从而得到一种新的建立统计预报模型的方法。以西安市采暖期和夏季SO2 日均浓度为预报对象 ,使用该方法建立预报模型。拟合及预报试验表明 ,这些预报模型不但可以很好地拟合变化趋势 ,而且还能作出较准确的预报 ,采暖期预报的级别命中率为 72 .5 % ,夏季级别预报命中率为1 0 0 %。通过对比试验 ,此方法优于目前常用的逐步回归方法 ,具有很好的应用前景。