上海地区霾集合预报研究

发布时间：2022-01-09 06:21

　　随着人类社会的快速发展,城市化和工业化使空气污染问题日趋严峻。上海秋冬季频繁出现霾天气,做好霾预报有重要的意义。本文针对上海地区霾的预报方法开展研究,首先验证WRF（The Weather Research and Forecasting Model）天气预报模式对气象要素的预报精度；其次,采用偏最小二乘回归PLS （Partial Least Square）、BP（Back Propagation）神经网络和系统辨识实时迭代RTI （Real-Time Iterative Model）统计方法构建了三个MOS （Model Output Statistics）预报模型；然后应用递归正权法集合三个模型的预报结果；最后对比评估各个模式的预报性能。主要结论有：（1）WRF模式预报的气象要素值精度高,可作为霾预报模型的输入数据。（2）将三个MOS模型预报的PM2.5日均浓度和能见度日均值与实测值进行比较。总体上模型的预报结果都较好,但PLS模型的预报结果有延迟性,BP模型在趋势性上预报效果好但精度相对较低,RTIM模型的预报精度最高但在趋势转折点上的预报效果较差。（3）对比各模型的霾预报结果... 

【文章来源】：华东师范大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

三层BP网络结构

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3578138