【摘 要】
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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(T
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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,集合模型的预报性能优于其它模型,体现了集合预报的优越性,为霾预报的业务化提供了依据。
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