【摘 要】
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采用南京工业区2016年5月20日～8月15日这一高臭氧(O3)期的O3、O3前体物和常规气象资料数据,利用支持向量机回归(SVMr)方法分别预报O3的小时值、日最大值和最大8h滑动平均值。
【机 构】
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南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室气候与环境变化国际合作联合实验室气象灾害预报预警与评估协同创新中心; 青海省人工影响天气办公室; 中国气象局气象探测中心;
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采用南京工业区2016年5月20日～8月15日这一高臭氧(O3)期的O3、O3前体物和常规气象资料数据,利用支持向量机回归(SVMr)方法分别预报O3的小时值、日最大值和最大8h滑动平均值。结果表明,O3小时值预报的相关系数(R2)为0.84,平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分误差(MAPE)分别为3.44×10-9和24.48,O3前期浓度、紫外B波段辐射(UVB)和NO2浓度是关键因子。O3日最大值预报的主要因子是NOx在07:00的浓度和UVB。预报O38h时UVB和气温起重要作用。加入前体物项能够使O3的预报精度提升10%～28%。与多元线性回归方法相比,SVMr对O3浓度的预报有明显优势。
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