【摘 要】
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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
【机 构】
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陕西省气象局,西安建筑科技大学市政与环境工程学院
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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100%.通过对比试验,此方法
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