回归诊断在梅雨期大到暴雨预报中的应用

应用回归诊断方法分析发现，梅汛期大到暴雨回归预报模型的残差分布存在着不对称现象，这种不对称现象是由高杠杆点所引起。这些高杠杆试验点的残差存在着统计天气预报意义上的不合理性，导致了回归系数LS估计的误差，从而又引起暴雨预报的误差。针对这些问题提出了大到暴雨的回归诊断预报模型。实例计算说明，回归诊断预报模型要优于常规回归预报模型。进一步分析指出，梅汛期大到暴雨回归预报模型的不合理性并非个别例子的特殊性所造成，而是由模型的数学特点所决定，因此大到暴雨的回归诊断预报模型具有普遍意义。大量的试验和多年的业务应用表明，回归诊断对提高大到暴雨预报准确率具有明显的效果。     

回归诊断在事件概率回归预报中的应用

针对事件概率回归模型的特点，用残差分析和统计量诊断的方法归纳了回归线差的非称分布现象，揭示了这种现象是由高杠杆占所引起，探讨了概率回归模型的残差不合理性的统计天气预报意义，从而提出适用于概率预报问题的事件概率回归改进模型。分析指出。事件概率回归模型的不合量性并不是个另例了特珠性所造成是由该模型的数学特点所决定，概率回归改进模型要优于普通的概率的回归模型型。     

我国城市空气质量预报方法简介(摘要)

介绍了城市空气质量预报模式系统要求达到的技术指标和近几年我国城市空气质量预报的主要方法,并对预报方法进行了对比,认为城市空气质量预报是切实可行的,并且能够取得较好的预测精度;但由于各污染物出现高浓度的机理仍不是十分清楚,所以在污染物浓度出现骤升骤降的日子,各模式不能很好地反映,因此有待进一步深入研究,不断完善和开发多种预报方法.     

城市空气质量短期统计预报

文章通过污染物浓度时间序列的持续性和气象要素的相似性，进行了城市空气质量短期统计预报可行性分析。以深圳市空气中可吸入性颗粒物的污染指数预报为例，发展了一个基于MM5输出量的自知识统计模式，该预报方法在预报量本身的持续性水平上，预报效果改进15％左右，效果显著。该方法克服了常规预报方法的地域限制，只要积累足够量的污染场资料和气象要素资料，就可以自动、客观地完成具有一定准确度的空气质量短期业务预报。     

广西城市空气质量预报技术

以南宁市为例介绍广西城市空气质量预报技术。对南宁市二氧化硫、二氧化氮和可吸入颗粒物等污染物平均浓度与气象要素的相关分析表明，污染物浓度与地面、高空气象要素相关非常好。在未来24-36小时天气预报基础上，采用动态统计预报两种模式对城市空气质量进行预报，并根据污染日的影响天气系统类型对两种模式预报结果进行订正。业务实践证明预报准确率较高。     

东营市城市空气质量集成预报研究

利用1999—2003年高空气象资料、东营站地面资料以及东营市环境监测资料，按季度分别建立了高空资料因子库、物理量资料因子库和东营资料因子库，并分别与各污染物求取了相关系数，建立各自的典型场，运用逐步回归法、最优回归法、BP神经网络方法建立了各污染物的预报模式，加上CAPPS模式，分别对2001—2002年进行了试报。根据四种模式预报的准确性计算出各模式的权重系数，建立了空气质量集成预报系统，并对2003年进行了试报，效果较好。     

烟台市城市空气质量预报业务系统

主要介绍根据城市环境预报业务需要而开发研制的集预报制作、预报会商、资料传输、质量评定与查询、业务管理等于一体的空气质量预报业务系统的多种功能，系统自动化程度较高，减轻了业务人员工作强度，提高了工作效率。自2001年6月5日正式投入业务使用以来，效果思想。     

城市空气质量预报质量评估系统的研制及应用

根据《气象部门空气质量预报质量考核和管理暂行办法》中的方法，编制了一套适合全国47个重点环境保护城市的空气质量预报质量评分系统，并在武汉投入了初步应用，该评分标准科学，系统运行稳定。     

连云港市城市空气质量预报方法研究

本文利用高空大气探测资料和有限区细网格模式的数值预报产品,分别建立统计预报和数值预报等适合连云港市城市空气质量预报业务发展所需要的客观预报方法,最终利用动态分权法,综合决策集成连云港市城市空气质量预报。结果表明:动态分权法能够有效地提高空气质量的预报准确率。     

郑州市空气质量统计预报方法探讨

根据2005年、2006年采暖期RegCM 3模式输出产品和郑州市环境监测中心逐日监测资料,利用逐步回归方法建立了PM10、SO2、NO2等污染物质量浓度预报方程。该方法在2007年采暖期的试报中效果不理想,预报准确率明显低于历史拟合率。为了提高预报准确率,针对目前采用的统计方法中存在的不足,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。将自然正交分解和多元回归分析结合起来,以采暖期各污染物的日均质量浓度为预报对象,建立预报模型。结果表明,采用新方法制作的空气质量预报准确率有一定程度提高。     

集对分析在城市空气污染预报中的应用研究

在城市空气污染预报模型中, 精心挑选的因子具有较好的预报性能, 但是因子的优良性能并非始终不变, 而有时个别因子的不良表现往往可能导致预报的失败。根据集对分析 (SPA) 把不确定性和确定性作为一个动态的同异反系统处理的思想, 动态地分析和处理每次预报中因子作用的变化, 即每次预报前, 先对因子进行态势判别和同异反分析, 然后使可能干扰预报的弱势因子的作用受到有效抑制, 使有助于预报的强势因子的作用得到充分发挥, 从而实现了因子作用大小在各次预报中的动态变化, 取得了较为满意的效果。在预报模型中增加不确定性处理有助于提高预报准确率。     

几种空气质量预报方法的一致性衡量方法研究

空气质量预报是复杂的系统工程,也是环境科学研究的热点和难点所在。通过文献综述分析了现有研究的不足,指出现有的研究没有考虑由于偶然性和随机性导致的一致性。基于权重Kappa统计值的方法,在剔除了由于偶然性和随机性造成的一致性的基础上,对3种常用的空气质量预报方法的预测结果的一致性进行了衡量,有利于提高对不同模型预测结果的差异性的认识,对进一步提高空气质量预报的准确率有一定的意义。     

利用Kappa统计值研究多种空气质量预报方法的一致性

采用基于权重Kappa统计值的方法,在剔除了由于偶然性和随机性造成的一致性的基础上,对三种常用的空气质量预报方法的预测结果的一致性进行了衡量.结果表明,"数值模式预报"与"综合经验预报"的预测结果为"中等的一致性",说明其预测结果的一致性并不是由于偶然性造成的.衡量结果是清晰的,避免了来自主观评价的差异.从而,有利于提高对不同模型预测结果的差异性的认识,对进一步提高空气质量预报的准确度有着重要意义.     

合肥市空气质量预报方法

通过对空气污染预报方法的研究，采用MOS预报方法、卡尔曼滤波方法分别建立适合于合肥市空气污染特点的预报模式，为开展空气污染预报提供了必要的技术基础。     

华中区域空气质量数值预报系统评估及气溶胶辐射效应的模拟研究

基于多种检验指标对2015年6月至2016年2月华中区域空气质量数值预报系统的6种污染物(PM_(10),PM_(2.5),SO_2,NO_2,CO,O_3)和AQI指数的预报结果进行检验评估,在确保模拟效果的基础上,通过敏感性试验研究区域气溶胶对地面气象要素的影响,结果表明:华中区域空气质量数值预报系统对湖北省6种污染物和AQI具有稳定且较好的预报效果。存在03预报较实况偏高,预报误差较大的问题,后期将通过误差订正来减小误差。对比CUACE模式预报效果表明,24～48 h的预报效果区域模式优于CUACE,72 h两个模式预报效果相当。气溶胶对地面气象要素具有一定的影响,对2015年1月9-12日的模拟过程而言,气溶胶的总辐射效应使地表接收太阳辐射减少7.740 W·m~(-2),2 m气温降低0.162℃,行星边界层高度降低16.457 m,相对湿度增加0.557%,10 m风速减小0.011 m·s~(-1),其中直接效应和间接效应各有一部分贡献,气溶胶对白天地面气象要素的影响比夜间大。由于区域接受太阳辐射减小、气温降低、行星边界层高度降低、风速降低、湿度增加有利于气溶胶吸湿增长等条件不利于污染物扩散,污染物浓度不断累积升高又促使气象条件的上述变化,由此产生了气象条件与大气污染之间的双向反馈作用。     

空气污染预测与地面气象要素应用

利用逐步回归的数理统计方法及本溪市大气环境监测资料和地面常规气象观测资料，对辽宁省本溪市空气污染物TSP和SO2的浓度分别进行了计算分析并建立了预测方程，并对这两种污染物分别进行了预测检验。     

大气污染物非线性回归模型构建

本文基于重庆主城区（沙坪坝站）2014—2018年逐日同期同步观测的气象要素和环境空气质量监测数据进行分析。首先通过对不同大气污染物与各种气象要素进行相关性分析，剔除影响预报模型共性的气象因子，明确显著影响空气质量的气象要素；然后结合污染物排放、大气扩散过程和湿沉降作用机理；最后构建乘幂与线性叠加的混合模式的空气质量预报方程。结果表明：构建的非线性回归方程能较为真实地反映主要大气污染物与气象要素的相互影响关系，回归模型预报检验准确率高（预报评分达87.6）。