复杂地形条件下空气污染预报方法研究

应用逐步回归统计方法 ,利用本溪市地面常规气象观测资料 ,对该市空气污染物TSP和SO2 分别进行了计算分析 ,建立了预报方程 ,并对这 2种污染物分别进行了预测检验     

沈阳市空气污染统计预报

使用逐步回归的统计方法,对沈阳市空气污染轴TSP和SO2分别建立了预报方程,并对这两种污染物分别进行了试报检验。     

湛江市空气污染预报方法

利用湛江市地面常规气象观测资料，应用逐步回归的统计方法，对湛江市各测点的SO2、NO2、PM10浓度分别进行了计算分析并建立预报方程，预报实践证明，准确率较高。     

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。     

沈阳市空气污染统计预报

使用逐步回归的统计方法,对沈阳市空气污染物ＴＳＰ 和ＳＯ２ 分别建立了预报方程,并对这两种污染物分别进行了试报检验。     

城市空气污染预报方法

介绍了城市空气污染预报的发展过程及几种预报方法,指出了各种方法的优缺点;介绍了城市空气污染预报问题的特点,包括预报的范围、时效及时空高分辨率;论述了复杂地形条件下采用数值模式预报污染物浓度的必要性。     

城市空气污染预报方法

介绍了城市堂气污染预报的发展过程及几种预报方法,指出了各种方法的优缺点;介绍了城市空气污染预报问题的特点,包括预报的范围、时效及时空高分辫率;论述了复杂地形条件下采用敷值模式预报污染物浓度的必要性。     

北京市空气污染业务预报方法

对北京市气象局目前正在运行的空气污染业务预报方法进行较全面的介绍，其中包括以天气学方法为主的空气污染潜势预报，多元线性回归统计模式和基于大气污染平流扩散方程的数值模式3部分。由这3部分组成了污染预报的业务流程，该流程是在北京市气象局现有业务运行的中尺度数值预报模式（MM5）支持下建立的。2001年4月和5月在北京开展了试预报和正式预报，由于受北京春季沙尘天气的影响，预报准确率受到了一定的影响。     

中国东南地区复杂地形下降水概率预报的订正研究

使用TIGGE (the THORPEX interactive grand global ensemble)资料集下欧洲中期天气预报中心(the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)逐日起报的预报时效为24～168 h的日降水量集合预报资料,集合预报共包括51个成员,利用左删失的非齐次Logistic回归方法(left-Censored Non-homogeneous Logistic Regression, CNLR)和标准化的模式后处理方法(Standardized Anomaly Model Output Statistics, SAMOS)对具有复杂地形的中国东南部地区降水预报进行统计后处理。结果表明：采用CNLR方法能够有效改进原始集合预报的平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)和连续分级概率评分(Continuous Ranked Probability Score, CRPS),提升了降水的定量预报和概率预报的预报技巧。而使用SAMOS方法对数据进行预处理,考虑地形...     

气象条件与西安污染物的关系及预报方法

对西安1998～2000年的主要污染物PM10的实测浓度值结合部分气象条件进行分析,得出:(1)年内冬季采暖期浓度较高,夏季汛雨期浓度较低,3a来空气质量逐渐好转;(2)污染浓度与降水和风速的关系较为复杂,但仍有规律可循;(3)污染物浓度与某些逆温层特征相关较好;(4)污染物与能见度相互影响.并给出了部分气象条件的预报方法.     

通辽市专项预报应用系统

系统主要解决专项预报问题，但最根本的问题是解决气象要素的预报。因此，系统从资料处理即实况、格点场资料的处理开始，将资料进行归纳处理，一方面内容通过系统窗口显示给预报员，一方面提供给预报工具，并将资料进行历史资料存储；要素预报处理：根据系统的需要，用逐步回归、线性回归建立18个预报方程，其中温度、风的预报采用了较为先进的卡尔曼滤波预报方法；最终解决人体舒适度指数、晨练指数、穿衣指数、体感温度指数、风寒指数、紫外线指数等专项预报。     

通用客观预报工具设计

通用客观预报工具设计是根据预报人员在制作预报过程中的基本经验为基础。借用逐步回归的教学方法。从Micaps系统中提取上游气象要素实况、数值预报产品和预报站点的天气实况等气象要素作为样本序列．建立预报回归方程．从而作出预报站点的客观天气预报产品。作为预报业务的初始天气预报的程序实现。它具有时间、空间、各气象要素预报的通用性、自动化。     

伊春市空气污染的气象因素及污染物浓度预报方法

对伊春市区二氧化硫、氮氧化物、空气悬浮颗粒物3种污染物浓度逐日资料及同期气象资料的分析,总结伊春市空气污染的一般规律,了解了影响伊春市区大气污染变化的天气形势及气象要素的特征,并运用这些要素特征采用多元回归方法建立污染物浓度的预报模式,为空气质量预报提供了定量依据。     

湖北山区复杂地形条件下风电功率预报算法研究

利用湖北省3个风电场2018年5月至2019年12月的数值天气预报、测风塔观测风速、电站实况功率资料,首先将数值模式预报输出结果输入到物理法、偏最小二乘法、神经网络法3种功率预报模型中,然后结合风电场实际测风数据对风速和功率曲线进行滚动订正和建模,再输入到上述3种功率预报模型中。在此基础上,提出softmax集成预报算法,对上述6种预报算法优选出3种预报准确率最高的算法进行集成预报,结果表明该算法较均值法集成预报每个月的合格天数提升1~3 d。     

复杂地形下冰雹预报的数值试验研究

根据威宁地区的地形、气候特征，建立三维冰雹云数值模式，对冰雹研究有一定参考价值。     

深圳地区空气污染潜势预报的研究

本文系统地介绍了目前深圳市气象台研制的深圳市空气污染潜势预报方法，本方法基于在污染源一定的情况下，未来空气污染状况主要取决于大气环流形势演变和局地相关的气象要素以及天气形势的思想，应用以统计加权法为主、数值预报为辅的方法，根据主观预报和数值预报给出的气象要素预报值和天气形势，制定相关因子的加权值表，最后通过非加权因子的修正，得出对未来24小时空气污染潜势预报，目前这一方法已经过业务上实践应用，取得了较好的效果。     

长春市空气污染潜势预报的统计模型研究

通过分析TSP污染指数与气象条件的关系，特别是一些非线性关系，建立了长春市空气污染潜势预报统计模型，借助T106及日本数值预报产品进行试报，效果较为理想。     

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。     

气象与城市火灾及预报方法研究

分析河北省４５年的火灾和气象资料得知,河北省火灾发生的次数与相对湿度,降雨日数,气温成反比,与雷击次数,风速成正比,气象要素是重大火灾发生的主要环境因素,依据火灾和气象要素的统计关系建立了河北省火险等级预报系统。