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基于昆明2018-2021年O_(3)日最大8 h滑动平均值[ρ(O_(3)-8 h)]和气象要素数据,采用广义相加模型(GAM)中的平滑样条函数拟合单要素、交互项的平滑回归函数拟合多要素与ρ(O_(3)-8 h)的影响关系。引入相对危险度概念,用分布滞后非线性模型(DLNM)分析气象要素和ρ(O_(3)-8 h)的滞后效应。构造滞后项和交互项的GAM模型,进行ρ(O_(3)-8 h)拟合预测。结果表明:当地面气压>818 hPa或平均风速<2.0 m/s时,ρ(O_(3)-8 h)出现1~3 d的滞后效应;GAM模型的交互项平滑回归函数优于单要素平滑样条函数的效果;干冷、湿热、低压大风、高压小风天气以及适当的气温和适中的水汽压有利于ρ(O_(3)-8 h)的增加;纳入交互项(包含滞后项)的GAM模型的拟合效果好于其他模型。该模型的判定系数达到0.672,广义交叉验证得分为352,拟合误差为13.7μg/m^(3),准确率达71.1%,特别在拟合因变量峰值和谷值时优势明显。 相似文献
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