基于Copula函数的成都夏季O3污染潜势模型

利用成都市2016~2019年6~8月O₃浓度的逐时监测数据以及该时段同时次的地面气象观测资料,构建了O₃污染潜势3维(紫外辐射、相对湿度和气温)Copula联合概率分布模型,并开展了模型的适用性研究.首先,通过对SciPy库概率分布函数的优选,确定了不同O₃浓度等级条件下紫外辐射、气温和相对湿度的最优边缘概率分布函数(均通过了显著性水平a=0.05的K-S检验);其次,计算了3种Copula联合概率分布函数的均方根误差(RMSE值)、赤池信息准则(AIC值)、贝叶斯信息量(BIC值),并借助Anderson-Darling检验,发现非对称3维frank Copula联合概率分布函数(M3Copula)可以最佳地表征不同O₃浓度等级条件下紫外辐射、相对湿度和气温的联合概率分布特征;最后,将不同O₃浓度等级条件下M3Copula联合概率密度作为对应O₃浓度等级的隶属度,O₃污染潜势的分类结果对实际O₃浓度等级具有较好的指示意义,模拟的平均准确率为63%,其中优等级、良等级、轻度污染等级以及中度及以上污染等级的模拟准确率分别为82%、64%、48%和75%.