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891.
以全国47个城市的空气污染指数(API)为输入变量,翌日上海API值为响应输出,建立径向基函数神经网络模型预测沙尘暴影响上海的情况:结果表明,选取合适的模型结构可以取得较好的预测效果。 相似文献
892.
本文依据一个同时包括地形、热力以及摩擦等因素在内的,能够较真实地反映复杂地形情况下,大气运动基本特征的近地层水平流场二维数值模式,将其扩展成三维模式。在此基础上,从平流扩散方程出发,建立了一个与上述流场相应的浓度场预报模式。经与实测值比较,该预报模式具有较好的可靠性和适用性 相似文献
893.
应用数理统计检验,移动平均法和指数平滑法,对太湖的某湖区九年的高锰酸盐指数平均值的数据进行了处理,发现统计检验在0.05置信水平上无意义。移动平均法虽然有数学上的统计意义,但与实际变化趋势差距很大。而指数平滑法,所得的处理数据,其预测的趋势与实测的比较符合。 相似文献
894.
指数平滑法在环境预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
指数平滑法是常用的一种时间序列预测方法,它在环境的预测方面有较强的实用性。文中简要介绍了该法的原理以及平滑计算,建模,预测和精度分析的过程,并以大同市7年降水的时间序列为例,对该法的应用效果进行了探讨。 相似文献
895.
运用空气质量模型CMAQ模拟评估民用燃煤减排政策对京津冀大气中BaP污染状况的改进效果,模拟包括作为基准情景的2014年和低消减和高消减2个减排情景.模拟结果表明:基准情景下,京津冀BaP年均浓度为2.54ng/m3,超过国家空气质量标准(1ng/m3),呈现1月 > 4月 > 10月 > 7月的季节变化特点,反映出冬季供暖燃煤的影响;京津冀南部BaP浓度高于北部,推测原因是南部BaP排放量较高.1月削减民用燃煤排放量对降低该地区BaP浓度和沉降量效果最显著,低削减和高削减下,北京、保定、廊坊BaP浓度分别比基准情景降低30%和40%以上;4、7、10月削减民用燃煤排放量对该地区BaP浓度和沉降量的变化影响不大.京津冀民用燃煤联防联控能更加有效地降低该地区BaP浓度. 相似文献
896.
897.
898.
为满足三峡库区大尺度的水质预测需求,降低专业水质模型使用门槛,实现模型业务化运行,采用涵盖"模型封装-接口服务-系统集成"全过程的模型封装集成技术方法,开展了EFDC模型集成研究,并在三峡库区水质安全评估与预警系统中进行验证和应用.结果表明:①基于实例化模型建立的模型预置参数库,是模型业务化运行中参数简化的前提,可有效解决模型本地驯化及模型实例的基础数据复用问题;②依据参数识别结果,将模型参数识别为"必调参数、可调参数、默认参数"三类,并采用B/S架构对输入文件、输出文件和主控文件中的不同参数进行分类封装,达到参数简化目的;③采用半紧密型方式建立的基于Web services的EFDC模型集成接口服务及标准,可为信息系统提供通用的EFDC模型计算服务;④该方法在EFDC模型与三峡库区水质安全评估与预警系统集成中得到验证,实现了全库区干流及主要支流CODCr、总磷、总氮等污染因子的长时间序列水动力水质预测联机在线运算,满足了用户在水质影响预测预警中低修改量、高运算效率和良好用户体验等需求,实现了模型的业务化运行. 相似文献
899.
基于SARIMA模型对杭州市主城区内的7个站点和周边3个站点的PM_(2.5)浓度进行4 h平均的短期预报,并利用普通Kriging法对杭州市主城区PM_(2.5)进行空间插值和制图.在建立SARIMA模型时,用批量自动化的方法,使用R语言编程对夏季和冬季各360期的数据进行SARIMA(p,d,q)×(P,D,Q)6模型的参数的确定和拟合,来预测下一期的值.在10个站点分别进行120期的预测,做出真实与预测的时间序列图,在精度分析中,夏季和冬季PM_(2.5)浓度总体的平均绝对误差(MAE)分别为8.4μg·m~(-3)和14.8μg·m~(-3).在Arc GIS中,对每期的数据使用普通Kriging法,用球面模型拟合半变异函数,决定各个站点的权重,来对杭州市区内未知空间样点进行插值,最后生成完整的杭州市主城区PM_(2.5)短期预测图.本研究创新性地将SARIMA模型广义化运用到小尺度时间序列中,预报效果较好,并且批量自动化预测和制图的方法,可为今后的预测制图产品化提供技术支持. 相似文献
900.
WRF模式对污染天气下边界层高度的模拟研究 总被引:1,自引:0,他引:1
大气边界层高度是影响大气污染物浓度的重要因素之一,但数值模式中选择不同边界层参数化方案模拟的边界层高度有很大差异.利用WRF模式中5种边界层参数化方案及2006~2007年春、秋、冬3季河北香河地区激光雷达观测资料,对比分析了污染天气下,不同边界层方案对边界层高度的模拟效果,并分析了误差产生的可能原因.结果表明:5种参数化方案均能模拟出3季污染天气下边界层高度的变化特征,但各方案模拟的边界层高度与观测之间均存在较大误差.模拟的最大边界层高度月变化特征显示,秋冬季的模拟结果与观测值匹配较好,春季偏差较大;模拟的边界层高度日变化显示,均方根误差:春季 > 秋季 > 冬季,且误差在午后(14:00~18:00)更加明显;对该地区而言,非局地YSU方案能较好地模拟污染天气下的边界层高度;各参数化方案中边界层高度计算方法的不同及对大气廓线、湍流动能的模拟差异,可能是造成模拟边界层高度产生误差的主要原因. 相似文献