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大氣污染物非線性回歸模型構建
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重慶市自然科學基金面上項目(cstc2019jcyjmsxmX0596)“未來11~30天重慶市污染氣象條件預報技術研究”資助


Construction of Nonlinear Regression Model Based on Relationship between Air Pollutants and Meteorological Elements
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    摘要:

    本文基于重慶主城區(沙坪壩站)2014—2018年逐日同期同步觀測的氣象要素和環境空氣質量監測數據進行分析。首先通過對不同大氣污染物與各種氣象要素進行相關性分析,剔除影響預報模型共性的氣象因子,明確顯著影響空氣質量的氣象要素;然后結合污染物排放、大氣擴散過程和濕沉降作用機理;最后構建乘冪與線性疊加的混合模式的空氣質量預報方程。結果表明:構建的非線性回歸方程能較為真實地反映主要大氣污染物與氣象要素的相互影響關系,回歸模型預報檢驗準確率高(預報評分達87.6)。

    Abstract:

    Based on the meteorological elements and environmental air quality monitoring data observed synchronously in the main urban area of Chongqing from 2014 to 2018, the correlation analysis between different atmospheric pollutants and various meteorological factors is carried out, and the meteorological factors affecting the common characteristics of the forecast model are eliminated to identify the meteorological factors significantly affecting air quality. Then combined with the pollutant discharge atmospheric diffusion process and wet sedimentation mechanism, the air quality prediction equation using the mixed mode of power and linear superposition is constructed. The results show that the constructed nonlinear regression equation can accurately reflect the interaction between major atmospheric pollutants and meteorological elements, and the accuracy of the regression model prediction test is satisfactory with a prediction score of 87.6.

    參考文獻
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引用本文

廖代強,吳遙,柴闖闖.大氣污染物非線性回歸模型構建[J].氣象科技,2020,48(6):871~876

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歷史
  • 收稿日期:2019-12-27
  • 定稿日期:2020-06-22
  • 錄用日期:
  • 在線發布日期: 2020-12-28
  • 出版日期: 2020-12-31
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