基于CUACE模式產(chǎn)品的訂正方法比較研究

doi:10.3969/2017jms.0023

首頁 > 過刊瀏覽>2017年第37卷第6期 >839-844. DOI:10.3969/2017jms.0023

基于CUACE模式產(chǎn)品的訂正方法比較研究
DOI:
                        10.3969/2017jms.0023
                    
CSTR:
                        
                    
作者:
                        
                        
                    
作者單位:
作者簡介:
通訊作者:
中圖分類號:
基金項(xiàng)目:安徽省氣象局預(yù)報(bào)員專項(xiàng)（ky201402）；安徽省氣象局"安徽省環(huán)境氣象研究與應(yīng)用"創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)、安徽省公益性研究聯(lián)動(dòng)計(jì)劃項(xiàng)目（1604f0804003）；安徽省省級環(huán)境保護(hù)科研項(xiàng)目（2016-04）

Comparative study of three correction methods for the CUACE model product

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摘要:

分別利用一元線性回歸、分季節(jié)消除偏差訂正和滾動(dòng)偏差訂正的方法，結(jié)合實(shí)況觀測資料和2014年3月—2015年2月CUACE模式產(chǎn)品的評估結(jié)果，對2015年3月—2016年2月中國氣象局下發(fā)的CUACE模式產(chǎn)品進(jìn)行了訂正。結(jié)果表明，利用一元線性回歸方程訂正的效果最差，利用分季節(jié)消除偏差訂正的方法能降低冬季PM₁₀、SO₂和NO₂的RMSE、MB和MNB值，對于預(yù)報(bào)效果有提升作用，但該方法對其他季節(jié)的訂正效果較差。而利用滾動(dòng)偏差訂正的方法，能夠降低SO₂和NO₂預(yù)報(bào)值的ERMS、MB和MNB，而且對于除O₃外的其他污染物相關(guān)系數(shù)具有明顯的提升作用。

Abstract:

Combining with the observed data and the assessment results of CUACE model products from March 2014 to February 2015, the results of China Meteorological Administration CUACE model products from March 2015 to February 2016 were revised by using simple linear regression, eliminating bias correction and rolling bias correction. Results show that the correction effect of the simple linear regression is the worst, and the method of eliminating bias correction can reduce the RMSE, MB and MNB values of PM₁₀,SO₂ and NO₂ in winter, which can improve the prediction effect, but not suitable in other seasons. The RMSE, MB and MNB of SO₂ and NO₂ can be reduced by using the rolling bias correction method, and the correlation coefficient can be obviously improved except O₃.

參考文獻(xiàn)

相似文獻(xiàn)

引證文獻(xiàn)

引用本文

楊關(guān)盈,鄧學(xué)良,王磊,翟菁,霍彥峰,于彩霞.基于CUACE模式產(chǎn)品的訂正方法比較研究.氣象科學(xué),2017,37(6):839-844 YANG Guanying, DENG Xueliang, WANG Lei, ZHAI Jing, HUO Yanfeng, YU Caixia. Comparative study of three correction methods for the CUACE model product. Journal of the Meteorological Sciences,2017,37(6):839-844

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收稿日期:2016-11-08
最后修改日期:2017-03-30
錄用日期:
在線發(fā)布日期: 2018-02-10
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