论文摘要
近些年,中国东部经历了严重的霾污染,对人体健康、交通安全、生态系统以及社会经济有巨大的危害。在1周以内的霾污染预报之外,季节尺度的霾污染预测可以给减排治污措施的制定提供更长时间尺度的科学支撑。本文以年际增量为预测对象,选取前期外强迫因子为自变量,分别针对京津冀和长三角区域建立逐月的冬季霾日数季节尺度预测模型,并开展了实时的季节预测。总体来看,京津冀和长三角区域预测模型的性能大体处于相似的水平,均方根误差在2 d左右,对距平符号的捕捉率在80%以上,对霾日数变化的长期趋势具有很好的再现能力。在2016/2017年冬季京津冀霾日数实时预测中,模型预测的结果相对于常年值的定性结论全部准确,相对于前一年污染状况的结论大多数准确。在2017/2018年冬季长三角霾日数实时预测中,12月和1月的预测误差较小,2月的预测误差在2 d左右。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 尹志聪,王会军,段明铿
关键词: 污染,气候预测,减排
来源: 大气科学学报 2019年01期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 环境科学与资源利用
单位: 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/气象灾害教育部重点实验室/大气科学学院,中国科学院大气物理研究所竺可桢-南森国际研究中心
基金: 国家自然科学基金资助项目(91744311,41705058)
分类号: X513
DOI: 10.13878/j.cnki.dqkxxb.20181224001
页码: 2-13
总页数: 12
文件大小: 3313K
下载量: 144
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