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京津冀及其周边地区“2+26”城市PM2.5的蒙特卡罗集合预报试验

曹凯Tang Xiao孔磊Wang Wei吴倩黄树元张佩文韩丽娜

2021Environmental Science被引 1

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摘要

本文在嵌套网格空气质量预报模式系统(NAQPMS)的基础上,结合蒙特卡罗模拟方法搭建了多扰动的空气质量集合预报系统。利用该系统对京津冀及其周边地区“2+26”城市的PM2.5浓度进行预报试验,试验时段为2017年9~12月,模式水平分辨率为15 km。研究发现,基于蒙特卡罗集合预报系统,采用“集合样本优选”均值集成法能显著提升PM2.5预报精度,大幅减小预报偏差。与所有集合样本的均值集成法相比,该方法将PM2.5预报均方根误差(RMSE)由58.0 μg m−3降低至34.7 μg m−3,将模拟—观测两倍因子百分比(FAC2)由67%提升至87%。此外,“集合样本优选”均值集成法对各污染等级的整体预报效果优于均值集成法。本文结果可为改进城市PM2.5预报效果和减小PM2.5预报偏差提供参考。

引用本文(GB/T 7714)

曹凯, Tang Xiao, 孔磊, 等. 京津冀及其周边地区“2+26”城市PM2.5的蒙特卡罗集合预报试验[J]. 未知来源, 2021.

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DOI:https://doi.org/10.3878/j.issn.1006-9585.2020.20070

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