一种新的超级集合预报方法在空气质量数值模拟中的应用
集合预报方法在天气预报中显示了很大的潜力，但在空气质量预报中却较少应用。本文在前人工作的基础上提出了一种新的的超级集合预报方法，并尝试将其应用于空气质量模拟研究中。新方法赋予各单模式正权重系数，并考虑了集合预报的偏差。利用新的超级集合预报方法、逐步回归方法和均值方法对东亚酸沉降模式比较计划(MICS-ASIAⅡ)中7 个模式所模拟4 个月的SO2、NO2、O3 的日平均浓度进行单站点集合预报实验，并对三类集合预报方法的结果与单模式预报值进行了对比。结果显示，新方法的误差率比其他方法误差率降低了20％，所得结果的标准误差和绝对误差相对于其他方法均降低10%左右，表明新的超级集合方法明显优于单模式及其他两种集合预报方法。
均值预报 逐步回归 超级集合预报 空气质量 数值模拟
张洪生 王自发 杨军 谢付莹
山东省人民政府人工影响天气办公室,南京 210044 中国科学院大气物理研究所竺可桢-南森国际研究中心,北京 100029
国内会议
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1-9
2011-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）