{"title":"基于极端随机树方法的WRF-CMAQ-MOS模型研究","authors":"黄丛吾, 陈报章, 马超群, 王体健","doi":"10.11676/qxxb2018.036","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"随着城市化、工业化的快速发展,空气污染已经成为了公众最关注的问题之一。为了提高空气质量预报的准确度,以多尺度空气质量模型(Community Multi-Scale Air Quality,CMAQ)为工具,结合中尺度WRF(Weather Research and Forecast Model)气象预报数据、气象观测数据、污染物浓度观测数据,基于极端随机树方法建立了WRF-CMAQ-MOS(Weather Research and Forecast Model-Community Multi-Scale Air Quality-Model Output Statistics)统计修正模型。结果表明,结合WRF气象预报的CMAQ-MOS方法明显修正了由于模型非客观性产生的模式预报偏差,提高了预报效果。使用线性回归方法不能获得较好的优化效果,选取极端随机树方法和梯度提升回归树方法对模型进行改进和比较,发现极端随机树方法对结合WRF气象要素的CMAQ-MOS模型有较大的提升。针对徐州地区空气质量预报,进一步使用基于极端随机树方法的WRF-CMAQ-MOS模型对2016年1、2、3月的空气质量指数(AQI)及PM2.5、PM10、NO2、SO2、O3、CO六种污染物优化试验进行验证,发现优化效果最为明显的两种污染物分别是NO2及O3,2016年1、2、3月整体相关系数NO2由0.35升至0.63,O3由0.39升至0.79,均方根误差NO2由0.0346减至0.0243 mg/m3,O3由0.0447减至0.0367 mg/m3。文中发展的WRF-CMAQ-MOS统计修正模型可以有效提升预报精度,在空气质量预报中具有很好的应用前景。","PeriodicalId":50890,"journal":{"name":"Acta Meteorologica Sinica","volume":"76 1","pages":"779-789"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2018-10-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Acta Meteorologica Sinica","FirstCategoryId":"1089","ListUrlMain":"https://doi.org/10.11676/qxxb2018.036","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q2","JCRName":"Engineering","Score":null,"Total":0}
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Abstract
随着城市化、工业化的快速发展,空气污染已经成为了公众最关注的问题之一。为了提高空气质量预报的准确度,以多尺度空气质量模型(Community Multi-Scale Air Quality,CMAQ)为工具,结合中尺度WRF(Weather Research and Forecast Model)气象预报数据、气象观测数据、污染物浓度观测数据,基于极端随机树方法建立了WRF-CMAQ-MOS(Weather Research and Forecast Model-Community Multi-Scale Air Quality-Model Output Statistics)统计修正模型。结果表明,结合WRF气象预报的CMAQ-MOS方法明显修正了由于模型非客观性产生的模式预报偏差,提高了预报效果。使用线性回归方法不能获得较好的优化效果,选取极端随机树方法和梯度提升回归树方法对模型进行改进和比较,发现极端随机树方法对结合WRF气象要素的CMAQ-MOS模型有较大的提升。针对徐州地区空气质量预报,进一步使用基于极端随机树方法的WRF-CMAQ-MOS模型对2016年1、2、3月的空气质量指数(AQI)及PM2.5、PM10、NO2、SO2、O3、CO六种污染物优化试验进行验证,发现优化效果最为明显的两种污染物分别是NO2及O3,2016年1、2、3月整体相关系数NO2由0.35升至0.63,O3由0.39升至0.79,均方根误差NO2由0.0346减至0.0243 mg/m3,O3由0.0447减至0.0367 mg/m3。文中发展的WRF-CMAQ-MOS统计修正模型可以有效提升预报精度,在空气质量预报中具有很好的应用前景。
Research on WRF-CMAQ-MOS Model Based on Extreme Random Tree Method
随着城市化、工业化的快速发展,空气污染已经成为了公众最关注的问题之一。为了提高空气质量预报的准确度,以多尺度空气质量模型(Community Multi-Scale Air Quality,CMAQ)为工具,结合中尺度WRF(Weather Research and Forecast Model)气象预报数据、气象观测数据、污染物浓度观测数据,基于极端随机树方法建立了WRF-CMAQ-MOS(Weather Research and Forecast Model-Community Multi-Scale Air Quality-Model Output Statistics)统计修正模型。结果表明,结合WRF气象预报的CMAQ-MOS方法明显修正了由于模型非客观性产生的模式预报偏差,提高了预报效果。使用线性回归方法不能获得较好的优化效果,选取极端随机树方法和梯度提升回归树方法对模型进行改进和比较,发现极端随机树方法对结合WRF气象要素的CMAQ-MOS模型有较大的提升。针对徐州地区空气质量预报,进一步使用基于极端随机树方法的WRF-CMAQ-MOS模型对2016年1、2、3月的空气质量指数(AQI)及PM2.5、PM10、NO2、SO2、O3、CO六种污染物优化试验进行验证,发现优化效果最为明显的两种污染物分别是NO2及O3,2016年1、2、3月整体相关系数NO2由0.35升至0.63,O3由0.39升至0.79,均方根误差NO2由0.0346减至0.0243 mg/m3,O3由0.0447减至0.0367 mg/m3。文中发展的WRF-CMAQ-MOS统计修正模型可以有效提升预报精度,在空气质量预报中具有很好的应用前景。
期刊介绍:
Journal of Meteorological Research publishes research that advances observation, modeling, and forecasting/prediction of weather and climate, as well as related topics in earth system sciences.
Covers both basic and applied dynamics, physics, and chemistry of the atmosphere and its interfaces.
A Springer co-sponsored journal focused on speed of submission and review, service, and integrity.
Official journal of the Chinese Meteorological Society.