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为准确预报臭氧浓度等级,基于EC＿THIN全球天气模式产品和我国自主研发的CMA＿GFS全球天气数值预报产品以及华南GRACEs大气成分模式输出产品,融合气象和环境观测数据,使用6种机器学习智能算法,构建耦合数值预报模式和机器学习的混合模型,旨在充分发挥数值预报与机器学习智能算法的优势和互补协同作用,实现臭氧浓度等级预报准确度的跨越式提升。共设置4个控制试验,选取不同的特征产品,依次使用机器学习经典分类算法对长沙市未来4天的臭氧浓度等级进行分类预报,取测试准确度最高的模型输出结果作为结果统计。发现：最优模型1～4天的测试准确度分别为81.7%、81.7%、78.3%、60.9%,大大高于大气成分模式预报和预报员经验,达到预期设计目标;高质量的天气模式产品对模型贡献大,而大气成分模式产品对模型贡献有限;模型3天以内预测性能较好,低等级预测性能较好,高等级预测性能一般。提出解决方案供讨论：增加高等级样本数量,增强模型对此类事件的识别能力;加强高等级臭氧污染的机理分析,组合出更精炼的因子供模型使用。 相似文献
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利用常规地面和高空观测资料及欧洲中心ERA-5再分析数据,对2021年12月25—27日（21·12）、2022年2月21—23日（22·02）发生在湖南的两次暴雪过程进行诊断分析。两次暴雪过程有强度大、影响范围广,暴雪落区较为重合的特点。两次暴雪过程也表现出明显差异,21·12过程的累计降雪量小于22·02过程,但21·12以干雪为主,22·02以湿雪为主。分析差异的成因发现：（1）22·02过程水汽辐合强度强、延伸高度高、厚度厚,动力条件由南支槽和低涡提供;21·12过程水汽条件相对弱,动力条件由冷锋强迫抬升提供。（2）21·12过程冷空气从低层南下,云中冰相粒子比例大,温度层结满足干雪条件;22·02过程中层气温下降,云中冰相粒子与水相粒子共存,地面气温在0℃以上,故以湿雪为主。 相似文献
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