排序方式: 共有6条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
考虑到当前已有的ZTD、ZWD垂直剖面模型时空分辨率低等不足,以NASA提供的2014~2016年气象再分析资料MERRA-2为基础,分析中国区域ZTD、ZWD高程缩放因子的时空分布特性。结果表明,ZTD、ZWD高程缩放因子均具有明显的年周期和半年周期变化,与经度、纬度相关性显著,且两者时空分布特性具有明显差异。 相似文献
2.
3.
社会经济的发展伴随而来的环境污染问题日渐得到人们的重视.针对中南地区4省1区(河南省、湖北省、湖南省、广东省和广西壮族自治区)春节期间PM2.5的变化情况,结合该区域所属及其相邻探空站获取的大气可降水量PWV数据以及气象监测站获取的风速数据,通过反距离加权插值得到中南4省1区春节期间的PWV和风速值,综合考虑CO、SO2、O3和NO2等大气污染物以及PWV、风速和DEM高程值建立该地区春节期间的地理加权回归(GWR)、地理加权回归克里金(GWRK)以及地理加权回归规则样条(GWRCRS)插值模型,并运用3种模型对中南地区4省1区2017、2018年春节假期期间进行PM2.5浓度估算.研究结果显示,GWRK和GWRCRS模型的估算效果较GWR模型更优,而GWRCRS模型估算精度最高,对中南地区4省1区春节期间的PM2.5监测预警具有一定的实用性参考价值. 相似文献
4.
5.
以中国区域89个探空站2017年资料为参考值,对ERA5和MERRA-2再分析资料积分计算的Tm的精度进行评估,并分析2种资料计算的Tm的bias和RMSE的时空变化特性。结果表明:1)以探空站资料为参考值,ERA5和MERRA-2再分析资料计算的Tm的年均bias分别为0.41 K和0.10 K,年均RMSE分别为1.26 K和1.34 K。2)2种资料计算的Tm的bias和RMSE具有相似的时空变化特性,时间上总体表现为夏季精度高、冬季精度稍低,但ERA5再分析资料计算的Tm的bias在全年均表现为正值,而MERRA-2再分析资料计算的Tm的bias在夏季表现为负值,其余时间表现为正值;在空间上,2种资料计算的Tm的bias和RMSE在高程上无明显变化特性,但在纬度上RMSE均表现出随纬度增加而逐渐变大的趋势,总体保持在2.5 K以内。 相似文献
6.
针对支持向量回归(support vector regression, SVR)模型无法主动选取最优参数和核函数等问题,采用天鹰算法(aquila optimizer, AO)对其进行优化,构建天鹰算法优化支持向量回归模型(AO-SVR)。分别构建AO-SVR、SVR、灰狼算法优化支持向量回归(GWO-SVR)、鲸鱼算法优化支持向量回归(WOA-SVR)4种模型,使用2020-01-01~30拉萨、乌鲁木齐、长春、武汉、上海5市的大气污染物、气象因素以及天顶对流层延迟(zenith tropospheric delay, ZTD)的小时数据,分别预测5市2020-01-31的PM2.5浓度变化。结果表明,AO-SVR模型的适用性更好,其中,上海的预测值最贴近实际观测值。 相似文献
1