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选取青岛2000—2015年逐日地面观测资料和环境监测中心站2011—2015年逐日主要大气污染物浓度资料,分析了青岛大气混合层高度和大气稳定度的变化特征,对青岛日最大混合层高度与空气污染物浓度进行相关分析。结果表明：近16a来,青岛大气混合层高度年际变化呈逐渐减小的趋势,日变化呈现单峰结构;大气稳定度以D类的出现频率最高,深秋到初冬大气较为稳定,4—8月A,B,C类稳定度较其他月份升高;清晨和傍晚大气以中性层结为主,中午弱不稳定发展,夜间稳定层结明显增强。空气污染物质量浓度与日最大混合层高度有明显的负相关关系,污染物质量浓度越大,日最大混合层高度越小;反之,污染物质量浓度越小,日最大混合层高度越大。 相似文献
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降水是在多种天气系统和复杂物理过程共同影响下形成的,因此降水预报难度较大。由于数值预报模式的局限性,使得模式预报产品存在一定误差。为探讨更加有效的模式预报产品误差订正方法,基于奇异值分解（SVD）与机器学习（多元线性回归、套索回归、岭回归）构建订正模型,对2007—2019年4月1日—6月30日华南前汛期欧洲中期天气预报中心（EC）模式降水预报产品进行误差订正试验。结果表明:基于SVD与机器学习相结合的订正模型能有效降低EC模式降水预报产品在华南的预报误差,均方根误差最大优化率达4.2%,累计超过69%的站点得到不同程度的优化;SVD与机器学习相结合的订正模型能很好地处理因子间共线性问题,具有更好的鲁棒性;而对多个订正模型加权集成,均方根误差优化率达5.7%,累计超过77%的站点得到优化,显然加权集成方法订正效果不仅优于EC模式预报产品,也优于参与集成的任一订正模型。 相似文献
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