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摘要:
利用大气成分监测站臭氧浓度监测资料及湖州国家基本气象站气象要素监测资料,分析了湖州臭氧浓度的日变化和季节变化特征,以及臭氧浓度与气温、相对湿度、风速和降雨量之间的相关关系.运用人工神经网络建立了湖州臭氧浓度预报模型,结合浙江气象智能网格提供的逐小时气象要素预报,实现了湖州臭氧48小时内逐小时浓度预报,经检验,24小时预报与实况相关性为0.75,平均绝对误差为10.68 μg/m3,24~ 48小时相关性为0.76,平均绝对误差10.63 μg./m3,基本实现了臭氧浓度预报业务化需求.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 湖州近地面臭氧浓度精细化预报方法研究
来源期刊 科技通报 学科 地球科学
关键词 臭氧浓度 精细化预报 气象因子 神经网络
年,卷(期) 2021,(11) 所属期刊栏目 地球科学
研究方向 页码范围 42-48
页数 7页 分类号 P457
字数 语种 中文
DOI 10.13774/j.cnki.kjtb.2021.11.007
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研究主题发展历程
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臭氧浓度
精细化预报
气象因子
神经网络
研究起点
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期刊影响力
科技通报
月刊
1001-7119
33-1079/N
大16开
杭州西湖文化广场省科技馆东门6楼
32-95
1985
chi
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