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| 1 | 上海市PM_(2.5)浓度延伸期预测模型的构建及评估显示文摘基于PM_(2.5)浓度、次季节到季节预测项目(S2S)三家模式(CMA、UK和ECMWF)历史回报气象要素(2000~2014年)作为预测因子,利用长短时记忆神经网络(LSTM)深度学习方法和轻量级梯度提升机(LGBM)算法开发了上海PM_(2.5)延伸期预测模型,并应用LSTM模型建立了上海秋冬季(11月~次年2月)PM_(2.5)浓度延伸期预测融合模型.结果显示:融合模型11~40d逐候预测与实况的相关系数为0.47~0.76,比单一模型相关系数上升23.5%~31.1%;融合模型RMSE介于19~25.1μg/m^(3)之间,较单一模型下降19%~19.3%.融合模型能够较好地预报出未来11~40d上海秋冬季PM_(2.5)浓度的总体趋势、浓度峰值谷值的变化及发生时间等关键特征,逐候HSS技巧评分在0.18~0.5之间,显示出较好的预测技巧.对于典型污染过程个例的预测而言,融合模型在不同的预测时效预测准确率存在差异,提前11−40d的总体预测准确率为75.5%.对于持续3d及以上的3次污染过程,11~40d预测准确率达到100%.融合模型的预报时效可达40d,是目前污染数值预报模型(一般96~240h)预报时效的近4倍,且运算速度快,能够节省大量计算资源和时间成本. | 马井会 瞿元昊 余钟奇 许建明 | 2023 | 中国环境科学2023，43，7： | 0 |
| 2 | MERRA-2再分析PM_(2.5)资料在广东地区的适用性分析显示文摘利用2015—2021年环境监测站点的PM_(2.5)小时实测数据详细评估了美国航空航天总署(NASA)的现代气溶胶再分析资料第2版(MERRA-2)PM_(2.5)资料在广东地区的适用性.结果表明,MERRA-2与实测PM_(2.5)在低浓度范围(小于50μg·m^(-3))较为接近,在污染严重时存在明显低估现象;其模拟性能具有明显的季节和区域依赖性,在湿季和实测浓度较低地区表现能力较好.通过对PM_(2.5)浓度分级比较发现,MERRA-2与实测值之间的偏差随着污染程度的增加而显著增大.这主要是由于MERRA-2缺乏硝酸盐气溶胶的模拟以及排放清单的误差所造成.综合考虑气象条件的影响,本文基于2016年广州番禺气溶胶化学组分数据提出硝酸盐和铵盐参数化方法,对不利大气输送扩散条件下PM_(2.5)的组分构成进行校正,校正结果能够有效减小MERRA-2与实测值之间的偏差,改善MERRA-2对高浓度PM_(2.5)的低估. | 余锐 陈辰 谭浩波 孙丽颖 刘礼 | 2022 | 环境科学学报2022，42，11： | 0 |
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