【摘 要】
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针对城市O3污染及预测问题进行研究,选取河北省张家口市作为研究区域,采用统计分析、相关分析及显著性检验等方法,分析O3的气象影响因素,并提出一种融合Lamb-Jenkinson环流分型和LSTM神经网络混合模型的方法,搭建O3质量浓度的预测模型。结果表明:张家口地区的O3浓度与气温、相对湿度呈正相关关系,与海平面气压、风向,呈显著负相关关系;与地面环流也有着密切的联系,当存在O3污染时,张家口地区
【出 处】
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中国环境科学学会2022年科学技术年会
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针对城市O3污染及预测问题进行研究,选取河北省张家口市作为研究区域,采用统计分析、相关分析及显著性检验等方法,分析O3的气象影响因素,并提出一种融合Lamb-Jenkinson环流分型和LSTM神经网络混合模型的方法,搭建O3质量浓度的预测模型。结果表明:张家口地区的O3浓度与气温、相对湿度呈正相关关系,与海平面气压、风向,呈显著负相关关系;与地面环流也有着密切的联系,当存在O3污染时,张家口地区大气环流型为平直环流型和气旋、反气旋型,张家口地区处于地面低压的底部,低压中心位于贝加尔湖的东南方,而西南风、西风和气旋式配合下的西南风、西风以及反气旋式配合下的西风环流型对O3污染出现更有利。ρ（O3）模型预测结果的均方根误差、平均绝对误差、拟合优度,分别为11.58、6.79、0.82,表明该模型具有一定的预报能力。
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