【摘 要】
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为了提高广州市PM2.5客观预报能力,采用主成分分析结合机器学习算法k近邻(PCA-kNN)方法,基于空气质量模式(CMAQ)预报产品、中尺度天气模式(GRAPES-MESO)预报产品和2017年上半
【机 构】
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广州市气候与农业气象中心广东广州511430,广东省生态气象中心广东广州510640,中国气象局广州热带海洋气象研究所/广东省区域数值天气预报重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目课题(2016YFC0203305、2016YFC0201901);广州市产学研协同创新重大专项(201604020028);广东省气象局科技创新团队计划项目(No.201704);广东省气象局科研项目(GRMC2017Q16);广州市气象局科研项目(201618)共同资助
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为了提高广州市PM2.5客观预报能力,采用主成分分析结合机器学习算法k近邻(PCA-kNN)方法,基于空气质量模式(CMAQ)预报产品、中尺度天气模式(GRAPES-MESO)预报产品和2017年上半年广州PM2.5观测实况,试验确定PCA-kNN方法的最佳参数方案,建立广州市空气质量模式PM2.5预报客观订正方法。结果表明:与CMAQ模式的PM2.5预报相比,在第1~3天预报时效上,PCA-kNN订正结果与实况的相关系数分别提高20%、15%、29%,均方根误差分别降低17%、16%、20%,平均偏差更
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