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J-GLOBAL ID:202002249735503277   整理番号:20A1136955

全国グリッド化マルチモード統合大気質予測の予備的確立【JST・京大機械翻訳】

Development of Gridding Multi-Model Ensemble Air Quality Forecast in China
著者 (11件):
資料名:
巻: 46  号:ページ: 381-392  発行年: 2020年 
JST資料番号: C2435A  ISSN: 1000-0526  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
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単一モード予測の不確実性を低減し,多モード統合大気質予測システムの精細化を改善するために,中国の0.25°×0.25°格子化汚染物質を,Cressman内挿法に基づいて確立した。統合予測は,4つの空気品質数値予測モードを結合して,平均値統合,重量統合,および多重線形回帰の統合によって,それぞれ確立した。予報当日の各単一モードと統合方法の前の50d予報効果の評価に基づいて、最適な集成予報を創立した。2018年12月19日から22日の1回の再汚染過程中の統合予報のPM2.5濃度を評価した。汚染が重い時、最適集積予報と観測間の正規化平均偏差(NMB)値は重汚染地区で-20%40%を維持し、汚染程度が良及び上区域の予報範囲は単一モードより観測に近づいた。全体のプロセスの間,大部分の汚染区域と観測の間のNMB値は,20%20%であり,RMSEは,3575μg・m-3であり,相関係数(R)は,0.4以上であった。すべての単一モードや他の統合方法と比較して,最適統合は,全国の最も多い格子点で高い全体的スコアを持つ。汚染の最も重い区域の8つの都市において、最適な総合予報の汚染過程の平均開始と終了時間は、それぞれ観測時間より1.8と6.9h早かった。将来、衛星インバージョンと地表観測を融合して、グリッド化汚染物の実態の精細化程度を高め、ダウンスケール、主客観融合と転がり補正などの方法を利用して、さらにグリッド化マルチモード統合空気品質予測の精度を高める。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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気象学一般 
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