在【空气质量预报二次建模1】这个话题中,我们关注的是如何通过数学建模技术改进空气质量预报的准确性。这个任务源于2021年中国研究生数学建模竞赛B题,其核心是基于WRF-CMAQ模型进行二次建模,以提升对大气污染,特别是臭氧污染的预测效果。 WRF-CMAQ模型是当前常用的空气质量预报工具,由两个主要部分组成:WRF(Weather Research and Forecasting)和CMAQ(Community Multiscale Air Quality)。WRF是一个中尺度数值天气预报系统,它提供所需的气象场数据,而CMAQ则是一个大气化学与传输模拟系统,利用WRF的气象信息和污染排放清单来模拟污染物的变化,进而预测未来的空气质量状况。然而,由于模型本身的不确定性、气象条件的复杂性以及对污染物生成机理的不完全理解,WRF-CMAQ模型的预测结果可能存在误差。 二次建模的概念就是在WRF-CMAQ模型的基础上,结合更多数据源进行再次建模,以提高预报的准确性。具体来说,考虑到实际气象条件对空气质量(如臭氧生成)的影响,以及污染物浓度实测数据对预报的参考价值,可以通过引入空气质量监测站的气象和污染物数据来优化模型。这种二次模型可以利用一次预报数据(WRF-CMAQ模型的输出)和实测数据,通过数学算法进行调整和校正,以提高预测的精确度。 在进行二次建模时,需要注意几个关键点: 1. 数据获取受限,部分气象指标的实测数据可能无法获得。 2. 预报通常在每天早晨7点进行,可利用的数据范围有限,仅包括当天7点前的实测数据和之前日期的一次预报数据。 3. 因为一次预报对邻近日期的准确性较高,所以理论上二次预报对邻近日期的准确性也会较高。 在六种常规大气污染物中,臭氧(O3)的预测尤为困难,因为它是一种二次污染物,非直接排放,而是由大气中的化学和光化学反应生成。由于其生成机制复杂,现有模型难以准确预测。因此,建立有效的二次模型,特别是针对臭氧的预测模型,对于环保部门的预警和防治工作至关重要。 为了实现这一目标,参赛者需要分析提供的历史数据,包括污染物浓度的一次预报数据、气象一次预报数据、气象实测数据和污染物浓度实测数据。通过数学方法(如统计学、机器学习等)找出这些数据之间的关联模式,构建二次模型,以期改善对未来三天空气质量的预测。同时,针对臭氧生成机理的深入研究也是提高预测准确性的关键。
2024-09-26 22:17:13 594KB
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2021年B题空气质量预报二次建模.zip
2022-04-23 22:05:22 40.42MB 2021年B题空气质量预报二次建
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数据挖掘机器学习[七]---2021研究生数学建模B题空气质量预报二次建模求解过程:基于Stacking机器学习混合模型的空气质量预测{含码源+pdf文章}
2022-04-23 22:05:22 3.31MB 数据挖掘 机器学习 人工智能
数据挖掘机器学习[七]---2021研究生数学建模B题空气质量预报二次建模求解过程:基于Stacking机器学习混合模型的空气质量预测{含码源+pdf文章}
2022-04-23 22:05:21 9.76MB 机器学习 数据挖掘 stacking
空气质量预报二次建模详细代码和结果
电子地形图在空气质量预报等工作中有重要应用价值,在数据可视化展示方面也具有显著优势,此外利用电子地形图进行数值计算能够为大气污染治理部门提供决策依据。文章研究利用MATLAB软件制作电子地形图的方法,并探索其在空气质量预报等工作领域的应用。
2021-06-24 09:04:39 4.36MB MATLAB 电子地形图 空气质量预报 掩膜
这里是我参加数学建模大赛的一个关于预测河北省中南部空气质量预报模型的研究 里面涉及使用各种参数进行建模的具体思路 供参考研究
2021-05-22 14:20:54 822KB 质量预报 数学建模 论文
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在分析多年空气自动监测数据的基础上,选用统计预报模式(多元线性回归)和数值预报模式(CAPPS)两种模式同步应用,以源解析结论为数据修正程序,很好地解决了安阳市在空气质量预报方面准确率低的问题.安阳市2005年1月~9月环境空气质量预报PM10浓度预报准确率为74.70%。
2021-05-12 10:03:21 1.19MB 自然科学 论文
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