大气污染物非线性回归模型构建

作者：廖代强; 吴遥^*; 柴闯闯

来源：气象科技, 2020, 48(06): 871-876.

DOI：10.19517/j.1671-6345.20200212

• 空气质量
• 气象要素
• 非线性回归

本文基于重庆主城区(沙坪坝站)2014—2018年逐日同期同步观测的气象要素和环境空气质量监测数据进行分析。首先通过对不同大气污染物与各种气象要素进行相关性分析,剔除影响预报模型共性的气象因子,明确显著影响空气质量的气象要素;然后结合污染物排放、大气扩散过程和湿沉降作用机理;最后构建乘幂与线性叠加的混合模式的空气质量预报方程。结果表明:构建的非线性回归方程能较为真实地反映主要大气污染物与气象要素的相互影响关系,回归模型预报检验准确率高(预报评分达87.6)。

• 单位
  重庆市气候中心