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公开(公告)号:CN103163278A
公开(公告)日:2013-06-19
申请号:CN201310038573.9
申请日:2013-01-31
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: Y02A90/13
Abstract: 一种基于数值模式与统计分析结合的大气重污染预报方法,包括:获取NCEP全球预报背景场数据;手动强制生成或气象模式运行结束后自动生成预测触发指令;启动预测指令,得到模拟区域及周边地区的气象要素数据集;获取空气质量监测数据;生成预报因子集数据文件;通过能见度预报子模式得出预报日的能见度;通过污染程度初判子模式定性判别预报日的空气质量级别;通过天气类型识别子模式诊断识别预报日的天气类型;通过重污染定量化预报子模式运算得出预报日的污染物浓度;确定该污染程度对人体的危害级别,为管理者提供应急管理决策依据。本发明对大气重污染的预测效果与国内外各现行空气质量预报系统的高浓污染天气预报效果相比有明显改善。
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公开(公告)号:CN103163278B
公开(公告)日:2015-04-29
申请号:CN201310038573.9
申请日:2013-01-31
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: Y02A90/13
Abstract: 一种基于数值模式与统计分析结合的大气重污染预报方法,包括:获取NCEP全球预报背景场数据;手动强制生成或气象模式运行结束后自动生成预测触发指令;启动预测指令,得到模拟区域及周边地区的气象要素数据集;获取空气质量监测数据;生成预报因子集数据文件;通过能见度预报子模式得出预报日的能见度;通过污染程度初判子模式定性判别预报日的空气质量级别;通过天气类型识别子模式诊断识别预报日的天气类型;通过重污染定量化预报子模式运算得出预报日的污染物浓度;确定该污染程度对人体的危害级别,为管理者提供应急管理决策依据。本发明对大气重污染的预测效果与国内外各现行空气质量预报系统的高浓污染天气预报效果相比有明显改善。
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