【摘 要】
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该文以西安市二氧化硫日均浓度为预报对象,使用了西安市1995—1999年逐日的气象资料(温度、风、气压等)和二氧化硫的日均浓度资料,其中1999年为不参与建模的独立资料,用来验证模型预报效果.通过分析西安市的气候及采暖情况,分成采暖期、春季、夏季和秋季四个时段分别建立SO浓度预报模型.目前采用的统计方法,在选择预报因子时没有考虑预报因子之间的相关性,挑选的预报因子由于非正交,使回归计算的结果不稳定
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该文以西安市二氧化硫日均浓度为预报对象,使用了西安市1995—1999年逐日的气象资料(温度、风、气压等)和二氧化硫的日均浓度资料,其中1999年为不参与建模的独立资料,用来验证模型预报效果.通过分析西安市的气候及采暖情况,分成采暖期、春季、夏季和秋季四个时段分别建立SO<,2>浓度预报模型.目前采用的统计方法,在选择预报因子时没有考虑预报因子之间的相关性,挑选的预报因子由于非正交,使回归计算的结果不稳定,给计算带来一定的误差.针对这些不足,该文把一元线性回归分析、自然正交函数(EOF)和逐步回归方法结合起来,得到一种新的建立统计预报模型的方法.该方法在选择与SO<,2>浓度显著性线性相关的预报因子后,把预报因子转变成相互正交的独立变量,然后建立预报模型.拟合及预报试验表明,这些预报模型不但可以很好地拟合变化趋势,而且还能作出较准确的预报,其采暖期预报的级别命中率为72.5﹪,其余时段预报级别命中率为100﹪.通过对比试验,此方法优于目前常用的逐步回归方法.总之,该方法具有很好的应用前景.
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