TY - JOUR ID - TI - OPAQ系统两种模式对O3预报准确率的探讨 AU - 王淑莹 AU - 许纯领 AU - 尹翠芳 AU - 李鹏帅 VL - 12 IS - 2 PB - SP - 13 EP - 16 PY - JF - 环境监控与预警 JA - UR - http://www.hjjkyyj.com/hjjkyyj/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=A20190909002&flag=1 KW - 人工神经网络算法;空气质量预报业务系统;O3;预报;准确率 KW - Neural network algorithm;OPAQ system;Ozone;Forecast;Accuracy AB - 以江苏省宿迁环境监测中心OPAQ系统为例,基于人工神经网络算法的OPAQ空气质量预报系统的2种模式对O3预报准确率的进行了分析,结果表明,趋势最优模式(RMSE模式)对预报当天及未来3d的预报值与监测值的相关性系数均>0.78,相对误差在25%以下,在预测当天及未来24、48及72h优-良天的预测准确率较高,分别为88.8%、87.2%、86.3%及84.7%,在预测轻度污染-重度污染的准确率较低;极值最优模式(SI模式)对预报当天及未来3 d的预报值与监测值的相关性系数(R)均>0.76,相对误差<32%,预测未来24和48 h的轻度污染-中度污染的级别准确率>60%。OPAQ系统的极值最优模式(SI模式)更适合作为夏季ρ(O3)较高时的预测工具。 ER -