[发明专利]一种基于相似案例判别分析的臭氧预报方法

说明书

本发明提供了一种基于相似案例判别分析的臭氧预报方法，该方法根据同期历史资料，构建相似案例库与判别分析依据；根据大气化学数值模式预报结果对未来7天进行判别分析；对未来7天大气条件进行分析，提取对应S1判别分析的预报关键要点；根据提取的预报关键要点，结合S1明确对未来7天的案例类型归类，再结合S2获得的初步判别分析结果和S1的判别分析依据，预测臭氧浓度，并获得订正后的预报结果；污染过程结束后的复盘和总结，再进一步完善相似案例库的构建。本发明提供的臭氧预报方法，计算方法简单，易于操作和掌握的，预报准确度高，有效提高了臭氧预报成效。

技术领域

本发明涉及环境空气质量预报技术领域，特别是涉及一种基于相似案例分析的臭氧预报方法。

背景技术

经过近十年的快速发展，我国已经建成了“国家—区域—省—城市”多层次空气质量预报网络，集合国内外先进大气化学数值模式构建了多模式集合预报体系，形成了大气复合污染预报预警技术体系，对中东部秋冬季区域重污染天气预报预警发挥了重要支撑作用。但由于源排放清单的不确定性和大气物理、化学机制的不完善等，现阶段针对O₃污染过程、持续时间、峰值浓度及其影响范围等预测的准确性仍亟需提高。

期刊《中国环境科学》2017年12月第37卷第12期刊登的梁卓然、顾婷婷、杨续超等发表的《基于环流分型法的地面臭氧预测模型》中，基于大气客观环流分型构建地面臭氧预测模型，对高浓度臭氧事件过程预报效果有改进，但对高浓度臭氧量化预报效果不理想且有漏报。

期刊《环境科学学报》2018年8月第38卷第8期刊登的丁愫、陈报章、王瑾等发表的《基于决策树的统计预报模型在臭氧浓度时空分布预测中的应用研究》中，基于决策树方法建立臭氧浓度统计预报模型能够较好地模拟臭氧浓度变化特征，但对于高浓度臭氧预报明显偏低，且该方法利用WRF模式气象场作为预测模型输入条件，存在一定不确定性且计算方法较为复杂，时效性欠佳。

刘旗龙、吴卫东、吕婧等的发明专利《一种环境空气臭氧预报方法》(授权公告号CN112965145B)，考虑多因素指标提升臭氧浓度预报效果，仅为单日臭氧浓度预报，没有将高浓度臭氧污染过程从时间和空间全过程考虑，没有考虑发生多日臭氧区域污染时临近城市之间可能的传输影响。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于相似案例判别分析的臭氧预报方法，以弥补现有技术的不足。

为达到上述目的，本发明提供的具体技术方案如下：

一种基于相似案例判别分析的臭氧预报方法，包括以下步骤：

步骤S1：根据同期历史资料，构建相似案例库与判别分析依据；

步骤S2：根据大气化学数值模式预报结果对未来7天进行判别分析；

步骤S3：对未来7天大气条件进行分析，提取对应S1判别分析的预报关键要点；

步骤S4：根据提取的预报关键要点，结合S1明确对未来7天的案例类型归类，再结合S2获得的初步判别分析结果和S1的判别分析依据，预测臭氧浓度，并获得订正后的预报结果；

步骤S5：污染过程结束后的复盘和总结，再进一步完善S1相似案例库的构建。

进一步的，所述步骤S1包括：

步骤S11：根据历史观测资料，绘制城市臭氧浓度-风速风向玫瑰图，获得城市主导风向和判别分类方向；

步骤S12：由S11获得的判别分类方向，归类相似案例类型，进一步对影响臭氧浓度的大气条件进行系统分析，引入了O_x(NO₂+O₃)指标，并从空气质量角度出发，获得相似案例库和判别分析依据。