摘要
本申请公开了一种基于天气环流和稳定度指数的PM2.5预报方法,涉及大气污染防治技术领域,方法包括:根据目标区域的监测数据,计算得到目标区域的海平面气压距平场并进行聚类,得到天气分型;计算各气象站点的环流指数值,并确定目标区域的环流分型;计算目标区域的大气稳定度指数,并确定目标区域的K指数区间;根据目标区域各监测点位的PM2.5浓度时间序列,通过匹配对应时间的天气分型、环流分型和K指数区间,建立PM2.5浓度历史数据集;根据未来时段气象观测资料,计算未来时段的天气分型、环流分型和K指数区间,并查找PM2.5浓度历史数据集,得到PM2.5浓度预测结果。本申请可缩短预报时间,提高预测结果的可解释性。
技术关键词
环流
指数
预报方法
气象站
天气
露点温度
气压
SOM神经网络
监测点
数据
大气污染防治技术
风速
资料
矩阵
聚类
地面
序列
混合型
标识
元素
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YOLO模型
多元逐步回归
识别方法
温室
气象传感器
配电网储能
指数
配置优化方法
机器学习算法
数据处理模块
优先级控制方法
环流
并网电流
周期
柔性直流输电技术
陶瓷基复合材料
剩余强度预测方法
退化模型
载荷
寿命