基于广义线性模型的地表臭氧浓度的预测

近几十年来,随着城市规模的扩大及工商业的发展,城市光化学烟雾污染越来越严重。作为光化学烟雾的几种重要组分之一,臭氧是表征其严重程度和危害性的一个重要指标。由于高浓度臭氧对人体健康和生态系统的严重危害,如何高效、准确地提前预报高浓度臭氧成为了至关重要的问题。根据臭氧浓度分布的非Gauss特点,该文采用广义线性模型(generalized linear model,GLM)来对地表臭氧浓度进行预报。使用美国休斯顿及旧金山地区的监测数据分别建立了基于非Gauss分布假设的GLM模型。与普通线性模型的结果对比表明:广义线性模型不仅能够提高超标臭氧天数的正确预报率,同时也能降低高浓度臭氧的预报误差。