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2017—2019年太原南部城区夏季O3特征及其影响因子

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利用2017—2019年夏季(6—8月)太原市污染物浓度和气象逐小时数据,分析了太原南部城区O3浓度及其影响因子的变化特征,通过神经网络构建了O3与其影响因子的关系模型,并进行了检验.结果表明:2017—2019年夏季太原南部城区O3浓度超标天数分别为55 d、39 d、59 d,超标主要集中在6月和7月;O3浓度日变化特征呈单峰型,每日06时前后达到最低,15时前后达到峰值.高温、强辐射、低湿、低压、西南风容易引起太原南部城区O3浓度升高,西北风有利于O3扩散;NO2、CO与O3浓度表现为负相关关系,但NO2对其影响更加显著.利用神经网络构建O3浓度与影响因子的关系模型,相关系数达0.96,均方根误差、平均绝对误差分别为8μg·m-3、6％,TS评分为0.95,神经网络模型具有较高预报能力,可为太原地区O3预报提供参考价值.
Analysis of the characteristics of O3 concentration and its influencing factors in summer from 2017 to 2019 in the southern urban area of Taiyuan

卢盛栋、李军霞、李芬、赵俊杰、靳泽辉、李莹、刘潇

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山西省气象灾害防御技术中心,山西 太原030012

五台山气象站,山西 五台山035515

山西省气象科学研究所,山西 太原030002

O3浓度 气象因子 神经网络

山西省气象局科学技术面上项目

SXKMSFW20205222

2021

10.3969/j.issn.1673-503X.2021.03.006

气象与环境学报
中国气象局沈阳大气环境研究所

气象与环境学报

CSTPCD
影响因子：1.433
ISSN：1673-503X
年,卷(期)：2021.37(3)
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