天目山地区重污染天气预测模型及其环流特征研究

建立基于LIBSVM方法的重污染天气PM2.5、PM10预测模型及参数寻优,得到重污染天气时PM2.5、PM10对应的最优环流形势场并分析重污染天气环流特征.(1)根据与PM2.5的相关系数的绝对值及显著性,在训练值占比69％,相关性与显著性最好的27个要素参与时得到了重污染天气下PM2.5日数据最优预测模型,训练值和测试值的R2分别达到了0.9992和0.7196;(2)由相关性与显著性最好的24个要素参与,得到了重污染天气下PM10日数据最优预测模型,训练值和测试值的R2分别达到了0.9978和0.7792;(3)PM2.5最优预测模型对应的最优5类700 hPa合成环流形势中第4、5类和PM10模型对应的最优6类700 hPa合成环流形势中第1、3、4类均属于高压脊控制(影响)型,容易出现长时间持续污染,是天目山地区影响PM2.5和PM10污染的最主要天气类型.