基于极端随机树方法的WRF-CMAQ-MOS模型研究
基于极端随机树方法的WRF-CMAQ-MOS模型研究
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DOI：
10.11676/qxxb2018.036
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发表时间：
2018-10
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
王体健
中科院分区：
文献类型：
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作者：
黄丛吾;陈报章;马超群;王体健
随着城市化、工业化的快速发展，空气污染已经成为了公众最关注的问题之一。为了提高空气质量预报的准确度，以多尺度空气质量模型（Community Multi-Scale Air Quality，CMAQ）为工具，结合中尺度WRF（Weather Research and Forecast Model）气象预报数据、气象观测数据、污染物浓度观测数据，基于极端随机树方法建立了WRF-CMAQ-MOS（Weather Research and Forecast Model-Community Multi-Scale