基于GAM模型的昆明地面臭氧与气象要素拟合分析.pdf
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1、第15卷第4期2023年7 月基于GAM模型的昆明地面臭氧与气象要素拟合分析环境监控与预警Environmental Monitoring and ForewarningVol.15,No.4July 2023D01:10.3969/j.issn.1674-6732.2023.04.006白燕,杨建斌2*,孙俊奎,李建云?(1中国海洋大学,海洋与大气学院气象学系,山东青岛昆明6 50 0 2 2;3.昆明市气象局,云南昆明6 50 0 34)摘要:基于昆明2 0 18 一2 0 2 1年0,日最大8 h滑动平均值p(0,-8 h)和气象要素数据,采用广义相加模型(GAM)中的平滑样条函数拟合单
2、要素、交互项的平滑回归函数拟合多要素与p(O,-8h)的影响关系。引人相对危险度概念,用分布滞后非线性模型(DLNM)分析气象要素和p(O,-8 h)的滞后效应。构造滞后项和交互项的GAM模型,进行p(O,-8h)拟合预测。结果表明:当地面气压 8 18 hPa或平均风速 2 0 0 g/m)。3结果与分析3.1数据基本情况昆明市2 0 18 一2 0 2 1年0 3质量浓度和气象要素统计信息见表1。由表1可见,平均p(0,-8h)为83.8g/m,日平均相对湿度为6 8.2%。一39 一2023年7 月项和非参数平滑项,无须设定参数,也不需要掌握因变量与自变量之间的关系。非参数平滑项是GAM
3、的关键部分,自变量分成若干区间,每个区间通过解释变量函数拟合生成平稳、光滑的回归曲线。因变量的分布可以是正态分布、二项分布、泊第15卷第4期项目p(0,-8 h)/(g m3)平均气温/相对湿度/%地面气压/hPa日照时数/h水汽压/hPa平均风速/(m s=l)注:P25、Ps o、Pr s 为百分位数,相关系数为Spearman相关系数,双侧检验P0.01。平均气温、日照时数、平均风速与p(O 3-8h)呈现正相关关系(相关系数分别为0.2 9 3,0.514和0.2 54,P0.01);相对湿度、地面气压、水汽压与p(03-8h)呈现负相关关系(相关系数分别为-0.6 7 9,-0.2
4、2 2 和-0.2 30,P0.01)。3.2GAM模型的单气象要素分析选取相对湿度、平均气温、水汽压、地面气压、日照时数和平均风速作为自变量,p(O,-8 h)为因变量构建拟合模型。表达式见式(1)。LogE(Y,)=+s(weather,df)+ns(time,df)+ydow式中:E一Y,在概率意义上的数值,即预测值;Y,第t天的p(O,-8 h),g/m;截距;s非参数平滑样条函数;weather气象要素;df自由度;ns自然立方样条函数;time时间序列变量;对应效应的系数;dow星期几哑变量。排除长期趋势等混杂因素的影响。200(a)相对湿度180160(.u.n1)/(48-c0
5、)d140120806040200L3040200r(d)水汽压180160(e.u.a1l)/(8-0)d140120100806040200681012141618202224水汽压/hPa图1GAM模型6 个气象要素与p(O,-8h)的平滑曲线拟合40一白燕等.基于GAM模型的昆明地面臭氧与气象要素拟合分析表1昆明市2 0 18 2 0 2 1年0,质量浓度和气象要素统计信息最小值P7583.8 31.81016.5 4.90.168.2 14.525.3810.9 3.2803.07.6 3.6012.9 4.94.02.2 0.80.6(1)200(b)平均气温180160(.u.B
6、t)(u8-c0)d14012010080604020ILIILL5060元7 0 8 090100相对湿度/%(e.u.3r)(u8-c0)d2023年7 月P25P50617912.617.258.370.8808.5810.65.59.08.512.11.72.2将6 个气象要素中的1个要素作为自变量,p(O;-8 h)为因变量,控制其他相关要素的混杂效应影响,采用平滑样条函数构建拟合模型,根据GAM模型的估计自由度、参考自由度、F检验统计量(F)、匹配显著性标记(P-value),广义交叉验证得分(G CV)、方差解释率和判定系数(R),分析单气象要素对p(0-8 h)的影响和拟合效果
7、(表2)。6 个气象要素与p(O,-8h)均在P0.01水平下显著相关。表2(GAM模型的单气象要素对p(O,-8 h)的影响和拟合效果平滑效估计参考FP-value应项自由度自由度相对湿度2.132.63478.6210-16454.246.40.463平均气温3.943.9947.121016901.611.60.114水汽压3.633.9135.2210-16930.28.80.085地面气压3.853.9842.6210-16910.210.70.105日照时数3.643.93159.321016712.830.10.299平均风速2.252.6738.6 1,表示气象要素与p(O;-
8、8 h)是非线性曲线关系。GAM模型6 个气象要素与p(O,-8h)的平滑曲线拟合见图1(a)一(f),其中实线为拟合线,阴影区域为9 5%置信区间,水平坐标轴短线为气象要素值分布区间情况。由图1(a)和(f)可见,拟合曲线近似直线,相对湿度与p(O,-8 h)负相关,当相对湿度 16 0 g/m。平均风速与p(O,-8 h)正相关。由图1(b)和(e)可见,拟合曲线近似反“L形,平均气温和日照时数与p(Os-8 h)正相关,当平均气温 2 0.5时,p(0,-8h)随平均气温升高而快速升高;当平均气温2 3.5 时,p(0,-8 h)160 g/m。p(O,-8h)随日照时数呈波动性升高,当
9、日照时数 12 h时,p(0,-8 h)160 g/m。由图1(c)可见,拟合曲线近似倒“S形。由图1(d)可见,拟合曲线近似倒“U”形。地面气压和水汽压在合适的区间内,p(0,-8 h)较高;地面气压 8 2 0 hPa、平均风速 1.0,且均具有统计学意义(P818hPa、平均风速 1.0)。白燕等.基于GAM模型的昆明地面臭氧与气象要素拟合分析(a)地面气压总体效应2.52.01.51.00.58048068088108128148168188203.0,(b)平均风速总体效应2.52.01.51.00.5(c)地面气压滞后期10,98765430.9685218048068088108
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