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数据挖掘机器学习[七]---2021研究生数学建模B题空气质量预报二次建模求解过程:基于Stacking机器学习混合模型的空气质量预测{含码源+pdf文章}

但受制于模拟的气象场以及排放清单的不确定性,以及对包括臭氧在内的污染物生成机理的不完全明晰,WRF-CMAQ预报模型的结果并不理想。故题目提出二次建模概念:即指在WRF-CMAQ等一次预报模型模拟结果的基础上,结合更多的数据源进行再建模,以提高预报的准确性。其中,由于实际气象条件对空气质量影响很大(例如湿度降低有利于臭氧的生成),且污染物浓度实测数据的变化情况对空气质量预报具有一定参考价值,故目前会参考空气质量监测点获得的气象与污染物数据进行二次建模,以优化预报模型。二次模型与WRF-CMAQ模型关系如图 3所示。为便于理解,下文将WRF-CMAQ模型运行产生的数据简称为“一次预报数据”,将空气质量监测站点实际监测得到的数据简称为“实测数据”。一般来说,一次预报数据与实测数据相关性不高,但预报过程中常会使用实测数据对一次预报数据进行修正以达到更好的效果。

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python推荐 | 面向地学领域的Python库汇总

•NetCDF格式 : netCDF4-python,h5py,h5netcdf,xarray等。 除了上述简单的数据处理库之外,python还提供了NCO和CDO工具的封装,pynco和cdo,提供了更多的便捷操作。•Grib格式:xarray,Iris,pygrib等,有些仅支持类Unix系统。 ECWMF提供了cfgrib工具可将grib格式转换为NetCDF格式,cfgrib库支持Mac,Linux和windows系统。•csv, xlsx等格式:pandas你值得拥有,无论是气象还是其他领域的类似格式数据,使用pandas可以解决你的常用操作。•HDF格式:pandas和h5py可以处理hdf5格式,PyHDF可以处理hdf4格式。•二进制:numpy可以处理二进制数据,同时借助python内置struct模块可以非常方便的处理二进制格式数据。

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ACP | 东北地理所在气象-空气质量双向耦合模式研究中取得进展

大气颗粒物造成空气污染的同时还通过气溶胶-辐射-云相互作用影响着地球大气的能量平衡并导致气象要素发生变化,进而反作用于大气污染物的生消过程,形成气象和空气污染之间的双向反馈作用。气溶胶-辐射-云相互作用已成为全球和区域气候变化研究中最大的不确定性因素,吸引了各国科学家通过地面观测、卫星反演和数值模拟等手段进行着大量的研究工作。其中,具备双向反馈功能的气象-空气质量双向耦合模式的开发和应用为相关研究提供了有效的量化途径,也为提高空气质量模式(一般为单向无反馈)应对重污染事件的预报预警能力提供新思路。

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Ubuntu 16.04上用CMake图形界面交叉编译树莓派的OpenCV3.0

最近有个科研课题需要在树莓派上做一系列验证,但是实验的程序是依赖OpenCV库的(最重要我们修改了库源码),而在树莓派上编译OpenCV源码很费时间,因此我只好使用交叉编译的方法来编译源程序。刚开始我们觉着网上材料大片,这部分的问题应该不大。可到操刀干活的时候,我才发现网上很多方法不仅繁琐,而且有的甚至还不是那么一回事,没看到一篇完全适合我的情况的。于是,我花了一天半左右的时间,整理这些材料并结合一点TRIZ原理,完成了这项任务。现在分享一下我的方案总结,不过我的方案不尽完善,欢迎大家指点修正,帮助后人节省时间。

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