简介：摘要：本项研究为了改进NO2的预测，将集成卡曼滤波算法推广到同时优化化学初始条件和污染源排放。将气象研究预报与化学(WRF-Chem)模型相结合，预测模型的排放尺度因子，生成了化学浓度场和排放尺度因子的预测模型。通过将时间平滑算子与WRF-Chem预测化学浓度联系起来，建立了排放尺度因子的预测模型。从2014年10月6日到14日对中国地区的77个站点的NO2观测浓度值进行同化，然后在每天0000 UTC的初始条件和排放上进行一系列48小时的预测，并在没有数据同化的情况下进行控制实验。本文选取了4个典型地区进行比较，它们是京津冀地区（JJJ）、长三角地区（YRD）、珠三角地区（PRD）以及成渝地区（CYD）。结果表明：同化系统能够对污染源进行有效的优化;在O2浓度预报实验中，0-12时同化效果较好。综上可以说明：同化系统能够对污染源进行有效的优化;在NO2浓度预报实验中，0-12时同化效果较好。
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