2021年研究生数学竞赛B题：空气质量预报二次建模策略

本篇文档是关于2021年华为杯数学竞赛的研究生数学建模题目B题的参考思路，主要探讨的是空气质量预报的二次建模问题。空气质量预报是环境保护的重要手段，通过WRF-CMAQ模型进行模拟预测，该模型由WRF（中尺度数值天气预报系统）和CMAQ（三维欧拉大气化学与传输模拟系统）组成，它们协同工作，提供气象场数据和污染物传播的模拟结果。然而，由于气象条件的不确定性、排放清单的不精确以及污染物生成机制的复杂性，使得一次模型的预测结果不尽如人意。 二次建模的概念提出，旨在改进原始预测的准确性。它在一次预报模型（如WRF-CMAQ）的基础之上，利用更多的数据源，如实际的气象条件（如湿度对臭氧生成的影响）和污染物浓度的实测数据，进行模型的再优化。实测数据作为关键补充，能够修正一次预报中的偏差，提高预报的可靠性。参赛者需利用提供的长期空气质量预报基础数据，包括污染物浓度的一次预报数据、气象预报数据以及实测的气象数据，来构建二次模型，预测特定监测点未来三天的空气质量。 二次建模的过程涉及数据融合、模型校正和验证等步骤。首先，对一次预报数据和实测数据进行对比分析，识别偏差。然后，利用实测数据对一次预报结果进行调整，可能采用统计方法或机器学习技术，以提取隐藏的模式和趋势。最后，通过模型验证，确保新的二次模型在实际应用中具有较高的预测精度。 总结来说，这篇论文不仅介绍了空气质量预报的基本原理和WRF-CMAQ模型的工作机制，还强调了二次建模在提升预测准确度上的重要性，以及如何有效地整合实测数据以增强模型性能。对于参与华为杯数学竞赛的学生和研究人员而言，这是一个深入理解和应用数学建模解决实际环境问题的宝贵案例。