This paper presents the application

This paper presents the application of an ensemble forecasting approach to the Prev'Air operational platform. This platform aims at forecasting maps, on a daily basis, for ozone, nitrogendioxide and particulate matter. It relies on several air quality models which differ by their physical parameterizations, their input data and numerical strategies, so that one model may perform better with respect to observations for a given pollutant, at a given time and location. We apply sequential aggregation methods to this ensemble of models, which has already proved good potential in previous research papers. Compared to these studies, the novelties of this paper are the variety of models, the real operational context, which requires robustness assessment, and the application to several pollutants. In this paper, we first introduce the ensemble forecasting methods and the operational platform Prev'Air along with its models. Then, the sequential aggregation performance and robustness are assessed using two different data sets.The results with the discounted ridge regression method show that the errors of the forecasts are respectively reduced by at least 29%, 35% and 19% for hourly, daily and pea O3 concentrations, by 19%, 26% and 20% for hourly, daily and peak NO2 concentrations, and finally by 17%, 19% and 11% for hourly, daily and peak PM10 concentrations. At last, we give a first insight of the ensemble ability to forecast threshold exceedances. ?? 2014 Elsevier Ltd.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เอกสารนี้นำเสนอการประยุกต์ใช้การคาดการณ์แนวทางการแพลตฟอร์มในการดำเนินงาน Prev'Air วงดนตรี แพลตฟอร์มนี้มีจุดมุ่งหมายที่การคาดการณ์แผนที่ ทุกวัน โอโซน nitrogendioxide และเรื่องฝุ่น มันอาศัยการคุณภาพอากาศหลายรูปแบบที่แตกต่างจาก parameterizations ของพวกเขาทางกายภาพ ข้อมูลที่ป้อน และ กลยุทธ์เชิงตัวเลข ดังนั้นรูปแบบหนึ่งที่ อาจทำงานได้ดีเกี่ยวกับข้อสังเกตสำหรับไร้มลพิษกำหนด ในเวลาและสถาน เราใช้วิธีตามลำดับรวมกับวงรุ่น ซึ่งได้พิสูจน์ศักยภาพในการวิจัยก่อนหน้านี้แล้ว เมื่อเทียบกับการศึกษาเหล่านี้ novelties ของกระดาษนี้มีหลากหลายรุ่น บริบทการทำงานจริง ซึ่งจำเป็นต้องประเมินความทนทาน และแอพลิเคชันหลายสารมลพิษ ในกระดาษนี้ เราก่อนนำการคาดการณ์วิธีและแพลตฟอร์มในการดำเนินงาน Prev'Air พร้อมกับรูปแบบของวงดนตรี แล้ว ตามลำดับรวมประสิทธิภาพและความทนทานประเมินโดยใช้ชุดข้อมูลต่างกัน 2 ผลลัพธ์ ด้วยวิธีถดถอยลดริดจ์แสดงว่า ความผิดพลาดของการคาดการณ์จะลดลงตามลำดับ โดยน้อย 29%, 35% และ 19% สำหรับรายชั่วโมง รายวันและถั่ว O3 เข้มข้น 19%, 26% และ 20% สำหรับรายชั่วโมง รายวันและความเข้มข้นของ NO2 สูงสุด และสุดท้าย โดย 17%, 19% และ 11% สำหรับความเข้มข้น PM10 รายชั่วโมง รายวัน และสูงสุด ในที่สุด เราให้ความเข้าใจแรกของวงดนตรีความสามารถในการคาดการณ์ exceedances จำกัด ?? จำกัด Elsevier 2014

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทความนี้นำเสนอการประยุกต์ใช้วิธีการคาดการณ์ทั้งมวลกับแพลตฟอร์มการดำเนินงาน Prev'Air แพลตฟอร์มนี้มีจุดมุ่งหมายที่แผนที่พยากรณ์ในชีวิตประจำวันสำหรับโอโซนไนโตรเจนและฝุ่นละออง มันอาศัยแบบจำลองคุณภาพอากาศหลายอย่างที่แตกต่างกันโดย parameterizations กายภาพของพวกเขา, การป้อนข้อมูลของพวกเขาและกลยุทธ์เชิงตัวเลขเพื่อให้รูปแบบหนึ่งอาจทำงานได้ดีขึ้นด้วยความเคารพข้อสังเกตสำหรับสารมลพิษที่กำหนดในเวลาที่กำหนดและสถานที่ตั้ง เราใช้วิธีการรวมตามลำดับให้วงดนตรีของรุ่นซึ่งได้พิสูจน์แล้วที่มีศักยภาพที่ดีในงานวิจัยก่อนหน้านี้ เมื่อเทียบกับการศึกษาเหล่านี้ novelties ของการวิจัยนี้มีความหลากหลายของรูปแบบบริบทการปฏิบัติงานจริงซึ่งจะต้องมีการประเมินความทนทานและการประยุกต์ใช้หลายมลพิษ ในบทความนี้เราแรกแนะนำวิธีการพยากรณ์ทั้งมวลและ Prev'Air แพลตฟอร์มการดำเนินงานพร้อมกับรูปแบบของมัน จากนั้นผลการดำเนินงานรวมตามลำดับและความทนทานได้รับการประเมินโดยใช้ข้อมูล sets.The ที่แตกต่างกันทั้งสองมีผลกับวิธีการแสดงลดริดจ์ถดถอยว่าข้อผิดพลาดของการคาดการณ์ที่จะลดลงตามลำดับอย่างน้อย 29%, 35% และ 19% สำหรับรายชั่วโมงรายวันและ ความเข้มข้นของกฟภ. O3, 19%, 26% และ 20% สำหรับรายชั่วโมงรายวันและความเข้มข้นสูงสุด NO2 และในที่สุดก็ลง 17%, 19% และ 11% สำหรับรายชั่วโมงรายวันและสูงสุดความเข้มข้น PM10 ที่ผ่านมาเราให้เข้าใจแรกของวงดนตรีความสามารถที่จะคาดการณ์ exceedances เกณฑ์ ?? 2014 เอลส์ จำกัด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทความนี้นำเสนอการประยุกต์ของการรวมวงการพยากรณ์วิธีการ prev"air ปฏิบัติการแพลตฟอร์ม แพลตฟอร์มนี้มุ่งการพยากรณ์แผนที่บนพื้นฐานทุกวันสำหรับโอโซน nitrogendioxide และอนุภาคสสาร มันต้องอาศัยหลายคุณภาพอากาศแบบซึ่งแตกต่างจาก parameterizations ทางกายภาพของพวกเขา ข้อมูล และ กลยุทธ์ ตัวเลข เพื่อให้รูปแบบหนึ่งอาจแสดงขึ้นด้วยความเคารพเพื่อให้มลพิษที่ระบุสถานที่และเวลา เราใช้วิธีของลำดับนี้ทั้งมวลของนางแบบ ซึ่งได้พิสูจน์ศักยภาพที่ดีในงานวิจัยก่อนหน้า เมื่อเปรียบเทียบกับการศึกษาเหล่านี้ , novelties ของกระดาษนี้มีหลากหลายรูปแบบ ในบริบทจริงในการปฏิบัติงานซึ่งจะต้องมีการประเมินความแข็งแรง และการประยุกต์ใช้กับมลพิษต่างๆ ในกระดาษนี้เราแรกแนะนำวงดนตรีวิธีการพยากรณ์และแพลตฟอร์มการดำเนินงาน prev"air พร้อมกับรูปแบบของ ถ้างั้น ลำดับของประสิทธิภาพและความทนทานจะถูกประเมินโดยใช้ข้อมูลที่แตกต่างกันสองชุด ผลลัพธ์ที่ได้กับวิธีลดจ๋าแสดงข้อผิดพลาดของการคาดการณ์ตามลำดับลดลงอย่างน้อยร้อยละ 29 , 35 และร้อยละ 19 ( รายชั่วโมงรายวันและถั่ว O3 ความเข้มข้นโดย 19% , 26 % และ 20 % สำหรับ รายชั่วโมงรายวันสูงสุด และความเข้มข้นของ NO2 และในที่สุดโดย 17% , 19% และ 11% สำหรับรายชั่วโมงรายวันสูงสุด และความเข้มข้นของ PM10 . สุดท้าย เราให้ข้อมูลเชิงลึกที่แรกของทั้งหมดความสามารถในการคาดการณ์ของ exceedances . ? ? ? ? ? 2014 บริษัทจำกัด