回归诊断在城市空气质量预报中的应用研究

城市空气质量回归预报模型的残差分布存在着不对称现象 ,它是由高杠杆点引起。这些高杠杆试验点的残差存在着统计天气预报意义上的不合理性 ,导致回归系数Ls估计的误差 ,从而引起预报的误差。针对这些问题提出了城市空气质量的回归诊断预报模型。实例计算说明 ,回归诊断预报模型要优于常规回归预报模型。进一步分析指出 ,城市空气质量回归预报模型的不合理性并非个别例子的特殊性所造成 ,而是由模型的数学特点所决定 ,因此城市空气质量的回归诊断预报模型具有普遍意义。