一种高时空分辨CCN数浓度精准预测方法及系统

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本发明公开了一种高时空分辨CCN数浓度精准预测方法及系统，其中方法步骤包括：利用WRF‑Chem模式采集影响待预测地区的CCN数浓度样本；利用多源大数据网络采集待预测地区的特征因子；分别对CCN数浓度样本和特征因子进行预处理；对处理后的特征因子进行筛选，得到预测因子；基于预测因子，构建预测模型，并利用预测模型完成对CCN数浓度的预测。本发明构建的CCN预测系统能够优化模式模拟结果，预测精度提升，相比于传统的光学特性反演算法，预测的CCN数浓度精度更高。同时也弥补了CCN观测在时空尺度的不足。本发明对于CCN数浓度的准确预测有助于将其时空特征参数化到模式模拟中，实现准确评估其对天气、气候的影响。