银川市空气质量动力预测系统及预测结果分析

在介绍银川市空气质量动力预测模型的基础上,重点对该模型的预测结果及误差进行分析。结果表明:该系统能较好地对24 h污染气象条件进行预测,污染气象条件的预测结果与监测结果比较吻合,预报准确率PM10为61%、SO2为92%;春季各月PM10预测值的平均绝对误差较大,其它3个季节相对较小,SO2的情况与PM10正好相反;考虑风沙条件对模式预测准确性的影响,可根据不同时间、不同季节,逐步调整模式中的扬沙系数,能有效地提高该模式对银川市多风沙季节以PM10为首要污染物的空气质量预测准确率,以适应银川市特殊的气候及环境条件。     

基于多种边界层方案的天津PM2.5集合预报试验

基于大气化学模式WRF/Chem采用4种边界层方案（YSU,BL,MYJ和MYN3）模拟2015年全年天津地区细颗粒物质量浓度演变趋势,分析不同边界层方案对天津地区PM_2.5质量浓度模拟和预报的影响,并构建多种边界层方案的集合预报产品,以期提高天津地区PM_2.5质量浓度预报效果。结果表明:大气化学模式的4种边界层方案在空气质量模拟中均有较好的适用性,PM_2.5模拟值与观测值相关系数达到0.76左右,晴空和大风天气BL方案表现较优,阴天和小风天气YSU和MYJ方案表现优于其他两种方案,综合所有过程没有任何单一方案具有显著优势。基于上述原因,该文开展多种边界层方案的天津空气质量集合预报试验,经过对2015年全年模拟值分析,多边界层方案和多气溶胶机制扰动的集合预报可以减小PM_2.5质量浓度预报的相对误差和均方根误差,降低重污染天气预报的漏报率,提升空气质量等级预报能力,在计算资源得到保证的基础上,是一种可以提升数值模式PM_2.5质量浓度预报能力的有效手段。     

不完整气象资料下基于作物模型的产量预报方法

针对基于作物模型开展产量实时预报后期气象资料的获取问题,提出通过相似类比,从历史气象资料库中获取替代资料的方案,基于CERES-Rice模型系统评估了平均值处理方案和历史相似类比方案的可预报性和误差分布特征。结果表明:水稻产量对成熟前2个月内的气象条件较为敏感,基于气象资料和作物模型开展产量预测,在5%误差范围内可获得60%以上的预测概率;以多年气候平均值替代起报日后期气象资料,在成熟前2个月起报预测概率约为60%,成熟前1个月约为70%,但预报误差系统性偏高;采用气候相似类比方法,从历史气象资料中获取起报日后期替代资料,可有效降低预报误差的系统偏差,若引入后期气候趋势信息,成熟前2个月起报预测概率可达80%以上,较采用历史平均值有显著提高。研究结果为基于作物模型和气象观测及气候预测信息开展产量预报提供了技术方案。     

2003年冬季空气质量趋势预测方法

使用短期气候趋势预报原理与短期空气质量预报相结合的方法，根据1～7月的气候特征（背景）、天气形势以及各种相关气象要素统计分析，对冬季采暖期空气质量进行综合预报。利用上述方法对2003年度（2003．11～2004．3）冬季采暖期空气质量进行了试预测。即：在2003年冬季气候预测的基础上，通过统计分析2003冬季相似年份的天气形势、污染气象条件，确定污染潜势和气象参数。并运用现业务使用的污染物浓度预报方程，计算冬季各月的逐日空气污染物（SO2、NO2、PM10）的浓度。最后综合2003年冬季气候特征预测和日空气质量计算结果，做出冬季空气污染趋势预报。     

利用中尺度模式作辽宁省空气污染气象条件预报

利用非静力中尺度数值模式（MM5V2），试验预报辽宁省空气污染气象条件。在模式中着重加密近地面的垂直分层，使用中期数值预报模式（T106L19）预报场作为初值背景场和侧边界。采用美国污染潜势预报方法，在模式预报输出市场中，通过对近地面层的混合层高度和混合层平均风速的判定，预测未来空气污染气象条件，并用SO2实测值进行检验。     

BP神经网络法在大气污染预报中的应用研究

近年来将BP网络模型应用到大气污染浓度预报中 ,并建立了大气污染物浓度的神经网络预报模型。将计算结果与监测值进行了验证 ,结果表明 :TSP的计算值与观测值之间的绝对误差为 4× 1 0 - 3～ 3× 1 0 - 2 mg·m- 3,NOX 的计算值与观测值之间的绝对误差为 5× 1 0 - 3～ 2× 1 0 - 2 mg·m- 3;且具有较好的相关性。BP模型是目前最为广泛应用的神经网络模型之一 ,它是一种简单而又非常有效的算法 ,BP神经网络法为城市空气污染预报工作提供了一种全新的思路和方法。     

大气中二氧化碳含量的预报

以世界能源发展基本方案(其中拟尽可能利用有机燃料的代替能源)为依据,提出了五种2100年以前向大气排放二氧化碳强度的预报方案。这些方案的区别在于所利用的有机燃料中煤、石油和天然气所占的比例不同。借助碳循环模式为各个方案求得2100年以前的大气二氧化碳分压。这五个方案由于考虑了模式参数的不确定性,其预报的二氧化碳浓度范围比1985年菲拉赫会议所得结果要小。     

基于WRF/CMAQ的成都空气质量模拟与预报

本文是成都地区空气质量预报的一次模拟试验,文章通过污染源排放清单编制、不同模式下垫面资料使用、气象模式大气物理过程参数选取、以及成都地区空气质量实例模拟预报几个方面来开展工作。分析结果表明:使用新下垫面资料对SO₂、NO₂的模拟结果的统计结果均好于旧下垫面资料;选出了适合于成都地区的气象模式物理过程参数方案;受外地源影响较小的NO₂与PM₁₀的模拟预报效果比受外地源影响较大的SO₂模拟预报效果好;清单编制过程中对污染物排放的时间分配因子把握不精确造成了预报趋势与监测值趋势存在差异;对污染源排放量的低估是造成预报值普遍小于监测值的重要原因,同时未考虑外源的输入影响,以及用监测值的点均值来验证预报值的面均值,也是造成预报值与监测值存在明显差异的主要原因。      

基于月动力延伸预报最优信息的中国降水降尺度预测模型

利用国家气候中心月动力延伸预报结果、NCEP/NCAR再分析资料和中国160个站观测资料,通过计算两次相关的方法,获取最优预报信息作为建立降尺度预测模型的预测因子,提取的最优预测因子同时满足既是观测环流要素场影响降水的关键区域,又是模式要素场预报的高技巧区域两个条件.结合挑选出的最优预测因子,利用最优子集回归建立月平均降水的降尺度预测模型.文中设计了消除预测因子和预测量的线性趋势值后建立预测模型(方案1)和直接利用原始资料建立预测模型(方案2)两种方案.经过独立样本检验,发现这两种方案建立的预测模型都能够提高月尺度降水预测,方案1对月尺度降水预测的距平相关系数平均可达0.35.利用该方案对超前时间分别为0、5、10 d的月动力延伸预报产品进行月降水的降尺度预测表明,模式初值信息不仅影响月动力延伸预报结果,也影响降尺度应用效果,利用超前时间为0和5 d的月动力延伸预报结果进行降水降尺度预测可在业务中参考.此外,降尺度预测模型中选取的预测因子不仪在统计上是显著的,同时也具有清楚的物理意义.     

南昌市空气质量预报产品检验分析及统计订正试验

利用南昌市环境空气质量监测数据,对比分析了WRF-Chem模式和国家级空气质量预报指导产品对6种污染物浓度的预报效果,并采用时序法、时刻法和标准化法3种训练样本构建方案,利用BP神经网络法对WRF-Chem模式和国家级空气质量预报指导产品6种污染物浓度的预报结果进行订正试验。结果表明:1)WRF-Chem模式预报的6种污染物浓度的预报误差整体比国家级空气质量预报指导产品的预报误差要小,即WRF-Chem模式的预报效果优于国家级空气质量预报指导产品。2)WRF-Chem模式6种污染物浓度预报值与观测值的均方根误差的日变化均呈波动形式,除了O3在10时开始升高到18时达到峰值以外,其余的污染物均是从10时开始下降到16时或18时达到谷值。国家级指导产品6种污染物浓度预报值与观测值的均方根误差日变化则略有不同,除了NO2和O3分别在08时和20时达到谷值以外,其他4种污染物均是在14时达到谷值。3)采用标准化法对CO、SO2、PM10、PM2.5集合订正后的误差比WRF-Chem模式的要小;时刻法、时序法对NO2、SO2、PM2.5集合订正后的误差比WRF-Chem模式的要小,预报效果对单一模式预报结果有一定改进作用。     

乌鲁木齐市SO2浓度的分布及其可能原因

根据乌鲁木齐市1994～1997年SO₂浓度和气象监测资料,分析了SO₂浓度的时空分布特征及其可能原因,并对各监测点SO₂ 污染等级作出了评价。     

长春市空气质量污染特征分析与防治对策

为探讨2003－2007年长春市污染新特征,了解大气污染物变化趋势,对市区内客车厂等6个环境空气质量国控点位监测数据进行了归纳计算,并采用API评价方法,得到了PM₁₀、SO₂和NO₂ 3种污染物年均值变化曲线和各种污染类型天数,同时查明了大气污染物的来源。结果表明：2003－2007年间长春市大气污染主要呈现波动略上升的总体特征,据此从气象条件和城市能源消耗等角度分析成因,并提出加深节能减排工作等一系列大气污染防治对策与建议。     

An evaluation of air quality modeling over the Pearl River Delta during November 2006

In this paper, we evaluate the performance of several air quality models using the Pearl River Delta (PRD) region, including the Nested Air Quality Prediction Modeling System (NAQPMS), the Community Multiscale Air Quality (CMAQ) model, and the Comprehensive Air Quality Model with extensions (CAMx). All three model runs are based on the same meteorological fields generated by the Fifth-Generation Pennsylvania State University/National Center for Atmospheric Research (PSU/NCAR) Mesoscale Model (MM5) and the same emission inventories. The emission data are processed by the Sparse Matrix Operator Kernel Emissions (SMOKE) model, with the inventories generated from the Transport and Chemical Evolution over the Pacific/Intercontinental Chemical Transport Experiment Phase B (TRACE-P/INTEX-B) and local emission inventory data. The results show that: (1) the meteorological simulation of the MM5 model is reasonable compared with the observations at the regional background and urban stations. (2) The models have different advantages at different stations. The CAMx model has the best performance for SO₂ simulation, with the lowest mean normalized bias (MNB) and mean normalized error (MNE) at most of the Guangzhou stations, while the CMAQ model has the lowest normalized mean square error (NMSE) value for SO₂ simulation at most of the other PRD urban stations. The NAQPMS model has the best performance in the NO₂ simulation at most of the Guangzhou stations. (3) The model performance at the Guangzhou stations is better than that at the other stations, and the emissions may be underestimated in the other PRD cities. (4) The PM₁₀ simulation has the best model measures of FAC2 (fraction of predictions within a factor of two of the observations) (average 53–56%) and NMSE (0.904–1.015), while the SO₂ simulation has the best concentration distribution compared with the observations, according to the quantile–quantile (Q–Q) plots.     

Analyzing long-term spatial variability of blue and green water footprints in a semi-arid mountainous basin with MIROC-ESM model (case study: Kashafrood River Basin,Iran)

Atmospheric modeling is considered an important tool with several applications such as prediction of air pollution levels, air quality management, and environmental impact assessment studies. Therefore, evaluation studies must be continuously made, in order to improve the accuracy and the approaches of the air quality models. In the present work, an attempt is made to examine the air pollution model (TAPM) efficiency in simulating the surface meteorology, as well as the SO₂ concentrations in a mountainous complex terrain industrial area. Three configurations under different circumstances, firstly with default datasets, secondly with data assimilation, and thirdly with updated land use, ran in order to investigate the surface meteorology for a 3-year period (2009–2011) and one configuration applied to predict SO₂ concentration levels for the year of 2011.The modeled hourly averaged meteorological and SO₂ concentration values were statistically compared with those from five monitoring stations across the domain to evaluate the model’s performance. Statistical measures showed that the surface temperature and relative humidity are predicted well in all three simulations, with index of agreement (IOA) higher than 0.94 and 0.70 correspondingly, in all monitoring sites, while an overprediction of extreme low temperature values is noted, with mountain altitudes to have an important role. However, the results also showed that the model’s performance is related to the configuration regarding the wind. TAPM default dataset predicted better the wind variables in the center of the simulation than in the boundaries, while improvement in the boundary horizontal winds implied the performance of TAPM with updated land use. TAPM assimilation predicted the wind variables fairly good in the whole domain with IOA higher than 0.83 for the wind speed and higher than 0.85 for the horizontal wind components. Finally, the SO₂ concentrations were assessed by the model with IOA varied from 0.37 to 0.57, mostly dependent on the grid/monitoring station of the simulated domain. The present study can be used, with relevant adaptations, as a user guideline for future conducting simulations in mountainous complex terrain.     

CO2地下埋存分布状况及环境影响的监测

CO₂的地质埋存处理是减缓温室效应的现实选择之一。要保证埋存的有效性、安全性和持久性,需要对钻井（主要包括注入井和废弃井）、CO₂地下分布运移状况以及因CO₂渗漏所造成的环境影响等方面实施严格的监测管理。通过对以上各方面文献的查阅和综合分析,系统阐述了世界范围内目前CO₂地质埋存过程中所采用的各项主要监测技术。     

Concentration of NO<Subscript>2</Subscript> in the air over Tehran,Iran

The air quality analyses for nitrogen dioxide (NO₂) were conducted in Tehran, capital of Iran. Daily and annual variations in its average concentrations were calculated using measurements from four sampling stations. Multiple linear and nonlinear regression equations for relationships between concentration of pollutant and meteorological parameters were obtained from average data. The RMSE test showed that the stepwise model is the best option among the considered prediction models.     

基于生产与消费视角的CO2环境库茨涅兹曲线的实证研究

基于生产和消费视角,对人均GDP和单位GDP的CO₂排放之间的内在关系进行了实证分析。对1990-2004年44个国家的人均GDP与生产型和消费型的单位GDP的CO₂排放进行面板数据的单位根检验和协整分析,在此基础上,对CO₂环境库茨涅兹曲线（EKC）进行模拟。结果显示：无论是从生产视角还是从消费视角,单位GDP的CO₂排放量都具有显著的倒"U"形状,符合环境库茨涅兹曲线特征。但对于多数发展中国家,消费型单位GDP的CO₂排放量总是低于生产型单位GDP的CO₂排放量,表明多数发展中国家在国际贸易中存在着内涵CO₂排放的净出口,这对从生产角度核算国家温室气体排放体系提出了挑战。最后,分析了CO₂环境库茨涅兹曲线对中国应对气候变化的启示。     

基于生产与消费视角的CO2环境库茨涅兹曲线的实证研究

 基于生产和消费视角,对人均GDP和单位GDP的CO₂排放之间的内在关系进行了实证分析。对1990-2004年44个国家的人均GDP与生产型和消费型的单位GDP的CO₂排放进行面板数据的单位根检验和协整分析,在此基础上,对CO₂环境库茨涅兹曲线（EKC）进行模拟。结果显示：无论是从生产视角还是从消费视角,单位GDP的CO₂排放量都具有显著的倒"U"形状,符合环境库茨涅兹曲线特征。但对于多数发展中国家,消费型单位GDP的CO₂排放量总是低于生产型单位GDP的CO₂排放量,表明多数发展中国家在国际贸易中存在着内涵CO₂排放的净出口,这对从生产角度核算国家温室气体排放体系提出了挑战。最后,分析了CO₂环境库茨涅兹曲线对中国应对气候变化的启示。     

基于京津冀高密度地面观测网络的大气污染物浓度地面观测代表性误差估计

地面观测提供空间点的浓度信息,三维化学模式提供网格面的浓度信息,两者在进行对比验证或同化融合时会因为空间尺度不匹配引入误差,即观测代表性误差。本研究将大气污染地面国控监测站与区县监测站结合起来,获得了京津冀地区高密度地面观测数据,利用该数据首次对京津冀地区6项常规大气污染物（PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO和O₃）的地面观测代表性误差进行了客观估计,并与Elbern et al.（2007）方法估计的代表性误差进行了对比。结果发现:两种方法对京津冀地区NO₂地面观测代表性误差估计非常接近,但Elbern et al.（2007）方法显著低估了SO₂、CO和O₃地面观测的代表性误差。在此基础上,我们对Elbern et al.（2007）方法及其误差特征参数进行了本地化修正,并增加了PM_2.5和PM₁₀的代表性误差特征参数,建立了京津冀大气污染地面观测代表性误差的客观估计方法。     

我国南方输电线路覆冰极值序列重建试验

基于我国南方有覆冰数据记录的气象站冰厚年极值及同期气象要素观测资料,统计分析多种气象因子对覆冰年极值形成条件频次分布的影响,归纳出了最易于出现覆冰年极值的温度、风速和湿度条件。在此基础上,通过对西南地区威宁、金佛山、峨眉山和三穗4站覆冰年极值与其相应气象变量的进一步分析,建立了覆冰极值序列的回归模型。根据现有气象站电线结冰资料及其对应时段的常规气象要素资料,对气象站电线结冰年极值序列进行重建试验,试验结果表明不同气候背景下覆冰极值序列的回归模型有显著差异。独立样本的交叉检验结果显示,威宁站年极值序列的回归模型效果较理想,重建序列能够较好地模拟覆冰的极值序列。