广西城市空气质量预报技术

以南宁市为例介绍广西城市空气质量预报技术。对南宁市二氧化硫、二氧化氮和可吸入颗粒物等污染物平均浓度与气象要素的相关分析表明，污染物浓度与地面、高空气象要素相关非常好。在未来24-36小时天气预报基础上，采用动态统计预报两种模式对城市空气质量进行预报，并根据污染日的影响天气系统类型对两种模式预报结果进行订正。业务实践证明预报准确率较高。     

上海城市空气质量预报(日报)业务系统探讨

介绍了由上海市城市环境气象研究中心和上海市环境监测中心合作开发研制的上海城市空气质量预报（日报）系统的整体框架，包括数据资料采集，信息交换，预报制作和产品发布子系统，对用于城市空气污染物指日常预报服务的五种预测模式和方法及精度进行了讨论。     

区域空气质量数值预报系统CAPPS3在辽宁的应用

利用城市大气污染数值预报系统CAPPS的第三版(CAPPS3),经过安装、调试和本地化、自动化处理,建立起适合于辽宁的区域空气质量数值预报系统,用于预报辽宁的城市污染指数和等级以及各污染物的日均浓度分布.通过模式预报结果与监测资料的对比,发现辽宁14个主要城市SO2、NO2预报准确率的总体水平明显高于PM10.区域污染物浓度分布位置和大小的预报结果与实际情况相符,污染物小时浓度的演变也与实际风场的变化趋势保持一致,表明CAPPS3模式系统能够及时准确地预报出区域污染的形成和发展过程.     

大气环境数值模拟研究新进展

近五年来,中国科学院大气物理研究所(简称大气所)在大气环境数值模拟方面取得了丰硕的成果,通过自主发展和引进,建立了完备的多尺度、多成分的大气环境数值模式,包括全球大气化学输送模式、区域和城市空气质量预报模式。大气所利用这些模式研究各种空间尺度上污染物浓度时空分布以及污染物的输送和演变,研究了多种污染过程的成因和污染变化规律,在污染物输送、低对流层臭氧高污染、区域及城市污染等方面取得了很多成果,并对区域或城市空气质量进行业务化实时预报。大气所还拓展了我国大气环境模拟研究的新领域:大气化学资料同化、污染模式集合预报、污染源反演新方法。初步建立了空气质量模式的资料同化系统(分别基于最优插值技术和集合卡曼滤波技术)和多模式集合预报体系,提高了模式预报水平;在污染源反演新方法方面进行了初步的探索。结合我国目前仍然面临着的大气环境问题,对今后大气环境数值模式的发展方向进行了展望。     

城市空气质量短期统计预报

文章通过污染物浓度时间序列的持续性和气象要素的相似性，进行了城市空气质量短期统计预报可行性分析。以深圳市空气中可吸入性颗粒物的污染指数预报为例，发展了一个基于MM5输出量的自知识统计模式，该预报方法在预报量本身的持续性水平上，预报效果改进15％左右，效果显著。该方法克服了常规预报方法的地域限制，只要积累足够量的污染场资料和气象要素资料，就可以自动、客观地完成具有一定准确度的空气质量短期业务预报。     

全国网格化多模式集成空气质量预报的初步建立

为降低单个模式预报的不确定性和提高多模式集成空气质量预报系统的精细化程度,利用Cressman插值初步建立了我国0.25°X0.25°网格化污染物实况。结合4套空气质量数值预报模式,通过均值集成、权重集成和多元线性回归集成分别逐格点建立了集成预报。在预报当天各单一模式和集成方法前50 d预报效果评估基础上,建立了最优集成预报。对2018年12月19一22日一次重污染过程中集成预报的PM_(2.5)浓度评估结果显示:在污染较重时刻,最优集成预报与观测之间的归一化平均偏差(NMB)值在重污染地区保持在—20%～40%,对污染程度为良及以上区域的预报范围相较于单个模式更接近观测。整个过程中,最优集成在大部分污染区域与观测之间的NMB值为—20%～20%,均方根误差(RMSE)值为35～75μg·m~(-3),相关系数(R)值大于0.4。相较于所有单一模式和其他集成方法,最优集成在全国最多的格点有着较高的总体评分。在污染最重区域的8个城市,最优集成预报的污染过程平均开始和结束时间分别比观测时间早1.8和6.9 h。未来需融合卫星反演和地表观测来提高网格化污染物实况的精细化程度,利用降尺度、主客观融合和滚动订正等方法进一步提高网格化多模式集成空气质量预报的准确率。     

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。     

连云港市城市空气质量预报方法研究

本文利用高空大气探测资料和有限区细网格模式的数值预报产品,分别建立统计预报和数值预报等适合连云港市城市空气质量预报业务发展所需要的客观预报方法,最终利用动态分权法,综合决策集成连云港市城市空气质量预报。结果表明:动态分权法能够有效地提高空气质量的预报准确率。     

利用MM5模式输出产品制作空气质量预报方法探讨

根据2004年中尺度数值预报模式MM5输出产品和临沂市环境监测中心逐日监测资料建立了各污染物浓度预报方程,在2005年夏季的试报中,该方程的试报效果较差,其预报准确率明显低于其历史拟合率。为了提高预报准确率,利用逐步回归筛选的因子及统计模型研究中的有关数据,探讨了使用卡尔曼滤波方法制作空气污染物浓度预报的问题。分析发现,利用卡尔曼滤波方法制作空气质量预报可以取得比较满意的效果。     

新一代CAPPS系统的开发与推广应用

2002年5月由中国气象局预测减灾司组织,中国气象科学研究院将城市空气质量数值预报系统(CAPPS)第二版发送给全国47个重点城市的气象部门,以取代CAPPS第一版在各城市的空气质量业务预报中应用.与此同时,中国气象科学研究院对47个城市的空气质量预报业务人员进行了培训.CAPPS2以Linux为工作平台在PC机上运行,污染气象预报场由MM5提供,T213资料和常规气象观测资料从MICAPS中获取,可以作48 h的城市污染预报,解决了预报时效问题.CAPPS2还提供各标准等压面上的位势高度、温度、相对湿度、风和降水等气象预报要素场,模式的中心点和网格距可以根据需要随意调整,各省市气象局可以在CAPPS基础上发展适用于本地区的中尺度气象预报、城市污染预报以及其他城市环境气象服务预报模式.     

忻州市空气质量日报与预报方法

采用环保监测部门大气质量监测点污染物的自动采样数据，根据常规气象观测资料和数值预报产品，输入城市中各监测点的污染物指数后，就可以较为及时准确地预报出未来空气质量，计算结论与环保部门会商后通过电视等多种媒体面向社会公众服务。污染指数的预报准确率达76％。     

东营市城市空气质量集成预报研究

利用1999—2003年高空气象资料、东营站地面资料以及东营市环境监测资料，按季度分别建立了高空资料因子库、物理量资料因子库和东营资料因子库，并分别与各污染物求取了相关系数，建立各自的典型场，运用逐步回归法、最优回归法、BP神经网络方法建立了各污染物的预报模式，加上CAPPS模式，分别对2001—2002年进行了试报。根据四种模式预报的准确性计算出各模式的权重系数，建立了空气质量集成预报系统，并对2003年进行了试报，效果较好。     

区域空气质量数值预报模型

给出了区域尺度空气质量数值预报模型的基本物理构架, 重点介绍了欧拉型输送／沉降模式对各种物理 （沉降、输送）、化学 （气相化学与液相化学） 过程、初值与边界条件等问题的处理／简化; 利用本模型作了一周的预报实验, 实验结果与分析说明, 区域空气质量数值预报模型能够较好地反映全国重点城市的空气质量以及污染物随时间的演变态势; 最后, 指出了需要进一步完善的工作。     

城市空气污染预报系统CAPPS2.0在辽宁的应用及检验

在利用CAPPS2.0进行空气质量自动化预报的前期工作中,为了验证模式的准确性,对辽宁省14个主要城市2003年1月的31 d、4月、7月和10月各12 d作出了模拟,分别得到各城市SO2、NO2和PM10的污染指数预报值。将各污染指数每天模拟的预报值与实际监测值进行对比,发现春、夏、秋季的预报效果非常好,而冬季预报值明显偏高。对预报值与监测值的相关性检验表明两者相关性非常显著,冬季预报值出现的是一个系统误差,可以通过修改模式进行订正。     

城市空气质量与气象条件的关系及空气质量预报系统

利用2002年6月1日至2004年5月31日沧州市环境监测站的逐日空气质量报告数据,对沧州市空气质量及其污染物进行了统计分析,发现沧州市空气质量优良的天数居多,两年中有236天污染天气。影响沧州市空气质量的首要污染物为PM10,其次为SO2,空气质量受季节影响较为严重,冬季取暖期污染最为严重,属于“煤烟型”污染,并与天气现象、气压场、风场、总云量等气象因子密切相关。对比沧州市每日运行的空气质量预报系统,CAPPS 1.0模式比统计预报模式预报更为准确。     

几种空气质量预报方法的预报效果对比分析

目前应用于我国各个城市空气质量预报业务的预报方法主要有三种 :数值模式预报、统计预报和综合经验预报。这几种预报方法都有其各自的优势 ,同时也存在一些不足。应用以上方法对天津市市区进行空气质量业务预报 ,通过实测资料与预报结果进行对比分析 ,给出这几种方法在天津市区空气质量预报中的预报效果客观评价。     

试用MM5输出产品制作空气质量预报

使用MM5输出产品和临沂市两个空气质量监测点的三种污染物浓度逐日监测资料,利用卡尔曼滤波方法建立临沂市逐日空气质量统计预报模型,试报结果表明,对空气质量和首要污染物具有较强的预报能力。     

基于WRF模式的兰州秋冬季大气污染预报模型研究

随着城市化进程的加快,城市大气环境问题成为人们关注的热点问题之一。诸多研究表明,特殊气象条件是造成城市大气污染事件的主要因子之一。本文利用WRF模式模拟得到的高时空分辨率气象场,结合污染物浓度监测数据,分析了风速、稳定能量、Froude数、边界层高度、位温递减率、输送指数和梯度理查森数与兰州大气污染物浓度的关系,并根据WRF的模拟要素建立了污染物浓度与气象影响因子的回归方程。研究发现,兰州城区边界层高度和位温递减率与大气污染物浓度的相关系数高,NO2与气象影响因子的相关性较PM10好。建立的回归方程对NO2的模拟效果好于对PM10的模拟效果,其对城区污染物浓度的模拟效果好于郊区。通过与不同地区空气质量数值模式模拟效果对比,结果表明：回归方程对污染物的模拟效果与数值模式模拟效果相当,甚至好于部分地区空气质量数值模式的模拟效果。因此,该研究方法为我国城市空气质量预报和大气污染研究提供了科学依据。     

兰州市冬季空气质量潜势预报

利用空气质量潜势预报方法和兰州市冬季空气质量浴势预报系统。通过2001年10—12月兰州市空气质量潜势预报结果的检验分析，表明该系统对首要污染物等级预报准确率78％以上，对兰州市空气质量预报具有较好的指示性。     

库尔勒市空气质量分析及预报方法研究

环境部门1999年在库尔勒市选择3个不同地点,分别代表城市中心区、工业区和居民生活区,建立空气质量监测站.由3个监测站的10 a空气质量监测数据进行分析,可以看出,库尔勒市的主要污染物是总悬浮颗粒物,属自然浮尘与煤烟型混合污染,春季以浮尘污染为主,冬季以煤烟型污染为主;这和库尔勒市春季风多,冬季取暖的自然生活规律有关.根据高斯扩散模式原理选取预报因子,用多元线性逐步回归的方法,建立空气TSP、SO2和NO2浓度预报方程,对库尔勒市的空气质量的分析,实现了库尔勒市空气环境质量气象等级的预报.