兰州市空气质量预报系统结构及效果检验

文中从潜势预报、浓度预报、统计预报和数值预报 4方面介绍了兰州市空气质量预报业务系统的研究方法和结构特点。对 2 0 0 1年 4～ 10月兰州市空气质量预报与日报 (实况 )进行了分析研究 ,结果表明 ,该系统对兰州市空气质量预报有较强的预报能力 ,适用于兰州市空气质量预报业务。     

河西走廊东部城市空气质量预报系统

利用气象和环保资料详细分析了武威市空气质量的特点,针对不同季节、不同时次分别建立了沙尘暴短时、短期预报模式及空气质量统计预报、潜势预报模式,经检验效果良好。应用Fortran和VB语言设计编程,建立了武威市空气质量预报系统,该系统包括沙尘暴预报预警服务系统、空气质量统计预报系统和空气质量潜势预报系统,直接和MICAPS系统接口,具有资料处理、动力统计预报、潜势预报等模式计算及资料采集、处理、模式运行、预报显示、产品分发、资料查询、预报评分等多种功能,在业务应用中效果良好。     

空气污染气象条件预报的试验研究

采用数值预报方法、气象条件指标判别方法和天气学方法,对本省空气污染气象条件(污染潜势)进行预报,对其预报结果作了分析与评估.并用杭州市监测站逐日发布空气质量指数进行拟合,最后获得全省空气污染潜势预报方法.用此方法对2001年4月进行试报,其结果表明,该预报技术方法是可行的,预报正确率不够理想,有待进一步提高完善.     

东北区域空气质量数值预报模式应用研究进展

中国气象局沈阳大气环境研究在2014年基于CUACE和CMAQ建立了东北区域空气质量数值预报业务系统,本文介绍了空气质量数值模式的研究进展以及业务现状,为东北区域空气质量和雾霾预报提供了技术支撑。然而,随着预报精细化和更长预报时效的业务发展需求,存在预报准确率不高、计算资源短缺、科技创新能力不足等问题。本文基于存在的问题提出了东北区域空气质量数值预报未来发展建议与展望,包括加强大气污染源清单研究与技术规范制定、观测资料同化技术研究与业务应用、物理过程参数化方案的改进优化、发展数值预报产品订正技术、开发高分辨率7—10 d数值预报产品、加强人才引进和科技创新等。     

兰州市空气质量统计预报模型设计

引　言目前 ,城市空气污染预报主要利用 3种方法进行预报集成 ,即气象形势潜势预报、要素统计模型预报和污染模式预报。通过对 3种结果的经验集成 ,综合得出预报产品进行分发服务。为了配合兰州市 4月 1日按时开展空气质量试预报 ,我们设计了一个利用实时资料和数值资料相结合并直接用于业务应用的要素统计模型。1　污染观测及污染资料现状兰州空气质量监测点设在西固兰炼宾馆 ,污染物主要来自于兰州当地工厂排放和生活废气排污。兰州市地形是一个东西狭长河谷 ,盛行风向对观测值有较大的影响 ,因此 ,观测的污染值并不具备很好的代表性。文…     

烟台市城市空气质量预报业务系统

主要介绍根据城市环境预报业务需要而开发研制的集预报制作、预报会商、资料传输、质量评定与查询、业务管理等于一体的空气质量预报业务系统的多种功能，系统自动化程度较高，减轻了业务人员工作强度，提高了工作效率。自2001年6月5日正式投入业务使用以来，效果思想。     

孝感市城区空气污染气象条件预报模型

使用空气污染潜势指数概念和箱体模式，开发并建立了一套孝感市城区空气污染气象条件预报模型，并用Visua1 Basic 6.0语言编写出相应的自动预报系统，实现了空气污染潜势的自动预报。其实际应用检验结果表明，全年空气污染潜势预报值评分为83．00分，春、夏、秋、冬四季的评分分别为77．65分、89．23分、76．32分和90．37分。     

利用CAPPS2．0系统对太原市空气污染的预报分析

应用本地化后的城市大气污染潜势和污染指数预报系统CAPPS2．0模拟太原市空气质量。检验其对太原市空气污染预报的能力,并对检验期间预报效果较差的个例做了详细分析。     

深圳地区空气污染潜势预报的研究

本文系统地介绍了目前深圳市气象台研制的深圳市空气污染潜势预报方法，本方法基于在污染源一定的情况下，未来空气污染状况主要取决于大气环流形势演变和局地相关的气象要素以及天气形势的思想，应用以统计加权法为主、数值预报为辅的方法，根据主观预报和数值预报给出的气象要素预报值和天气形势，制定相关因子的加权值表，最后通过非加权因子的修正，得出对未来24小时空气污染潜势预报，目前这一方法已经过业务上实践应用，取得了较好的效果。     

济南市空气污染潜势预报

通过统计历史资料,总结了影响济南市空气污染物扩散的７个气象预报因子,并给出空气污染潜势报的预报方法和方程,以预测空气质量的演变趋势。     

大庆市空气污染预报方法

用污染潜势指数和污染浓度指数等方法结合当地的天气气候特点，以及污染源分布状况，建立了污染预报模型，作大庆城区24h空气污染浓度指数预报，经验证效果较好。现已投入业务使用，并开始对外发布预报。     

城市空气污染预报方法简述

概括论述了城市空气污染预报的基本方法(潜势预报、统计预报和数值预报)、数值预报的主要特征(空间尺度与预报时效、高分辨率、多化学物质、理化生过程耦合、污染气象与污染物排放特征)及其用于天津和沈阳等城市的空气污染数值预报模式系统(σ中尺度和β中尺度气象预报模式与城市空气污染预报模式)。     

广西城市空气污染预报业务系统的建立

应用数值预报与动态统计预报相结合的集成预报技术方法，将城市大气污染数值预报(CAPPS)模式、动态统计模式、Sybase数据库、网页技术等有机地结合起来，建立广西城市空气污染预报系统，形成了流畅的集资料传输交换、预报模式运算、预报制作与发布于一体的气象系统和环保系统预报会商的综合业务工作平台，在广西气象台同时对南宁、桂林和北海的城市空气污染做出预报。将近两年的业务实践应用表明，所建立的空气污染预报系统性能稳定、技术成熟、自动化程度和预报准确率高．     

一种可业务化的雷电潜势预报方案

利用2000～2005年的闪电定位资料、常规气象观测资料,实时业务应用的数值预报产品以及NCEP/NCAR再分析资料等,基于雷电发生的天气学分型和完全预报方法原理,以可业务实时实现为原则,对广州地区雷电的短期潜势预报进行了研究,引入了"马赛克化"、不确定度概念以及多元回归、线性/非线性拟合方程等数学统计方法,得到一种较有效的雷电短期潜势预报方案,该预报方案在实时业务预报中试用,预报结果对雷电潜势预报具有参考价值.     

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。     

北京市空气污染业务预报方法

对北京市气象局目前正在运行的空气污染业务预报方法进行较全面的介绍，其中包括以天气学方法为主的空气污染潜势预报，多元线性回归统计模式和基于大气污染平流扩散方程的数值模式3部分。由这3部分组成了污染预报的业务流程，该流程是在北京市气象局现有业务运行的中尺度数值预报模式（MM5）支持下建立的。2001年4月和5月在北京开展了试预报和正式预报，由于受北京春季沙尘天气的影响，预报准确率受到了一定的影响。     

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。     

强天气监测和潜势预报系统

该文介绍了国家气象中心的强天气监测和潜势预报系统(NMICAPS短时预报版),该系统是在NMICAPS系统的基础上,为满足国家气象中心的强天气监测和潜势预报业务的需求而开发的。系统采用Linux操作系统平台,在资料检索、数据分析、地理信息应用等几个方面进行了改进,并增加了一些针对强天气潜势预报的功能。该系统操作简便,基本能够满足该项业务的需要。     

城市空气污染数值预报系统CAPPS及其应用

城市空气污染数值预报系统CAPPS, 是在ADPIC的概念的基础上经过积分求得的大气平流扩散的多尺度箱格预报模型。它不需要污染源的源强资料就可预报出城市空气污染潜势指数 (PPI) 和污染指数 (API), 克服了由污染源调查本身具有的不确定性给城市空气污染的数值预报所带来的困难。该文对CAPPS系统在北京市和上海市进行数值预报的结果进行了分析检验, 并与国际上几种光化学污染预报模式的预报结果进行比较。结果表明, 就预报值与监测值的线性相关系数来说, CAPPS系统的预报水平与其他发达国家的模式预报水平相当。此外, CAPPS系统的污染指数等级预报准确率 (北京市和上海市) 平均达到61.5%。     

北京空气质量多模式集成预报系统的建立及初步应用

介绍了北京空气质量多模式集成预报系统（ＥＭＳ Ｂｅｉｊｉｎｇ）．系统中区域空气质量模式包括中国科学院大气物理所自主开发的嵌套网格空气质量模式系统（ＮＡＱＰＭＳ）模式、美国环保署（ＥＰＡ）开发的Ｍｏｄｅｌｓ ３／ＣＭＡＱ模式及美国Ｅｎｖｉ ｒｏｎ公司开发的ＣＡＭｘ模式等,均使用ＳＭＯＫＥ排放模型统一处理大气污染排放清单．此系统各模式采用统一的模拟区域和网格分辨率,采用中尺度气象模式ＭＭ５提供统一的气象场,并采用算术平均、权重集成等方法集成各空气质量模式结果,并投入北京空气质量业务预报,有效支持了北京奥运会空气质量数值预报．业务预报结果表明：１）采用ＳＭＯＫＥ处理的奥运排放清单较接近实际,２００８年８月各空气质量模式可吸入颗粒物（ＰＭ１０）日均值预报结果相对偏差为－３％ ～１７％,与观测数据相关系数在０７以上;２）在排放清单较接近实际的情况下,ＰＭ１０日均值多模式算术平均优于单个空气质量模式;３）分析２００８年４—１１月业务预报表明,采用权重集成方法预报的ＰＭ１０日均值优于算术平均方法,达６１％．总体上,权重集成方法优于算术平均结果．