气象预报模式参数化方案对重污染过程PM2.5浓度预报效果的影响

针对北京市2016年12月16～21日的重污染过程,基于嵌套网格空气质量模式预报系统（NAQPMS）,面向气象驱动模式WRF中7类物理过程的参数化方案,通过单扰动和组合扰动方式构建了51组不同的WRF模式运行配置,对比分析不同方案配置下NAQPMS对这次重污染过程细颗粒物（PM2.5）浓度预报的性能。结果表明:在重污染时段,组合扰动优化方案在城中心站点和城郊站点的PM2.5浓度预报精度都显著高于基准参数化方案配置下的预报结果,特别是能显著改进基准方案下模式对重污染过程结束时间的预报误差问题,显著减小12月21日存在的预报偏差。从统计指标来看,城中心站点在组合扰动优化方案下预报相关性最高,相关系数在0.7以上;从预报均方根误差来看,组合扰动优化方案误差最小。城郊站点同样是在组合扰动优化方案下预报相关性最高,与观测之间的偏差更小。从污染物与气象要素的空间分布来看,组合扰动优化方案比基准方案能更好再现污染时段的气象要素变化,预报的风速更小、相对湿度更高,从而有利于12月21日北京高浓度PM2.5的维持和累积。本文结果表明气象预报模式参数化方案不确定性是重污染预报的关键不确定性来源,选择合适的参数化方案可以减小重污染期间气象要素的模拟偏差,并可进一步提高重污染时段的PM2.5浓度预报精度。     

京津冀及其周边地区“2+26”城市PM2.5的蒙特卡罗集合预报试验

本文在嵌套网格空气质量预报模式系统（NAQPMS）的基础上,结合蒙特卡罗模拟方法搭建了多扰动的空气质量集合预报系统。利用该系统对京津冀及其周边地区“2+26”城市的PM2.5浓度进行预报试验,试验时段为2017年9～12月,模式水平分辨率为15 km。研究发现,基于蒙特卡罗集合预报系统,采用“集合样本优选”均值集成法能显著提升PM2.5预报精度,大幅减小预报偏差。与所有集合样本的均值集成法相比,该方法将PM2.5预报均方根误差（RMSE）由58.0 μg m?3降低至34.7 μg m?3,将模拟—观测两倍因子百分比（FAC2）由67%提升至87%。此外,“集合样本优选”均值集成法对各污染等级的整体预报效果优于均值集成法。本文结果可为改进城市PM2.5预报效果和减小PM2.5预报偏差提供参考。