湖北省城市空气污染气象条件预报模式

湖北省城市空气污染气象条件预报模式（以下简称模式）建立在有限区域中尺度数值天气预报模式和大气污染扩散箱格模型的基础上,是一种利用大气探空资料和一些地形、地表特征来预测城市空气污染变化趋势的方法。     

城市空气污染预报方法

介绍了城市空气污染预报的发展过程及几种预报方法,指出了各种方法的优缺点;介绍了城市空气污染预报问题的特点,包括预报的范围、时效及时空高分辨率;论述了复杂地形条件下采用数值模式预报污染物浓度的必要性。     

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。     

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。     

基于IBAM指数的重庆地区空气污染气象条件预报方法

通过重庆城区2013—2016年空气质量指数AQI与气象要素的相关分析,引入表征大气温湿状态的物理量总温度、比湿、近地层风速、24h变压及大气低层总温度差,构建新的空气污染气象条件指数IBAM(Index Between Air pollution and Meteorology)。应用2013年4月1日至2016年12月31日欧洲中心预报产品计算重庆地区历史IBAM指数,通过K均值聚类分析,引入极端天气事件概念确定空气污染气象条件阈值,建立预报模型。利用IBAM指数与滞后1天AQI建立拟合曲线方程,计算出AQI预报值,计算预报准确率,经过2017年1月1日至2018年9月1日样本检验,72h内预报准确率在70%左右。通过误差分析发现:当气象条件为大气污染物浓度主要影响因素且在大气污染源变化不明显时,预报误差较小;而当大气污染源变化明显时,预报误差较大。该预报方法已在重庆市气象台业务应用,对预防和处理重污染事件,改善重庆地区空气质量有较好参考价值。     

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。     

长春市空气污染潜势预报的统计模型研究

通过分析TSP污染指数与气象条件的关系，特别是一些非线性关系，建立了长春市空气污染潜势预报统计模型，借助T106及日本数值预报产品进行试报，效果较为理想。     

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。     

三峡近坝区雹云临近预报集成系统试验研究

本文采用集成预报方法，将天气学诊断、雹云数值模拟、雷达回波参数判别三种预报方法的结论经(0，1)化处理，分别作为预报因子，根据三种不同预报方法的预报准确率给出各个因子的权重系数，最后调整组合成雹云临近预报方程。结合三峡近坝区5年的降雹资料，建立预报模型。外场试验检验表明该集成预报系统预报准确率可达到70％以上。     

西安市空气污染潜势预报方法

介绍了空气质量潜势预报方法,在因子选取上主要考虑了各种地面天气形势对污染物的稀释和扩散能力,在此基础上统计出各种气象因子对污染物稀释和扩散的贡献及对预报因子的选取.     

城市空气污染数值预报试验

采用城市空气污染数值预报模式系统, 并结合天津市部分气象资料和浓度监测资料对１９９８ 年１ 月１～１５ 日的ＳＯ２、ＮＯｘ和ＴＳＰ浓度进行数值模拟和试预报。结果表明,该模式运行稳定, 计算满足预报时效要求, 对ＳＯ２和ＮＯｘ日均值预报的准确率可分别达到６４％ 和７０％ , 对ＳＯ２逐时预报的准确率为５５％ ～６２％ , 对ＴＳＰ预报的准确率低于ＳＯ２和ＮＯｘ。此次预报试验说明,该模式可作为城市空气污染数值预报的基本模式进行初步应用,但仍需进一步的研究、发展和完善     

重庆市空气污染扩散气象条件指标研究

根据地面常规要素、L波段雷达探测资料风速和温度与污染指数（API：Air Pollution Index）的相关性,建立空气污染扩散条件的综合气象指数（A）,按指数大小分类确定潜势预报指标,并应用历史同期气候概率作空气污染潜势预报。通过相关分析发现：与API关系密切的不是20：00的气象要素而是08：00的气象要素;地面要素中,对污染物浓度影响最大的是08：00的24 h变压,而温度的高低对API影响因季节而不同;L波段雷达资料中,150 m风速3、00 m和地面温差与API相关性较好。由相关性好的上述3个要素构造的综合气象指数及确定的扩散条件预报指标是合理的,在实际业务预报中,预报效果较好。     

一个基于中尺度数值模式的城市分区空气污染预报方法

以深圳市为例，对污染物浓度与各种大气参数的定量联系进行了细致的统计及物理分析，在此基础上建立起分区的城市空气污染潜势等级预报方案。该方案定量考虑了地面和边界层共十几个因子的影响，特别是考虑了地理环境各向异性的效应，将风向作为一个独立的影响因子。方案还针对各污染物稀释特性的差异对不同污染物分别建立潜势预报方案。另外，方案还考虑了相同大气条件下大气对城市不同区域污染物稀释特性可能存在的差异，对不同区域分别建立潜势预报方案。最后用高分辨的中尺度数值模式对大气参数的未来演变作出高时空分辨的预报，进而作出分区、分时段的城市空气污染潜势预报。本方法完全客观定量，物理意义明确，可制作高时间分辨的空气污染潜势预报。     

三峡区间面雨量预报方法及其试验效果

介绍了用于制作三峡区间面雨量预报的各种预报方法,分析了天气学方法、数值预报方法及以数值预报产品为基础的人工神经网络方法在１９９９年汛期的试验效果,结果表明：人工神经网络方法及ＭＡＰＳ数值预报方法预报效果较好。并提出了对几种面雨量预报方法的改进措施。     

空气污染潜势指数预报方法

介绍了空气污染潜势预报,列出了目前辽宁省气象科研所所用的情报辽宁省空气污染潜势的方法和业务流程。在预报中采用了表征大气扩散稀释能力的气象因子,并求其对潜势指数贡献的加权数,以加权数之和作为潜势指数,依此做出全省范围内24h的空气污染潜势指数预报。     

空气污染潜势指数预报方法

介绍了空气污染潜势预报,列出了目前辽宁省气象科研所所用的预报辽宁省空气污染潜势的方法和业务流程。在预报中采用了表征大气扩散稀释能力的气象因子,并求其对潜势指数贡献的加权数,以加权数之和作为潜势指数,依此做出全省范围内２４ｈ的空气污染潜势指数预报。     

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。     

CAPPS预报方法研究

针对在应用城市空气污染数值预报系统CAPPS过程中容易出现的疑问，对CAPPS模式系统中污染潜势和指数的预报原理，模式中一些参数的意义以及扬尘的预报，作了进一步的说明和讨论。     

城市空气污染预报方法

介绍了城市堂气污染预报的发展过程及几种预报方法,指出了各种方法的优缺点;介绍了城市空气污染预报问题的特点,包括预报的范围、时效及时空高分辫率;论述了复杂地形条件下采用敷值模式预报污染物浓度的必要性。     

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。