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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

德阳市区空气污染气象指数预报

根据空气污染与气象条件的关系分析，引入一个空气污染气象指数，用T213数值预报产品相关资料作为空气污染气象因子输入，从而作出空气污染气象指数预报。     

德阳市区空气污染气象指数预报

根据空气污染与气象条件的关系分析,引入一个空气污染气象指数,用T213数值预报产品相关资料作为空气污染气象因子输入,从而作出空气污染气象指数预报.     

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。     

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。     

呼和浩特市空气污染潜势预报研究

介绍了用于呼市市区的空气污染潜势预报方法。此方法是在污染源时空分布相对稳定的情况下 ,主要依据大气环流形势演变和相关的局地气象要素对未来空气污染状况的影响制定相关因子的加权值表 ,最后通过预报员修正 ,得出未来 2 4小时的空气污染潜势预报。     

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。     

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。     

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。     

污染浓度潜势预报专家系统

以高级人工智能语言Ｔｕｒｂｏ Ｐｒｏｌｏｇ建立的污染浓度潜势预报专家系统，这使天气形势和污染善得到了较好的结合，并构成污染浓度潜势预报地专家知识，在实际应用中，该系统结构合理，功能较全，用作污染２势预报效果较好。     

大气平流扩散的箱格预报模型与污染潜势指数预报

该文在对平流扩散方程积分的基础上, 建立了对初始浓度有记忆力, 并对非相邻地区的浓度有感受力的箱格预报模式, 该模式的框架可用于各种时、空间尺度或多尺度的空气污染预测、预报.文中还定义了物理意义明确的空气污染潜势指数PPI以反映大气通风扩散稀释和干、湿沉降清除大气污染物的总能力, 结合天气预报模式和箱格预报模式则可进行空气污染潜势预报.给出了对源强和浓度监测要求灵活的空气污染指数PSI的预报公式和方法.在仅使用常规浓度监测资料的条件下, 检验了该文的基本方法, 其结果看来是可接受的.     

忻州市CO中毒气象潜势预报方法

CO的传播、扩散、转移和沉降受多种气象因素制约,本文根据2006年-2007年忻州市人民医院CO中毒人员病历资料,统计分析了CO中毒与大气环流形势、天气系统、气象要素等的相互关系,利用统计方法建立了冬季采暖期CO中毒气象条件等级预报方程,并进行相应潜势预警预报。     

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。     

武川县某风电场雷暴潜势预报方法分析

文章以武川县某风电场为分析区,选取对流有效位能、K指数、抬升指数、700h Pa假相当位温、垂直速度等5个对雷暴具有较好指示意义的预报因子,利用2010—2011年5—9月武川站雷暴日资料和NCEP/NCAR逐6h的1o×1o再分析资料建立雷暴潜势预报方程,为风电场安全运行提供依据。对2012年雷暴预报效果检验表明,该方程对雷暴天气具有一定的预警能力,预报方程的命中率为80.6%,虚假报警率为67%,能够成功预报出该风电场两次较为严重的雷击事故,可用于支撑该风电场的雷暴预警服务。     

天津市空气污染数值预报试验中的模式系统

介绍了天津市空气污染数值预报实验中城市空气污染数值预报模式系统的构成及各模块的功能。在天津市空气污染预报实验期间, α中尺度气象模式对区域范围内的逐时风、温、湿及其降水预报取得了较好的效果, 且模式的计算时间短; β中尺度气象模式在边界层内具有较高的垂直分辨率, 模拟结果合理, 其中计算与观测的风向差小于６０ｏ的概率达到６４３％ , 计算与观测的风速比值接近于１; 预报的地面ＳＯ２、ＮＯｘ和ＴＳＰ浓度与同步监测值相比, 城市空气污染预报模式对ＳＯ２和ＮＯｘ的日平均浓度的预报效果较好, 预报准确率达６４０％ , 而对ＴＳＰ的预报则较差     

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。