一种新的城市SO2污染统计预报方法及其应用

针对目前采用的统计方法存在的不足, 即在选择预报因子时没有考虑预报因子之间的相关性, 挑选的预报因子由于非正交, 使回归计算的结果不稳定, 给计算带来一定的误差。该文提出把一元线性回归分析、自然正交函数 (EOF) 和逐步回归方法结合起来, 从而得到一种新的建立统计预报模型的方法。以西安市采暖期和夏季SO₂日均浓度为预报对象, 使用该方法建立预报模型。拟合及预报试验表明, 这些预报模型不但可以很好地拟合变化趋势, 而且还能作出较准确的预报, 采暖期预报的级别命中率为72.5 %, 夏季级别预报命中率为100%。通过对比试验, 此方法优于目前常用的逐步回归方法, 具有很好的应用前景。     

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。     

海口市空气污染特征分析及预报检验

利用海南省二次开发的CAPPS2.0模式,对2006年1月1日~2007年1月1日海口市逐日PM10、SO2、NO2污染浓度监测资料进行输出分析,得出海口市空气污染的变化特征。结果表明,污染物SO2和NO2的预报效果较好,而PM10预报效果较差。因此采用多元线性回归分析方法建立污染物浓度与气象要素的预报方程,并对PM10进行优化和校正,从而提高预报准确率。     

海口市空气污染特征分析及预报检验

利用海南省二次开发的CAPPS2.0模式，对2006年1月1日-2007年1月1日海口市逐日PM10、SO2、NO2污染浓度监测资料进行输出分析，得出海口市空气污染的变化特征。结果表明，污染物SO2和NO2的预报效果较好，而PM10预报效果较差。因此采用多元线性回归分析方法建立污染物浓度与气象要素的预报方程，并对PM10进行优化和校正，从而提高预报准确率。     

呼和浩特市大气污染与天气气候的关系

利用1990～2002年呼和浩特市区空气污染物TSP、SO2、NOx浓度的实际监测数据,分析了呼和浩特市大气污染物浓度变化的时空分布特征、大气污染与天气条件的关系。呼和浩特市市区主要以煤烟型污染为主,冬、春季比夏、秋季污染严重,采暖期比非采暖期污染严重,市区中心污染最严重。污染物的排放量及大气的稳定度状态是城市大气污染的主要影响因子,天气变化是城市大气污染物浓度变化的主导因素,局地环流是决定城市污染物分布的关键因素。因此,不同季节排污量的变化、天气条件是制作呼和浩特市大气污染预报的主要依据。     

石河子市空气质量特征及其气象影响因素的研究

运用石河子市2015—2020年6种污染物浓度，研究了石河子市近6年空气质量及污染物浓度时间变化特征。结果显示：石河子市近6年空气质量有所改善，首要污染物主要以可吸入颗粒物和臭氧为主，并有明显的采暖期和非采暖期之分。冬季空气质量对全年空气质量优良天数占比为负贡献，各污染物浓度的峰值多出现在白天。分析石河子市相对湿度、气压、温度等气象要素和空气质量指数的相关性，并建立拟合方程，结果显示石河子市除冬季外其他时间最小相对湿度、最低气温和空气质量指数相关性较好，在预报空气质量过程中可重点考虑。     

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。     

基于CUACE系统沈阳地区春季空气质量预报的校验及修正

本文基于CUACE系统,利用2015年4—5月沈阳市大气环境观测数据对沈阳地区春季空气质量的预报效果进行了校验和修正。结果表明:CUACE模式对6种污染物(PM10、PM2.5、NO2、O3、SO2和CO)质量浓度的预报值普遍小于观测值,对PM10浓度的预报存在严重低估。CUACE模式预报的沈阳地区春季日首要污染物多为PM2.5,而观测表明沈阳地区春季PM10和PM2.5为日首要污染物的日数相当。同时,CUACE模式预报的空气污染等级与实际观测的空气污染等级相比存在较高的等级偏差率。利用污染物观测浓度和预报浓度之间的线性拟合公式修正CUACE模式的预报结果,修正后首要污染物的预报结果与实际观测结果基本吻合,同时空气污染等级的预报准确率也明显提高,提高幅度为50.0%—80.0%。     

气象要素场正交函数展开做暴雨定点预报

本文对乐山市区域性暴雨要素场作正交函数展开，根据历次暴雨各典型场的不同权重系数分型选取预报因子，建立暴雨定点预报方法。该方法自１９９０年投入业务使用以来，提高预报准确率５％左右。     

CAPPS3模式在福州市预报效果检验

对2009年7月至2010年6月区域空气质量数值预报模式CAPPS3在福州市的应用进行效果检验,分析各季节CAPPS3预报福州市3种污染物SO2、NO2和PM10的等级预报准确率、转折性天气预报准确率及与监测值的相关系数以及综合评分。结果表明：夏秋季节CAPPS3模式3种污染物等级预报准确率较高,冬季NO2和春季PM10的等级预报准确率较低,错误等级预报多数偏高;转折性天气预报准确率夏秋季最高,春季最低,模式对天气形势的变化反应不灵敏,特别是污染物浓度突变时,预报能力较差,当天气形势稳定时,预报效果较好;CAPPS3模式浓度预报值较监测值有偏大和滞后的缺点;相关系数及综合评分结果夏秋季最高,春季最低。CAPPS3总体预报效果较好,可提供有价值的指导预报,适合业务运行。     

西安市冬季采暖气象条件分析和预报方法初探

对西安市冬季采暖气象条件和预报方法进行了研究。根据国家采暖规范结合西安冬季采暖的实际，首先对西安1951年7月到2003年6月历年的逐日气象资料进行了详尽的分析，比较了国家采暖日期相关规范和规定中的3种不同的统计方法，确定了符合西安特点的采暖初终日。充分利用T213数值预报产品，对2002年和2003年两个冬半年的逐日850hPa和500hPa各时次各类气象要素及与之对应的西安各时次实况的气温作了相关分析，建立了回归方程，提出了采暖期及其逐日气温预报。     

空气污染预测与地面气象要素应用

利用逐步回归的数理统计方法及本溪市大气环境监测资料和地面常规气象观测资料，对辽宁省本溪市空气污染物TSP和SO2的浓度分别进行了计算分析并建立了预测方程，并对这两种污染物分别进行了预测检验。     

山西省PM_(10)气溶胶污染特征分析

文章针对大同市2006—2009年、榆社县2006—2008年PM10质量浓度数据,使用趋势分析、后向轨迹模拟不同高度的PM10的传输路径,可以看出:PM10浓度的日变化特征为"两高三低";PM10浓度日际变化不明显,只在典型日PM10浓度值明显增大;PM10浓度月变化特征为1、5、12月浓度高,春季5月份由于为沙尘期浓度高。PM10浓度季节变化规律与采暖期和非采暖期变化相符合,即采暖期的冬春季浓度高、非采暖期的夏秋季浓度低;从2006—2009年间,两站PM10质量浓度基本呈逐年下降趋势。不同气象要素与PM10浓度的相关性,按相关系数绝对值从大到小排列依次为:露点温度、气温、降水量、相对湿度。其中露点温度和PM10浓度呈显著负相关性,气温与PM10浓度呈较弱负相关性。     

石家庄市采暖期与非采暖期PM2.5中多环芳烃的来源解析及健康风险评价

为研究石家庄市采暖期与非采暖期大气细颗粒物(PM_2.5)中多环芳烃(Polycyclic Aromatic Hydrocarbons,PAHs)的污染特征及其人群健康效应,采集了石家庄市2017年1月—2019年12月每月10—16日PM_2.5样品,使用气相色谱-质谱联用仪测定PM_2.5中优先控制的16种多环芳烃的浓度,分析采暖期与非采暖期PM_2.5中多环芳烃的污染水平及组成特征,利用特征比值法和主成分分析法对其来源进行定性判断,并采用健康风险评估模型以及预期寿命损失评估多环芳烃对人群的健康风险。结果表明：(1)PM_2.5及其中多环芳烃浓度平均水平在采暖期分别为106.00μg/m³、44.17 ng/m³,非采暖期分别为73.00μg/m³、40.17 ng/m³。16种多环芳烃中含量最高的是苯并[a]芘,其次为苯并[k]荧蒽、苯并[b]荧蒽、?。多环芳烃单体环数越高其致癌作用越强,不同环...     

南宁市呼吸道疾病预测研究

通过对2001～2002年南宁市2个最大医院呼吸道疾病39305例门诊资料进行小波分析，得出各种疾病发病人数均存在5～7天的周期。将呼吸道疾病发病人数和同期气象要素、大气污染物浓度资料进行相关分析，结果表明，呼吸道疾病发病人数与气温、气压、湿度密切相关，同时与大气污染物SO2、NO2、PM10浓度也密切相关。利用最优子集方法，按不同季节建立呼吸道疾病下周逐日发病人数预测方程，2004年1月支气管炎发病人数预报值与实际值相对误差为16．43％，2004年4月未来1～2天呼吸道疾病发病人数预报值对天气变化的敏感性与实际值基本一致。     

强对流天气的雷达回波分析与预报

利用７１１转达做短时预报的关键是地雷达回波正确判别。根据观测资料及短时预报经验,并依据本地的特殊地形及气候特征,着重分析了强对流雷达回波的形状特征并引进了能量天气学的方法,以得出具有可操作性简明判据。     

四子王旗冬季采暖期和采暖强度的变化分析

利用四子王旗1971—2015年(10月至次年4月)日平均气温资料,通过线性趋势分析方法、度日法和MannKendall方法,分析近45a四子王旗采暖强度、采暖期长度、采暖初日和采暖终日变化特征,根据《民用建筑采暖通风与空气调节设计规范》(GB50019—2003)的规定确定了理论采暖的初日和终日。分析结果表明:近45a来,四子王旗冬季采暖初日在推迟,终日无明显变化;采暖强度呈显著减少趋势,变化速率为-77.04%;采暖期长度呈现下降趋势,但是下降趋势不显著。     

大气非绝热加热作用的研究进展与展望

大气非绝热加热与天气系统的发生发展有密切联系,与降水等天气过程密不可分,非绝热加热在大气运动中有着至关重要的作用。对非绝热加热的研究和理解,有助于改进数值预报模式,增强数值天气预报模式的预报能力。本文系统梳理了大气非绝热加热的基本内容,近几十年非绝热加热及其作用的研究成果,主要包括非绝热加热的概念及其表征、非绝热加热的时空分布特征、非绝热加热与季风、天气系统(如西太平洋副热带高压、热带气旋、温带气旋和急流)和降水之间的关系,以及非绝热加热在数值模式中的表征,进而指出有待于进一步研究的方面。     

MOS温度预报中最优训练期方案

以欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 模式细网格地面气温为预报因子,设计多种训练期方案进行2014—2015年福建省气象站每日两次1~7 d的日最高气温和日最低气温MOS (model output statistics) 预报,并进行检验和改进。准对称混合滑动训练期方法为取预报日之前和前1年预报日之后相同日数的样本混合而成,分1年期或多年期。结果表明:准对称混合滑动训练期方案优于滑动训练期方案和传统季节固定期分类方案,且2年期优于1年期。以不同周期确定最佳训练期日数的方案应用对比显示,以年为评估周期优于以月为评估周期以及更短时间周期。在2015年日最高气温和日最低气温MOS预报中,基于上年度评估所得最佳训练期日数,2年期准对称混合滑动训练期方案较ECMWF模式细网格产品质量有较大提高,优于预报员预报,有较好的应用参考价值。