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%。     

CAPPS1和CAPPS2数值预报模式对比分析

对CAPPS1模式和CAPPS2模式预报广西污染物进行了对比分析。主要对比了其污染扩散原理、气象预报模式、操作系统、运行时间、预报时效及预报效果。分析表明：CAPPS1和CAPPS2模式对各种污染物预报的相关系数均在0．44以上，两种模式预报广西空气污染都是可行的；两种模式均对SO2的预报效果最好，NO2次之，PM10相对最差；CAPPS2模式对各种污染物的预报值与实测值相关系数均比CAPPS1高，其中NO2的相关系数提高幅度最大；CAPPS2模式对NO2和PM10的预报准确率比CAPPS1偏高，而对SO2的预报准确率比CAPPS1偏低；CAPPS2预报首要污染物正确率比CAPPS1高出11个百分点，而预报首要污染物等级正确率则高出9个百分点。     

CAPPS在国家气象中心多城市污染指数数值预报业务系统中的应用

国家气象中心在中国气象科学研究院CAPPS系统的基础上,建立了多城市污染指数数值预报业务系统,同时预报47个重点城市的SO2、NO2和PM10的日均污染指数.从2001年6月21日至7月17日的试验预报表明,总体预报准确率和与监测值的相关都在60%以上,与各城市气象局、环境保护局联合发布的综合预报准确率和与监测值的相关比较接近.说明CAPPS用于国家气象中心多城市污染指数数值预报业务系统,能够为城市空气质量业务预报提供有参考价值的数值预报产品.     

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。     

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。     

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。     

城市空气污染预报系统CAPPS2.0在辽宁的应用及检验

在利用CAPPS2.0进行空气质量自动化预报的前期工作中,为了验证模式的准确性,对辽宁省14个主要城市2003年1月的31 d、4月、7月和10月各12 d作出了模拟,分别得到各城市SO2、NO2和PM10的污染指数预报值。将各污染指数每天模拟的预报值与实际监测值进行对比,发现春、夏、秋季的预报效果非常好,而冬季预报值明显偏高。对预报值与监测值的相关性检验表明两者相关性非常显著,冬季预报值出现的是一个系统误差,可以通过修改模式进行订正。     

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     

贵州省MM5数值预报产品在地级业务流程中本地化方法简介

针对贵州省MM5数值预报产品在地级业务使用中存在的不便作本地化开发,使数据实现自动下载与解压,且不受USB加密锁限制,适应地级现代化业务流程的需要,对其推广有重要意义。     

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。     

CAPPS在太原市本地化过程中的改进和应用

该文针对CAPPS在太原市运行的误差问题,在分析其主要原因的基础上,变换地形背景场,依据不同季节、不同天气形势,在模式中增加对综合误差系数和扬尘系数的调节功能,进行多种数值模拟试验。结果表明：在误差分析基础上确定的模拟试验方案,使主要污染物SO2、NOX和PM10的预报值与监测值的相关系数分别提高到0.96、0.91和0.89,最终使CAPPS成为预报准确率稳定在90%以上的业务化数值模式系统。     

西安市冬季冷暖的历史演变对采暖的影响

本文针对CAPPS2.0系统在业务化自动运行过程中的一些问题,提供了一套具体可行的解决方案,实现了CAPPS系统的全自动运行,具有很高的实用价值。     

CAPPS模型在武汉市空气质量预报中的应用与检验

为了深入了解CAPPS模型对武汉市空气质量的预报效果,使用2004年10月7日至2005年5月31日逐日武汉市有关环境监测资料和CAPPS模型的预报结果,对CAPPS模型在武汉市空气质量预报中的效果进行了检验与分析。结果表明,CAPPS模型对武汉市空气质量的预报效果总体较好,预报精确度评分平均达81.99,其中PM10 API的预报值与实测值之间相关系数达到0.72。     

列序分析在大气环境污染分析中的应用

提出了不同于计算相关系数的列序分析的方法,思路来源于变量序列间的几何形状接近程度,几何形状接近的序列,度量其靠近程度的指数应大,反之就小.将靠近程度大小按序排列,就得到变量序列间的联系程度的名次.从实用出发,针对不同性质的数据,提出了4种列序度计算方案.选取了计算加权平方距离的方案对大气污染及其有关的气象要素数据进行了实例计算.通过计算列序度并与相关系数对照,可以更可靠地来使用某个气象要素制作预报,另外,从数学上证明列序分析与绝对值关联度、欧氏距离间的关系,由此论证了列序分析的数学根基.数学推导和数值计算都证实了列序分析的可用性,尤其在量测为小样本的情况下更有使用价值.     

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。     

城市空气污染指数预报方法研究

借鉴自动控制、经济和气象领域中广泛使用的马尔可夫随机过程理论，考虑了天气变化与气象要素对空气污染物浓度变化的影响，提出了新的空气污染物业务预报方法。该方法对各地区气象与环保部门联合进行城市空气污染指数的预报工作具有实际意义。     

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)。