西宁市空气质量预报系统CAPPS的分析与应用

城市空气污染数值预报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)。本对CAPPS系统在北京和上海市进行了分析检验。结果表明，就预报值与监测值的线形相关系数来说，CAPPS系统的预报水平与其他发达国家的模式预报水平相当。而从CAPPS系统在西宁市的应用中可以看出，模式的应用与地表地形、区域气候以及大气的稳定度有一定联系。     

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%。     

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。     

区域空气质量数值预报系统CAPPS3在辽宁的应用

利用城市大气污染数值预报系统CAPPS的第三版(CAPPS3),经过安装、调试和本地化、自动化处理,建立起适合于辽宁的区域空气质量数值预报系统,用于预报辽宁的城市污染指数和等级以及各污染物的日均浓度分布.通过模式预报结果与监测资料的对比,发现辽宁14个主要城市SO2、NO2预报准确率的总体水平明显高于PM10.区域污染物浓度分布位置和大小的预报结果与实际情况相符,污染物小时浓度的演变也与实际风场的变化趋势保持一致,表明CAPPS3模式系统能够及时准确地预报出区域污染的形成和发展过程.     

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。     

国家气象中心数值预报业务的进展

在最近的１５年中，国家气象中心的数值预报业务高速度发展，预报模式从北半球模式发展为全球谱模式，并配套建立了资料同化系统和用于降水预报的有限区预报模式，暴雨和台风预报模式正在研制中。目前数值预报时效已延至７天，Ｔ６３９３丙上时的预报水平已优于的数值预报产品的应用技术在不断改进，最高（低）气温下两天ＭＯＳ预报精度已接近预报员制作的综合预报结果。     

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。     

国家气象中心集合数值预报业务系统的发展及应用

介绍集合数值预报的基本概念,简要回顾国家气象中心的集合数值预报系统的开发过程,并概述了国家气象中心现有的中期集合数值预报业务系统的组成、集合数值预报产品的解释与应用、集合数值预报的未来发展趋势。     

海口市基于CAPPS系统的空气质量预报制作平台

对城市大气污染潜势和污染指数预报系统（ＣＡＰＰＳ）的构成、功能、技术要点及运行环境作了详细介绍，通过对ＣＡＰＰＳ系统进行改进和完善，将其集成为一个自动化程度较高的业务系统。     

海口市基于CAPPS系统的空气质量预报制作平台

对城市大气污染潜势和污染指数预报系统（CAPPS）的构成、功能、技术要点及运行环境作了详细介绍，通过对CAPPS系统进行改进和完善，将其集成为一个自动化程度较高的业务系统。     

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。     

南昌市空气洁净指数预报系统研究

从预报技术的角度介绍了“南昌市空气洁净指数预报系统”,并通过运行检验,说明该系统是先进和可行的。     

银川市空气质量超标的天气形势分析

利用银川市环境监测站5a的污染物浓度资料及对应的天气图，分析了银川市空气质量超标的特征和天气形势。结果表明：银川市空气质量超标主要出现在冬半年，10月～1月SO2超标多于TSP，2月～6月TSP超标多于SO2；造成银川市空气质量超标的天气形势有西北气流型、冷空气穿脊东移型、冷槽东移型、纬向气流型、西南气流型五种。分析2002年10月～2002年12月期间的天气形势，得出的SO2、PM10超标日，对比用CAPPS数值预报模式作出的SO2、PM10超标日，SO2超的漏报率降低了20％，PM10超标的漏报率降低了18％。     

2000～2002年北京市城市大气污染特征分析

通过对 2 0 0 0年 1月至 2 0 0 2年 1 2月北京市城市大气污染物SO2 ,PM1 0 ,NO2 的分析发现 :北京市主要污染物是SO2 和PM1 0 。SO2 污染月份主要发生在 1 1月至次年的 3月 ;PM1 03级以上的日数全年都有分布 ,但 4级和 5级的日数主要发生在春季和冬季 ;NO2 主要污染月份发生在 1 0月至次年的 3月 ;大多数污染物以 2 0 0 0年最为严重。对污染资料进行MHAT小波分析发现 ,北京市大气污染存在两个明显的周期波动 ,即 2 0～ 30天周期和准 5天周期 ,这说明北京市污染物浓度短期变化主要受到天气过程及大气低频振荡的影响 ,该文进一步计算了 2 0 0 0年污染资料与气象资料的相关关系发现 ,北京市污染物与日平均气温、日平均风速、每日 1 2 :0 0 (北京时 )温度梯度、相对湿度存在明显的相关关系 ,且不同的气象要素对不同的污染物浓度影响不同。     

区域暴雨增强数值预报业务系统及其预报效果分析

该文介绍了区域暴雨增强数值预业务系统的设计思想，主体结构及主要的关键技术，并总结了该系统业务试验的情况和效果。该系统以ＹＨ模式为基础，对其从坐标系、水平和垂直分辨率及物理过程等方面进行了改进，并结合实时资料处理系统，图形处理等形成了一个比较完整的数值预报业务体系。     

数值天气预报业务模式现状与展望

20 0 4年是数值天气预报理论提出 10 0周年 ,同时也是数值天气预报业务化应用 5 0周年。经过百年的发展历程 ,数值天气预报学科有了飞跃的发展。特别是最近 10多年来 ,大气科学以及地球科学的研究进展 ,高速度、大容量的巨型计算机及网络系统的快速发展 ,更加快了数值天气预报的发展步伐。文中从模式动力框架、物理过程参数化、模式程序软件等方面对数值天气预报业务模式现状进行了简要综述 ,对存在的问题进行了探讨 ,并对数值天气预报业务模式的未来发展作了展望。当前数值天气预报业务模式发展的特点有 :(1) 2 0世纪 90年代中期以来 ,各国的全球和区域模式水平和垂直分辨率都有明显提高 ,且模式物理过程也同步进行改进 ;数值预报业务模式已进入了大规模并行计算的阶段 ;(2 )主要发达国家和中国都正在致力于研发各自的新业务数值预报模式———非静力 (多尺度 )一体化模式或非静力中尺度模式 ,部分国家的新一代天气 气候一体化数值模式已业务运行 ;(3)业务数值预报模式正在朝着不断完善的方向发展。随着模式分辨率的提高 ,云物理过程、陆面过程和湍流过程、考虑坡度 -坡向因子的辐射过程等在模式中的参数化方案 ,以及模式垂直坐标的选择越来越受重视 ,这些物理过程的描述成为业务数值模式改进的重点和     

基于粒子群优化的多指标组合算子的大气污染预报模型

根据多指标组合算子法建立了大气污染物浓度预报的参数模型,并采用一种新颖的粒子群优化算法对大气污染物浓度预报模型中的参数进行优化。通过实例计算,该模型同线性回归、模糊模式识别、参数化组合算子方法进行了结果比较,结果表明,所建立的模型比前三种方法平均误差率小,吻合度好,具有较好的预测效果。     

区域大气污染物浓度分布预报的一种模式及其试验

本文就区域尺度大气污染物浓度预报，提出一种以天气气候学分型为基础，结合大气污染物输放散区域污染物浓度区域分布逐日预报模式；并用该模式作预报试验，结果表明：模式的预报结果能达到一定的正确率，具有实用价值。     

沿海复杂地形区域之大气污染分析与预测

以深圳大鹏半岛为代表(大鹏炼油厂是该区域主要污染源),探讨了山地、海陆综合影响下之大气污染分析预测方法,提出了适用于南方沿海丘陵地段的大气环境预测模式,其主要内容包括两部分:(1)地形调整风场模式及风场特征;(2)复杂地形扩散模式。分析表明所得出的结果是比较合理的。     

北京市区大气污染的时空特征

用1999年11月1日到2001年4月30日SO2、PMl0、NO2、CO和O3等5类污染物每日大气污染指数和等级资料,讨论了北京市区大气污染的时空分布特征.结果表明北京市区的污染物以可吸入颗粒物和二氧化硫为主,出现3级以上的概率分别为50%和30%,是相当严重的.北京污染物有明显的季节变化,SO2出现3级以上概率在冬半年(11月至翌年3月)为34%,夏半年(4～10月)几乎不出现,但可吸人颗粒物的季节变化没有其它4类污染物显著.从1997年以来北京市区的大气污染略有好转.