城市空气质量模式的性能评价研究

本文就常州空气质量模式作了性能的评价分析。建立的空气质量模式的性能如何,在实用中是尤为令人关注的问题,应予足够重视。常州模式的验证评价表明各种性能良好。文章以日均浓度的计算值与实测值之差值(d)作为性能评价基本量,计算了平均偏倚度(d),差值标准差(δd),差值均方根误(δd),计算浓度与实测浓度之比值的标准差(δk等廿余项指标,对常州模式作了性能评价分析。最后还对此类模式的灵敏度系数,用强力偏导数方法作了计算,分析各模式参变量对模式预测结果的影响程度。     

环境影响评价中多源排放的浓度预测

文章首先对评价区进行网格化处理,然后根据评价项目和污染气象特征选择适当的浓度预测模式,最终绘出某种污染物在某一气象条件下各网格上的小时平均浓度叠加值或等浓度分布图。经应用验证,该方法具有数据准确、运算速度快、图型美观等优点,在环境影响评价中具有较高使用价值。     

“箱”模式在特殊地形条件上的应用

兰州市区特殊地形气象条件以及大气污染物排放源分布特征,造成大气环境的不断恶化。在不具备应用城市多源模式前题下,选用简便易行的“箱”模式对该地区大气污染物年日平均浓度进行预测,并用预测值和实测值进行了误差检验,相关关系极显著,还确定了误差修正值。在此基础上,对今后5年年日平均浓度进行了预测和分析。认为用经过订正后的“箱”模式预测兰州市区大气污染物年日平均浓度是可行的,且预测精度较高。     

一种基于EOF分析的迭代方法在业务预报中的应用

用传统的EOF分析迭代方法,利用国家气候中心CGCM模式夏季预报产品、前冬季的500 hPa高度场和SLP等实况资料,进行了2003～2005年我国夏季降水、温度预测的Downscaling试验对比.结果显示:该方法在解释温度预测时效果比降水预测的好,应用时截断阶数取2时的效果最好;另外,模式产品的平均Downscaling效果比前期冬季500 hPa高度场和SLP的Downscaling效果好,比这3年实际业务预报的平均效果高.     

修正的拉格朗日K模式及其在区域尺度中的应用

本文建立了模拟区域尺度的大气污染物输送与扩散过程的拉格朗日K模式，该模式结构简单，计算量小。初始浓度场采用高斯烟流扩散模式确定大气污染物的垂直分布，克服了区域模式在近距离短时间预测浓度精度不高的缺点。应用修正的拉格朗日K模式预测了江苏省区域排放的SO2在大气中输送与散布过程，验证结果表明该模式的精度能够满足区域环境污染物分布预测等环境应用的需要。     

修正的拉朗日K模式及其在区域尺度中的应用

本文建立了模拟区域尺度的大气污染物输送与扩散过程的拉格朗日Ｋ模式，该模式结构简单，计算量小。初始浓度场采用高斯烟流扩散模式确定大气污染物的垂直分布，克服了区域模式在近距离短时间预测浓度精度不高的缺点。应用修正的拉格朗日Ｋ模式预测上江苏省区域排放的ＳＯ２在大气中输送与散布过程，验证结果表明该模式的精度能够满足区域环境污染物分布预测等环境应用的需要。     

空气质量多模式系统在广州应用及对PM10预报效果评估

介绍了广州空气质量多模式系统并评估其对2010年9月广州市的气象要素和PM10日均浓度的24 h的预报效果.评估结果表明：模式系统较好地预测了气象要素的变化,但高估了风速;各空气质量模式能合理预测广州PM10浓度的时空变化,预报效果均处于可接受范围内(平均分数偏差MFB小于±60%且平均分数误差MFE小于75%),部分模式可达到优秀水平(MFB小于±30%且MFE小于50%),但同时各模式在郊区均预测偏高而在市区偏低;总体上,模式在广州郊区的PM10预报效果优于市区.模式间对比表明,在本次业务预报实践中,不存在最优的单模式,同一模式对不同的统计指标、不同的站点,其预报效果可能存在差异,基于算术平均集成各模式结果未能获得最优的预报效果.优化排放源空间分布并引进更好的集成预报方法(如权重平均、神经网络、多元回归等)是未来改进广州空气质量多模式系统预报效果的可能途径.     

气候态调整对华北冬、夏季气候监测的影响研究

本研究对比分析了不同气候态下,华北冬、夏季降水及气温的差异,分析了气候平均值的改变对历史极端事件监测的可能影响。研究结果发现,1991～2020年（简称气候Ⅱ态）的冬季和夏季的平均降水量均略多于1981～2010年（简称气候Ⅰ态）,但接近或略少于1961～2020年的平均降水量,平均降水量逐年变化幅度冬季Ⅱ态小于Ⅰ态,夏季反之。气候Ⅱ态冬季降水空间分布不均,夏季较Ⅰ态呈“中部减少,东西增加”的分布型。冬季和夏季极端降水阈值Ⅱ态（0.86 mm和22.0 mm）较Ⅰ态（0.83 mm和21.6 mm）均略有提高,造成近60年华北大部基于Ⅱ态阈值的冬、夏季极端降水日数较Ⅰ态略减少。此外,气候Ⅱ态的华北冬、夏季平均气温均明显高于Ⅰ态,也高于1961～2020年平均值。Ⅱ态气温较Ⅰ态基本呈全区增加特征,但空间分布不均匀。冬季极端低温和夏季极端高温阈值Ⅱ态（-9.8°C和27.9°C）较Ⅰ态（-10.2°C和27.5°C）均有所有所提高,造成华北大部分地区基于Ⅱ态阈值的近60年冬季极端低温日数较Ⅰ态有所增加,夏季极端高温日数较Ⅰ态存在不同程度的减少。因此,新气候态下华北气温和降水均值,华北大部极...     

ACCMIP全球模式对中国地面PM2.5浓度模拟能力评估

本文利用MODIS和MISR卫星反演的地面PM2.5浓度和来自大气化学和气候模式比较计划（ACCMIP）的4个耦合了大气化学模块的气候模式（GFDL-AM3、NCAR-CAM3.5、GISS-E2-R和MIROC-CHEM）模拟的PM2.5浓度数据,评估分析了4个全球模式对中国地区地面PM2.5浓度时空变化特征的模拟能力。结果表明：4个模式集合模拟的PM2.5浓度在中国东部模拟效果较好。对比单个模式,GFDL-AM3模式对中国PM2.5浓度的空间分布型模拟效果最好。模式结果之间的一致性差异显著的地区主要出现在新疆中部和内蒙古西部地区。从整个中国地区的区域平均的时间序列来看,4个模式集合平均结果与观测结果相差不大,基本能够反映出东北、华中、华东沿海、新疆西部地区的PM2.5浓度的变化趋势。     

大气环境影响预测模型

本文比较系统地介绍了二、三级评价项目中高架连续点源污染物排放的短期平均浓度预测模式、地面最大浓度及其出现距离计算方法、不利气象条件下的污染浓度预测模式及长期平均浓度预测模式。对其中资料的选取,细节的确定及多个点源迭加方法作了详细的阐述,最后简要地给出了分析方法。     

匹配域投影降尺度方法在黄河流域夏季降水预测中的应用

文章采用黄河流域夏季降水数据和BCC-CGCM模式资料,利用匹配域投影降尺度方法对黄河流域夏季降水进行预测,得到以下结论:(1)交叉验证期,匹配域投影降尺度方法对黄河流域夏季降水的预测效果要好于原始模式预测,且较模式直接输出的要素预测稳定;分月预测比夏季整体预测效果要好。(2)匹配域投影降尺度方法对各个区域的预测能力不同,在夏季(6—8月)预测中,预测较好区域比较分散,而分月预测中,预测较好的区域比较集中。月份不同,降尺度方法对于不同地区的预测能力也不同。(3)2009—2013年的独立样本检验表明,匹配域投影降尺度方法对于黄河流域夏季降水的预测效果要明显好于模式直接输出的要素预测。尤其6和7月的降尺度预测较模式直接输出的要素预测有较大提高。     

不同分辨率下全球气候模式的集合结果检验

利用参与IPCC AR4的25个全球气候模式的模拟结果与观测资料,通过分类集合检验气候模式对东亚大陆气温和降水的模拟能力.结果表明:(1)高、中、低分辨率以及所有模式的集合(分别记为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ类)结果均能较好地再现1901-1999年温度的增温趋势,其中Ⅱ类的线性趋势与观测值最为接近,但年际变率均小于观测值;(2)Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ类均能很好地模拟出气候态温度的月变化特征以及空间分布型,但模拟值偏小,其中Ⅰ类的冷偏差最小;(3)对于降水的时间演变特征,模拟效果明显偏差、不确定性显著;(4)4种集合方式均能较好模拟出气候态降水的空间分布型,但模拟值普遍偏高,其中Ⅰ类的误差最小.可见,在温度和降水的时间变化方面,高分辨率的集合结果并没有体现出相应的优势,但在空间分布上模拟效果明显要好于其他3种方式.     

基于Fisher判别的南方双季稻低温灾害等级预警

为了建立南方双季稻低温灾害综合预测预警技术体系, 基于南方双季稻种植区1961—2010年708个气象站的逐日气象资料、水稻生育期资料和低温灾害发生的气象行业标准,采用Fisher判别分析法、因子膨化法、相关性分析法,利用SPSS软件构建早稻春季低温灾害高风险区 (Ⅰ区) 未来10 d、晚稻寒露风高风险区 (Ⅰ区)、主灾区 (Ⅱ区) 未来5 d的低温灾害发生等级逐日滚动预警模型。其中,1961—2009年资料用于模型构建和回代检验,2010年资料用于模型的外延预测。结果表明:早稻、晚粳稻、晚籼稻Ⅰ区平均外延预测基本一致准确率分别达到90.5%,74.2%,80.3%,晚粳稻、晚籼稻Ⅱ区平均外延预测基本一致准确率分别为89.4%和80.3%。构建的南方双季稻低温灾害逐日滚动预警模型的外延预测基本一致准确率多超过80%,等级预测检验误差总体上在1个等级以内,模型评价效果较好。     

基于IPCC-AR4模式资料的地面气温超级集合预测

利用参与IPCC-AR4的8个全球气候系统模式对20世纪气候模拟情景下地面气温的模拟结果,对其进行多模式集成处理。在此基础上,对这些全球气候系统模式在各种能源之间的平衡(A1B)情景下2010—2030年的地面气温进行多模式超级集合预测。结果发现,8个全球气候系统模式模拟的地面温度均方根误差都比多模式简单集合平均的大。超级集合相对于各个模式及简单集合平均的模拟效果更好,其均方根误差比最好的模式误差减小了1.3℃。在A1B情景下,超级集合预测未来20 a北半球平均地面气温将普遍升高,大洋上的增温幅度比陆地上小。中国东部地区以及青藏高原、新疆大部未来20 a气温将明显升高,内蒙东部和辽宁西部最高升温可达2.0~2.4℃,其余地区升温在2.0℃以内。     

基于 ＩＰＣＣ-ＡＲ４模式资料的地面气温超级集合预测

利用参与IPCC-AR4的8个全球气候系统模式对20世纪气候模拟情景下地面气温的模拟结果,对其进行多模式集成处理。在此基础上,对这些全球气候系统模式在各种能源之间的平衡（A1B）情景下2010—2030年的地面气温进行多模式超级集合预测。结果发现,8个全球气候系统模式模拟的地面温度均方根误差都比多模式简单集合平均的大。超级集合相对于各个模式及简单集合平均的模拟效果更好,其均方根误差比最好的模式误差减小了13℃。在A1B情景下,超级集合预测未来20 a北半球平均地面气温将普遍升高,大洋上的增温幅度比陆地上小。中国东部地区以及青藏高原、新疆大部未来20 a气温将明显升高,内蒙东部和辽宁西部最高升温可达20~24 ℃,其余地区升温在20 ℃以内。     

贵州“2011.6”两次暴雨数值模拟研究

应用湿位涡理论,利用贵州84个县市地面气象观测站及1473个乡镇自动站逐时降水观测资料、ECMWF提供的0.25°×0.25°再分析格点资料及非静力中尺度模式WRF提供的数值模拟结果,对贵州省2011年6月17日08:00~18日20:00(简称“过程Ⅰ”)和6月22日08:00~23日20:00(简称“过程Ⅱ”)两次典型暴雨过程的θ_se和湿位涡进行诊断分析和数值模拟。结果表明:“过程Ⅰ”受一股冷空气影响,“过程Ⅱ”受两股冷空气影响。“过程Ⅰ”辐合中心位于27°N、107°E上空800hPa处,辐散中心位于27°N、107°E上空550hPa处。“过程Ⅱ”辐合中心位于27°N、107°E上空800hPa处,辐散中心位于28°N、107°E上空750hPa处。“过程Ⅰ”,贵州上空700hPa至近地面的MPV1正值中心和MPV2负值中心的分布与大暴雨落区(兴仁-晴隆-安顺和金沙-湄潭-务川)基本一致,“过程Ⅱ”MPV1的两个正值中心和MPV2强负值中心与大暴雨落区(毕节、六枝)吻合。两次暴雨天气过程中的贵州上空MPV1值明显比MPV2值偏大。WRF模式模拟的水汽辐合中心强度比实况偏强,模拟的“过程Ⅰ”辐合区比实况偏小,模拟的“过程Ⅱ”辐合区比实况偏大。WRF模式模拟“过程Ⅰ”的贵州上空MPV1正值区中心值比实况偏小,模拟“过程Ⅱ”的贵州上空MPV1正值区中心值比实况偏大,但模拟的正值中心与强降水中心基本一致。WRF模式对两次暴雨过程MPV2负值中心的模拟均表现为不太准确。WRF模式模拟影响贵州的冷空气比实况偏强,模拟的特大暴雨中心值比实况偏大,但“过程Ⅰ”模拟的特大暴雨中心位置比实况偏南10km,“过程Ⅱ”模拟的特大暴雨中心位置比实况偏南7km,可供贵州β中尺度暴雨预报参考。      

2008年1月中国气候异常的动力学预测及效果检验

利用IAP数值气候预测系统（IAP DCP-Ⅱ）和IAP 9层大气环流模式（IAP9L-AGCM）对2007年冬季我国气候异常进行了预测,并检验了两个不同系统和模式对2008年1月我国气候异常的预测能力。首先利用IAP ENSO预测系统进行热带太平洋海温异常的预测,然后对2007年中国冬季气候进行了实时预测。结果表明：IAP ENSO预测系统较好地预报出了2007年冬季热带太平洋海温异常的演变情况;IAP DCP-Ⅱ和IAP9L-AGCM对于2008年1月月平均环流异常以及我国气候异常均有一定的预测能力,尤其是对偏强的冬季风,冬季南方地区的异常低温多雨,以及东北的高温少雨,预测效果较好。     

复杂地形城市冬季大气污染的数值模拟研究

采用中尺度大气动力模式与大气扩散模式相结合的方法，针对复杂地形条件下兰州市冬季无明显冷空气入侵天气过程时段（1994年12月2－3日）的大气污染状况，进行污染物（二氧化硫和烟尘）浓度分布的数值模拟研究，分析了模拟的风场的气温层结随时间的变化以及污染物浓度的分布及其变化，进一步分析了模拟的风场和气温层结与污染物浓度分布的关系。结果表明，该模式系统对兰州市大气边界层结构及污染物浓度的分布有较好的模拟能力，并证明了该模式系统可适用于兰州市大气质量预测预报研究。     

基于交叉验证的多模式超级集合预报方法研究

利用AREM、MM5和WRF 3个中尺度有限区域模式,通过选取对短期天气预报影响颇大的积云参数化方案和边界层方案构成15个集合预报成员,以2003年7月汛期天气为研究对象,分别采用相关加权、多元线性回归以及支持向量机回归与"交叉验证"相结合的方法,开展有限区域模式的多模式短期超级集合预报研究.文中主要对上述3种方法的24 h降水和700 hPa流场的超级集合预报结果与多模式集合平均预报结果以及T213模式结果进行了对比分析,结果表明:(1)对于24 h降水,支持向量机回归方法的超级集合预报得到的均方根误差比多模式集合平均小,各降水临界值的TS异常评分比多模式集合平均高;并且它也较相关加权法和多元线性回归的超级集合预报效果好.(2)对于700 hPa流场,对比分析各预报结果经过向量EOF分析得到的风场第1模态和第2模态表明,多模式集合平均主要使风场强度变小,多元线性回归和支持向量机回归的超级集合预报可以较好地刻画风场的强度分布,其中支持向量机回归的超级集合预报对风场强度及其区域分布的预报效果最好.(3)对于700 hPa流场,超级集合预报明显优于同期T213模式预报,从相同的预报均方根误差意义看,支持向量机回归的超级集合预报至少较T213模式预报能提前12 h.     

华南夏季多年平均降水低频特征及其与低频水汽输送关系

利用中国国家气象信息中心提供的1961—2011年753站逐日降水资料、NECP/NCAR逐日再分析风场和比湿资料,研究了华南夏季多年平均降水低频特征及其与低频水汽输送的相关关系。结果表明,华南夏季降水量呈增多趋势,1992年之后(1993—2011年,时段Ⅱ)比之前(1961—1992年,时段Ⅰ)明显偏多,尤以广西大部、广东北部、闽赣交界处增幅最大。无论时段Ⅰ或时段Ⅱ,华南多年平均夏季降水均呈显著的10~20 d低频振荡,但时段Ⅱ比时段Ⅰ的低频周期更显著。影响10~20 d低频降水的10~20 d低频水汽输送环流系统,在时段Ⅰ主要为西北太平洋反气旋式水汽环流和中南半岛东部、南海南部的一对气旋、反气旋式水汽环流,水汽来自孟加拉湾、南海和西太平洋,冷空气来自里海附近和贝加尔湖以东;在时段Ⅱ主要为西北太平洋反气旋式—气旋式水汽环流对、印尼以东洋面的气旋式、反气旋式水汽环流对,水汽来自南海和西太平洋,冷空气来自贝加尔湖以东。