城市空气质量数值预报的不确定性与可预报性

主要综述了数据误差、随机误差和模式物理误差所造成的城市空气质量数值预报的不确定性,简要介绍分析预报不确定性的统计方法。并对由内在随机性和外在误差引起的可预报性问题进行了分析讨论     

中国清洁空气行动对PM2.5污染的影响

随着经济快速发展,中国近十年来大气污染事件频发,严重危害居民公共健康.为应对严重的大气污染问题,切实改善空气质量,国务院于2013年颁布了《大气污染防治行动计划》(简称《大气十条》)(国务院, 2013),要求到2017年全国地级及以上城市可吸入颗粒物(PM10)年均浓度比2012年下降10%以上,优良天数逐年提高。     

激辩:北京单双号限行

<正>2014年12月26日,十二届全国人大常委会第十二次会议分组审议了国务院向全国人大首次提交的《大气污染防治法(修订草案)》(以下简称《修订草案》)。《大气污染防治法》的修改不仅关系到何时能够重现蓝天,而且与每一个人的健康息息相关。从2007年北京奥运测试赛期间实行单双号限行,到2014年3月28日北京市人民政府发出通告,决定自2014年4月11日至2015年4月10日继续     

河北怎么办? 2015治霾行动率先开展“深度治理”

<正>据环保部最近发布的2014年京津冀、长三角、珠三角区域和直辖市、省会城市及计划单列市共74个城市空气质量状况数据来看,河北省共有7座城市上榜,并且包揽了这并不光彩榜单上的前6名。在过去的2014年里,河北人深受雾霾之苦,"真的是活在梦里"、"现在终于知道如坠云里雾中的感觉了"……在网友不断自嘲调侃的背后,是对河北空气质量的担忧与无奈。然而,在悲叹和埋怨之后,更重要的是找到原因和方法,然后坚决有力     

雾霾“大考”,辽宁率先交出“答卷”

正2013年入冬以来,北方很多城市出现严重空气污染,京津冀等地区持续雾霾天气,笼罩在一片浓浓的雾霾之中,最严重的能见度不足十米,甚至连红绿灯都无法看清。为应对空气污染情况,北京、天津、河北、山东等地区对淘汰拆除燃煤锅炉将采取更严格的措施,禁止销售使用高硫煤炭和焦炭。     

治霾要从转变发展方式和生活方式开始 访十一届全国人大环资委副主任、原国家环保总局副局长汪纪戎

人类的生存与发展离不开地球环境,环境不但是生命起源的温床,还是人类产生和进化的必要条件。人类学家认为,人类的出现是生态环境和气候变化的结果。可以说地球环境创造了人类,但人类的某些活动又在破坏着自己赖以生存的环境,从而影响到人类的健康和生存环境。近年来,中国多次爆发大面积的雾霾事件,雾霾对健康的影响引起了广泛社会关注。有报告显示,中国最大的500个城市中,只有不到1%的城市达到世界卫生组织推荐的空气质量标准,与此同时,世界上污染最严重的10个城市有7个在中国。空气污染对人类健康有哪些影响？我们该如何进行有效防治？带着这些问题,《地球》记者采访了十一届全国人大环境与资源保护委员会副主任、原国家环保总局副局长汪纪戎。     

近10年中国大气PM10污染时空格局演变

为分析近10 年来中国PM₁₀污染时空格局演变,运用统计学和GIS 方法对2002-2012 年PM₁₀监测数据进行分析,结果表明：① 地级及以上城市ρ（PM₁₀）年均值由0.130 mg·m^-3下降至0.076 mg·m^-3,达标城市比例由37.6%上升至92.0%;环保重点城市ρ（PM₁₀）日均值超标天数比例由24.7%下降至7.0%。② 12 月份PM₁₀污染最重,其次为1 月和11 月;8 月份污染最轻,其次为7 月和9 月。③ PM₁₀的重污染区域明显减小,由集中连片分布变为零星点状分布。但空间格局未发生明显变化,北方尤其是西北、华北地区及山东、江苏、湖北一直是PM₁₀污染相对严重地区。④ 北方地区PM₁₀污染重于南方地区,两者的差异主要发生在北方采暖期（1-4 月及11-12 月）。⑤ PM₁₀污染的改善主要体现在重污染城市的改善,1/10 左右的重污染城市对降低全国PM₁₀平均浓度的贡献约占1/3,而清洁城市PM₁₀污染则有加重趋势。⑥ 环保重点城市污染天气以轻度污染为主,占全部污染天数的80.4%。受沙尘天气影响,3、4 月份发生严重污染天气的比例较高。     

资料集锦

正鲜为人知的高空生命地球上几乎没有什么生物像细菌和真菌这些天空的隐形常客那样翱翔得如此高远。它们多半可能是悠闲从容的"观光客",以空气为媒介巡游于世,有些似乎在啃食着云端的化学物质。甚至地球上的生命起始于高空平流层都是可能的。     

长短期记忆神经网络(LSTM)模型在低能见度预报中的应用

利用浙江省义乌市2015—2019年逐小时气象观测数据(相对湿度、风速、地气温差、能见度)和空气质量指数(Air Quality Index, AQI)数据, 分析了义乌地区低能见度天气(观测能见度lt; 10 km)的分布特征和气象要素条件。利用长短期记忆神经网络(Long Short Term Memory Neural Network, LSTM)模型对逐小时能见度进行模拟, 分别对比了观测能见度作为输入变量与否的模拟效果; 根据义乌地区低能见度天气条件的特征, 将模拟时段分为三个时期(11月至翌年2月, 3—6月, 7—10月), 对比了分时期模拟的效果; 以及评估了模型的预报步长。结果表明: 高湿、高污染、气温高于地温和低风速是义乌地区低能见度天气的主要特征。LSTM模型对单站能见度有较好的模拟效果, 当输入参数中加入历史观测能见度时, 能大幅提高模拟准确度, 日均能见度模拟结果均方根误差RMSE=0.63 km, 平均绝对误差MAE=0.51 km, 拟合优度R²=0.99;分时期进行模拟能得到更精准的模拟结果。本研究中选用的输入要素在冬季(11月至翌年2月)模拟效果最好, RMSE=2.35 km, MAE=1.46 km, 低能见度均方根误差RMSE_10 km=1.81 km, 低能见度平均绝对误差MAE_10 km=1.13 km, R²=0.83; 3—6月的模拟中, 输入变量中不加AQI模拟效果更好, 这意味着3—6月义乌地区的低能见度天气以雾天气为主导, 加入过多变量并不一定能提高模型准确度; 随着预报步长增大, 模型预报效果变差, 预测步长等于3 h, R²=0.71, 预测结果已不具备实际应用意义。