大气自净能力指数的气候特征与应用研究

为了定量地评估污染气象条件对空气污染的作用并实现对空气污染潜势的预报,本文在城市大气污染数值预报系统（CAPPS）预报原理的基础上,定义了大气自净能力指数,并分别给出了采用气象站观测资料和通过数值模拟计算大气自净能力指数的方法.基于气象站观测资料的全国大气自净能力指数分析计算表明,全国大气自净能力最差的地区分布在四川盆地和新疆塔里木盆地,大气自净能力最强的地区分布在青藏高原、蒙古高原、云贵高原、以及东北平原和三江平原、山东半岛和海南岛;1961~2017年,京津冀、长三角和珠三角地区的大气自净能力指数呈下降的变化趋势,全年低自净能力日数呈上升的变化趋势.采用大气自净能力指数评估2014年北京APEC会议期间大气污染防控效果,表明在11月8~10日极端不利扩散气象条件发生时,减排措施使北京市空气质量AQI平均降低77%,使京津冀平原地区11个城市的空气质量AQI平均降低37%.基于国家气候中心月动力延伸气候预测模式（DERF2.0）的预报产品和中尺度模式（WRF）,建立了可以预测全国未来40d逐日大气自净能力指数的延伸期-月尺度大气污染潜势预测系统,回报实验表明,在大多数情况下可以提前15d预报出大气重污染过程;月尺度的大气重污染过程预报效果更大程度上取决于月动力延伸气候预测模式（DERF2.0）的预报准确率.     

厦门市霾天气和空气质量预报系统及其应用

厦门市霾天气和空气质量预报系统以WRF/CMAQ数值模式为基础,以GFS气象资料为驱动,以多种污染物的浓度的分布和变化为输出结果的预报系统。通过对一次轻度污染过程预报效果对比分析,可以发现该系统能较好的预报出区域内的污染物的变化特征,但仍存在一定的偏差。探讨预报效果的检验方法和订正,优化系统输出结果等需要进一步在业务化工作中不断完善。     

基于WRF-RTIM的上海地区霾预报MOS方法研究

应用基于系统辨识理论的实时迭代模式(real-time iterative model,RTIM)对WRF模式预报结果进行后处理,建立了上海地区霾天气的模式输出-统计(model output statistics,MOS)方法.首先,根据WRF模式的气象输出资料,结合大气污染观测数据,筛选出霾事件的预报因子;其次,运用系统辨识实时迭代模型,建立依据MOS预报方法的PM2.5、PM10和能见度预报模式;最后根据霾事件的判别标准,对上海2012年11月—2013年1月的霾日进行24 h和48 h预报.结果表明,PM2.5模式预报成功率为75.0%~63.9%,PM10模式预报成功率为87.5%~81.8%,能见度模式预报成功率为71.0%~74.2%,霾日预报成功率为73.7%~72.7%.分析表明,研究期间上海的气溶胶以细颗粒物为主,低能见度主要由导致霾现象的PM2.5引起.该方法能较准确地预报霾日的发生,可为我国城市大气环境业务预报提供参考依据.     

沙颖河流域降雨径流污染预报模型的研究

在淮河上游河颖河流域的研究区域内布站设点，获取数据资料，建立出口断面的水质预报模型，在降雨径流污染方面作了有益的探索，获取的实主以此所 水质预报模式具有一定的实用价值。     

京津冀区域重污染天气过程数值预报评估新方法

利用区域空气质量监测数据、空气质量模式数值预报产品及天气图资料,建立了一种适用于区域重污染天气过程预报的评估方法,将其用于评估NAQPMS模式系统对2013年和2014年京津冀地区静稳型、沙尘型和特殊型3类重污染天气过程的预报能力,并探讨了重污染天气过程早报、晚报及漏报的可能气象条件原因,以提高预报准确率.结果表明:数值模式系统提前3 d预报重污染天气过程的预报准确率可达57%,秋冬季预报效果好于其他季节,静稳型预报效果好于沙尘型和特殊型.对模式AQI预报结果统计发现,当预报AQI值达到150以上时,实际发生重污染天气过程的概率较大,如定义AQI等于150作为重污染天气预警临界值,模式预报准确率可提高至70%以上.天气系统对污染过程预报有重要影响,WRF气象模式对中低层天气系统位置及强度预报偏差是导致静稳型污染过程早报和晚报的一个重要原因.     

居民区大气污染物污染特征及相关性

本文选用环境自动监测系统大气污染物浓度1986年数据为基础,进行了居民区四季大气申 SO_2、NO_x、CO 污染物的污染特证及相关性的探讨.经分析表明在进行大气污染统计回归预测时,应充分考虑污染源源强特性、气象条件、区域地理位置等环境因素,从而使大气污染预测建立在可靠基础上,以便提高大气污染预测的准确度.     

大气监测优化布点模式分析

采用网格实测法选择具有代表性的监测点,需要投入大量的资金、人力、物力,且难于管理。利用区域内已有的监测点位数据及近几年来的气象资料,通过在新发展区建立大气污染的数据模型,预测新点位的近几年的污染浓度,经合理论证,预测点的数据与附近实测值相关性好,数值可信度高。根据已有的优选点位及新模拟生成代表点位进行全面的数理统计及检验,得出最佳优选点位。优化结果既可节约时间、资金。人力及物力,同时可反映该区域内大气污染的总体水平及污染物的时空变化规律。     

城市小区气象条件与污染扩散精细预报研究

从城市小区气象条件与污染扩散精细预报的科研需求和城市大气环境应急响应的应用需求出发,利用新一代全球/区域同化预报系统、城市小区尺度气象和污染扩散模式以及城市尺度污染扩散模式,对城市小区气象条件与污染扩散进行了精细预报试验,并进一步研究了城市小区尺度气象和污染扩散的精细模拟对城市尺度污染扩散模拟的影响.初步建立了城市小区气象条件与污染扩散精细预报方法,即:气象部分由全球到小区逐级单向嵌套、污染部分由小区到城市逐级单向嵌套的方法.预报试验结果表明,这种方法是合理可行的.小区尺度精细模拟对城市尺度污染扩散模拟的影响较大,但其模拟效果还有待利用观测资料进一步验证.     

城市大气污染治理方法研究——城市新风系统

城市大气污染治理研究多年来未见突破,为了解决城市大气污染给人们生活带来的危害,利用提高生态修复主体利用率的方法,研究出一种新的城市大气污染治理方法——“城市新风系统”,这种方法理论上可以快速有效改善城市区域内大气环境.该研究以南京为例进行模拟计算,并建立了理论模型的雏形.理论模型预期可在数周内改善城市大气环境,并通过污染与新风总量的科学控制实现范围内的全优环境,这是一个具有可复制性,并有极强的推广意义的方法.     

大气污染事故应急监测、预警与风险评估系统建设

大气污染事故应急监测、预警与风险评估系统应用快速高技的污染信息监测、突发性环境污染事故应急预警技术、大气污染要素评估与决策技术等关键技术,预报预警突发性大气污染事件大气环境、污染物扩散过程、浓度时空分布,并在此基础上建立污染物扩散过程评估及救援决策方案计算模型,为突发性环境污染事故提供可靠、强有力的技术支撑,有效提高污染事故的应急处置能力,为政府救援决策提供科学依据.     

济南市空气质量数值预报研究

在大规模大气环境参数综合野外测试资料的基础上,为在济南市开展大气污染业务预报新近开发了空气质量数值预报模式系统.该系统由污染源模型(SM)、下垫面参数化模型(XDM)、诊断模式(DM)、中尺度-α气象模式(M-αM)、中尺度-β气象模式(M-βM)、行星边界层(PBL)湍流统计量参数化模式(PBLTM)、干湿沉积模式(DWDM)和高分辨化学模式(HRCM)组成.该系统已成功地应用于济南市空气质量数值预报工作,其预报与实测质量浓度之间有很好的一致性,日平均预报准确率可达80%以上.      

基于BP模型的大气污染预报方法的研究

BP模型是目前最为广泛应用的神经网络模型之一,它是一种简单而又非常有效的算法.笔者将BP网络模型引入到大气污染预报领域,并根据大气污染物含量与气象要素的关系建立了大气污染物含量的神经网络预报模型.计算结果表明,BP模型应用于大气污染预报具有较高的预测精度和良好的泛化能力,它为信息社会的城市空气污染预报工作提供了一种全新的思路和方法.      

大气污染的统计模型

一、引言随着我国工业的发展,环境污染日益严重,开展大气污染数学模型的研究、预报和控制大气污染的浓度等级,显得十分迫切。本文拟利用自动控制理论研究大气污染的数学模型,从而准确预报污染浓度。预报大气污染浓度的数学模型有两种: 1.物理模型:用偏微分方程描述的扩散模型。根据该模型可对大气污染浓度进行瞬时的和空间分布的估算和预报。     

几种大气污染扩散模式的应用比较

几种大气污染扩散模式应用比较表明:CAPPS模式应用于国内一些城市空气污染预报,方法简单;NAQPM模式对物理、化学过程的处理、气象场模拟、污染源排放、地域环境特征、数据处理分析与计算均采用较为科学的方案;ISC在污染源排放清单和气象参数确定方面更加细致、准确;ADMS的主要特色是应用的多功能性,主要用于环境容量测算、环境质量评价方面以及大气污染预报等;Models-3模式对各种大气污染物浓度分布实施有效预测,进行较为全面的空气质量控制策略的评估.大气污染扩散模式的不断完善,使得空气质量控制和管理更加富有成果.     

沈阳地区1985—1990年二氧化硫大气污染预测的研究

<正> 大气污染的程度,首先取决于排放条件,当排放条件比较固定时,则气象条件起主导作用。近年来,国内外许多工作者在这方面进行了研究,形成专门的学科—污染气象学。世界上一些国家已成功地做出了大范围空气污染潜势预报,目前我国尚未开展此项工作,本文在分析现状的基础上,对未来做出长期污染潜势预报。本报告主要阐述长期污染预报的方法和内容,并结合1985年二氧化硫污染浓度预测和结果验证,说明污染预测的方法,试图推     

Matlab在高架点源大气污染扩散模式中的应用

本文基于Matlab,以某企业高架点源Pb污染扩散为例,采用高斯扩散地面浓度模式计算了下风向区域的地面浓度,并绘制了浓度等值线分布图,识别出了下风向区域内受影响的村庄,为Matlab在高架点源大气污染扩散模式中的应用提供了范例。     

上海市PM_(2.5)浓度统计释用综合集成研究

在WRF模式输出的基础上,结合卡尔曼滤波(KALMAN)、偏最小二乘回归(PLS)和辨识理论实时迭代统计方法(RTIM)组成3种模式输出统计预报(MOS),并运用这3种MOS模式分别建立多模式平均、递归正权综合和多元线性回归集成模式,对上海市2014年12月2日~31日(PM_(2.5)轻度污染天气过程)以及2015年12月15日~2016年1月13日(PM_(2.5)重污染天气过程)进行了1d、2d和3d的PM_(2.5)日均浓度试预报.结果表明:相比于3种单一的MOS模式,集成模式通过获取更为准确的信息而减少了系统误差,这不仅可以提升对污染天气过程的预报能力,且有可能降低污染过程中决策失败的风险.通过对PM_(2.5)轻度污染天气和重污染天气过程预报的比较分析,多元线性回归集成模式整体预报显示出更高的精度和稳定性.统计释用方法综合集成模式对于PM_(2.5)预报显示出良好的性能,可为业务化预报模型的选择提供可借鉴的参考.     

空气环境质量预报预警系统建设的路径探讨——以大连市为例

以开发空气质量预报预警信息管理与展示平台为核心内容,基于该管理展示系统平台,综合运用数据库技术、并行计算技术、Web GIS技术和高效网络传输技术等当前先进的信息化技术手段,通过大连市大气重污染天气预测预警系统平台的设计、开发和建设,实现对环境空气质量相关数据的管理和共享、空气质量统计预报、空气质量数值预报、预报会商和信息发布,为进一步明确未来大气污染防治及空气质量保障工作的目标、方向与重点提供决策支持。     

最小二乘支持向量机在臭氧浓度时间序列预测中试应用

将基于统计学理论的最小二乘支持向量机(LSSVM)方法试用于臭氧浓度时间序列预测.首先利用臭氧浓度时间序列资料重构了该混沌动力系统的相空间,然后沿着系统演化的相轨道用最小二乘支持向量机建立了臭氧浓度短时预测模型,并用上海市淀山湖站的臭氧观测资料做了提前1～8 h和提前24 h预报试验,结果显示这一模式能够较好地模拟臭氧浓度演化轨迹,提前1～8 h的预测精度均超过90%,提前24 h预报精度亦都在68%以上,预报效果较好.     

静风小风地域城市大气污染潜势规律

宜昌市属典型的静风、小风地域型山间谷地城市。本文根据气象及大气监测资料,从风场结构入手,着重讨论了气象条件对大气污染的影响并对大气污染产生条件进行剖析,为大气污染预报及污染控制对策提供依据。