日照市大气质量指数分区预报

利用1999年1月至2002年7月日照市环境监测站监测的污染物浓度资料和探空及本站地面气象资料,分析了日照地区可吸入颗粒物(PM_(10))、二氧化硫(SO_2)、氮氧化物(NO_x)浓度变化的时空分布特征及气象要素的变化对污染物浓度时空分布特征的影响。在此基础上,建立了可吸入颗粒物(PM_(10))、二氧化硫(SO_2)、氮氧化物(NO_x)浓度指数预报方程及大气质量指数分区预报流程。并用VB6.0语言编程在微机上建立了简洁流畅、操作简便的大气质量指数分区预报系统。实际预报结果较好。     

上海环境空气质量预报考核评分方法研究和应用

根据环境空气质量新标准和技术规范的要求，结合上海空气质量预报工作的实际，制定了一套环境空气质量预报考核评分方法，为空气质量预报结果的考核和预报工作的改进提供了定量依据，并在上海得到实际应用。该方法基于空气质量指数评价方法，重点对未来24 h的分段预报（当日夜间20：00至次日6：00、次日上午6：00—12：00、次日下午12：00—20：00）结果进行考核，区分优级时段和非优级时段，侧重对污染日的评估并突出首要污染物的评分权重，并增加级别变化趋势的描述评分和污染加分项。     

广西重点城市空气质量预报系统

介绍了应用数值预报和统计预报相结合的集成预报技术建立的广西重点城市空气质量预报系统。指出该系统可根据影响大气污染物的天气系统类型修正预报结果，提高预报的准确率；建立的气象和环保部门的预报会商平台，使气象与环保部门实现了每天异地技术会商、信息资源共享等功能；系统的运行环境要求较低，只需终端用户具有拨号或专线上网或局域网联网功能；系统能用于多城市空气质量预报，对城市环境天气服务中的中小尺度短期(24h-48h)的天气预报也有参考价值。     

香港的空气污染指数预报

介绍了香港空气污染指数预报的方法和所取得的良好社会效果。通过香港空气污染指数预报的学习结合内地环境保护工作的情况，谈了几点体会。     

福州市环境空气质量预报误差分析

介绍了福州市环境空气质量预报系统，分析了预报产生误差的原因，指出SO2、NOx预报误差相对较小，TSP预报误差相对较大，误差主要由局地污染源的不确定和特殊天气情况造成，具此提出了提高预报准确性的改进方法和措施。     

兰州市大气污染气象潜势预报研究

介绍了大气污染气象潜势预报方法和兰州市大气污染气象潜势预报系统。通过2001年9－12月兰州市空气质量预报检验分析，表明该系统对首要污染物等级预报准确率在60％以上，对兰州空气质量预报具有较好的指示性。     

2016年秋季新乡市空气质量模式预报效果评估

基于新乡市空气质量数值预报平台，采用相关系数（r）、标准化平均偏差（NMB）等统计指标，系统评估2016年秋季新乡市嵌套网格空气质量预报模式（NAQPMS）和通用多尺度空气质量模式（CMAQ）的预报效果，对比分析2套模式不同预报时效和不同水平分辨率的空气质量等级预报准确率。结果显示：2套模式均较好地表征了各主要污染物的浓度变化特征，2套模式的等级预报准确率高于60%，其中CMAQ对中度及重度的预报等级准确率达到70%。对比模式24、48、72 h 3种预报时效效果，24 h预报时效的统计数据最优，说明24 h预报时效模拟结果可作为业务预报重要的支撑。     

基于BP神经网络的贵阳市空气质量指数预报模型

采用贵阳市2013年1月1日—2015年12月31日的空气质量指数(AQI)日均值,常规的地面和高空观测资料,基于不同季节,调整BP神经网络的隐藏层个数和隐藏层节点数,建立不同的BP神经网络预报模型,进行参数检验,最终选取预报效果最好的模型带入实况进行检验。结果表明,夏季的预报效果最好,采用的模型TS评分为81.6%,平均绝对误差为9.1,正确率为97.4%,用该模型检验预报效果,实况和预报的相关系数为0.71,平均误差为9;而冬季的预报效果明显低于其他季节,采用的模型TS评分为65.7%,平均绝对误差为19.5,正确率为72.9%,用该模型检验预报效果,实况和预报的相关系数为0.79,平均误差为19。而且BP神经网络模型的预报效果同隐藏层个数与隐藏层节点数没有显著关系。     

兰州市空气质量预报系统研究

从潜势预报、统计预报、数值预报三方面介绍了兰州市空气质量预报系统的研究方法和结构特点,并检验分析了2001年4～10月兰州市空气质量预报,结果表明,此系统具有较强的预报能力,适用于兰州市空气质量预报业务。     

臭氧综合指数与臭氧潜势指数的构建与应用

随着社会经济的快速发展,我国臭氧污染日益严重,因此,研发出能定量评估气象条件对臭氧污染影响程度的诊断指数,成为提高和改善气象服务质量的重要任务之一。利用中国大陆地区2018年温度、总云量、风速、风向、相对湿度等气象场数据与臭氧浓度数据,研究臭氧污染敏感气象条件,统计各气象因子分布在不同数值区间时发生臭氧污染事件的相对频率(即分指数),按照分指数最大值和最小值的差值大小进行排序,筛选出10个与臭氧污染密切相关的气象因子,将10个气象因子的分指数进行累加,即得出臭氧综合指数。随后,对各地构建臭氧综合指数时采用的气象要素进行统计,得到出现频率最高的3个气象要素,并参考这些气象要素构建了臭氧潜势指数。分别以臭氧潜势指数和臭氧综合指数对北京市2019年臭氧日最大浓度建立拟合预报模型,结果表明:两类指数的拟合预报值与实测值有着相似的变化趋势;利用臭氧综合指数计算得到的预报值与实测值的相关系数为0.76,优于利用臭氧潜势指数计算得到的预报值与实测值的相关系数(0.64)。     

城市环境空气质量指数范围预报方法初探

城市环境空气质量指数预报是环境信息公众服务的重要内容,以城市24 h空气质量指数预报为例,探讨了其范围预报方法,并通过均方差的数理统计方法,分析典型城市每日空气质量指数实况数据的波动范围以及预报与实况偏差,针对不同空气质量级别提出建议性的空气质量指数预报变化幅度修正范围,并对预报过程中的质量控制技术进行了初步讨论。     

南京市空气质量预报效果评估及误差分析

基于2020年南京市空气质量实况数据及预报数据,评估了当年南京市空气质量预报效果,分析了预报偏差特征及其成因。结果表明,4个季节中,秋季的空气质量指数(AQI)预报准确率评分和综合评分最高,夏季的首要污染物准确率评分最高;4个季节均出现正预报偏差,其中夏、冬季偏差大于春、秋季;首要污染物误报率与季节相关,二氧化氮(NO_(2))和可吸入颗粒物(PM_(10))的误报率较高的原因是NO_(2)和PM_(10)作为首要污染物主要出现在春、秋季,而这2个季节4种主要污染物的空气质量分指数(IAQI)值非常接近,增加了预报员经验修正的难度。典型预报偏差个例分析结果表明,模式预报对于污染物质量浓度量级的预报偏差以及预报员对气象条件和前体物质量浓度变化关注不足,是导致最终预报出现低估的主要原因。     

基于深度学习的人工智能空气质量预报系统构建

针对现有空气质量预报系统存在预报精度低、人工经验辅助、适用范围单一等问题,利用深度学习方法在分析数据内在特征方面表现出的优异性能,结合多源数据融合技术,设计了基于深度学习的空气质量预报系统实现方案。通过对多源数据集的实时制作更新、分析空气质量演变的时空特性、定义和拟合深度学习模型并部署于服务器等关键技术的研究,最终实现了空气质量的多尺度、高精度实时预报服务和预报结果可视化服务。应用结果表明,基于深度学习的空气质量预报系统具有更高的预报精度和更优良的应用效果,可提高预报效率,为空气质量预报服务提供一种新型、高效的实现方式。     

基于ＷＲＦ与田湾核电站外围监控系统的区域风场模 拟对比分析

WR F模式是新一代中尺度预报模式和同化系统，通过 WR F 模式构建田湾核电站区域气象预报系统，可为江苏省建设先进的核应急决策支持系统提供坚实的理论基础和技术支持。介绍了田湾核电站区域 WR F 模式风场预报系统的构建和对比试验情况，通过数值模拟风场与实测结果的对比检验，WR F模式精细化的三维风场预测具有非常高的准确性。     

空气质量预报在世界互联网大会中的应用

为支持世界互联网大会期间大气污染管控工作，利用人工结合数值模式预报的方式在第二届到第五届世界互联网大会期间开展空气质量预报工作。多模式系统中WRF-CMAQ对乌镇及浙北区域大气污染变化的趋势模拟最好，2016—2018年对AQI日均值模拟的平均分数偏差（MFB）和平均分数误差（MFE）分别为-1.3%~1.6%和24.3%~28.3%。会前48 h、72 h和96 h空气质量等级预报准确率分别为37.5%~83.3%、33.3%~90.0%和0~89.9%。会议期间乌镇的AQI日均值48 h预报准确率为33.3%~100%，等级预报准确率为66.7%~100%。与日常空气质量预报不同，会议期间预报还应重点关注大气污染过程，如有污染可能性，需要给出污染过程的起始时间、持续范围和浓度峰值等情况及其关键时间节点，有针对性地提出大气污染管控的措施建议，为会议期间空气质量保障提供技术支撑。     

基于CFSv2的延伸期空气质量数值预报技术及效果评估

介绍了基于CFSv2产品开展空气质量数值模拟的技术方法以及基于该技术的成都市延伸期空气质量预报系统,评价了2019年9月25日至12月25日的预报结果,以2019年12月为例分析了系统对具体污染过程的预报能力。结果表明,系统AQI预报准确率为36.67%,等级预报准确率为68.93%,"时段1"的预报效果优于其余时段,但"时段2"和"时段3"在污染物浓度水平上仍然具有较高的参考价值。系统在PM2.5浓度、气温和气压的变化趋势上提供21 d左右的参考。后续工作中,将针对CFSv2产品开展气象模型参数方案优选,并尝试结合基于GFS产品驱动的常规业务数值预报产品为延伸期空气质量预报提供污染物浓度初始场,减少误差传递,从而提高延伸期空气质量预报产品的准确性和可用性。     

中小城市空气质量预报试验与问题研究

当前中国大气污染形势严峻,迫切需要开展环境空气质量预报预警业务工作。为调研国内中小城市开展空气质量预报的基础条件和业务需求,促进全国城市空气质量业务体系建设,中国环境监测总站组织8个典型中小城市,利用基于数值预报基础的统计模式预报系统开展了空气质量预报实验工作。在此基础上,针对开展全国预报业务体系建设所需的中小城市预报方法、基础条件、人员技术水平等方面进行专项调研,并对国内中小城市开展空气质量预报能力建设和业务工作面临的问题、困难提出了建议和参考对策。     

基于OPAQ的城市空气质量预报系统研究

空气质量预测在国内的关注度日益提高,传统的空气质量预测系统通常运用数值化学传输模型,利用物理方程来计算污染物的扩散、沉降和化学反应。而化学传输模型的预测准确性很大程度上需要依赖详细的污染源排放信息和气象模型的输出结果。基于统计模型的OPAQ空气质量预报业务系统,采用人工神经网络算法,可预测各污染物的日均值或日最大值。并对北京空气质量预报的结果进行了评价,OPAQ空气质量预报业务系统对空气质量预测的准确性较高,能够利用较低的计算资源得到较为准确的预测结果。与数值预报相比,OPAQ空气质量预报业务系统不需要大量的基础数据作为输入,可弥补数值预报的不足,并成为数值预报的有力补充。     

全国环境空气质量数值预报预警系统建立探析

随着雾霾天气的大范围、长时间发生,全国环境空气质量预报预警系统的建立迫在眉睫。集合数值预报模式成为当今预报预警模式发展的主流。介绍了现代化的环境空气质量预报预警系统框架,该系统包括4个子系统,并覆盖城市-区域-背景地区,预报项目要尽量完善。同时应注意预报产品的开发和健康指导信息的发布。     

集合数值预报系统在上海市空气质量预测预报中的应用研究

介绍了上海市世博环境空气质量集合数值预报系统的框架,分析了各模式在上海市空气质量预报及排放源污染贡献测算中的应用情况,提出开发多种预报手段、实施集合预报是提高城市空气质量预报准确率的发展方向。