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。     

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。     

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。     

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。     

AQI标准下北京市空气质量数值预报系统及其在重大活动保障中的应用

围绕新AQI标准下环境空气重污染预报预警工作的需求,全面优化升级了北京市空气质量数值预报系统。该系统集成了新一代天气模式WRF,并进一步发展污染源处理模型SMOKE,实现了点源、面源、机动车源等排放源高时空分辨率制作,同时紧追空气质量模型(CMAQ、CAMx、NAQPMS)新发展,实现在线源解析模块的业务应用。这一系统不仅在日常业务预报中有效提升了北京市空气重污染过程的预报准确率,还成功应用于2014年APEC会议、2015年纪念中国人民抗日战争暨世界反法西斯战争胜利70周年阅兵等重大活动空气质量保障工作中,满足了重大活动对空气质量预报预警的特殊需求,为进一步提高城市空气质量预报预警技术的发展做出有益尝试,并积累了丰富的经验。     

臭氧数值预报模型综述

光化学大气质量模型在研究臭氧(O_3)污染以及O_3预报方面具有核心作用,是O_3污染防治决策者的有力工具。文章结合目前中国及国际区域尺度光化学大气质量预报模型的研究与应用,重点论述与O_3有关的大气化学过程在数值预报模型中的数学表达和计算方法,阐述大气物理与大气化学过程在主流大气质量数值预报模型中的实现方法及其优势和缺陷,介绍用于数值预报模型的大气物理过程和湍流参数化方案的最新进展。就当前O_3数值模拟的主要输入资料进行讨论,强调那些易被忽视但又显著影响模型预报能力和效果的诸多因素以及模型效果评估的重要性。结合O_3与复合型大气污染的关系,强调区域大气质量数值预报模型的发展趋势与方向以及在大气环境管理方面的意义和作用。     

江苏省空气质量预报与实测结果比对研究

选取2015年1—8月江苏地区NAQPMS、CMAQ、CAMx、WRF-Chem 4个模式预报结果与实测值进行比对分析,结果表明,标准化分数偏差(MFB)为-0.066 5~0.201 1,标准化分数误差(MFE)最大值为0.381 8,均在理想范围内,其中CAMx预报效果相对较好,WRF-Chem有一定误差。4个模式相比,NAQPMS对于PM_(10)的模拟性能较好,各模式对PM_(2.5)模拟性能相近,CMAQ和CAMx对O_3模拟较好,WRF-Chem对CO模拟较好,各模式对SO_2和NO_2的模拟都需进一步优化。     

城市空气质量周报效果用分析

介绍了世界上一些发达国家的空气污染预报的做法和采取的措施,阐述了我国开展空气质量预报的计针和方法,指出了周报是预报的基础工作。叙述了我国空气质量周报的污染参数的选取、污染的选取、污染指数的分级其浓度限值和污染指数计算及确定,分析了并总结了开展城市空气质量周报所发挥的效果是提高公众的环保单调意识,加大了治理污染的力度,转变了环境监测的职能,促进了环境监测事业的发展。     

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。     

空气质量多模式预报系统在中山市的应用

介绍了中山市空气质量多模式预报系统。对2015年3月—2016年2月的预报效果评估表明:系统可以较好地反映污染物的变化趋势但仍存在系统性偏差。通过对排放源清单的调整优化及对模式干沉降模块的改进使模式系统的偏差显著减小。总结并建立中山市污染天气案例库,发现在典型污染天气形势下,除O3-8 h外,其他污染物均值均能达到空气质量二级标准。未来将从2个方面提高中山市空气质量预报预警系统的实用性,包括逐步实现污染源排放清单的动态及时更新和提高极端气象条件下O3污染预报能力。     

空气幕对抑制收费亭内污染物侵入作用的数值模拟

针对高速公路收费亭内空气质量差、污染严重的问题,为改善收费亭内工作环境、保障作业人员的身体健康,采用空气幕隔断方式抑制污染物进入亭内.运用Airpak软件对空气幕不同送风速度和送风角度下的抑制效果进行数值模拟,计算结果表明:空气幕可以有效抑制污染物侵入收费亭内;竖直向下送风时,随着送风速度的增加,抑制效果有所增加,当送...     

灰色关联分析模型在环境空气质量评价中的修正及应用研究

在深入研究灰色理论的基础上,对传统关联分析模型做了两点修正,先是利用参考点简化了模型的计算公式,再根据各污染物排放贡献率的不同确定了各级权重系数。利用此模型准确反映了杭州市经济技术开发区2003年环境空气质量综合等级为Ⅲ级,并对不同样本的空气质量进行了优劣性比较,进一步分析了该区因子与因子及因子与总量之间的相关关联程度,确定该区大气主要污染物为PM10。     

大气环境质量评价的属性识别法

阐述了评价大气环境质量的属性识别法,介绍了属性识别理论模型和属性权重的确定方法,并根据GB 3095—1996((大气环境质量标准》,分别采用模糊数学综合评价法和属性识别法对武汉市大气环境监测结果进行了实例评价,结果表明,用属性识别法评价的结果比用模糊数学综合评价法评价的结果更能反映真实情况。     

利用Keras构建神经网络在空气质量预测中的应用

利用python语言搭建了一整套空气质量神经网络预测系统,底层利用Keras设计并建立了基于tensorflow的神经网络模型。选择日平均气压、日平均气温、日平均相对湿度、日降水量、日平均风速、前1日空气质量因子监测数据等因素作为模型输入变量,分别针对广东省所有监测站点和地市的空气质量因子(PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO、O_3、AQI)进行预测,结果表明,7个因子的地市平均相对误差值为16.15%～27.7%,地市相关系数为0.36～0.77,该模型在城市空气质量预测中具有良好的效果。     

洛阳市空气微生物污染初步调查

采用平皿沉降法对洛阳市空气微生物浓度进行了初步测定。结果表明：空气细菌、真菌和总菌的浓度分别为7448CFU／m^3、782CFU／m^3和9063CFU／m^3,真菌与总菌的浓度比值为8．64％,空气质量处于微污染水平;空气微牛物浓度空间差异显著,可分为中度污染、轻度污染、微污染和较清洁4个等级;从功能区划看,商业交通混合区污染最重,生活区和工业区空气质量最好;空气污染微生物主要为G^＋球菌和交链孢,其次还有少量芽孢杆菌和青霉、曲霉、毛霉等。     

基于随机森林算法的滁州市空气质量预报研究

利用2017-2019年滁州市6种空气污染物质量浓度和AQI资料、气象要素及ECMWF数值预报作为输入参数,构建基于随机森林算法的污染物质量浓度和AQI预报模型,其中AQI预报按季节划分为4个模型.结果表明:6种污染物中O3的预报效果最好,相关系数为0.84,PM2 5、PM10和NO2相关系数分别为0.76、0.72和0.72,SO2和CO预报效果略差;基于分季节模型AQI的24 h预报结果TS评分为0.77,空报率(FAR)和漏报率(PO)分别为15％和12％,相较于非季节模型预报效果更好;春季和秋季的TS评分分别为0.88和0.86,相较于冬季和夏季预报效果更好.     

天津市基于新标准的空气质量预报模型效果评估

利用2015年环境空气质量监测数据,对天津市OPAQ空气质量统计预报模型预测效果进行验证评估。结果表明,模型对天津市AQI和PM_(2.5)、PM_(10)、O_3、NO——2的预测结果与实测结果具有较好的趋势一致性,且预测时间越临近,拟合度越好,24 h预报的相关系数r全部达到0.8以上。对PM_(2.5)的预报性能明显优于PM_(10)、O_3和NO_2,PM_(2.5)平均值预测略呈正偏差,但重污染预测值偏低约15%;O_3和NO_2预测值呈明显负偏差,O_3峰值预测不足,NO_2预测值整体偏低,均以24 h预报趋势性最好,但负偏差最为突出。     

秦皇岛市空气质量现状及预测

依据秦皇岛市５年的空气监测资料，对该市环境空气质量的现状进行了分析，并采用不同方法对该市空气环境污染物进行了预测     

常州市空气质量实时发布协同服务体系建设

从空气质量实时发布的发布接口、集成环节、发布要素三个方面建立空气质量实时发布协同服务体系,在此基础上建立了协同服务框架,对发布信息的统计计算、数据质控、数据聚合计算、数据自动化处理等功能进行阐述,由此保证了不同层次、不同接口间发布信息的质量和一致性,具有较大的实际应用价值。