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。     

对比分析法在环境空气质量预报业务中的应用

通过分析京津冀及周边区域环境空气质量预报的实际案例,从实时监测、污染源、大气条件以及数值预报模拟4个方面阐述了对比分析法在空气质量预报业务中的应用,帮助预报员比较类似污染源排放条件下的大气条件变化或者类似大气条件下的污染源变化,以便进一步开展量化分析。研究结果显示:利用时间同比、空间比较和大气条件对比的分析方法,能够判断在类似污染源排放和相似大气条件下,主要污染物的浓度水平、重污染发生、影响范围、持续时间、严重程度等污染特征以及污染物的水平传输影响等;采用污染源变化对比分析法,能够获得在类似大气条件下,污染源排放的减少或剧增对主要污染物浓度水平的影响程度;通过数值预报模式结果对比分析,能够获得在类似的污染源排放条件下,大气环流形势的稳定程度和变化情况,从而判断其对污染物浓度水平的影响。对比分析法是开展京津冀及周边区域环境空气质量预报业务中的重要环节,有利于持续提高空气质量预报的准确率,供全国空气质量预报员开展辖区空气质量预报时参考。     

OPAQ系统两种模式对O 3预报准确率的探讨

以江苏省宿迁环境监测中心OPAQ系统为例,基于人工神经网络算法的OPAQ空气质量预报系统的2种模式对O 3预报准确率的进行了分析,结果表明,趋势最优模式(RMSE模式)对预报当天及未来3 d的预报值与监测值的相关性系数均>0.78,相对误差在25%以下,在预测当天及未来24、48及72 h优-良天的预测准确率较高,分别为88.8%、87.2%、86.3%及84.7%,在预测轻度污染-重度污染的准确率较低;极值最优模式(SI模式)对预报当天及未来3 d的预报值与监测值的相关性系数(R)均>0.76,相对误差<32%,预测未来24和48 h的轻度污染-中度污染的级别准确率>60%。OPAQ系统的极值最优模式(SI模式)更适合作为夏季ρ(O 3)较高时的预测工具。     

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。     

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。     

空气质量数值模型的构建及应用研究进展

综述了近年来国内外空气质量模型的发展历程、空气质量数值模型构建的关键技术以及应用研究。指出了目前空气质量数值预报及应用主要面临气象条件，尤其是大气边界层模拟、大气污染物排放源和大气物理化学过程等问题。提出，应当通过规范化制作和完善排放源清单数据，建立统一的排放源分析标准，提高排放源数据的准确性；多向发展观测手段，加大监测密度和频率，并进行实验室化学分析，提出适合我国的大气物理化学机制。就空气质量模式而言，对模式方案进行优化，以及使用气象、卫星资料同化等技术手段，将其与观测相结合，构建监测与预报系统相结合的统一体系，应用于多平台。     

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。     

湖南空气质量预报中的数据预处理和特征工程

为提高空气质量预报的准确率,建立了融合气象和环境观测资料、结合机器学习和数值天气预报,且预测时效较长、预测精度较高的机器学习模型库。以湖南6个城市(长沙、株洲、湘潭、益阳、常德、岳阳)的空气质量预报为例,将数据预处理、特征工程方法运用到模型之中,得出以下几点结论:①数据预处理工作包括样本收集、数据清洗、缺失值处理、异常值剔除等,对提高模型预测稳定性帮助很大。②点、线、面的特征组合有助于完整地描述污染物的生消过程。引入传输指数后,株洲市模型对传输型污染过程的预测性能得到明显提高,对轻度、中度、重度污染的分类准确度分别提升了23.6%、16.6%、30.0%。引入静稳指数后,长沙市模型PM_2.5浓度测试的相关系数由0.938提升至0.959,均方根误差由10.33下降至8.46,且模型对中度以上污染天气的极值预报结果更接近实况;益阳市模型在高浓度样本预测中存在的系统性偏低现象得到改善,对轻度以上污染天气的预报结果得到较大矫正。③随机森林的特征重要性排序功能可以大幅度减少特征的数量,使得模型的可解释性和稳定性增强。     

长三角区域空气质量数值预报系统及其在重大活动保障中的应用

2014年起,上海市围绕城市及长三角区域空气质量预测预报和重污染预警需求,搭建了长三角区域空气质量数值预报系统。该系统综合应用了模式参数化方案比选、排放清单耦合处理、大气化学资料同化、大数据集合订正等关键技术,集合模式PM2. 5和O3小时浓度偏差为-10%~10%,提升了区域PM2. 5和O3浓度模拟效果。该系统实现了污染在线源解析和多排放情景模拟等功能的业务应用,应用于2018年首届中国国际进口博览会保障中,为上海市及长三角区域空气质量业务预报和重大活动保障提供了业务产品支撑。     

博鳌亚洲论坛2018年年会期间空气质量预报保障技术研究

为了做好博鳌亚洲论坛2018年年会期间的空气质量保障工作,通过综合分析2015-2017年同期的监测数据及其气象条件,依托空气质量多模式数值预报系统,以专家组现场会商研判的方式开展了空气质量预报保障工作。结果显示,海口市、三亚市和博鳌镇在会议期间空气质量保持优良,每日AQI预报结果在±10的准确率为72. 2%,有效支撑了博论坛期间空气质量保障工作。会议期间文昌区域站和五指山背景站出现超标现象,超标污染物均为O3,外来污染传输是今后博鳌论坛保障中需重点关注的关键影响因素。     

美国加州南岸地区空气质量预报系统运行管理与借鉴

借鉴美国加州南岸空气质量预报经验,特别是其运行管理模式对于现阶段中国城市环境空气质量预测预报具有极高的参考价值。简要介绍了加州南岸空气质量管理局(SCAQMD)空气质量预报业务流程、技术方法、信息发布方式和预报效果评估策略。建议从4个方面借鉴SCAQMD经验:(1)建立相对完善的空气质量预报体系,分层级自上而下指导预报工作;(2)选择合适的空气质量预报方法,综合统筹成本-效益评估工作;(3)评估预报效果进而提高预报准确率;(4)在优化空气质量预报能力的基础上,有序开展预警协同控制工作。     

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。     

区域环境空气质量预报的一般方法和基本原则

为响应公众服务和环境管理对环境空气质量预报的迫切需求,中国环境监测总站率先在京津冀区域开展了区域环境空气质量预报测试。结合目前积累的预报经验和国内外相关研究,探索出区域空气质量预报的一般方法和基本原则,讨论了客观订正环节中大气扩散条件、污染源排放、物理化学过程和空气质量变化规律的分析方法及系统建立、结果确定、天气控制形势分析和信息表述等基本原则,以期为各地开展环境空气质量预报提供技术参考。     

几种空气质量预报方法对冬季预报效果的评估与对比

基于2016年冬季泰州市环境空气质量自动监测数据,定量评估NAQPMS模式、CMAQ模式和人工订正对污染物质量浓度和空气质量等级的预报效果。结果表明,模式预报和人工订正对各污染物预报的相关系数由高到低排列为PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、O_3-8h,颗粒物预报效果最好。除O_3-8h外,NAQPMS对各项污染物预报的相关系数R为0.47～0.82,CMAQ为0.75～0.81,人工订正为0.43～0.78,3种预报方式均能准确反映污染物浓度的变化趋势;模式预报、人工订正对O_3-8h预报相关系数均0.4。在发生颗粒物污染过程时,人工订正结果相对更为准确。NAQPMS、CMAQ和人工订正对空气质量等级24 h预报准确率分别为38.9%、41.1%和35.6%,NAQPMS对优类别的预判准确率较高,CMAQ、人工订正对良类别的预判准确率较高。对比不同时效的预报效果,24 h预报时效的准确率高于48和72 h。提出,城市空气质量预报可采用集合预报方式,综合1～2种运行较稳定的主流预报模式预报结果,预报员对模式模拟结果进行人工修订,提高预报准确率。     

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。     

精细化预报在首届中国国际进口博览会空气质量保障工作中的应用

重大活动保障预报不同于业务预报,其核心是服务管控,并注重提前预报的时效性和精细化。该文总结了首届中国国际进口博览会空气质量保障预报工作的实践经验:在历次保障预报联合会商组织架构的基础上,完善联合会商机制,强调预报保障主体单位与支持单位的预报工作内容和职责的区分,通过数值模式的优化改进、针对性开展关键气象因素专题等多种技术手段不断提升预报精准度,并创新应用历史相似污染案例库挖掘和匹配分析,注重预报效果评估以及时总结预报经验,不断提升预报的准确性,为管理决策提供强有力的技术支撑。     

Forecasting Air Quality Parameters Using Hybrid Neural Network Modelling

Urban air pollution has emerged as an acute problem in recent years because of its detrimental effects on health and living conditions. The research presented here aims at attaining a better understanding of phenomena associated with atmospheric pollution, and in particular with aerosol particles. The specific goal was to develop a form of air quality modelling which can forecast urban air quality for the next day using airborne pollutant, meteorological and timing variables.Hourly airborne pollutant and meteorological averages collected during the years 1995–1997 were analysed in order to identify air quality episodes having typical and the most probable combinations of air pollutant and meteorological variables. This modelling was done using the Self-Organising Map (SOM) algorithm, Sammon's mapping and fuzzy distance metrics. The clusters of data that were found were characterised by statistics. Several overlapping Multi-Layer Perceptron (MLP) models were then applied to the clustered data, each of which represented one pollution episode. The actual levels for individual pollutants could then be calculated using a combination of the MLP models which were appropriate in that situation.The analysis phase of the modelling gave clear and intuitive results regarding air quality in the area where the data had been collected. The resulting forecast showed that the modelling of gaseous pollutants is more reliable than that of the particles.     

最优化集成方法在城市臭氧数值预报中的应用研究

基于多模式(NAQPMS、CMAQ、CAMx、WRF-Chem)空气质量数值预报业务系统的滚动预报结果,结合站点观测资料,评估了最优化集成方法在城市臭氧数值预报中的可行性和预报效果。一年的评估结果表明:当训练期为15 d时,最优化集成方法能够得到相对较好的结果。总体而言,最优化集成方法对城市臭氧浓度变化趋势和浓度水平的预报效果明显优于单个模式,且在大部分城市优于多模式的最优预报,其预报值和观测的相关系数提高0.11以上,均方根误差降低约10μg/m~3;该方法对城市臭氧污染等级的预报能力也明显优于单个模式,特别是轻、中度污染。此外,在模拟偏差较大的城市,最优化集成方法对预报效果的改进更为显著;在模拟偏差较小的城市,该方法仍可进一步提升预报效果。