城市空气污染预报的特点及方法

论述了城市空气污染气象特征及城市空气污染与排放条件，从而证明城市空气污染预报的范围、时效及内容，并结合我省实际，介绍了空气污染预报系统中的几种主要方法。空气污染预报系统中的主要方法可按预报模式性能的不同，可分为潜势预报、统计模式和数值模式预报。按污染预报的要素不同，可分为污染潜势预报和污染浓度预报。     

环境空气污染预报及其意义

由我国在１３个重点城市开展环境空气污染周报出发，综述国内外环境空气污染预报的情况，指出环境空气污染预报的三方面重要意义。     

沈阳市环境空气质量综合预报系统的设计与建立

介绍了沈阳市环境空气质量数值预报系统的设计和建立,在原有的统计预报系统中增加了天气预报模式方法,最后将两种方法有机的结合起来,形成了沈阳市环境空气质量综合预报系统.     

开展环境空气质量预报预警工作的研究

近年来,全国各地雾霾天气的大范围、高频次地发生,为改善环境空气质量,及时有效地为政府及公众提供环境质量状况信息,抓紧构建环境空气质量监测预报预警技术体系建设成为了环境部门当前迫在眉睫的一项工作.通过分析湖南省长株潭区域开展城市环境空气质量预报预警工作的现状,描述了预报期间发生过由雾霾造成的大气污染指数变化情况及气象条件,同时对区域内环境空气质量预报预警工作的技术路线进行了探讨,介绍了空气质量集合数值预报系统中的常用模型,及其在北京市、上海市空气质量预报系统的应用情况,提出了统一规划,搭建集合数值预报系统平台、注重气象部门合作,开展科学研究、加快人才培养,提高预报水平和科学管理发布与宣传的具体建议措施.     

城市空气污染预防方法介绍

简要地介绍了城市空气污染预报主要方法预报模式系统。     

浅谈云南省省级空气质量预报预警体系构架与实践

空气质量预报系统作为一种重要的工具,用于为公众提供未来空气质量信息,指导公众健康出行,为评估空气质量状况、污染控制、环境管理以及决策制定提供技术支持。本文对云南省省级环境空气质量预报预警平台的建设实践进行了回顾,从平台架构、业务流程、发布机制以及人才队伍建设等方面对云南省省级预报预警平台进行了介绍,分析了环境空气质量预报预警系统建设所面临的问题,对未来发展方向提出了建议。     

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.     

保山中心城市环境空气质量现状与预测

以保山中心城市2006～2010年环境空气质量监测数据为基础,建立了保山中心城市环境空气质量预测灰色理论GM（1,1）预测模式,各项目预测模式精度均在合格及其以上。由2006～2010年的监测数据和2011—2015年的预测数据来看,保山中心城市空气尘污染明显,是决定城市空气质量级别的主要污染物。     

浅谈茂名市环境空气质量预报预警系统的建设

为落实大气污染防治行动计划,全国各地陆续推进建设环境空气质量预报预警系统。本文就系统的主要技术方法和分类做了简单介绍,简单阐述了茂名市环境空气质量预报预警系统的建设情况并就建设框架、存在问题及未来发展提出意见和建议。     

沈阳市环境空气质量统计预报应用及效果评估

基于沈阳市统计预报中逐步回归及简易逐步回归模型,利用2017年环境空气主要污染物自动监测实况数据,采用相关系数、标准化平均偏差等指标检验2种模型的预报效果。结果显示:逐步回归及简易逐步回归模式均能够较好的表征污染变化趋势,2种预报模式预报对AQI均表现出春夏季优于秋冬季特点。逐步回归、简易逐步回归模式24 h预报效果优于48和72 h。其中简易逐步回归模式24 h级别准确率达到67%。     

数值预报方法在广州空气质量预报中的应用

空气污染预报涉及到多介质、多界面、多物质之间相互作用和耦合的多学科问题,文中概括地论述了空气污染数值预报的基本特征(尺度及预报时效、时空分辨率、多物质性、理化生过程耦合、城市空气污染气象与污染物排放特征);数值预报系统的基本构成(气象场预报和浓度场预报);模式原始资料的收集、分类整理,边界场、背景场和初始条件的处理;计算过程中Meso-α模式和Meso-β模式资料同化的处理以及数值预报模式系统的实际业务操作的及时性、可行性和准确性均作了细致深入的探讨.     

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.      

小波分析应用于大气污染物浓度的预报

在分析了国内外大气污染预报模式存在的不足的基础上,提出将小波分析应用于大气污染物时间序列的预报;利用小波分析可以将时间序列通过小波分解一层一层分解到不同的频率通道上,分解后序列的平稳性比原始序列好得多。其小波分解后的序列用时间序列模型来预报,最后再合成得到原时间序列的预报值。     

2008年北京市大气质量的灰色预测

运用灰色关联分析方法对北京市大气主要污染物质进行了分析,得出PM10、TSP和SO2是主要污染因子。在此基础上,运用灰色系统理论建模方法,分别建立主要污染因子的预测模型。运用该模型预测出到2008年北京市的TSP和PM10仍不能达到国家二级标准。在今后几年内降低颗粒物的污染是北京市大气污染控制工作的首要任务。     

抚顺市空气污染预报方案筛选

空气污染预报的准确性取决于大气污染物扩散模型的选取和预报方案的设计。本文以经过验证的ADMS-大气污染物扩散模型为基础。设计了四种预报方案。并对四种方案的预报准确性进行检验，从而筛选出了适用于抚顺市空气污染特点的最佳预报方案。     

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.     

基于MATLAB灰色GM(1,1)模型的大气污染物浓度预测

灰色GM(1,1)预测模型是灰色理论中的重要组成部分,也是主要的预测方法之一,因此,GM(1,1)模型的应用范围很广泛。以乌鲁木齐市市区的大气环境监测数据资料为依据,在分析灰色预测模型基本原理的基础上,利用MATLAB强大的矩阵功能,实现灰色GM(1,1)模型算法。通过灰色系统GM(1,1)模型,对乌鲁木齐市未来4年的环境空气质量进行了预测分析。预测结果显示,乌鲁木齐市未来4年环境空气质量将持续好转,表明近年来乌鲁木齐市采取的产业结构调整和清洁能源战略实施卓有成效。机动车尾气已经逐渐成为目前和未来一段时间内乌鲁木齐市空气污染的主要因素之一,控制和减少车辆尾气对空气的污染不容忽视,为今后乌鲁木齐市制定大气环境规划、防治大气污染控制提供了科学依据。     

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GM(1,1)模型的甘肃省武威市空气污染物浓度的预测及分析

目的分析并预测2011-2015年甘肃省武威市空气主要污染物的污染状况。方法运用灰色系统方法,根据武威市2006-2010年空气主要污染物的监测数据建立灰色预测模型并进行预测。结果除SO2外,NO2和PM10都呈增长趋势,2015年的预测值分别为0.027 5、0.024 1和0.199 mg/Nm3。结论通过对模型的残差及关联度进行检验,所见模型合格,预测结果可为武威市空气的污染治理及科学管理提供辅助决策依据。     

城市空气质量数值预报方法研究

城市空气质量数值预报,在时空分辨率和预报客观性方面具有明显优势,是未来城市空气质量预报的主要发展方向。以济南市为例,探索建立了一套较为成熟的城市空气质量数值预报方法。该方法采用高分辨率对流层化学模式系统为预报模式基础,同时根据济南市特点对模式系统进行修正,取得了较好的预报效果。此外,该模式系统由于能够较为准确地模拟城市范围内污染物的时空分布,在城市空气污染防治规划方面具有较为广泛的应用前景。