城市空气中氮氧化物污染预报模型的探讨

本文着重介绍了适合城市空气中氮氧化物预报的五种模型 :统计模型中的MOBILE模式、时间序列分析法、投影回归技术和数值预报模型中的高斯模式及箱模式 .并在此基础上推荐了组合预报 .     

基于CMAQ模式产品的福州市空气质量预报系统

利用CMAQ(Community Multiscale Air Quality Model)模式预报产品和福州市2007年1月至2010年6月大气污染物的观测资料以及常规地面气象观测资料,根据动力-统计相结合的预报方法,通过多元线性逐步回归,建立不同天气系统下CMAQ模式产品和多类预报因子相结合的日污染物浓度预报模型.结果表明,影响福州市的天气系统共分为大陆高压、副热带高压、切变、暖区辐合、高空槽、台风和热带辐合带7类天气型.在暖区辐合、高空槽和大陆高压控制下,福州市的空气质量较差,而副热带高压和台风系统影响时,福州市的空气质量最好.日污染物浓度预报方程置信度均为P=0.000,模型有统计学意义.利用模型对2010年7~12月福州市各污染物浓度进行预报效果回代检验,模型对PM10的污染指数等级预报正确率达到了71.3%,对SO2和NO2的级别预报正确率达到了100%,日预报综合评分平均达88.8分.     

北京市空气质量动态统计预报系统

简要介绍了北京市空气质量动态统计预报系统的构成、特点,以及所采用的线性回归模型LRM,分类判别树CART模型,CART与LRM结合的模型,动态统计预报模型DSM,多点预报模型MPDSM 5种预报模型,分析了不同预报模型的特点和性能.所建立的动态统计预报模型DSM有良好的预报性能,减小了在高污染季节的预报误差;多点空气质量动态预报模型也具有较好的预报性能.      

深度学习方法在上海市PM2.5浓度预报中的应用

为提升PM_2.5浓度预报能力,尤其是对PM_2.5重污染的预报能力,以中尺度气象-化学耦合模式系统（WRF-Chem）为基础,结合中尺度WRF气象预报数据、地面及高空气象观测数据、PM_2.5浓度观测数据,基于人工智能深度学习序列到序列的算法建立了上海市PM_2.5统计预报模型.结果表明,人工智能深度学习算法（Seq2seq）明显修正了WRF-Chem模式由于模型非客观性造成的偏差,提高了上海市PM_2.5浓度的预报能力;该算法优化和修正了WRF-Chem模式结果,并通过检验发现可以使PM_2.5浓度预报值与实况值间的相关系数由0.51上升至0.79,均方根误差由25.9μg/m³下降至15.01μg/m³.而单独使用套索法（Lasso）线性回归算法对WRF-Chem模式优化效果不理想.基于Seq2seq的PM_2.5浓度预报修正模型能够有效提升预报精度.     

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。     

高斯轨迹烟云扩散模型在贵阳空气质量预报中的应用

选择在复杂地区应用较好的高斯轨迹烟云扩散模型,作为贵阳市空气质量预报的数学扩散模式,并利用贵阳市现有的污染源排放资料和气象资料,对贵阳市的大气污染物分布进行了模拟计算,经与实测结果比较表明:实测值与监测值基本一致,相关性较好。该模式可以作为贵阳市空气质量预报的数学扩散模式,对其他城市也具有一定的借鉴作用。      

贵阳市城区环境空气质量预报初探

选用数学模式法预测贵阳市城区的环境空气质量状况。结果表明：模拟预测值与监实际则值基本一致，相关性较好。该数学模式可以作为贵阳市区环境空气质量的预报模型。     

多元自回归模型在枯水径流预报中的应用

多元自回归模型在枯水径流预报中的应用冯国章，王双银，韦华艳（西北农业大学水利与建筑工程学院陕西杨陵７１２１００）关键词多元自回归模型，时间序列，枯水径流，模型评定，预报检验，作业预报ＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＯＦＴＨＥＭＵＬＴＩＶＡＲＩＡＴＥＡＵＴＯＲＥ...     

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。     

多元自回归模型在枯水径流预报中的应用

多元自回归模型在枯水径流预报中的应用冯国章，王双银，韦华艳（西北农业大学水利与建筑工程学院陕西杨陵７１２１００）关键词多元自回归模型，时间序列，枯水径流，模型评定，预报检验，作业预报ＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＯＦＴＨＥＭＵＬＴＩＶＡＲＩＡＴＥＡＵＴＯＲＥ...     

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。     

空气污染潜势-统计结合预报模型的建立及应用

建立了一个空气污染潜势预报和统计预报相结合的模型,该模型以特征气象因子和大气扩散清除因子为基础,并考虑不同因子的权重,定义空气污染潜势指数APPI.所考虑的因子包括:地面风速、混合层高度、混合层内平均风速、风向日变化、稳定度级数、垂直扩散系数、SO2干沉降速率、NO2干沉降速率、PM10干沉降速率、降水时长、地面天气形势.进一步利用统计方法建立空气污染指数API与APPI之间的关系.利用南京地区2009~2010年气象资料计算APPI,通过3项式拟合得到API与APPI的统计方程.结果表明,拟合得到的API与实际API相关系数为0.67,具有显著的相关性,且等级准确率为76.7%.进一步利用2011年1~12月中尺度气象模式WRF预报的气象场开展实况预报.研究表明,24h预报、48h预报、回顾预报的逐月等级正确率分别为44.4%~87.5%,46.4%~100%和63.0%~80.0%,年均等级正确率为60.6%,62.4%.和73.1%.若定义预报API与实际API相差±20以内为正确,则24h预报、48h预报、回顾预报的正确率分别为58.1%, 59.4%和63.8%.在IBM x3500并行集群服务器上计算,48h预报需要机时3h.可见,该模型具有较好的预报性能, 相对数值模型计算效率很高.     

水质预警预报系统的研究与应用--以汉江武汉段为例

报道了水质预警预报系统的研究及在汉江武汉段的应用情况。该系统基于河流一维水质综合模型和地理信息系统理论,建立了河流空间数据库和属性数据库,考虑了污染物的迁移和生态转化过程,可实现污染物迁移扩散的常规预报、水华预警预报及突发污染事件的模拟,并利用MapObject实现了模拟结果在系统中的实时动态可视化,为河流水环境的管理和决策提供科学依据。     

城市空气污染数值预报的技术关键

在分析城市空气污染数值预报要素的基础上,建立了包括污染源排放清单,气象中尺度数值预报模型MM5,ADMS-城市模型软件的城市空气质量预报系统。首次提出了空气质量环境背景值的确定等提高城市空气污染预报准确率的有效措施。     

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%。     

辽宁省空气质量预报体系建设初探

空气质量预报是对未来空气质量变化趋势预测及重污染天气应对的重要手段。在对常用预报模型综述基础上,结合辽宁省空气质量预报现状,从模型选择、队伍建设、污染源排放调查及会商机制建设等方面对辽宁省空气质量预报体系建设进行探析,为辽宁省空气质量预报工作的开展提供参考。     

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.      

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.      

昭通中心城区环境空气质量预测预报研究及应用

介绍了昭通中心城区环境空气质量预测预报研究的背景及必要性、预期实现目标、模型建立模式、模型建立情况,利用2015年数据进行了预测预报结果验证,对2016年1月8-10日进行了预测预报实践应用。     

水质预警预报系统的研究与应用——以汉江武汉段为例

报道了水质预警预报系统的研究及在汉江武汉段的应用情况。该系统基于河流一维水质综合模型和地理信息系统理论，建立了河流空间数据库和属性数据库，考虑了污染物的迁移和生态转化过程，可实现污染物迁移扩散的常规预报、水华预警预报及突发污染事件的模拟，并利用MapObject实现了模拟结果在系统中的实时动态可视化，为河流水环境的管理和决策提供科学依据。