ECMWF气象场驱动长三角PM2.5预报与最优集成

采用华东区域大气环境数值预报业务系统（RAEMS-GFS）的整体框架和欧洲中期天气预报中心（ECMWF）高分辨率数值天气预报数据,建立了ECMWF气象场驱动的区域空气质量数值预报系统（RAEMS-EC）.评估结果显示：RAEMS-EC对2019年秋冬季长三角城市PM_2.5浓度和污染程度具有良好的预报准确性,其性能与RAEMS-GFS具有高度可比性的同时也存在一定的差异,数值上则有较明显的系统性偏高.RAEMS-EC与RAEMS-GFS双模式最优集成预报（OCF）可以大幅提升预报效果,长三角各城市PM_2.5浓度总体预报效果指标提升12%~83%,各指标在80%以上城市为正效果,PM_2.5污染预报TS评分也得到明显提升（14%）,OCF基本消除了数值预报系统性偏高的不足.     

斜剖面图的设计及在PM2.5中期潜势预报中的应用

本文将强降水潜势预报的“配料法”原理引入到环境预报中,选取ECMWF数值预报产品中的700hPa相对湿度、1000hPa风向风速和850hPa温度作为气象要素“配料”,沿占比最多的冷空气输送路径穿过华北重污染区和上海,设计制作了未来10d气象要素“配料”时空斜剖面图,并具体定义了业务中常见的典型污染过程（冷空气输送、干静稳和湿静稳累积）和清洁过程（冷空气清洁、湿沉降清洁）共5种图形的识别特征.该斜剖面图由于融合了单站时序图和单时次空间面图的优点,无需一张张翻阅天气形势图,显著缩短了看图分析时间;斜剖面图还建立了气象要素图形特征、污染气象条件和PM_2.5污染潜势三者的对应关系,通过图形特征可以快速掌握区域内天气形势演变情况,识别出上述典型污染和清洁过程,最终得出PM_2.5中期污染潜势,便于在业务中应用和推广.一次典型污染个例应用显示,斜剖面图和污染实况的图形型态特征非常相似,斜剖面图中静稳累积和冷空气输送过程图形特征辨识度高,区域和单站提前5d的预报结论和实况较为一致;进一步评估显示,2018年冬季期间预报时效5d以内的TS评分维持在0.32~0.50区间,未来10d的预报准确率维持在74.4%~86.7%区间.