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。  

臭氧数值预报模型综述

光化学大气质量模型在研究臭氧（O₃）污染以及O₃预报方面具有核心作用，是O₃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O₃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O₃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O₃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。  

基于数值模式的环境空气质量预报影响因素和改进方法

数值预报是各地开展环境空气质量业务预报的主流预报方法之一。模式预报产品、基础输入资料、外部技术支持、主客观预报偏差和预报命中概率等诸多因素均会不同程度地影响数值模式预报效果，研究探讨了上述因素对数值模式预报效果的影响及其针对性的改进方法，以期降低预报偏差，改善业务预报整体效果，为各地提高业务预报质量提供方法思路和技术参考。  

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。  

中国中东部一次大范围重污染过程特征分析

采用嵌套网格空气质量预报模式(NAQPMS)模拟与气象、污染物观测资料相结合的方式,分析了2016年12月影响中国中东部地区的一次重污染过程中PM_(2.5)时空分布特征及来源成因。结果表明,重污染过程中PM_(2.5)具有较明显的时空变化规律,污染呈现一定程度的区域性分布特点,不同地理位置条件下,污染物浓度的累积和传输方式表现出不同的特征,细颗粒物快速二次生成及不利扩散条件下的持续积累可能是此次污染过程的主要原因,不利于污染物扩散的高低空天气形势的配合抑制了污染物的快速消散,为大气污染的形成及维持提供了稳定的大气环境背景,形成了此次污染过程污染浓度高、影响范围大的态势。  

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。  

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。  

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PM_2.5和O₃小时浓度偏差为-10%～10%,提升了区域PM_2.5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。  

2018年11—12月北京市重污染天气过程数值预报能力评估

2018年11—12月北京市发生了4次以PM_2.5为首要污染物的重污染天气过程，为了分析数值模型对4次重污染过程的预报能力，将CMAQ模式提前1~7 d对北京市PM_2.5的小时预报结果与观测结果对比，分别从离散统计和分类统计2个方面评估CMAQ模式对4次重污染天气过程的预报效果，并简要分析了偏差产生的气象方面原因。结果表明：CMAQ模式提前1~6 d对重污染天气过程的预报显示出良好的性能，为日常业务预报提供了可借鉴的参考信息，可较好地预报出PM_2.5小时浓度变化趋势和浓度水平，离散统计结果显示提前1~4 d的预报结果好于提前5~7 d，相关系数r基本大于0.8，但有一定程度的低估趋势；分类统计结果显示不同预报时效预报准确率大于70%，探测准确率高于55%，部分时段可以达到80%~90%，对人工预报起到了良好的参考作用；输入的气象场的变化及其偏差对于重污染的起始时间、持续时间及清除时间有一定的影响，对相对湿度预报偏小和风速预报偏大是造成CMAQ模式低估的一个重要原因。  

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10 μg/m³；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。