长三角空气质量区域预报准确性评估方法研究

根据长三角空气质量区域预报工作的实际需要,对分区文字预报和落区图预报两种方式分别制定了不同的空气质量指数级别预报准确性评估方法。分区文字预报根据设定的预报准确性判定方法计算预报评分,落区图预报按区域内预报准确城市占比进行准确率统计。分区文字预报结果显示,2017年长三角区域的预报准确天数占比为62.2%,预报评分为70.2,区域预报评估效果良好。落区图预报评估结果显示,预报级别偏差具有地域性差异,安徽北部、江苏北部和江西中北部预报等级偏高,长三角中南部沿海城市预报等级偏低。该套评估方法可为区域空气质量预报偏差成因分析提供依据,为区域预报工作的改进提供定量参考。     

空气质量多模式预报系统在中山市的应用

介绍了中山市空气质量多模式预报系统。对2015年3月—2016年2月的预报效果评估表明:系统可以较好地反映污染物的变化趋势但仍存在系统性偏差。通过对排放源清单的调整优化及对模式干沉降模块的改进使模式系统的偏差显著减小。总结并建立中山市污染天气案例库,发现在典型污染天气形势下,除O3-8 h外,其他污染物均值均能达到空气质量二级标准。未来将从2个方面提高中山市空气质量预报预警系统的实用性,包括逐步实现污染源排放清单的动态及时更新和提高极端气象条件下O3污染预报能力。     

不同自燃倾向性煤的指标气体产生规律实验研究

为研究不同自燃倾向性煤的自燃指标气体变化规律，提高对煤早期自燃预测预报的准确度，采用程序升温实验系统，得到内蒙古褐煤、神东长焰煤、河南气煤及枣庄焦煤4种不同变质程度煤的氧化时间随温度的变化关系，以及指标气体浓度在煤氧化过程中的变化规律。结果表明:自燃倾向性最高的褐煤应以CO和乙烯作为煤自燃早期预报的首选指标气体；易自燃的长焰煤应采用乙烯和烯烷比为主、以CO为辅的煤自燃判定指标；自燃倾向性较低的气煤应以乙烯和烯烷比作为煤自燃预报指标；CO是自燃倾向性最低的焦煤的最佳自燃预报指标气体。     

典型高原山地城市环境空气质量预报预警平台设计

空气质量预报系统作为一种重要的工具用于为公众提供空气质量预报信息、评估城市空气质量,为污染控制战略、动态环境管理以及决策制定提供支持。研究对国内外环境空气质量预报现状进行了回顾,以云南省为例提出了高原山地城市环境空气质量预报预警体系建设的整体思路,针对系统建设现状,提出了环境空气质量预报预警系统建设所面临的问题以及对未来发展方向的建议。     

江苏省空气质量预报准确度及改进方法分析

介绍了江苏省重污染天气监测预报预警系统以及大气重污染预警会商流程,将2015年13个地级市的模式预报、人工预报结果分别与实际观测值进行比较。结果表明:人工预报更准确,PM_(2.5)日均值、臭氧日最大8 h平均值、AQI 3个指标人工预报和实况的相关性分别比模式预报高出12.8%、0.3%、11.4%,平均标准误差(MNE)分别低20.7%、3.1%、23.1%。依据国家空气质量预报技术指南评分办法,对各市2015年全年空气质量级别为"良"时进行评分。通过开展07∶00预报更新,使2015年上半年空气质量预报级别得分平均提高了0.9分,全年级别得分平均提高了2.6分;通过改进模式预报参数,使PM_(2.5)日均预报值、臭氧日最大8 h平均预报值、AQI预报值和实际观测值的相关性比上年同期分别提高26.0%、5.0%、33.9%,MNE分别降低3.6%、31.3%、7.6%。     

石油石化企业环境预警系统研究

通过对石油石化企业环境突发事件风险分析,提出建设环境预警系统的必要性,再对国内外常见的地表水环境预警系统构成、环境质量预测模拟软件以及环境预警决策支持系统进行总结,提出符合石油石化行业污染特征的环境预警系统的基本框架。     

变化环境下北江下游年径流量的加权马尔可夫链预测

在气候变化和人类活动的影响下,西北江的水文环境发生了重大变化,导致北江下游的来水条件发生变化。采用斯波曼检验（Spearman’s rho test）和Mann-kendall法系统地分析了北江下游的年径流量的变化趋势和变异情况,在此基础上建立了北江下游变化环境下年径流量的加权马尔可夫链预测模型。结果表明：西北江近50年来的大规模联围筑闸、大规模无序采掘河床泥沙等剧烈的人类活动,导致北江下游三水水文站年径流量在1990年左右发生了变异;所建立的加权马尔可夫链预测结果表明,从变异后的序列中统计出来的状态＂转移概率＂矩阵,能准确地反映出环境变化后年径流量之间的关系,所建立的加权马尔可夫链法预测变化环境下的年径流量是可行的,预测效果也比较好;按文章确定的分级标准,依现有的资料信息推断,环境发生变化后,在未来长期过程中,北江下游出现平水年的机会最大,但年际间的丰枯波动概率也不小。这一结果值得水资源管理部门注意。     

气象因子对臭氧的影响及其在空气质量预报中的应用

为提高重庆市臭氧(O_3)预报准确率,利用2013—2015年5—10月O_3监测数据和气象数据,通过主成分分析、逐步回归分析等方法,确定了影响重庆O_3浓度的主要气象因素为最高温度、温差、太阳辐射、降水量、相对湿度、水气压和压差;通过基于O_3污染水平相似的主要气象控制因子筛选和最优组合的预报结果优化方法,提高了O_3预报准确率,使2016年5—8月O_3的AQI类别预报准确率由57.7%增至72.4%,O_3超标的预报准确率由38%增至46%。     

BP神经网络在台风路径预报中的应用

利用前馈型BP神经网络模型,对发生于中国沿海的热带气旋的移动路径进行了预报应用研究.根据中国<台风年鉴>发布的每个台风过程记录,对预报试验的台风个例分别选取了经度、纬度、中心气压和最大风速等81个因子,由多元回归选取了其中相关性好的因子,进行网络的学习训练,在获取前24h间隔6h的4次台风信息的基础上,用来预报了台风未来24h,48h和72h的短期路径变化.将该方法预报结果与CLIPER模式预报结果进行了比较,结果表明,BP神经网络模式的预报精度比CLIPER模式的高.     

基于因子分析法优选河流水体中氮浓度预测方法的研究

定量的河流水体中氮浓度预测方法有很多种,如何优选出预测精度较高的方法一直是学术界多年来致力于研究的重点。本研究采用因子分析法对预测方法的精度评价指标进行分析,并建立了预测方法精度的评价模型,对回归分析法、神经网络法、灰色系统法和增长率统计法4种水体氮浓度预测方法进行综合评估,优选出精度较高的河流水体氮浓度预测模型——BP神经网络预测模型。结果表明,此评估模型对类似研究具有一定的参考价值,能为选择出合适的河流水体氮浓度预测方法提供依据。