佛山臭氧浓度预报方程的建立与应用

臭氧作为大气中的二次污染物,其形成和变化复杂,臭氧预报更是当下空气污染治理的难题之一.通过分析2014~2017年佛山地区近地面O₃浓度与高低层气象要素的关系,建立了佛山O₃浓度预报方程,并进行了检验和应用.结果表明,佛山近地面O₃的变化与高低层气象要素关系密切,气温和日照时数等气象要素与O₃浓度呈显著正相关,相对湿度、总（低）云量和风速等与其呈负相关;高浓度O₃污染发生的气象条件为小风速、晴间少云、低相对湿度、较长的日照时间和较高的温度,高浓度O₃潜势指数（HOPI）和风向指数（WDI）的定义可以较好地衡量O₃污染气象条件的好坏;综合考虑HOPI和不同高度WDI等13种气象要素,采用多指标叠套和多元逐步回归建立了佛山地区臭氧浓度预报方程;利用2018年资料检验发现,模拟值与实测值二者的相关系数R可达0.82,预报方程具有良好的拟合效果和可预报性.     

基于时间序列分解的京津冀区域PM2.5和O3空间分布特征

京津冀区域大气污染分布呈现明显的空间差异,厘清不同时间尺度下PM_2.5和O₃浓度分布有助于制定科学有效的污染防控措施.采用STL方法分解PM_2.5和O₃浓度,获取长期分量、季节分量和短期分量,研究其变化趋势与空间分布特征.结果表明,2017～2021年京津冀区域PM_2.5浓度下降幅度高于O₃,春、夏季PM_2.5和O₃浓度呈正相关,秋、冬季呈现负相关,短期分量和季节分量分别对PM_2.5和O₃浓度的贡献最大. PM_2.5的季节分量、短期分量以及O₃的长期分量和短期分量均存在2个主成分,对应河北省中南部和京津冀区域北部,在不同时间尺度上京津冀区域PM_2.5和O₃均存在次区域分布.与原始序列相比,长期分量能够更好地反映PM_2.5和O₃浓度的演变趋势...     

海口市臭氧浓度统计预报模型的构建与效果评估

主要利用2015～2020年海口市臭氧(O₃)浓度资料和ERA5再分析资料,基于污染物浓度控制方程挑选出海口市O₃-8h浓度(日最大8 h滑动平均)的15个关键预报因子,构建了多元线性回归模型(MLR)、支持向量机模型(SVM)和BP神经网络模型(BPNN),并对2021年海口市O₃-8h浓度进行预测和效果检验.结果表明,O₃-8h浓度与关键预报因子的相关系数绝对值主要分布在0.2～0.507之间,其中1 000 hPa的相对湿度(RH1000)和风向(WD1000),875 hPa的经向风(v875)的相关系数绝对值超过了0.4,具有较好的指示作用. 3个预报模型基本能预报出海口市O₃-8h浓度冬半年偏高,夏半年偏低的变化趋势,其中BPNN模型的标准误差(RMSE)数值最小(22.29μg·m^-3).实测值与3个统计模型预报值的相关系数从大到小排列为：0.733(BPNN)>0.724(SVM)> 0.591(MLR),均通过了99.9%的信...     

基于决策树的统计预报模型在臭氧浓度时空分布预测中的应用研究

近地面层臭氧是光化学污染的主要污染物之一.臭氧污染不仅严重影响着空气质量并且危害人类健康与动、植物生长.本研究以徐州市为研究区,基于环境监测站连续监测数据分别采用分类回归树(CART)、随机森林(RF)和M5模型树方法建立臭氧浓度统计预报模型,选取1、4、7、10等4个月作为季度代表进行区域臭氧浓度预测的研究.以2015整年逐小时徐州市国控大气监测站实时监测的臭氧浓度(因变量)和气象因子数据(自变量)为训练样本建立臭氧浓度统计预报模型.模型验证结果表明,总体上3种决策树模型能够较好的预测臭氧浓度动态变化特征,月尺度上预测值与观测值相关系数均值为0.68,平均绝对误差和均方根误差均值分别为21.63μg·m~(-3)和27.42μg·m~(-3).在此基础上,基于站点观测所建立臭氧统计预报模型,以WRF模型模拟的气象场作为输入,预报区域网格化臭氧预报值,并发现臭氧浓度空间分布与站点观测特征总体一致性较好.经与观测值进行对比,结果表明两者相关系数均值为0.58,平均绝对误差及均方根误差分别为29.38μg·m~(-3)和37.15μg·m~(-3),预报准确率均高于75%.同时利用周步长观测值与预测值建立的多元线性集合预报回归方程对3种决策树模型的预报值进行修正,在一定程度上提高了预报值的精度.     

时间序列分析及Monte Carlo方法在降水预报中的应用

文章分别阐述了时间序列分析方法及Monte Carlo(蒙特卡洛)方法的基本原理和计算方法,并将其应用于降水预报的实例之中。时间序列分析是对降水资料进行观察、研究,用一定的数学方法建立预测模型,使时间序列向外延伸,从而获得序列的发展变化趋势,确定变量的预测值,精确的预报每一时段的降水量。蒙特卡洛方法是根据降水资料,提取研究区年降水量变化所蕴含的随机性和统计规律性,建立伪随机数与样品值的对应关系,从而对未来降水量进行预报,结果反映了预报时间内降水的总体特征,而不能精确到具体时间段。将这两种不同的方法用于同一地区年降水量的预报,对比结果,探其原因,分析其各自特点,进而得到更精确的预报值,对该地区水资源的研究有着重要的现实意义。     

京津冀臭氧污染特征、气象影响及基于神经网络的预报效果评估

基于生态环境监测和气象观测数据,分析了2016~2020年京津冀13个城市臭氧（O₃）浓度特征,讨论了O₃污染高发月份日最高温度（T_max）、日均地面气压（p）、日均地面相对湿度（RH）和日均地面风速（v）等气象要素对O₃-8h浓度和O₃-8h超标情况的影响规律,并采用AQI级别预报准确率、O₃浓度范围预报准确率和O₃级别预报准确率等方法,评估了基于神经网络的O₃统计预报效果.结果表明,2016~2020年期间京津冀13城市ρ（O₃-8h-90per）分别为157.4、177.2、177.3、190.6和175.6μg·m^-3,区域臭氧浓度5a上升了11.6%,2016~2019年期间总体呈波动上升趋势,2020年环比下降;2020年与2016年相比,除北京、张家口和承德略有下降外,其他10个城市ρ（O₃-8h-90per）上升了6~45.5μg·m^-3.O₃-8h月均值呈现"两头低,中间高"现象,ρ（O₃-8h）在4~9月的月均值超过了100 μg·m^-3,在6月最高,为158.10 μg·m^-3.城市O₃-8h超标率范围为8.6%~19.2%,97.8%的O₃-8h超标情况发生在4~9月.区域尺度上O₃-8h浓度与日最高温度相关性最强,当T_max在25~28℃区间时,所有城市开始出现O₃-8h超标.O₃-8h浓度与日均地面气压呈负相关关系;当RH在60%以下时,大部分城市O₃-8h浓度随相对湿度上升缓慢增长;当RH在61%~70%以上时,大部分城市O₃-8h浓度随日均相对湿度上升而下降.O₃-8h超标时的地面主导风向主要为偏南风,大部城市O₃-8h浓度高值易集中出现在2~3m·s^-1及以下低风速区间.OPAQ统计模式提前1~9 d预报相关系数范围为0.72~0.86,AQI级别预报平均准确率为67%~86%,O₃-8h浓度范围预报平均准确率为63%~84%.在O₃-8h超标情况多发的4~9月,模式对O₃轻度污染和O₃-8h超标情况提前3 d预报准确率分别为69%和66%,可为O₃-8h超标管控提供参考依据.     

基于小波变换与传统时间序列模型的臭氧浓度多步预测

采用最大重叠小波分解与重构方法,将影响O3小时浓度的不同时间尺度的物化过程分离出来,以提高序列的光滑性.同时,选择合适的传统时间序列模型(如ARIMA模型等)来描述不同过程的序列特征,并分别拟合预报.最后,在建模中引入24 h季节项,以实现提前24 h-次性预测未来1d的O3逐时浓度.结果表明,预报的平均相对误差为12.92％,平均绝对误差和均方根误差分别为10.04 μ.g·m-3和13.98μg·m-3,预报值与实测值的相关系数和匹配指数分别为0.96和0.98.随着预测期的延长,预报误差仍处于可接受范围内.该方法同样适用于每日最大O3小时浓度预报,研究结果为发布天气预报式的空气质量预报提供了新思路,便于公众规划出行并减少大气污染暴露.     

长三角地区2017～2020年臭氧浓度时空分布与人群健康效益评估

近年来,我国臭氧(O₃)浓度呈升高趋势,成为仅次于PM_2.5影响空气质量的重要因素.为掌握长三角地区蓝天保卫战实施期间O₃时空变化特征和人群健康影响,采用莫兰指数和冷热点空间统计方法分析了长三角地区2017～2020年210个监测站点O₃浓度时空特征,并利用健康风险和环境价值评价法评估了长三角区域人群O₃暴露水平变化的健康收益.结果表明,2017～2020年,长三角地区O₃年均值和暖季均值的四分位数范围(IQR)呈现从高浓度向低浓度位移的趋势.暖季和冷季O₃浓度均值均呈现北高南低的空间分布态势.暖季O₃浓度均值在长三角北部和中部腹地城市出现高浓度O₃集聚的特征.区域O₃年均暴露浓度超过160μg·m^-3及以上的人口比例由2017年的72.3%降低至2020年的34.8%.三省一市人口加权年均O₃暴露浓度总体呈现下降趋势,但长三...     

基于机器学习的珠三角秋季臭氧浓度预测

基于2015～2022年珠三角地区的臭氧(O₃)日最大8 h浓度平均值[MDA8-O₃,ρ(O₃-8h)]的观测数据和气象再分析数据,运用支持向量回归(SVR)、随机森林(RF)、多层感知机(MLP)和轻量级梯度提升机(LG)这4种机器学习方法,建立MDA8-O₃预测模型.结果表明,对于全年MDA8-O₃预测而言,SVR模型的效果最好,决定系数(R²)达0.86,均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别为16.3μg·m^-3和12.3μg·m^-3;对于秋季MDA8-O₃预测而言,SVR模型的效果依然略优于LG和MLP,其R²、 RMSE和MAE分别为0.88、 19.8μg·m^-3和16.1μg·m^-3,RF模型在秋季的预测效果最差.采用全年数据构建的模型对秋季MDA8-O₃的预测效果比仅采用秋...     

最小二乘支持向量机在臭氧浓度时间序列预测中试应用

将基于统计学理论的最小二乘支持向量机(LSSVM)方法试用于臭氧浓度时间序列预测.首先利用臭氧浓度时间序列资料重构了该混沌动力系统的相空间,然后沿着系统演化的相轨道用最小二乘支持向量机建立了臭氧浓度短时预测模型,并用上海市淀山湖站的臭氧观测资料做了提前1～8 h和提前24 h预报试验,结果显示这一模式能够较好地模拟臭氧浓度演化轨迹,提前1～8 h的预测精度均超过90%,提前24 h预报精度亦都在68%以上,预报效果较好.     

基于过程分析的京津冀区域典型城市臭氧成因

随着京津冀区域臭氧（O₃）污染问题日渐突出,探究和分析京津冀区域O₃变化特征和污染过程形成原因对区域大气污染防治工作具有重要意义.观测结果显示,春夏季京津冀区域较高的O₃浓度呈现南高北低的分布,北京、天津和石家庄这3座城市O₃高浓度往往伴随着偏南风的影响.基于WRF-Chem模式模拟和过程分析技术对2019年京津冀区域O₃变化特征和成因进行了深入分析,典型城市化学过程、垂直混合和输送的日变化有着鲜明的季节变化差异.其中在夏季午后化学过程是各城市O₃浓度增加的主要来源;垂直混合导致天津和石家庄O₃浓度增加,但使得北京O₃浓度减少;天津和石家庄存在净输出,而北京则为净流入.通过对比分析O₃污染和清洁过程结果表明,化学过程主导北京和石家庄污染过程午后O₃浓度增加,天津则为垂直混合,此外,北京和石家庄存在O₃净输入,天津则为净输出;而清洁过程中,垂直混合主...     

基于Brute-Force方法的京津冀区域夏季臭氧反应机制

近年来京津冀区域夏季臭氧（O₃）体积分数仍居高位,轻中度污染频繁发生,相关反应机制研究亟需开展.利用WRF-Chem模式对该区域2018年夏季代表月O₃浓度进行模拟,并基于Brute-Force方法探究了区域层面前体物减排的O₃变化.O₃在不同排放情景的变化表明,该区域O₃反应机制以VOCs控制区与非敏感区为主,VOCs控制区主要聚集京津冀中部,呈南北带状分布,面积占比15.60%~26.59%.区域各市城区的O₃浓度对前体物排放的相对响应强度（RRI）具有很大的空间差异性,对于VOCs,RRI_VOC在0.03~0.16范围内;而对于NO_x,RRI_NO_x在-0.40~0.03范围内.纬度越高的城区,RRI值越剧烈,表明了越为显著的区域输送影响.前体物排放强度高的城区,RRI_NO_x值越低,暗示RRI_NO_x对当地NO₂浓度的负向依赖;但RRI_VOC与NO₂水平无明显关联,更依赖于对前体物相对丰度（VOCs ：NO_x）.RRI_VOC与RRI_NO_x比值在多数城市表现为负值,VOCs协同减排以抑制O₃浓度恶化十分必要;该比值的绝对值在工业化和城市化高的城市远低于普通中小城市,意味着这些城市VOCs协同减排的要求将更高.然而,即使在前体物50%减排下,区域各城市O₃浓度改善仍然有限,毗邻省份的区域外联合治理也依然重要.     

湖南省臭氧污染基本特征分析及长期趋势变化主控因素识别

近些年来湖南省臭氧(O3)污染程度呈现持续恶化态势,针对该区域O3污染相关研究较为缺乏的现状,基于观测数据对2015～2020年期间湖南省14个地级市O3污染浓度的时空演化特征进行了分析,并利用广义相加模型(GAM)对O3污染长期趋势变化的主控因素进行了识别(气象校正).结果表明,时间上,湖南省区域O3具有明显的日际、...     

基于双维度校验的珠三角区域臭氧生成机制长期时空演化特征识别

臭氧（O₃）污染已经成为我国主要城市区域大气环境的首要污染物,由于其生成与前体物之间呈现高度非线性的关系,O₃生成机制的识别对前体物的减排具有基础性的重要作用.针对常规方法难以较好对机制的长期演化特征进行识别问题,基于常规观测数据（O₃、NO₂）和温度（T）与挥发性有机物活性（VOCR）之间的关系,从NO₂和T两个维度对珠三角区域O₃的生成机制进行了识别并做校验,分析了2006~2020年期间O₃的趋势变化规律和原因,研究了机制的长期演化特征.结果表明,O₃浓度随NO₂和T水平的升高呈现升高、稳定、下降和再次升高的趋势变化规律,当ρ（NO₂）处于0~35、35~45、>45 μg·m^-3和T处于>30、25~30、<25℃时,机制分别处于NO_x控制区、过渡区和VOCR控制区.不同时间段,随着T升高VOCR随之升高,推动了O₃浓度上升.由于前体物排放趋势变化和O₃生成机制状况不同,O₃浓度在不同时间段和T条件下的趋势变化规律不同.整体上,珠三角区域西部偏VOCR控制区,东部偏过渡区,两个维度机制的识别结果具有较高一致性.随时间变化,西部区域的过渡区向VOCR控制区转变,东部区域的VOCR控制区向NO_x控制区转变.在不同时间段,随着T升高O₃生成对NO_x的敏感性增强,随时间变化,高温和低温条件下O₃生成分别对NO_x和VOCR的敏感性增强.     

上海市夏季臭氧污染特征及削峰方案

随着大气污染治理措施的不断推进,近年来上海市PM2.5浓度呈现明显的下降趋势,但O3污染现象依然频发,因此分析O3污染发生规律,科学制定O3削峰方案是目前亟需解决的问题.本研究以2017年7月为例,期间长三角17个城市累计O3污染天数165 d,其中上海最为严重,7月超标率为64.5％,分析前体物浓度和气象要素,主要是...     

支持向量机回归在臭氧预报中的应用

采用南京工业区2016年5月20日~8月15日这一高臭氧（O₃）期的O₃、O₃前体物和常规气象资料数据,利用支持向量机回归（SVMr）方法分别预报O₃的小时值、日最大值和最大8 h滑动平均值.结果表明,O₃小时值预报的相关系数（R²）为0.84,平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分误差（MAPE）分别为3.44×10^-9和24.48,O₃前期浓度、紫外B波段辐射（UVB）和NO₂浓度是关键因子.O₃日最大值预报的主要因子是NO_x在07：00的浓度和UVB.预报O₃ 8 h时UVB和气温起重要作用.加入前体物项能够使O₃的预报精度提升10%~28%.与多元线性回归方法相比,SVMr对O₃浓度的预报有明显优势.     

天津市夏季不同臭氧浓度级别VOCs特征及来源

为深入了解挥发性有机物(VOCs)对臭氧(O3)污染的影响,基于2019年夏季天津市O,和VOCs高时间分辨率在线监测数据,对不同O3浓度级别VOCs污染特征及来源进行分析.结果 表明,2019年夏季天津市O3浓度为优、良、轻度污染和中度污染时,VOCs浓度分别为32.94、38.10、42.41和47.12 μg·m...     

河南省臭氧污染趋势特征及敏感性变化

基于环境空气质量站点数据及卫星遥感数据,研究了河南省近地面臭氧（O₃）2015～2020年变化特征、趋势和生成敏感性.结果表明,2015～2020年,河南省近地面O₃浓度先上升后下降,2018年浓度最高,O₃日最大8 h滑动平均值（MDA8）年均值为110.70μg·m^-3,各站点间的MDA8值差异逐渐缩小;河南省月均MDA8时间序列表现为上升趋势,增长速率为2.46μg·（m³·a）^-1,经Mann-Kendall趋势检验,除漯河、南阳和平顶山市外其它地市上升趋势均具有显著性意义（P<0.05）;6 a间四季MDA8浓度也呈增长趋势,增长大小为：秋季（19.31%）>冬季（17.09%）>春季（16.82%）>夏季（7.24%）; 2015～2019年河南省对流层NO₂高值集中在西北部,浓度呈下降趋势,下降速率为0.34×10¹⁵ molecules·（cm²·a）...