基于OPAQ的城市空气质量预报系统研究

空气质量预测在国内的关注度日益提高,传统的空气质量预测系统通常运用数值化学传输模型,利用物理方程来计算污染物的扩散、沉降和化学反应。而化学传输模型的预测准确性很大程度上需要依赖详细的污染源排放信息和气象模型的输出结果。基于统计模型的OPAQ空气质量预报业务系统,采用人工神经网络算法,可预测各污染物的日均值或日最大值。并对北京空气质量预报的结果进行了评价,OPAQ空气质量预报业务系统对空气质量预测的准确性较高,能够利用较低的计算资源得到较为准确的预测结果。与数值预报相比,OPAQ空气质量预报业务系统不需要大量的基础数据作为输入,可弥补数值预报的不足,并成为数值预报的有力补充。     

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。     

基于BP神经网络的贵阳市空气质量指数预报模型

采用贵阳市2013年1月1日—2015年12月31日的空气质量指数(AQI)日均值,常规的地面和高空观测资料,基于不同季节,调整BP神经网络的隐藏层个数和隐藏层节点数,建立不同的BP神经网络预报模型,进行参数检验,最终选取预报效果最好的模型带入实况进行检验。结果表明,夏季的预报效果最好,采用的模型TS评分为81.6%,平均绝对误差为9.1,正确率为97.4%,用该模型检验预报效果,实况和预报的相关系数为0.71,平均误差为9;而冬季的预报效果明显低于其他季节,采用的模型TS评分为65.7%,平均绝对误差为19.5,正确率为72.9%,用该模型检验预报效果,实况和预报的相关系数为0.79,平均误差为19。而且BP神经网络模型的预报效果同隐藏层个数与隐藏层节点数没有显著关系。     

天津市基于新标准的空气质量预报模型效果评估

利用2015年环境空气质量监测数据,对天津市OPAQ空气质量统计预报模型预测效果进行验证评估。结果表明,模型对天津市AQI和PM_(2.5)、PM_(10)、O_3、NO——2的预测结果与实测结果具有较好的趋势一致性,且预测时间越临近,拟合度越好,24 h预报的相关系数r全部达到0.8以上。对PM_(2.5)的预报性能明显优于PM_(10)、O_3和NO_2,PM_(2.5)平均值预测略呈正偏差,但重污染预测值偏低约15%;O_3和NO_2预测值呈明显负偏差,O_3峰值预测不足,NO_2预测值整体偏低,均以24 h预报趋势性最好,但负偏差最为突出。     

空气质量预报的改进

阐述了发布空气质量预报的意义。以江苏省为例,指出目前在空气质量预报工作中存在发布途径狭窄、准确率不够高、缺少区域性和趋势性等问题,建议拓宽预报发布渠道,加强指标解释,提高预报的准确性,尽快开展空气污染趋势预报和区域预报研究。     

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。     

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%。     

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。     

基于深度学习的人工智能空气质量预报系统构建

针对现有空气质量预报系统存在预报精度低、人工经验辅助、适用范围单一等问题,利用深度学习方法在分析数据内在特征方面表现出的优异性能,结合多源数据融合技术,设计了基于深度学习的空气质量预报系统实现方案.通过对多源数据集的实时制作更新、分析空气质量演变的时空特性、定义和拟合深度学习模型并部署于服务器等关键技术的研究,最终实现...     

珠三角区域空气质量预报方法及预报效果评估

介绍了珠三角区域空气质量预报的"六步法"流程,并对2015年空气质量等级和首要污染物预报准确率进行评估研究。结果表明,2015年珠三角区域空气质量以优良为主,24 h等级预报准确率1月最高2月最低,平均准确率为87.6%;出现的首要污染物种类包括PM2.5,PM10,O3-8 h和NO2,预报准确率9月最高3月最低,平均准确率为72.7%。     

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。     

江苏省空气质量预报与实测结果比对研究

选取2015年1—8月江苏地区NAQPMS、CMAQ、CAMx、WRF-Chem 4个模式预报结果与实测值进行比对分析,结果表明,标准化分数偏差(MFB)为-0.066 5~0.201 1,标准化分数误差(MFE)最大值为0.381 8,均在理想范围内,其中CAMx预报效果相对较好,WRF-Chem有一定误差。4个模式相比,NAQPMS对于PM_(10)的模拟性能较好,各模式对PM_(2.5)模拟性能相近,CMAQ和CAMx对O_3模拟较好,WRF-Chem对CO模拟较好,各模式对SO_2和NO_2的模拟都需进一步优化。     

中国重点城市空气污染预报及其进展

为更好地反映大气环境污染变化趋势,加大环境污染控制力度,预防严重污染事件发生,开展城市空气质量报告及空气污染预报工作是十分必要的。文章概括地论述了开展此项研究的目的、意义、基本方法及其进展。     

长三角区域环境空气质量预测预警体系建设的思考

世博会期间长三角区域空气质量自动监测网络和数据共享平台的成功搭建和有效运行,为探索长三角区域空气质量预测预警长期合作模式提供了宝贵的经验和启示。需要建立全方位区域空气质量监测网络和数据资源共享系统、源排放清单、开发区域多模式集合预报系统,构建区域多层面运作机制和会商制度,建设一批专业技术和复合型人才队伍。区域不同层面有效的管理体制机制的保障是区域环境空气质量预测预警体系的基础支撑。     

南京市空气质量预报效果评估及误差分析

基于2020年南京市空气质量实况数据及预报数据,评估了当年南京市空气质量预报效果,分析了预报偏差特征及其成因。结果表明,4个季节中,秋季的空气质量指数(AQI)预报准确率评分和综合评分最高,夏季的首要污染物准确率评分最高;4个季节均出现正预报偏差,其中夏、冬季偏差大于春、秋季;首要污染物误报率与季节相关,二氧化氮(NO_(2))和可吸入颗粒物(PM_(10))的误报率较高的原因是NO_(2)和PM_(10)作为首要污染物主要出现在春、秋季,而这2个季节4种主要污染物的空气质量分指数(IAQI)值非常接近,增加了预报员经验修正的难度。典型预报偏差个例分析结果表明,模式预报对于污染物质量浓度量级的预报偏差以及预报员对气象条件和前体物质量浓度变化关注不足,是导致最终预报出现低估的主要原因。     

预报方法导向的系统化空气质量预报业务作业平台设计

中国正在开展环境空气质量预报能力建设,其中最关键的业务支撑是预报业务平台。以往的业务作业平台设计多是从软件编程的便利性出发,按照预报要素进行分类,很少按照预报方法或预报流程设计。研究讨论了预报作业平台的设计方法,遵循预报方法流程和人体工程学设计2个原则。其中,遵循预报方法流程能够使业务作业工作获得最大的便利;参考人体工程学,利于操作与完成的高效性和简洁度。目前,中国的环境空气质量预报平台还处于初期发展阶段,有待不断地探索和完善,因此,研究讨论一个有效的业务作业平台设计框架,将有利于促进全国空气质量预报业务平台能力建设的开展和业务体系的发展。     

广东省空气质量等级预报准确性评估

对广东省空气质量等级预报准确性评估进行了探讨,结果表明,在不区分污染等级的情况下,2016年夏季广东各市的预报准确性差异较大,中山预报准确性达92%,是全省唯一一个准确性超过90%的城市,云浮最低,为53%。在区分污染等级时,实测为轻度及以上污染级别的情况下,各市的准确性普遍较低,仅佛山、东莞与广州的准确性达50%以上,而有11个城市的准确性为0。综合考虑不同污染级别的准确性得分后,佛山市排名第1,较不区分污染等级时的排名提前9名。指出,采用区分污染等级的预报效果评估办法更加适合广东空气污染较轻的区域。在首要污染物为臭氧的情况下,广东省平均的等级预报准确性低于首要污染物为其他物种的情况。