空气质量预报预警系统建设探析

为应对区域大气复合污染的严峻态势,亟需建立健全空气质量预报预警系统。本文分析了国内外空气质量预报预警的发展概况及存在的问题,以期为建立一个与国际先进水平接轨预报的预警业务体系建设提供参考。     

辽宁省空气质量预报体系建设初探

空气质量预报是对未来空气质量变化趋势预测及重污染天气应对的重要手段。在对常用预报模型综述基础上,结合辽宁省空气质量预报现状,从模型选择、队伍建设、污染源排放调查及会商机制建设等方面对辽宁省空气质量预报体系建设进行探析,为辽宁省空气质量预报工作的开展提供参考。     

中山市空气质量预报效果的分析与评估

准确预报城市空气质量对公众和政府部门掌握未来空气质量、制定相关政策具有重要作用。本文对比分析了中山市NAQPMS、CMAQ、CAMX数值预报和人工研判综合预报4种预报方式的空气质量预报效果。结果表明人工研判综合预报准确率最高。建议优化模式预报,加强预报人才的培养和管理,加大与气象部门的合作,以提高空气质量预报工作的效果。     

空气质量预报方法综述

介绍了常见的空气质量预报方法，如回归方法、时间序列模式、决策树法、最近邻居法、模式预报法及数值预报法，通过比较分析，认为回归方法是目前比较理想的空气质量预报方法。     

广东省春节期间空气质量特征及预报方法研究

2017年春节期间广东省环境空气质量自动监测站的数据分析结果表明:春节假期广东省空气质量等级变化较大.除夕全省空气质量为良;初一,全省以良和轻度污染为主,粤东出现重度污染,粤西和粤北出现中度污染,可能与除夕夜烟花爆竹燃放有关;初二起,全省空气质量逐渐转为优良.首要污染物以PM2.5和O3为主.现有的NAQPMS和CMAQ空气质量预报模型在污染相对严重的初一表现较差,主要是因为数值模型未能考虑到烟花爆竹燃放等排放源的输入.     

抓紧推进环境空气质量监测预报预警体系建设

建立重污染天气监测预警应急体系是落实《大气污染防治行动计划》的重要举措,应大力推进国家环境质量监测预报预警体系建设,抓紧构建环境空气质量监测预报预警技术体系、保障体系和信息报告与发布制度,强化空气质量监测预报预警的基础性与应用性技术研究,带动环境监测转型发展跃上新的历史台阶。     

浅谈茂名市环境空气质量预报预警系统的建设

为落实大气污染防治行动计划,全国各地陆续推进建设环境空气质量预报预警系统。本文就系统的主要技术方法和分类做了简单介绍,简单阐述了茂名市环境空气质量预报预警系统的建设情况并就建设框架、存在问题及未来发展提出意见和建议。     

济南市空气质量数值预报研究

在大规模大气环境参数综合野外测试资料的基础上,为在济南市开展大气污染业务预报新近开发了空气质量数值预报模式系统.该系统由污染源模型(SM)、下垫面参数化模型(XDM)、诊断模式(DM)、中尺度-α气象模式(M-αM)、中尺度-β气象模式(M-βM)、行星边界层(PBL)湍流统计量参数化模式(PBLTM)、干湿沉积模式(DWDM)和高分辨化学模式(HRCM)组成.该系统已成功地应用于济南市空气质量数值预报工作,其预报与实测质量浓度之间有很好的一致性,日平均预报准确率可达80%以上.      

哈尔滨市空气质量预报统计方法的研究

本文是将空气中污染物排放视为相对恒定不变，根据天气预报的预测结果，未预测未来空气质量的一种统计预报方法。通过长时间的空气污染物浓度监测值和同步气象观测资料，将两者建立起相关关系，通过这些定性和定量的关系，进行空气质量的预测。     

高斯轨迹烟云扩散模型在贵阳空气质量预报中的应用

选择在复杂地区应用较好的高斯轨迹烟云扩散模型,作为贵阳市空气质量预报的数学扩散模式,并利用贵阳市现有的污染源排放资料和气象资料,对贵阳市的大气污染物分布进行了模拟计算,经与实测结果比较表明:实测值与监测值基本一致,相关性较好。该模式可以作为贵阳市空气质量预报的数学扩散模式,对其他城市也具有一定的借鉴作用。      

城市空气质量数值预报方法研究

城市空气质量数值预报,在时空分辨率和预报客观性方面具有明显优势,是未来城市空气质量预报的主要发展方向。以济南市为例,探索建立了一套较为成熟的城市空气质量数值预报方法。该方法采用高分辨率对流层化学模式系统为预报模式基础,同时根据济南市特点对模式系统进行修正,取得了较好的预报效果。此外,该模式系统由于能够较为准确地模拟城市范围内污染物的时空分布,在城市空气污染防治规划方面具有较为广泛的应用前景。     

空气质量模拟与观测机器学习NO2浓度预报

在空气质量模拟预报数据基础上,采用套索算法(Lasso)将前馈神经网络(FNN)与基于污染物浓度及气象实时观测值搭建的长短期记忆网络(LSTM)组合,形成了模拟与观测机器学习(SOML)预报模型,开展了佛山市顺德区NO₂未来3d10个镇街空气质量监测点位逐日浓度预报.结果显示:SOML3d的准确性均优于WRF-CMAQ及其它单一模型,其中第一天SOML平均绝对误差(MAE)为4.99μg/m³,改进幅度达66.18%;SOML不同季节适用性均较强,四季预报效果均较WRF-CMAQ明显提升(MAE分别降低42.18%、42.89%、61.04%、50.91%),其中秋冬季改善幅度更好;相比WRF-CMAQ,SOML预报结果能较好反映顺德区内各站点NO₂浓度实际空间分布和数值水平,有效提升了浓度预报精准度.     

城市空气质量预报的意义及其进展

从空气质量周报、日报发展到现在的空气质量预报，标志着环境保护工作达到了一个新高点，充分体现了环境保护“以人为本”的工作宗旨。本文阐述了城市空气污染预报的意义及国内外城市空气污染预报的研究情况，并简单地介绍了目前哈尔滨开展城市空气质量预报工作的情况。     

基于CMAQ模式产品的福州市空气质量预报系统

利用CMAQ(Community Multiscale Air Quality Model)模式预报产品和福州市2007年1月至2010年6月大气污染物的观测资料以及常规地面气象观测资料,根据动力-统计相结合的预报方法,通过多元线性逐步回归,建立不同天气系统下CMAQ模式产品和多类预报因子相结合的日污染物浓度预报模型.结果表明,影响福州市的天气系统共分为大陆高压、副热带高压、切变、暖区辐合、高空槽、台风和热带辐合带7类天气型.在暖区辐合、高空槽和大陆高压控制下,福州市的空气质量较差,而副热带高压和台风系统影响时,福州市的空气质量最好.日污染物浓度预报方程置信度均为P=0.000,模型有统计学意义.利用模型对2010年7~12月福州市各污染物浓度进行预报效果回代检验,模型对PM10的污染指数等级预报正确率达到了71.3%,对SO2和NO2的级别预报正确率达到了100%,日预报综合评分平均达88.8分.     

济宁市区空气质量指数预报分类分析探讨

分析了济宁市区可吸入颗粒物(PM10)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)浓度变化的时空分布特征及气象要素的变化对污染物浓度时空分布特征的影响,在此基础上利用Microsoft Excel 2000多元回归方程,建立了空气质量预报分类分析,使实际预报结果较好。     

南通市城市空气质量统计预报方法研究

空气污染预报是一项复杂和昂贵的地区性系统工程，它涉及到区域气象条件、地形特征以及排放在大气中污染物的演变规律。美国、日本、欧洲等发达国家和地区在７０年代就利用先进的监测手段（空气实时监测系统），相继开展了空气污染预报工作，并以此协助国家和地方环境保护部门采取削减、控制污染物排放量的措施，防止或减少污染事件的发生。我国环境保护部门于２００１年６月５日起在全国４７家重点城市开展空气质量预报工作，这是继城市空气质量周报、日报工作后开展的又一项与国际接轨的环保新工作。通过城市空气质量预报工作，可为政府管…     

城市空气质量数值预报模式系统及其应用

介绍了一种城市空气质量数值预报模式系统 ,该系统由气象模式 (中尺度气象模式MM5及城市大气边界层模式CBLM)和大气污染物输送扩散化学模式组成 .将模式系统应用于南京市 ,试预报结果同监测结果一致 ,表明模式具有较好的模拟性能 .模式系统试运行后的检验改进工作 ,气象资料、污染源及环境参数等质量的提高 ,预报结果检验方法的确定等都是模式系统业务化时应予以充分考虑的 .     

数值预报方法在广州空气质量预报中的应用

空气污染预报涉及到多介质、多界面、多物质之间相互作用和耦合的多学科问题，文中概括地论述了空气污染数值预报的基拳特征（尺度及预报时效、时空分辨率、多物质性、理化生过程耦合、城市空气污染气象与污染物排放特征）；数值预报系统的基本构成（气象场预报和浓度场预报）；模式原始资料的收集、分类整理，边界场、背景场和初始条件的处理；计算过程中Meso-α模式和Meso-β模式资料同化的处理以及数值预报模式系统的实际业务操作的及时性、可行性和准确性均作了细致深入的探讨。     

北京市空气质量动态统计预报系统

简要介绍了北京市空气质量动态统计预报系统的构成、特点,以及所采用的线性回归模型LRM,分类判别树CART模型,CART与LRM结合的模型,动态统计预报模型DSM,多点预报模型MPDSM 5种预报模型,分析了不同预报模型的特点和性能.所建立的动态统计预报模型DSM有良好的预报性能,减小了在高污染季节的预报误差;多点空气质量动态预报模型也具有较好的预报性能.      

2018年国家级空气质量主客观预报TS评分对比检验

目前对空气质量主客观预报效果的对比检验较少,为了解国家级空气质量主客观预报性能,利用预兆评分(threat score,TS)检验了2018年中央气象台主客观预报效果。结果表明:2018年,主(客)观预报对全国轻度及以上污染TS评分、空报率和漏报率分别为0.23~0.34(0.24~0.26)、0.37~0.43(0.39~0.41)和0.58~0.72(0.68~0.71)。说明主观预报整体上优于客观预报,但客观预报能力已接近主观预报。主客观预报的评分均在污染较重地区(京津冀及周边、汾渭平原、华中和长江三角洲地区)高于污染较轻地区(西北、西南、珠江三角洲和东北地区),在污染较重的冬季高于清洁的夏季。随着预报时效的延长,主观预报TS评分呈下降趋势,但客观预报TS评分变化不大。在污染较重的冬季,48和72 h时效客观预报TS评分高于主观预报。此外,在2018年5次重污染天气过程中,主(客)观预报对轻度、中度和重度污染的TS评分分别为0.39~0.57(0.43~0.46)、0.22~0.46(0.25~0.30)和0.10~0.34(0.10~0.18),主观预报TS评分高于客观预报的情况占了3次。随着预报时效的延长,客观预报表现更加稳定,说明客观预报能在污染过程中为预报员提供稳定参考,但对污染高值的预报能力仍需提高。