开远市空气污染与气象条件关系及污染等级预报方法

为探究空气污染与气象条件的关系，以及基于气象条件的空气污染等级报方法，以开远市为例，利用相关性分析、数值统计预报方法及《空气污染扩散气象条件等级》标准进行了分析。结果表明：(1)开远空气污染具有“冬春高夏秋低”的鲜明特点，影响污染物主要有SO₂、PM₁₀、O₃、PM_2.5,其中O₃为首要污染物；(2)影响开远市空气质量的气象条件主要有降水、相对湿度和风向。夏季降水的湿清除作用对改善当地空气质量有重要作用，尤其是在调节降低SO₂、PM₁₀、CO、PM_2.5浓度中作用显著。相对湿度与空气质量呈负相关，影响开远市空气污染扩散的风向主要为南向风；(3)根据《空气污染扩散气象条件等级》标准建立的基于气象条件的空气污染等级预报方程，比数值统计预报方法建立的AQI逐步回归预报方程具有更好的适用性，预测AQI等级对比实测AQI预报等级正确率达79.4%,对开远市空气污染防治具有一定的科学指导意义。     

基于智能网格预报的江西暴雨灾害风险预评估研究

利用1951—2022年江西降水实况、逐日智能网格降水预报产品、暴雨灾情损失，地形DEM、河网密度及GDP、人口等数据，分析了江西暴雨灾害风险的主要影响因素，从暴雨灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体易损性三方面，构建了江西暴雨灾害风险评估模型。利用模型对2010—2020年135次暴雨过程灾害风险进行评估检验，结果显示该模型较为合理；对2019年6月6—11日江西暴雨过程进行灾害风险评估，结果显示该过程中吉安北部至赣州东北部、上饶东部为重度到极重度受灾区；再对2022年6月12—15日江西暴雨过程进行灾害风险逐日预评估；两者结果均与灾情实况分布大体一致，总体效果较好。     

三维空气质量模型初始场VOCs同化对臭氧预报的影响

于2023年2月15日—3月8日，采用中尺度数值预报模式/嵌套网格空气质量模式系统（WRF/NAQPMS），分析了初始场同化6项常规大气污染物及挥发性有机物（VOCs）对广东省臭氧（O₃）预报的改进效果。 结果表明，同化6项常规污染物可显著降低O₃预报的标准化平均偏差（NMB）和均方根误差（RMSE），NMB从-26%改善为-8%，RMSE从50.6μg/m³下降到35.0μg/m³。但对相关系数（r）的改善效果不佳，从0.51下降到0.49。相比于只同化常规6项污染物，同时同化VOCs对O₃的预报效果改善较为明显，r从0.49提高到0.63。此外，对NMB和RMSE的改善效果也较好，NMB从-8%改善为-3%，RMSE从35.0μg/m³下降到30.1μg/m³。相比于不同化，同化6项常规污染物的改善效果显著，空气质量指数（AQI）等级预报准确率可提升10%以上，AQI范围预报准确率可提升40%以上。相比于仅同化6项常规污染物，再增加同化VOCs，AQI等级预报准确率和范围预报准确率均提升5%左右，改善程度不高。     

地震学综合定量预报方法在华东地区的应用研究

根据周翠英等提出的ZSIP计算方法 ,对华东地区地震比较集中的南黄海地区进行以 3°×3°范围的时间扫描 ,结果表明该方法在重点监视区南黄海预报效能较好 ,预报效能评分R =0 .397,通过R值检验。