空气质量预报范文

空气质量预报范文（精选14篇）

空气质量预报 第1篇

基于Java RMI空气质量预报系统数值预报模式的设计与实现

针对当前国内已有空气质量预报系统在数值预报计算模式更新方面存在的弊端,提出基于Ja va RMI的数值预报计算模式的.构建方法,该计算模式具有易变性.通过分析两类传统方法在计算模式更新上存在的弊端,指出Java RMI的远端对象调用机制在实现方法上的优越性.阐述基于Java RMI的新方法的实现,展示如何在集成该处理模块的新系统中保证预报内容的准 确性、及时性及其良好的可扩展性.

作 者：廖楚江 杜清运 蔡忠亮 王长耀 LIAO Chu-jiang DU Qing-yun CAI Zhong-liang WANG Chang-yao 作者单位：廖楚江,王长耀,LIAO Chu-jiang,WANG Chang-yao(中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室,北京,100101)

杜清运,蔡忠亮,DU Qing-yun,CAI Zhong-liang(武汉大学资源与环境科学学院,湖北,武汉,430079)

刊 名：地理与地理信息科学 ISTIC PKU英文刊名：GEOGRAPHY AND GEO-INFORMATION SCIENCE年，卷(期)：200521(6)分类号：X831关键词：Java RMI 空气质量预报 数值模式

空气质量预报 第2篇

环境空气质量预报的准确率分析

自6月5日开始,47个环境保护重点城市已相继开展了环境空气质量的.日报和预报工作.到目前为止,全国已有180个地级以上城市发布了环境空气质量日报,其中90个地级城市还实现了环境空气质量预报,并通过地方电视台、电台、报纸或因特网站等媒体向社会发布.

作 者：张伟  作者单位：南京市环境监测中心站,南京,江苏,210013 刊 名：环境监测管理与技术  ISTIC PKU英文刊名：THE ADMINISTRATION AND TECHNIQUE OF ENVIRONMENTAL MONITORING 年，卷(期)：2005 17(2) 分类号：X831 关键词： 

环保气象合作预报空气质量探讨 第3篇

现阶段我国空气污染问题日益严重, 因此开展城市空气质量预报, 环保部门及时、准确、全面地提供未来空气污染变化的信息, 密切监视污染变化动态, 合理控制污染排放[1~3], 对预防严重污染事件的发生、改善空气质量都具有非常重要的意义和作用。

2 空气质量预报

空气污染预报是一项复杂的系统工程[2], 也是当今环境科学研究的热点与难题, 通过各类预报方法与多种手段相结合, 可对多种大气污染物在城市、区域、全球尺度下的不同类型污染过程进行模拟预测, 研究内容涉及气象、物理、化学等多个学科, 包括宏观、微观等多种过程, 其中城市空气质量预报是涉及多种物质、多个界面、不同介质、多种物理化学和生物过程的分支学科, 它需综合考虑城市、区域的地形地貌、气象条件、污染源排放规律等诸多因素的共同影响, 且环境污染的程度主要与排放源源强、地形条件和气象因素等密切相关[4], 这已成为当今城市及区域污染调控与治理的有效途径。空气污染预报从预报方法上分为潜势预报、统计预报和数值预报3种。

(1) 潜势预报是以气象学为主导因素, 以天气形式预报为基础的“二次预报”。潜势预报采用的基本方法是从已经发生的各次污染时间着手, 在一段时间内, 一定污染源存在的条件下, 未来的气象条件对出现污染的可能影响, 对于空气污染潜势预报, 主要是基于对气象要素预报值和天气形势的预报[5~6]。

(2) 统计预报是通过分析发展规律来进行预测的一种方法, 各种气象因素的贡献均可在环境监测历史数据中综合体现, 这需要通过对历史监测资料进行统计分析, 利用SPSS等不同软件建立多元回归模型[7]。统计预报方法是对特定的城市或者区域, 利用大量气象与污染物浓度的历史资料, 分析天气变化规律, 建立其污染物浓度与气象之间条件或非气象条件的, 具有一定可信度的统计关系进行预报。

(3) 数值预报是以大气动力学理论为基础, 基于对大气物理和化学过程的理解, 通过计算机运算, 用数值计算方法求解物质守恒方程, 或者简化方程形式[8], 需要了解某一城市或区域的空气质量受气象条件、污染源排放、地形、周边区域远距离输送等因素的影响。以求得污染物在未来中、短期内的浓度时空分布特征, 用以来预报大气污染物浓度在空气中的动态变化, 从而进一步提高大气污染预报的准确性、时效性。

3 合作预报的意义

现阶段, 各省市空气质量预报工作一般由环保部门承担。但就目前而言, 我国开展空气质量预报时间不长, 不少区域省市还在起步阶段, 停留在潜势预报阶段。就城市空气质量预报手段来说, 无论是潜势预报、统计预报还是数值预报, 气象条件是十分关键的影响因素。局地空气污染浓度的高低除与释放源有直接关系以外, 与气象条件之间有着密切而且复杂的关系[9~10], 某一区域或者城市在一段时间污染物总排放量变化较小, 因此, 大气污染物的扩散能力是当地空气质量高低的重要因素。

如果天气形势发生变化, 尤其是骤变时大气中污染物浓度浮动较大, 例如在强锋面过境的几小时内, 大气的扩散稀释能力增强10倍以上, 2014年10月28~29日长沙市AQI从223降到45, 污染等级从重度污染将到优。而在某一些稳定的天气条件下, 如冷锋与暖锋相持较长时间内, 当地污染物极易积累, 若在加上外来污染物输送, 就会造成严重的空气污染事件, 北京2000~2010年北京由于天气静稳积累91次大气重污染[10], 2000~2010年上海大气重污染共计26次, 因此, 气象条件是大气污染物浓度变化的主要因素, 其中气温、降水、风向、风速等气象要素对空气污染颗粒的分布和多少都有直接的影响, 利用气象资料可以很大地提高空气质量预报, 掌握大气形势、把握天气变化是准确预报城市空气质量的重要前提, 无论是潜势预报、统计预报还是数值预报都需要一定的气象学知识为基础。

就目前而言, 环境监测部门缺乏一手的有用的气象资料, 采用的气象因子较粗略, 同时, 气象学人才储备也较为欠缺, 导致城市空气质量预报的准确率都不是很高。相对环保来说, 各地区气象部门建立时间长, 相关历史数据、资料齐全, 对于本城市和区域气象条件掌握成熟, 同时气象预报平台建立较完善, 预报模式运行人才多, 技术好, 然而气象部门对与大气污染物的相关形成与转化机理尚有一定空白。

因此, 环保部门城市空气质量预报业务开展, 需要与气象部门合作, 实现优势互补, 资源共享, 共同开展城市空气质量预报, 协作会商, 这将是未来城市空气质量预报预警工作的发展趋势, 不仅能极大提高城市空气质量预报能力, 加快城市空气质量预报平台的建设与完善, 还可为减排决策提供科学依据, 提高人民生活质量。

4 合作提升空气质量预报准确率

为全面应对雾霾, 为以具体行动贯彻落实国务院《大气污染防治行动计划》, 为深化大气污染成因研究、提升重污染天气精细化预警预报水平和改善区域空气质量, 更为人民群众的正常生产和健康生活提供保障。2013年, 中国气象局和环境保护部在京签署合作框架协议。这次合作将以重污染天气预警预报为重点, 建立健全气象部门和环保部门的合作与会商机制, 以提高应急联动响应能力;同时, 联合推进重大规划的协调和实施及重大科技攻关, 共同推动环境保护和气象防灾减灾重大工程建设。这标志着环保和气象部门间合作上到了一个新的台阶。

国外从20世纪50年代就开始了城市空气污染预报理论和方法的研究。国内从1973年第一次全国环保工作会议开始, 陆续在大气扩散模式、污染气象学、污染气象参数与污染浓度之间的关系以及空气污染预报等方面进行了研究, 并先后在北京[11]、上海[12]、兰州[10]等城市初步开展了空气污染预报的试验研究工作。他们都对气象要素与空气污染指数之间进行了相关分析, 基本都反映出二者之间有着较好的相关性, 并被运用于不同城市的空气污染指数预报当中。

北京市环保局与上海市环保局, 作为国内最早合作发布环境空气质量预报工作的城市, 市环保局和当地市气象局就已经联手, 合作长达10多年, 共同开展该市环境空气质量预报工作, 双方技术部门建立了良好的合作共商机制, 为每日向社会公众发布高质量的环境空气质量预报开展了卓有成效的工作。由环境保护部牵头, 以北京、上海为榜样, 天津、四川、福建、新疆、山东、山西、甘肃、宁夏、安徽、云南和湖南等多个省、市和自治州环保相关部门相继与当地气象局签署合作协议, 就在空气质量预报预警方面共同合作, 取长。

其内容主要涉及:一是数据共享。环保部门负责提供环境空气质量监测等相关信息, 气象部门提供气象监测、天气预报等相关信息。二是人才共享。双方将加强城市空气质量预报合作, 组织双方相关业务科研单位组建团队, 共同研发城市空气质量预报技术, 联合制作、发布城市空气质量预报。开展城市环境空气质量预报试点工作, 强化专业人员技术交叉培训, 逐步在由市、省道区域气质量预报。三是平台共享。建立会商机制, 共同建立环境空气质量、气象数据实时共享机制和业务系统。建立日常工作预报会商机制, 健全重大活动、重大节假日环境空气质量保障会商和重污染应急预警会商机制。实现两部门大气成分、环境空气质量监测信息、气象监测预报预警信息和气象卫星遥感数据的实时共享共用, 实现环保和气象部门电视、网络、显示屏、大喇叭、移动终端公共发布手段共享, 将空气质量预报共同发布。四是科研共享。共同组织申报及开展国家级和省部级科研课题, 联合推进重大环境气象规划、项目工程的协调和实施, 加强重大科技项目攻关, 切实提高环境气象的科技支撑能力。同时还将进行气象条件研究课题研究, 将对多年来一些重点区域不利气象条件历史数据进行综合分析研究, 初步摸清不利气象条件与大气污染的关系, 探索不利气象条件下有效改善环境空气质量的途径和有效措施, 提出重点区域制订和完善重污染天气应急技术方案与对策建议等。

5 结语

随着工业化进程的加速, 城市人口数量的增加, 城市空气污染加剧, 环境问题日益突出, 做好城市空气质量预报工作意义重大, 提升空气质量预报准确率是关键。由于目前我国城市空气质量预报还在初期, 环境气象研究有待深入, 环保部门与气象部分共同合作是提高空气质量预报的有效途径。我国多区域、省、市和县均相继与当地气象部门合作, 签署合作协议, 以优势互补、合作共赢, 资源共享、分工负责, 注重实效、稳步推进为原则, 进一步加强环保部门与气象部门的协调、联动和合作。

实现合作预报不可一蹴而就, 需要缓慢推进, 各地气象条件相异, 城市空气质量预报进程不一, 还需要因地制宜, 同时, 双方合作因及时沟通, 把握方法, 适度用力是关键。

摘要：指出了环保部门与气象部门合作预报, 能有效提升城市空气质量预报能力。基于此, 分析了合作预报的意义, 探讨了合作内容, 以期提供参考。

按“空气质量预报”安排生活 第4篇

近来，北京、上海等大城市的人们，常会收听或收看到一种新型的预报，即所谓的“空气质量预报”。它预报的不是天气情况，而是空气质量，包括污染情况或严重程度等。很多人已经开始利用它来安排自己的生活，为健康保驾护航。空气质量预报到底是怎么回事？对我们的日常生活有什么现实意义？

“空气质量预报”是依据空气中总悬浮颗粒物（TSP）、二氧化硫（SO2）、氮氧化物（NOx）的监测结果，分别计算其空气污染指数，即API值，同时依据常年空气质量趋势，以及气象条件、工业污染排放或交通污染源，进行空气质量预报。TSP、SO2、NOx等三种指标，分别代表空气中的颗粒物、工业燃煤及汽车尾气产生的污染物及有害气体的多少。根据报告空气污染指数高低，我们可以确定污染的主要类型，合理地安排日常生活。z空气中总悬浮颗粒物主要是扬尘及飞扬的颗粒物，它的来源比较复杂。和人体健康关系较大的是，颗粒物的表面会吸附大量的化学物质和致病菌，它们能随呼吸进入人体内。致病菌进入人体后，可导致感染而引发疾病，所吸附的化学物质多具有致突变性和致癌性，可导致肿瘤的发生。城市中此类污染加剧时，我们外出要戴上口罩，以避免吸入大量颗粒物；晾晒衣物要避免落尘，防止二次污染。

如果氮氧化物的API值高，说明空气污染以汽车尾气为主，污染严重时可发生光化学烟雾事件。汽车尾气中的NOx等，在大气紫外线的照射下，会产生具有刺激作用的臭氧、甲醛等光化学烟雾，刺激眼睛及上呼吸道粘膜，出现眼睛红肿、喉炎等。上海的部分交通主干线附近，已经检测出光化学烟雾的成分，应引起我们足够的重视。因此，如果预报说污染以NOx为主，外出时要避免交通主干线，以远离汽车尾气;当紫外线或日照强烈时更应注意自我保护。

SO2污染主要来源于工业用煤的燃烧，它是酸性物质，能吸附在颗粒物上，进入肺组织深部，产生刺激和腐蚀作用，导致肺气肿。更为严重的是，可导致老年、儿童的呼吸系统疾病发病率增加，人群呼吸道疾病的死亡率增加。随着城市燃煤企业的搬迁、燃煤锅炉的拆除，以及家庭燃气化比例的增加，这种污染大大降低，但在气压低等特殊气象条件下可能出现严重污染，仍需注意预防。

空气质量预报 第5篇

一、开展环境空气质量周报 建设海口市环境空气质量自动监测站1997年，国家环保总局要求，全国47个重点城市分三批实施空气污染周报，第一批实施时间1997年10月1日，第二批实施时间1997年12月1日，海口市安排在第二批。为了确保周报工作的顺利进行，1997年12月底，海口市政府安排300万元专项资金，从美国引进具有90年代先进水平的空气质量自动监测系统仪器，建立由四个子站、一个中心监控站组成的空气质量自动监测站，1998年1月开始子站站房建设，子站站房建在由海口市环保监测站1993年优化布设并经国家环保总局认定的大气质量监测国控点上，3月份安装仪器，4月份整套仪器系统试运行，5月份正式投入开展了空气污染周报工作。海口市环境空气质量监测采用美国热电子公司空气质量自动监测系统进行实时监测，整个系统由电脑联网的四个监测子站和一个中心监控站组成，每个子站备有二氧化硫脉冲荧光分析仪、氮氧化物化学发光分析仪、可吸入颗粒物β射线分析仪，其中的一个子站还备有小型气象测试仪器。系统二十四小时连续对环境空气进行自动采样、分析，完全无人值守，能实时显示海口市空气污染物浓度的变化值。为了保障子站仪器设备的正常运行，提高仪器使用寿命，必须加强对仪器的维护，为此，在空气自动监测站建成后，成立自动站工作小组，制定了相关的管理制度和子站仪器安全巡查工作制度。子站仪器由两位责任心强、技术水平高的工作人员负责维护，每周对四个子站各巡查三次，记录仪器运行状态的数据参数以及外部保养、易耗品更换等。

二、实施环境空气质量日报 建立日报工作管理制度2000年6月5日，国家环保总局要求全国47个重点城市实施空气污染日报，海口市环境保护监测站每天中午12点由中心监控站从四个子站电脑提取三种污染物浓度（二氧化硫、二氧化氮和可吸入颗粒物）监测数据后，对数据进行整理、汇总并生成报表，经技术主管人员审核，确认无误后，通过电脑登录国家环境监测总站网站向国家环境监测总站报送。国家总站根据上报污染物的浓度计算出空气污染指数（ApI）后，报中央电视一台于每日晚间新闻后播出。日报工作形成由监测站业务主管副站长监管，大气室主任督促，自动站工作小组固定二位工作人员采集数据及汇总并生成报表的管理制度。

三、建立海口市环境空气质量预测模型 开展海口市环境空气质量预报工作2001年初，国家环保总局要求全国47个重点城市在继续开展空气质量日报工作的基础上于2001年6月5日“世界环境日”开展空气质量预报。2001年1月至4月，海口市环境保护监测站大气室会同技术室研制了海口市环境空气污染预测模式，利用环境空气质量自动监测站近两年的每日监测数据，并对影响大气污染水平的气象因素进行研究，使用线性回归方法和平稳时间序列分析方法，找出气象因子与大污染物浓度之间响应关系，及污染物浓度日变化之间联系，建立海口空气质量预报模型。5月试行预报，6月5日正式向国家环境监测总站通报。即时后每日的中午12点、下午2点分别向国家环境监测总站报送空气质量日报和预报，国家总站根据上报污染物的浓度计算出空气污染指数（ApI）后，报中央电视一台于每日晚间新闻后播出。从2001年到2002年的预测结果统计，准确率69%—92%。

四、1998年—2002年海口市环境空气质量变化趋势从海口市环境空气质量自动监测站中心监控站数据库提取1998至2002年的监测数据进行统计分析，海口市五年的环境空气质量处一级水平（见表1），两项气态污染物年均浓度远低于一级水平(见表2、3、4)。空气污染物每年的年月变化特性一样，呈春、冬两季高，夏、秋两季低。以1999年的TSp监测数据为例，图1体现出该污染物年月变化趋势。表1 1998—2002年海口市环境空气污染指数及首要污染物年份 1998 1999 2000 2001 2002污染指数ApI 74 75 65 36 31空气质量级别 级 Ⅰ Ⅰ Ⅰ Ⅰ Ⅰ首要污染物 TSp TSp TSp pM10 pM10表2 1998—2002年海口市SO2浓度变化趋势年份 1998 1999 2000 2001 2002浓度 mg/m3 0.004 0.008 0.007 0.009 0.008级别 级 Ⅰ Ⅰ Ⅰ Ⅰ Ⅰ表3 1998—2000年海口市NOx浓度变化趋势年份 1998 1999 2000浓度 mg/m3 0.014 0.013 0.017级别 级 Ⅰ Ⅰ Ⅰ表4 2001—2002年海口市NO2浓度变化趋势年份 2001 2002浓度 mg/m3 0.012 0.013级别 级 Ⅰ Ⅰ表5 1998—2000年海口市TSp浓度变化趋势年份 1998 1999 2000浓度 mg/m3 0.074 0.075 0.065级别 级 Ⅰ Ⅰ Ⅰ表6 2001—2002年海口市pM10浓度变化趋势年份 2001 2002浓度 mg/m3 0.036 0.031级别 级 Ⅰ Ⅰ

五、下步的打算

1、进一步健全自动站的管理制度，加强自动站巡查力度，确保自动站正常运转。

空气质量预报 第6篇

永安市环境空气质量预报方法研究及应用

将永安市环境监测站、空气质量自动监测资料与同期气象观测资料进行对比相关分析,运用统计学方法,对各相关气象因子进行筛选,针对不同污染物,分别建立了适合本区域使用的时间系列分析模型和逐步回归预报模型,通过试报取得较好的预报结果.

作 者：楼建华 作者单位：永安市环境监测站刊 名：海峡科学英文刊名：STRAITS SCIENCE年，卷(期)：“”(5)分类号：X8关键词：城市空气污染 预报方法

空气质量预报 第7篇

几种空气质量预报方法的一致性衡量方法研究

空气质量预报是复杂的系统工程,也是环境科学研究的热点和难点所在.通过文献综述分析了现有研究的不足,指出现有的.研究没有考虑由于偶然性和随机性导致的一致性.基于权重Kappa统计值的方法,在剔除了由于偶然性和随机性造成的一致性的基础上,对3种常用的空气质量预报方法的预测结果的一致性进行了衡量,有利于提高对不同模型预测结果的差异性的认识,对进一步提高空气质量预报的准确率有一定的意义.

作 者：侯宜广 赵瑾 HOU Yi-guang ZHAO Jin 作者单位：徐州市气象局,江苏,徐州,221003刊 名：沙漠与绿洲气象英文刊名：DESERT AND OASIS METEOROLOGY年，卷(期)：3(4)分类号：X16关键词：空气质量预报 权重Kappa统计值 内在一致性 表面一致性 偶然一致性

辽宁省空气质量预报体系建设初探 第8篇

空气质量预报通过各类预报方法与手段相结合, 可对大气中主要污染物的不同类型污染过程进行模拟预测, 同时也可对空气质量等级进行预测。通过空气质量预报, 全面地了解和掌握空气中污染物的迁移变化规律以及污染源和气象条件对空气质量的影响, 是当前城市及区域污染调控与治理的有效途径[2], 也是城市文明程度的标志[3]。因此, 在空气主要污染浓度监测和气象条件观测基础上, 通过预报手段, 建设空气质量预报体系, 是进行空气质量未来状态和变化趋势预报的必要手段, 也对重污染天气应急措施开展的给予关键技术支持。

1 空气质量预报方法

1.1 统计预报

统计预报是基于统计学方法, 以大气污染物浓度和气象观测数据为基础, 通过因子初选和相关性分析, 建立大气污染物浓度与气象参数间的统计预报模型, 从而预测未来大气污染浓度的变化趋势。常用的统计预报有多元线性回归方程法、天气形势分类法、人工神经网络法和趋势外延法等[4]。

1.2 数值预报

数值预报以大气动力学理论为基础, 在给定的气象场、源排放以及初始边界条件下, 通过一套复杂的偏微分方程组描述大气污染物在空气中的各种物理化学过程, 并利用计算机进行数值计算方法的求解, 从而预报污染物浓度动态分布和变化趋势, 是一个典型的三维中尺度问题。目前国内外数值预报主要模式包中国科学院大气物理开发的NAQPMS模式、中国气象局气象科学研究院开发的CAPPS模式、美国的CMAQ模式、CAMx模式和WRF-Chem模式以及法国的Polyphemus模式等[5、6]。

1.3 与3S技术相结合预报

遥感技术、地理信息系统和全球定位系统三者集成的新的综合探测系统在环保领域得到了广泛的应用, 也是空气质量预报应用的重要技术手段。通过遥感技术可获取反映空气质量的影像数据, 通过反演得到气溶胶光学厚度等产品, 并结合地理信息系统和全球定位系统获取的气象参数以及污染源、污染物排放数据, 进行空气质量预报[7]。

2 辽宁省空气质量预报现状及必要性

2013年辽宁省发生多次大范围、长时间的雾霾天气, 空气质量的重度污染严重影响人们的生产生活和身体健康, 引起政府和公众的普遍关注。人们对空气质量的不再满足于对现状情况了解, 进一步需要知道空气质量未来的变化趋势, 特别是在重污染发生时, 未来污染是否持续、是否会进一步加重以及何时结束成为人们关注的重点。空气质量变化趋势需要预报工作来实现, 因此空气质量的预报工作迫在眉睫。

辽宁省目前仅沈阳市采用统计预报方法开展空气质量预报工作, 其他城市以及省级尺度均未开展预报工作, 因此, 辽宁省亟需开展空气质量预报体系建设。预报体系的建立不仅可实现对空气质量未来变化趋势的预测, 也为环保部门提供科学的管理和政策咨询建议, 使管理部门能够及时采取控制措施, 同时也满足公众对空气质量变化的知情权, 以避免重度空气污染对人类健康的影响。

3 辽宁省空气质量预报体系架构建议

根据辽宁省空气质量现状, 结合地方实际, 并参考完成空气质量预报所必须的技术, 辽宁省空气质量预报体系架构应重点从选择模型、编制污染源清单、建立会商机制和组建专业预报队伍等方面入手。

3.1 预报模型

针对国内常用预报模型的不同特点[8], 结合辽宁省实际情况, 在预报模型选择中可以先利用现有的空气质量监测数据和气象参数数据, 从统计预报模式入手, 在预报过程中不断完善和本地化模型, 向动态统计模型发展, 并随着预报业务的发展和完善, 开展数值预报发展, 并逐步结合3S技术和计算机技术, 建设综合预报模型系统。

3.2 源清单编制

排放源清单是对某一地区一种或几种污染物排放源的排放量进行估算, 是研究空气污染物在大气中物理化学过程的先决条件[9], 也是开展空气质量预报必不可少的技术环节。辽宁省是东北老工业基地, 污染源类别较多, 因此, 开展源清单编制十分必要。在源清单编制时, 应结合辽宁地方特色, 抓重点, 覆盖全面, 调查覆盖自然源和人为源, 从点源、面源、开放源、移动源以及生物源等入手, 按照主要污染物类别进行排放因子调查与计算, 建立辽宁省污染源排放清单。

3.3 会商机制

空气质量预报结果受污染源排放、地理位置、地形和气象等多种因素的影响[10]。由于气象条件有明显的季节变化和月变化, 所以对空气质量变化的影响较大, 气象参数是开展空气质量预报不可缺少的数据基础, 因此, 在空气质量预报体系建设中, 与气象局部门进行会商是保证预报准确性的重要手段。空气质量预报体系架构中应加强会商机制建设, 形成定期会商与突发事件应急会商相结合的会商机制。

3.4 专业预报队伍

人员是开展空气质量预报的主体, 而且空气质量预报工作专业性较强, 涉及物理、化学、气象和环保等多门学科, 预报体系建设中专业人员队伍组成是保证预报工作开展的关键。因此, 应加强专业技术人员的引进与培训, 提高专业能力, 并按照源排放、模型、气象条件以及综合等方向进行人员业务分工, 同时, 必须保证队伍组成的专业性和稳定性, 才能不断完善预报体系, 提高预报准确率。

摘要：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。

关键词：空气质量,预报,气象,模型

参考文献

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[3]于桂云, 金世洲, 王洪涛.城市空气质量预报的意义及其进展[J].黑龙江环境通报, 2002, 26 (3) :80-81.

[4]赵惠芳, 陈雅莲, 唐会荣等.晋江城市空气质量污染潜势统计预报方法初探[J].气象与环境学报, 2009, 25 (5) :27-30.

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[9]赵斌, 马建中.天津市大气污染源排放清单的建立[J].环境科学学报, 28 (2) :368-375.

空气质量预报预警系统建设探析 第9篇

关键词：大气复合污染 空气质量 预报预警

1. 引言

近年来，随着经济的持续快速发展与产业结构的调整，我国不少区域已出现较为严重的以PM2.5和臭氧为主要污染物的大气复合污染，最终产物与前体物的关系复杂[1]。准确预报空气污染态势对于公众的生活与相关部门有针对性的污染控制有重要意义。

2. 国内外空气质量预报预警概况

在国外，空气质量预报主要是以三维空气质量模型为基础，三维空气质量模型主要包括空气动力学系统，云化学与动力学模块，气相化学模块，气溶胶模块，栅格烟羽模块，控制方程与计算结构，数值传输算法等。常用于空气质量预报的三维模式有美国的城市气域模型UAM、带扩展模块的综合空气质量模型CAMx、公共多尺度模式系统Models-3 CMAQ、德国的EURAD、法国的CHIMERE、芬兰的SILAM、英国的NAME、西班牙的EOAQF、瑞典的MAQS、荷兰的LOTOS-EUROS、丹麦的DREAM等。在美国，UAM曾是美国环保署（EPA）推荐使用的空气质量模型，但近年UAM已逐渐在推荐名单中消失，取而代之的是CMAQ，同时，美国ENVIRON公司开发的CAMx在多个洲都有广泛的应用，在美国的一些州（例如加利福尼亚、得克萨斯等）用作法规模式。CMAQ与CAMx目前已成为美国，乃至全球主流的空气质量网格模型[2]。

在国内，目前应用于各个城市空气质量预报业务的预报方法主要有三种：数值模式预报、统计预报和综合经验预报[3]。中国中科院大气物理研究所的嵌套网格空气质量预报模式系统NAQPMS在全国多个地区均有应用。但数值模型预报的准确性在不同时期有较大波动，统计模型应用也较多，采用逐步线性回归法建立的预报模型对武汉市空气质量具有一定的预报能力，级别预报准确率为78.1%[4]。国内对空气质量预报的研究也较多。应用基于系统辨识理论的实时迭代模式（RTIM）对WRF模式预报结果进行后处理，建立了上海地区霾天气的模式输出-统计（MOS）方法[5]，结果表明，PM2.5模式预报成功率为75.0%～63.9%，PM10模式预报成功率为87.5%～81.8%，能见度模式预报成功率为71.0%～74.2%，霾日预报成功率为73.7%～72.7%。在珠三角，将BP神经网络引入到佛山的预报模型中，分季节来考虑以提高预报准确性[6]。

2013年中国环境监测总站建立全国范围的空气质量预报预警系统，其主要依靠国内外多个三维空气质量模型进行集合预报，同时通过实测空气质量与气象资料进行加工修正，最后得出最终结果[7]。此前，不同地方也建立了城市尺度的预报预警系统。2008年，常州市气象局和常州市环境中心监测站联合研制了常州空气质量预报预警和大气污染扩散应急响应系统[8]，建立了集环境气象分析研究、空气质量预报预警、大气污染扩散应急响应于一体的综合性业务应用系统。在河西走廊东部，建立了武威市空气质量预报系统，该系统包括沙尘暴预报预警服务系统、空气质量统计预报系统和空气质量潜势预报系统[9]。在北京奥运会期间，北京气象台采用CAPPS-3空气质量预报系统取得了较好效果[10]。在林芝地区，充分考虑了空气污染与气象条件之间的复杂动态关系，建立了基于气象资料的林芝地区空气质量动态预报方法[11]。西安地区空气质量预报业务系统主要依靠WRF-CMAQ，24h内对PM2.5和PM10的逐小时模拟质量浓度与实况的相关系数达到0.6以上[12]。

3. 国内空气质量预报预警存在的不足

目前国内有实力的机构主要采用三维空气质量模型作为预报的基础，但普遍存在预报准确性偏低的问题，这主要是由于目前国内的大气排放源结构复杂，源清单的制作存在很大困难，更新也不及时，源清单的误差较大，以致多种三维空气质量模型的表现都不如国外的应用。另外，某些物理化学过程在国外也许是不重要的，国外的模型可能不作过多考虑，但这些过程在中国可能就会显得比较重要，这也导致了模型误差。在大数据时代，统计模型在中国的空气质量预报中也有较多研究与应用，但统计模型的适用性较差，只适用于小范围使用，不能预测空气污染的面分布情况，模型表现也有待进一步检验。国内目前还缺乏长期业务化运行的空气质量预报预警系统，很多都仅是在初步试运行阶段。

4. 结论

有效应对和妥善处置大气重污染过程，亟需尽快建立和完善空气质量预报预警体系。本文旨在介绍国内外空气质量预报预警概况及国内空气质量预报预警存在的不足。使用数值模型与统计模型多模型相结合的方式，加之专业预报员会商订正以作出最终预报是解决我国预报问题的主要出路。

【参考文献】

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[5] 陈亦君，尤佳红，束炯，段玉森. 基于WRF-RTIM的上海地区霾预报MOS方法研究[J]. 环境科学学报，2014，03：574-581.

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空气质量预报 第10篇

神经网络在空气污染预报中的应用研究

摘要：空气污染预报是一项复杂的系统工程,是当今环境科学研究的热点,国内外已有将神经网络法应用于大气污染预报的研究.本论文以PM2.5为例,采用伦敦市PM2.5的小时平均浓度数据,使用传统的BP神经网络建立预报模型,定量预测伦敦市PM2.5的.小时平均浓度,探讨了大气污染预报网络的建模过程中,扩大样本集、去除样本集数据噪声和在输入向量中加入气象变量等因素对建模所产生的影响.最后得出结论,适当的选择样本集、气象变量,有利于提高所建立网络模型的预测精度.作 者：苏静芝 秦侠 雷蕾 姚小丽 SU Jing-zhi QIN Xia LEI Lei YAO Xiao-li 作者单位：北京工业大学环境与能源工程学院,北京,100022期 刊：四川环境 ISTIC Journal：SICHUAN ENVIRONMENT年，卷(期)：,27(2)分类号：X83关键词：空气污染预报 人工神经网络 BP网络

空气质量预报 第11篇

分析了飞船主着陆场区1981-1-4月和9-12月因冷空气而产生的偏北大风的过程中气候概况及其天气特征.通过分析发现:主着陆场区因冷空气引起的偏北大风以春季最频繁,秋、冬季最稀少;一天当中偏北大风以午后出现频率最大,午夜出现频率最少;对于不同季节的.气压和温度,春、秋两季变化剧烈,冬季相对较小;在大风出现前24小时,主着陆场区的欧亚中高纬度大气环流以两槽一脊型、一槽一脊型、贝湖低压型为主;冷空气入侵前24小时,欧亚天气图上主着陆场区上游低层850hPa中高纬度有明显的冷中心,地面图场区上游冷高压中心的分布主要有3个区域:贝加尔湖西南至新疆、贝加尔湖到内蒙中北部、贝加尔湖西北部.大风前24小时在35-45°N、100～115°E等压线密集,等压线一般都在4根以上.

作 者：王红军 胡英华 丁德华 Wang Hongjun Hu Yinghua Ding Dehua 作者单位：王红军,丁德华,Wang Hongjun,Ding Dehua(西安卫星测控中心,陕西,渭南,714000)

胡英华,Hu Yinghua(内蒙古气象台,内蒙古,呼和浩特,010051)

空气质量预报 第12篇

地震预报研究水平、预报方法及展望综述

目前由于人类对地震机理缺乏深一步的.了解,地震预报尤其短临预报的研究成为世界性的难题,国际地震学界也对"地震能否预报”争论比较激烈. 就科学意义上的地震预报,国内外研究水平,预报方法及展望作了综述.

作 者：蒋灏 夏雅琴 作者单位：北京工业大学地震研究室,刊 名：北京工业大学学报 ISTIC EI PKU英文刊名：JOURNAL OF BEIJING POLYTECHNIC UNIVERSITY年，卷(期)：27(2)分类号：P 315.75关键词：地震预报三要素 短临预报 前兆及异常信号 地应力 震源模型

空气质量预报 第13篇

2015年1月份环保部公布的全国空气质量状况监测数据, 空气质量最差的10个城市中保定市排在最后一位。空气是人类赖以生存的基础, 空气质量状况的好坏直接关系到人们的身体健康状况, 同时也关系到城市的综合竞争力。近年来, 保定市雾霾天气频繁出现, 并且有越来越严重的趋势, 引起了政府及市民们的广泛关注。预报研究具有十分重要的意义, 首先, 开展空气质量预报工作是强化污染防治和实现环境综合治理的手段之一, 对环境的改善作用重大;其次, 开展空气质量预报工作是政府拓宽服务领域的一项重要内容, 可以为人们安排活动提供参考依据, 为相关部门制定污染治理决策提供科学依据;最后, 开展空气质量预报可以提高人们的环保意识, 指导人们日常活动和行为。

二、保定市环境空气质量现状及影响因素

按照环境空气污染物浓度限值标准, 2013年12月1日至2014年11月30日空气污染天数为286天, 细颗粒物 (PM2.5) 超出标准的天数为235天, 占总污染天数的82.17%;可吸入颗粒物 (PM10) 超出标准的天数为237天, 占总污染天数的82.87%;二氧化硫 (SO2) 超出标准的天数为35天, 占总污染天数的12.24%;二氧化氮 (NO2) 超出标准的天数为88天, 占总污染天数的30.77%;一氧化碳 (CO) 超出标准的天数为47天, 占总污染天数的16.43%。

主要污染物为可吸入颗粒物 (PM10) 、细颗粒物 (PM2.5) 和二氧化氮 (NO2) , 可吸入颗粒物通常来自于在未经修建整理的路面上行驶的车辆、材料的粉碎处理过程以及大风扬尘;细颗粒物通常来源于风扬尘土、漂浮的海盐、花粉、细菌等;二氧化氮通常来源于燃烧的燃料以及汽车尾气。

根据历年环保部发布的74个城市空气质量状况, 连续三年保定市环境空气质量排名全国倒数, 2014~2015年各个月份保定市环境空气质量指数在全国190个城市当中排名基本上在倒数前十以内, 有评论称保定市为“全国最不适宜人类居住的城市之一”。

影响环境空气质量的因素主要包括气象因素、季节因素、人文因素等, 在污染物排放量相对稳定的情况下, 气象因素将直接影响城市空气质量的好坏, 主要的气象因素包括大气的逆温现象、风速以及降雨 (雪) 等;季节因素主要是各季节不同的气候造成不同程度的污染, 而人文因素主要包括工业企业建设及布局、城市化进程中的问题, 等等。

三、保定市环境空气质量预报实证分析

本文采用逐步回归法, 通过筛选预报因子, 建立最优回归方程进行预报研究。城市空气中污染物的扩散稀释过程的快慢, 主要取决于当地、当时的天气形势, 影响污染物浓度的气象因素主要包括风、大气稳定度、降水等。据可用数据, 初步确定的预报因子包括:X1细颗粒物 (PM2.5) 、X2可吸入颗粒物 (PM10) 、X3二氧化硫 (SO2) 、X4二氧化氮 (NO2) 、X5一氧化氮 (CO) , 以及气象因子X6当日最低气温 (℃) 、X7当日最高气温 (℃) 、X8当日风速 (m/s) 、X9当日风向、X10当日天气。

预报量Y与预报因子X建立的最优回归方程为:

考虑到数据的可用性以及影响空气质量的大气稳定度、风速等主要要素在一年的各个季节中存在较大的差异, 而且一年

当中污染天数以冬季和春季为最多, 为了提高预报准确率, 在建模中采用分季节对不同污染物浓度建立空气质量预报模型, 其中冬春两季为采暖期, 夏秋两季为非采暖期, 以其相应数据建立预报模型。拟以2013年12月1日至2014年11月30日长度为365天的样本拟合统计模型。运用spss软件, 多重共线性检验结果如表1所示。 (表1)

容差与方差膨胀因子互为倒数, 如果容差小于或等于0.1, 也就是方差膨胀因子 (VIF) 大于或等于10, 则说明自变量间存在多重共线性情况。从表中可以看出存在多重共线性。

采暖期预报方程为:

非采暖期预报方程为:

将2014年12月1日至2015年2月28日的相关数据代入采暖期模型, 将2014年6月至8月的相关数据代入非采暖期模型, 进行预报成果检验。

通过运算得出, 采暖期模型的预测准确率为81.3%, 非采暖期模型的预测准确率为85.6%, 预报效果比较理想, 预报模型能够应用到实际当中, 具有一定的实用价值, 考虑当地的季节因素, 分期进行预测, 能够提高预测的准确性。

四、政策建议

视各地区具体情况解决空气污染问题:首先, 要有政府在法律方面的支持, 完善相关法律法规, 并做好宣传教育, 提高人们环保意识;其次, 改进并提高生产技术, 减少污染物的排放, 控制污染源, 并大力发展清洁能源;再次, 在城市化进程中, 统筹建设, 合理布局, 科学规划;最后, 采取生物措施, 防治结合。

1、在控制污染来源方面, 首先改进生产技术, 减少污染物排放, 大力发展太阳能、风能等清洁能源;其次做好检测和预报工作;同时, 还要发挥好大众媒体的舆论监督作用。

2、在日常生活方面, 把车量控制在适量水平, 必要时可采取诸如限号等措施, 减少出行车辆, 同时大力发展公交事业。推广使用清洁能源, 减少车辆尾气排放。应建立健全相关规定, 集中供暖, 严令禁止私建锅炉, 引导城市居民进行厨房改造, 大力推广应用清洁能源。

3、在防护方面, 依据城市主导风向, 在远离居民区并且空气流畅的地方建立工业企业, 并在工业企业与居住区之间建立隔离带。

4、合理规划城市绿地, 增加城市绿化面积。并健全环境保护机构, 加快环境保护队伍的健身。

5、加大环保宣传力度, 提高公众的环保意识, 引导和鼓励人们积极参与环境污染防治工作, 用实际行动推进城市空气质量的改进。

参考文献

[1]张革新.重庆市主城区环境空气质量预报系统研究[D].西南师范大学, 2005.

[2]汪彦云.昭阳区城市环境空气质量状况分析及防治对策研究.环境科学导刊, 2008.

[3]魏璐, 朱伟军, 陈海山.郑州市空气质量统计预报方法探讨.南京气象学院学报, 2009.2.

鸡西市空气污染气象条件预报分析 第14篇

摘 要 选取2006-2010年鸡西市气象资料，包括每日的气象要素及高空、地面和物理量场等资料，及市区4个环境监测点的环境空气日均监测值，通过对能见度和API数值的变化开展分析，了解鸡西市空气污染现状，选取典型重污染天气，分析实况、环流形势及气象参数，选取空气污染气象条件预报的预报因子，建立鸡西市空气污染气象条件预报流程。

关键词 空气污染；预报流程；能见度；黑龙江省鸡西市

中图分类号：P457；X16 文献标志码：B 文章编号：1673-890X（2016）15--02

鸡西市是东北最大煤城、黑龙江省“四大煤城”之首，近年来，随着经济发展、城市迅速扩大和城市化进程加快，工业的发展以及汽车使用的日益频繁，使得空气质量明显下降，这些是鸡西市空气污染的主要原因。空气污染不仅对人体健康有影响，而且对经济发展及投资环境影响很大。因此，为保护环境，开展对空气污染的研究是非常重要和紧迫的。同时，空气污染所造成的空气质量的下降是与气象紧密相联系的[1]。气象条件好则利于污染物扩散，气象条件差则不利于污染物的扩散，容易造成污染物积聚，从而形成污染天气。

1 资料与方法

1.1 研究区自然条件

鸡西市位于黑龙江省东南部，三面环山，地形复杂，属于中温带大陆性季风气候区，春季易旱多大风，夏季短促雨水集中，秋季骤冷易冻害，冬季寒冷漫长且干燥。

1.2 资料

本论文选取了2006-2010年鸡西市气象资料，包括每日的气象要素及高空、地面、物理量场等资料，以及市区4个环境监测点的环境空气日均监测值，监测项目为PM10、SO2和NO2，对其开展分析，了解鸡西市空气污染现状，分析冬季逆温天气对空气污染的影响，气候平均值采用1981-2010年资料计算。

1.3 研究思路

本文通过了解地形、气候条件、污染源等各方面条件，分析鸡西市污染现状及趋势。通过对本站的历史气象资料和大气监测资料开展分析，研究气象条件对空气污染的影响，建立空气污染气象条件预报流程和指标。

2 大气污染现状分析

2.1 污染与地形

鸡西市周边地形，紧邻市区的南北方向的山地海拔均较高，鸡西市区位于东西方向的谷地之中，常年主导风向为西风，受山体的阻挡，在出现静小风、逆温或熏烟等气象条件时，污染物难以向外扩散传输，容易在谷底的市区周围形成严重的空气污染[2]。

2.2 污染现状

鸡西市各测点的PM10和SO2年均浓度基本均处一、二级标准限值之间，PM10的占标率稍高，NO2年均浓度基本满足一级标准，其主要污染物排序为PM10>SO2>NO2，污染类型仍主要为煤烟型大气污染。总的来讲，随着近年来节能减排和城市改造的进展，PM10的浓度呈现逐年下降趋势，SO2和NO2略有下降基本持平。其中环保局测点的SO2和NO2浓度有逐年升高的趋势，其原因可能与近年来中心城区的人口和机动车增长有关。

2.3 污染成因

污染浓度明显呈现秋冬高、春夏低的特点：一是由于供热时段内，供热排放源市是鸡西市区最主要污染源；二是鸡西市秋冬季气温低、气压高、降水稀少、气候干燥、风速较小、日照时数少、大气层结稳定、大气逆温出现频率以及强度较高，大气污染物不易稀释和沉降，致使大气中总悬浮颗粒物、S02、NOx等污染物大量堆积[3]。

3 空气污染的气象条件分析

3.1 逆温

由于逆温时的大气状态十分稳定，因此在逆温层内大气垂直运动很难发展。当大气出现逆温层时，处于逆温层中的烟、尘和水汽凝结物因不易扩散将会造成大量堆积使能见度变坏，空气质量恶化，严重时甚至可能形成污染事件。分析表明，在污染源排放量一定的情况下，低空逆温层厚度、逆温层底高、逆温层顶底温差与大气中污染物浓度有显著的统计关系，而与逆温层中的逆温强度统计关系不显著。

3.2 风速

一直维持风速较小或静风状态，是典型的静稳天气，导致污染物的持续积累和污染天气的形成和发展。

3.3 湿度

相对湿度，和大气稳定度有关，高湿常与逆温和稳定空气相伴。

3.4 气温

当日的最高气温与最低气温 ，与大气稳定度有关，常反映混合层高度。

3.5 降水

当日的降水量，反映天气状况和大气的冲刷情况。

4 环流形势分析及典型天气模型

秋冬季鸡西市常受蒙古高压控制，受干冷空气影响。在此天气形势下，风的垂直切变小，低层风速也偏小，近地面低空常为静风或微风，大气稳定度加强，空气水平扩散条件差；而且夜间的辐射降温强，通常在近地面形成逆温层，鸡西市冬季出现辐射逆温的平均日数占总天数的80%以上；降温的同时也增大了空气的相对湿度，温度露点差减小，容易凝结形成雾；在形成雾的条件中，气温越低，空气中所能容纳的水汽越少，越容易形成霾，它们常常相伴而生；同时，雾霾削弱了地面的短波辐射增温，有利于逆温层的维持，容易出现污染天气。

4.1 冷高压

在地面图上多表现为受冷高压控制，冷高压主体向南或南东南方向移动，鸡西市处于强大冷高压的前部。此外，受地面冷高压中心控制。地面冷高压位于贝加尔湖东部且自西北向东南方向移入黑龙江省，冷高压中心多位于黑龙江省中部地区，冷高压中心强度一般在1 040 hPa以上，其所控制的地区天空晴朗，风速小。

4.2 暖低压

在暖空气流移到冷的地面上时形成的。在850 hPa图上表现为有很强的暖平流，地面则处于低压前部，此时天空云量多或有微弱降水，气温较低，当高空有强暖平流移来时形成较强逆温。

5 预报流程

了解环保局发布的实况监测资料；分析环流形势是否为典型的污染天气环流形势；本站天气现象，污染天气多伴有雾霾等稳定性天气现象；逆温，计算850 hPa以下各层的逆温；物理量，如850 hPa垂直速度变现为弱的辐合、辐散，使逆温加剧；分析气象要素变化和气象要素预报，表现为升温、降压、小风，24 h变压为负或变化不大；结合省局模式产品制作预报。

6 结语

1）气压变化小，气温变化小，风速小等气象要素有利于污染天气的出现及其维持。随着降水的产生，风力的加大，逆温的破坏、气温的变化都能有利于污染天气减弱或消散。

2）在统计分析历史资料的基础上，对典型污染天气过程进行总结分析和机理研究，建立我局空气污染气象条件预报流程，更好的开展空气污染的预测预警服务。

参考文献

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[2]庞博.哈尔滨市冬末逆温_大气稳定度与大气污染概率关系[J].黑龙江气象，2011（6）：7-9.

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