城市酸雨预报方法及业务系统

应用欧拉酸沉降数值模式、基于主分量的神经网络预报方法、动态统计预报方法,建立了广西城市酸雨预报模型,进而根据酸雨预报业务流程,将预报方法、Sybase数据库和网页技术等有机地结合起来,研制了广西城市酸雨预报业务系统。一年多的业务应用表明,该酸雨预报系统性能稳定、技术成熟、自动化程度高。     

广西城市空气质量预报技术

以南宁市为例介绍广西城市空气质量预报技术。对南宁市二氧化硫、二氧化氮和可吸入颗粒物等污染物平均浓度与气象要素的相关分析表明，污染物浓度与地面、高空气象要素相关非常好。在未来24-36小时天气预报基础上，采用动态统计预报两种模式对城市空气质量进行预报，并根据污染日的影响天气系统类型对两种模式预报结果进行订正。业务实践证明预报准确率较高。     

城市空气污染预报方法简述

概括论述了城市空气污染预报的基本方法(潜势预报、统计预报和数值预报)、数值预报的主要特征(空间尺度与预报时效、高分辨率、多化学物质、理化生过程耦合、污染气象与污染物排放特征)及其用于天津和沈阳等城市的空气污染数值预报模式系统(σ中尺度和β中尺度气象预报模式与城市空气污染预报模式)。     

北京市空气污染预报业务显示服务系统

介绍北京市空气污染预报业务显示服务系统。该系统包括资料处理、动力统计预报、数值预报等模式计算及资料采集、处理、模式运行，预报显示、结果分发、资料查询、效果检验等多种功能。系统采用菜单技术，VB5．0编程，能正确运行各模式，完成所需功能。具有界面友好、可操作性强、功能丰富、简洁、易用、快捷、直观的特点。在业务应用中收到良好的效果。     

沈阳区域气象中心中尺度数值预报业务系统的改进与拓展

介绍了改进后的沈阳区域气象中心中尺度数值预报业务系统的产品和运行情况。沈阳区域气象中心中尺度数值预报业务系统于1997年投入业务运行，目前已从最初的仅提供降水预报产品，发展到能提供降水预报、热带气旋路径预报、空气污染气象条件预报、人工增雨服务指导产品和城市环境气象业务预报所需的基本气象要素预报等多种业务所需的预报产品。业务系统每日两次自动运行，预报产品直接进入MICAPS、Vis5d、Grads绘图系统，进行图形显示，并直接进入区域气象中心局域网上的中尺度数值预报网页。目前，本系统的预报产品已经成为预报员每日必看的参考工具，经沈阳中心气象台评定，2002年汛期对辽宁省降水预报准确率已超过日本东亚模式。     

西宁市空气质量预报系统CAPPS的分析与应用

城市空气污染数值预报CAPPS，是在ADPIC的概念的基础上经过积分求得的大气平流扩散的多尺度箱格预报模型。它不需要污染源强资料就可预报出城市空气污染潜势指数(PPI)和污染指数(API)。本对CAPPS系统在北京和上海市进行了分析检验。结果表明，就预报值与监测值的线形相关系数来说，CAPPS系统的预报水平与其他发达国家的模式预报水平相当。而从CAPPS系统在西宁市的应用中可以看出，模式的应用与地表地形、区域气候以及大气的稳定度有一定联系。     

北京市空气污染业务预报方法

对北京市气象局目前正在运行的空气污染业务预报方法进行较全面的介绍，其中包括以天气学方法为主的空气污染潜势预报，多元线性回归统计模式和基于大气污染平流扩散方程的数值模式3部分。由这3部分组成了污染预报的业务流程，该流程是在北京市气象局现有业务运行的中尺度数值预报模式（MM5）支持下建立的。2001年4月和5月在北京开展了试预报和正式预报，由于受北京春季沙尘天气的影响，预报准确率受到了一定的影响。     

一个基于中尺度数值模式的城市分区空气污染预报方法

以深圳市为例，对污染物浓度与各种大气参数的定量联系进行了细致的统计及物理分析，在此基础上建立起分区的城市空气污染潜势等级预报方案。该方案定量考虑了地面和边界层共十几个因子的影响，特别是考虑了地理环境各向异性的效应，将风向作为一个独立的影响因子。方案还针对各污染物稀释特性的差异对不同污染物分别建立潜势预报方案。另外，方案还考虑了相同大气条件下大气对城市不同区域污染物稀释特性可能存在的差异，对不同区域分别建立潜势预报方案。最后用高分辨的中尺度数值模式对大气参数的未来演变作出高时空分辨的预报，进而作出分区、分时段的城市空气污染潜势预报。本方法完全客观定量，物理意义明确，可制作高时间分辨的空气污染潜势预报。     

连云港市城市空气质量预报方法研究

本文利用高空大气探测资料和有限区细网格模式的数值预报产品,分别建立统计预报和数值预报等适合连云港市城市空气质量预报业务发展所需要的客观预报方法,最终利用动态分权法,综合决策集成连云港市城市空气质量预报。结果表明:动态分权法能够有效地提高空气质量的预报准确率。     

天津市空气污染数值预报试验中的模式系统

介绍了天津市空气污染数值预报实验中城市空气污染数值预报模式系统的构成及各模块的功能。在天津市空气污染预报实验期间, α中尺度气象模式对区域范围内的逐时风、温、湿及其降水预报取得了较好的效果, 且模式的计算时间短; β中尺度气象模式在边界层内具有较高的垂直分辨率, 模拟结果合理, 其中计算与观测的风向差小于６０ｏ的概率达到６４３％ , 计算与观测的风速比值接近于１; 预报的地面ＳＯ２、ＮＯｘ和ＴＳＰ浓度与同步监测值相比, 城市空气污染预报模式对ＳＯ２和ＮＯｘ的日平均浓度的预报效果较好, 预报准确率达６４０％ , 而对ＴＳＰ的预报则较差     

银川市空气质量动力预测系统及预测结果分析

在介绍银川市空气质量动力预测模型的基础上,重点对该模型的预测结果及误差进行分析。结果表明:该系统能较好地对24 h污染气象条件进行预测,污染气象条件的预测结果与监测结果比较吻合,预报准确率PM10为61%、SO2为92%;春季各月PM10预测值的平均绝对误差较大,其它3个季节相对较小,SO2的情况与PM10正好相反;考虑风沙条件对模式预测准确性的影响,可根据不同时间、不同季节,逐步调整模式中的扬沙系数,能有效地提高该模式对银川市多风沙季节以PM10为首要污染物的空气质量预测准确率,以适应银川市特殊的气候及环境条件。     

CAPPS模式在石家庄市应用的效果检验

根据《气象部门空气质量预报质量考核和管理暂行办法》,对CAPPS系统在石家庄市空气质量预报中的应用效果进行检验,对CAPPS1.0和CAPPS2.0的预报能力和产生的误差进行了对比分析。结果表明:CAPPS2.0的整体预报水平高于CAPPS1.0,但其预报值多偏高于监测值,这是导致冬季首要污染物正确性评分偏低、夏季高污染预报能力偏低的主要原因。CAPPS系统对前日污染实况依赖性强,预报结果滞后,对高浓度污染日的预报准确率仅为13%,预报能力偏低。     

山谷风转换期的漫烟扩散模式

根据渡口市空气污染监测资料首次鉴别出一种特殊形式的空气污染过程——山谷风转换期的漫烟过程。这种类型的空气污染在春、秋、冬季都经常发生,尤以冬季较严重。为此,发展了山谷风转换期的漫烟扩散模式,可以满意地解释上述观测事实。分析表明,模式不但能对高地面污染浓度的大小、而且能对其发生的时间和地点给出较准确的推断。 在上述情况下,SO_2地面浓度比该地区日平均浓度大几倍至一个数量级以上,是影响渡口市的主要空气污染过程之一。模式的分析为进一步开展空气质量预测及控制污染的对策研究提供了基础。     

北京城区空气污染浓度长期预测

通过分析北京城区４种主要空气污染物（ＳＯ２、ＮＯＸ、ＣＯ、ＴＳＰ）浓度的月、季变化特征,建立起均生函数预测模型。拟合及预报试验表明,这些预测模型不但可以很好地拟合空气污染浓度的变化趋势,而且还能够对未来几个月的空气污染浓度做出较准确的预测。     

区域空气质量数值预报系统CAPPS3在辽宁的应用

利用城市大气污染数值预报系统CAPPS的第三版(CAPPS3),经过安装、调试和本地化、自动化处理,建立起适合于辽宁的区域空气质量数值预报系统,用于预报辽宁的城市污染指数和等级以及各污染物的日均浓度分布.通过模式预报结果与监测资料的对比,发现辽宁14个主要城市SO2、NO2预报准确率的总体水平明显高于PM10.区域污染物浓度分布位置和大小的预报结果与实际情况相符,污染物小时浓度的演变也与实际风场的变化趋势保持一致,表明CAPPS3模式系统能够及时准确地预报出区域污染的形成和发展过程.     

CAPPS3模式在福州市预报效果检验

对2009年7月至2010年6月区域空气质量数值预报模式CAPPS3在福州市的应用进行效果检验,分析各季节CAPPS3预报福州市3种污染物SO₂、NO₂和PM₁₀的等级预报准确率、转折性天气预报准确率与监测值的相关系数以及综合评分。结果表明：夏秋季节CAPPS3模式3种污染物等级预报准确率较高,冬季NO₂和春季PM₁₀的等级预报准确率较低,错误等级预报多数偏高;转折性天气预报准确率夏秋季最高,春季最低,模式对天气形势的变化反应不灵敏,特别是污染物浓度突变时,预报能力较差,当天气形势稳定时,预报效果较好;浓度预报值较监测值有偏大和滞后的缺点;相关系数及综合评分结果夏秋季最高,春季最低。CAPPS3总体预报效果较好,可提供有价值的指导预报,适合业务运行。     

AN AIR POLLUTION PREDICTION TECHNIQUE FOR URBAN DISTRICTS BASED ON MESO-SCALE NUMERICAL MODEL

1 INTRODUCTION Since the 1930’s, urban air pollution has caused increasing concerns across the world[1]. Various pollution prediction techniques have been put into use in the 1970’s and significant results have been achieved[2]. Air quality prediction has been operational over recent years in many parts of China owing to cooperation between meteorological and environmental protection departments[3 – 9]. The prediction is conducted via either numerical model, potential or stochastic app…     

利用地面气象资料进行福州市空气质量日预报

空气污染预报是建筑在空气污染与气象条件关系的基础之上的。利用福州市1995－1997年地面气象预测资料，运用统计学方法，探讨污染物浓度与气象因子（温度、气压、风、湿度、大气稳定度、降水等）分布规律，建立气象预报指标及统计预报方程，在1999年2－8月进行福州市空气污染物浓度等级试预报。结果表明运用统计模式开展城市空气污染浓度等级预报是切合实际并且可行的。     

长春市空气污染潜势预报的统计模型研究

通过分析TSP污染指数与气象条件的关系，特别是一些非线性关系，建立了长春市空气污染潜势预报统计模型，借助T106及日本数值预报产品进行试报，效果较为理想。     

城市空气污染预报系统CAPPS2.0在辽宁的应用及检验

在利用CAPPS2.0进行空气质量自动化预报的前期工作中,为了验证模式的准确性,对辽宁省14个主要城市2003年1月的31 d、4月、7月和10月各12 d作出了模拟,分别得到各城市SO2、NO2和PM10的污染指数预报值。将各污染指数每天模拟的预报值与实际监测值进行对比,发现春、夏、秋季的预报效果非常好,而冬季预报值明显偏高。对预报值与监测值的相关性检验表明两者相关性非常显著,冬季预报值出现的是一个系统误差,可以通过修改模式进行订正。