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1.
采用2007年8—9月空气质量数据,对CAPPS-3空气质量预报系统进行模拟预报检验。结果表明,从污染物浓度值的模拟预报结果看,SO2的模拟效果优于NO2和PM10;从API指数检验结果看,SO2的模拟效果较好,而PM10模拟效果略差于SO2;从API指数分级检验结果看,SO2的模拟效果最好,PM10次之,而NO2预报结果最差。如果将模拟预报的结果与提前两天的观测值进行对比,预报的准确率会显著提升。总体上看,CAPPS-3空气质量预报系统运行效果良好,经订正后,该模式在奥运期间空气质量预报中得以应用,并取得了较好效果。 相似文献
2.
空气质量多模式系统在广州应用及对PM10预报效果评估 总被引：4，自引：2，他引：2
介绍了广州空气质量多模式系统并评估其对2010年9月广州市的气象要素和PM10日均浓度的24 h的预报效果.评估结果表明：模式系统较好地预测了气象要素的变化,但高估了风速;各空气质量模式能合理预测广州PM10浓度的时空变化,预报效果均处于可接受范围内(平均分数偏差MFB小于±60%且平均分数误差MFE小于75%),部分模式可达到优秀水平(MFB小于±30%且MFE小于50%),但同时各模式在郊区均预测偏高而在市区偏低;总体上,模式在广州郊区的PM10预报效果优于市区.模式间对比表明,在本次业务预报实践中,不存在最优的单模式,同一模式对不同的统计指标、不同的站点,其预报效果可能存在差异,基于算术平均集成各模式结果未能获得最优的预报效果.优化排放源空间分布并引进更好的集成预报方法(如权重平均、神经网络、多元回归等)是未来改进广州空气质量多模式系统预报效果的可能途径. 相似文献
3.
《气象与环境学报》2017,(1)
为了检验CUACE模式指导产品在合肥地区的预报性能,本文利用合肥地区PM_(2.5)、PM_(10)、O_3监测资料对中国气象局下发的2014年3月至2015年2月合肥地区空气质量CUACE模式指导产品的预报效果进行了检验。结果表明:2014年3月至2015年2月合肥地区CUACE模式指导产品AQI和PM2.5浓度的预报值接近实测值,PM_(10)浓度预报值略小于实测值,O_3浓度的预报值明显偏大,但O_3浓度的预报值与实测值相关性最好,AQI、PM_(2.5)浓度和PM_(10)浓度预报值与实测值之间的相关系数均为0.3—0.4。实测空气质量等级为良时,CUACE模式空气质量等级预报的TS评分最高,漏报率和空报率最小;实测首要污染物为PM_(2.5)时,CUACE模式首要污染预报TS评分最高,漏报率和空报率最小。CUACE模式的预报性能并未随预报时效的延长而降低,CUACE模式指导产品总体预报效果较好,可为合肥市空气质量预报提供指导。 相似文献
4.
利用南昌市环境空气质量监测数据,对比分析了WRF-Chem模式和国家级空气质量预报指导产品对6种污染物浓度的预报效果,并采用时序法、时刻法和标准化法3种训练样本构建方案,利用BP神经网络法对WRF-Chem模式和国家级空气质量预报指导产品6种污染物浓度的预报结果进行订正试验。结果表明:1)WRF-Chem模式预报的6种污染物浓度的预报误差整体比国家级空气质量预报指导产品的预报误差要小,即WRF-Chem模式的预报效果优于国家级空气质量预报指导产品。2)WRF-Chem模式6种污染物浓度预报值与观测值的均方根误差的日变化均呈波动形式,除了O3在10时开始升高到18时达到峰值以外,其余的污染物均是从10时开始下降到16时或18时达到谷值。国家级指导产品6种污染物浓度预报值与观测值的均方根误差日变化则略有不同,除了NO2和O3分别在08时和20时达到谷值以外,其他4种污染物均是在14时达到谷值。3)采用标准化法对CO、SO2、PM10、PM2.5集合订正后的误差比WRF-Chem模式的要小;时刻法、时序法对NO2、SO2、PM2.5集合订正后的误差比WRF-Chem模式的要小,预报效果对单一模式预报结果有一定改进作用。 相似文献
5.
CUACE系统在乌鲁木齐空气质量预报中的效果检验 总被引：1，自引：0，他引：1
采用2013年12月1日—2014年2月28日空气质量观测数据,对CUACE系统在乌鲁木齐空气质量预报中的效果进行离线检验。结果表明,在污染物浓度和空气质量分指数方面,NO2的预报效果优于PM10和PM2.5,28 h预报时效的预报效果优于52 h预报时效;在首要污染物预报结果中,28 h预报时效的总体预报效果优于52 h,28 h预报时效中PM2.5预报正确率为65%;从空气质量等级的预报效果来看,28 h预报时效与52 h预报时效无明显差别,对NO2和PM10的预报准确率达到100%,对PM2.5三级预报准确率达到90%以上,对二、四级预报准确率在70%～80%之间,对五、六级重度污染预报值偏低两个级别或以上。 相似文献
6.
《气象与环境学报》2016,(6)
本文基于CUACE系统,利用2015年4—5月沈阳市大气环境观测数据对沈阳地区春季空气质量的预报效果进行了校验和修正。结果表明:CUACE模式对6种污染物(PM10、PM2.5、NO2、O3、SO2和CO)质量浓度的预报值普遍小于观测值,对PM10浓度的预报存在严重低估。CUACE模式预报的沈阳地区春季日首要污染物多为PM2.5,而观测表明沈阳地区春季PM10和PM2.5为日首要污染物的日数相当。同时,CUACE模式预报的空气污染等级与实际观测的空气污染等级相比存在较高的等级偏差率。利用污染物观测浓度和预报浓度之间的线性拟合公式修正CUACE模式的预报结果,修正后首要污染物的预报结果与实际观测结果基本吻合,同时空气污染等级的预报准确率也明显提高,提高幅度为50.0%—80.0%。 相似文献
7.
城市空气质量与气象条件的关系及空气质量预报系统 总被引：8，自引：0，他引：8
利用2002年6月1日至2004年5月31日沧州市环境监测站的逐日空气质量报告数据,对沧州市空气质量及其污染物进行了统计分析,发现沧州市空气质量优良的天数居多,两年中有236天污染天气。影响沧州市空气质量的首要污染物为PM10,其次为SO2,空气质量受季节影响较为严重,冬季取暖期污染最为严重,属于“煤烟型”污染,并与天气现象、气压场、风场、总云量等气象因子密切相关。对比沧州市每日运行的空气质量预报系统,CAPPS 1.0模式比统计预报模式预报更为准确。 相似文献
8.
介绍了西安地区空气质量预报业务系统WRF-CMAQ及其预报产品,该系统主要包括:气象模式WRF(Weather ResearchForecasting Model)、稀疏矩阵排放源模式SMOKE(Sparse Matrix Operator Kernel Emissions)以及公用多尺度空气质量模式CAMQ(Community Multi-scale Air Quality Model)。初步检验表明:系统的预报结果处于合理范围,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,能够满足业务需求。 相似文献
9.
本文在嵌套网格空气质量预报模式系统（NAQPMS）的基础上,结合蒙特卡罗模拟方法搭建了多扰动的空气质量集合预报系统。利用该系统对京津冀及其周边地区“2+26”城市的PM2.5浓度进行预报试验,试验时段为2017年9～12月,模式水平分辨率为15 km。研究发现,基于蒙特卡罗集合预报系统,采用“集合样本优选”均值集成法能显著提升PM2.5预报精度,大幅减小预报偏差。与所有集合样本的均值集成法相比,该方法将PM2.5预报均方根误差（RMSE）由58.0 μg m?3降低至34.7 μg m?3,将模拟—观测两倍因子百分比（FAC2）由67%提升至87%。此外,“集合样本优选”均值集成法对各污染等级的整体预报效果优于均值集成法。本文结果可为改进城市PM2.5预报效果和减小PM2.5预报偏差提供参考。 相似文献
10.
空气质量数值模式预报中资料同化的初步研究 总被引：11，自引：1，他引：10
利用嵌套网格空气质量预报模式,在对上海市环境监测中心提供的观测数据进行必要的质量控制后,采用最优插值方法对可吸入颗粒物(PM10)、二氧化氮(NO2)和二氧化硫(SO2)进行资料同化。选取2004年8月1～20日做作逐日同化试验的结果表明,无论是PM10、NO2还是SO2,其同化偏差平均值均在20μg.m-3以下,比同化前减少了至少50%;3种污染物的同化偏差小于其未同化偏差的天数均在16天以上。在大气清洁和污染两种情况下,对PM10分别作10天的同化试验表明,同化后的均方根误差均小于同化之前。此同化方法能利用观测数据较好地修正空气质量模式预报场,从而为模式提供与实际更加接近的初始场。 相似文献
11.
基于GRAPES-CMAQ的中山市空气质量预报系统预报效果评估 总被引：2，自引：2，他引：2
对基于GRAPES-CMAQ模式的广东省中山市空气质量预报系统2016年的AQI等级、首要污染物、PM2.5和O3浓度预报数据进行检验评估。预报系统对中山市全年的AQI等级24小时预报TS评分为0.66, TS评分在6—7月最高。当实况AQI等级为一级, TS为0.84, 当空气质量变差时, TS明显下降, 说明模式目前对空气重污染事件的预报能力不足。模式对中山市的主要污染物O3、PM和NO2的预报TS评分分别为0.21、0.24和0.24, 其中对O3和NO2的漏报率达到0.78和0.76, 而PM的空报率高达0.71。预报系统对PM2.5的浓度预报总体略偏高, 相关系数为0.59, 但在霾污染较严重的月份中预报效果并不稳定。对O3的预报全年相关系数达到0.7, 且在O3污染较严重的7—11月, 相关系数均能达到0.5以上, 但这几个月的O3预报浓度均比实况明显偏低。从气象预报入手分析预报系统对10月2—7日中山市一次连续O3污染过程漏报的原因, 发现GRAPES模式对这段时间内整个珠三角地区日间降水的预报范围偏大, 强度偏强, 且预报的地面风速也比实况要偏大, 导致模拟O3浓度比实况明显偏低。 相似文献
12.
利用2014年夏季成都市3个国控环境监测站（金泉两河,君平街和梁家巷）O3、NO2及PM2.5逐时观测数据,结合国家基准站温江站的气温、湿度、风速、风向、太阳辐照度、降雨等地面气象要素观测资料,分析O3的日、月变化及空间分布特征;探究前体物及气象因子对O3浓度的影响。结果表明：成都市O3-8 h平均浓度为104.4 μg·m-3,O3超标率为2.8%—15.3%。O3浓度6月最高,8月最低;呈现明显的“单峰型”日变化特征,午后15：00达到峰值。O3与NO2呈现负相关,相关系数为-0.5;与PM2.5无显著相关性。高温、低湿、强太阳辐射有利于O3的形成;风速为2.5—3.0 m·s-1,风向为南风时,O3浓度相对较高。 相似文献
13.
本文利用2013年1月1日~2015年6月30日贵阳市9个环境监测站的6种主要大气污染物(SO2、NO2、O3、PM10、CO、PM2.5)监测数据,分析了贵阳市主要大气污染物的年变化、日变化特征及降水对首要污染物浓度变化的影响。发现SO2、NO2、PM10、CO、PM2.5浓度为单谷型年变化,夏季浓度最低,冬季浓度最高;O3浓度为双峰型年变化,4、10月分别有两个极大值、11~2月与7月分别为两个极小值;SO2、NO2、PM10、CO、PM2.5浓度日变化呈双峰型特征;O3浓度日变化为单峰型特征;郊区SO2、NO2、PM10、CO、PM2.5日平均浓度低于市区,而郊区O3日平均浓度高于市区。降水对O3的湿清除效果不好,对其余大气污染物的湿清除效果较好,尤其夜间降水对颗粒污染物(PM2.5、PM10)的清除效果优于白天降水,但会使O3浓度明显上升。 相似文献
14.
本文利用2017年彭州市大气污染物(SO2、NO2、O3、CO、PM10、PM2.5)小时浓度数据并结合地面气象观测资料,统计分析了该地区大气污染物浓度的演变规律及影响因素。结果表明:该地区细粒子(PM10和PM2.5)污染较为严重,O3次之,其它污染物浓度水平则低于国家新二级标准限值。观测期间,各污染物浓度表现出明显的日变化与季节变化,其中SO2、O3呈单峰型日变化,NO2、CO和细粒子则呈双峰型日变化;污染物浓度的季节变化基本表现为冬高夏低、春秋次之的变化特征(O3为夏高冬低),并且固态污染物(PM10、PM2.5)与气态污染物(NO2、CO)之间有显著的相关性。在污染物浓度与气象要素相关性分析中表明,湿度对于污染物浓度的影响整体上要弱于温度和风速,除了O3与温度、风速呈正相关外,其它污染物与两者均呈负相关。除此以外,风向对于当地各种大气污染物的积累与清除也有直接的影响。 相似文献
15.
基于2015～2018年四川盆地温江站、宜宾站、达川站和沙坪坝站的探空和地面观测资料以及同期AQI、6种主要污染物(SO2、NO2、CO、O3、PM2.5、PM10)质量浓度资料,使用逐步逼近法计算得到了四川盆地成都、宜宾、达州、重庆四城市的每日最大混合层厚度(Maximum mixing depth,MMD),并对其时间变化特征及其与各种污染物浓度之间的关系进行了分析。结果表明,四川盆地年平均MMD约1200m。季节变化明显,春夏高、秋冬低。9月至次年1月MMD相对较小。相关分析显示,剔除降水影响后,MMD与AQI、PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO浓度均呈负相关,而与O3浓度显著正相关。在污染最为严重的冬季,MMD明显低于春夏季节。MMD越小、颗粒物浓度越高。低MMD大大压缩了近地面污染物的扩散空间,污染物在有限的空间内不断累积、浓度增大。 相似文献
16.
利用2013-2019年银川市主要污染物浓度数据,分析了近年来银川市主要污染物浓度变化特征,并运用主成分分析法对主要污染物之间的关系进行研究。结果表明：近年来银川市主要污染物浓度除O3逐年呈上升趋势外,其他均呈下降趋势;市区站O3浓度较郊区背景站低,其他污染物市区较郊区背景站高;市区站PM10和PM2.5浓度超国家二级标准;除O3浓度夏季高,冬季低外,其他污染物冬季高,夏季低;CO、NO2、PM10、PM2.5浓度呈"双峰型"日变化特征,O3和SO2呈"单峰型"日变化特征。银川市主要污染物NO2浓度与CO和O3相关性显著,PM10和PM2.5之间相关性显著;污染物第一主成分是NO2、CO和O3,方差贡献率达到50%以上,加之银川市O3浓度逐年呈升高趋势,表明近年来银川市大气光化学污染增加。 相似文献
17.
综合利用中国环境监测网公布的合肥市2013-2015年大气污染物浓度数据和合肥市气象站的常规气象资料,以及激光雷达探测资料、公益性行业（气象）专项（GYHY201206011）获得的气溶胶离子成分分析结果,分析了合肥市PM2.5重污染（日均浓度>150 μg/m3）特征。结果表明:（1）2013-2015年,合肥市PM2.5浓度和重污染天数空间分布差异明显,东北部多、西南部少,1月各站差异最大。除了低浓度日（日均浓度≤35 μg/m3）,PM2.5浓度都存在明显的日变化,午后低、早晚高,且随着污染程度加重,早上峰值出现时间推后。（2）重污染日臭氧以外的气态污染物浓度都显著上升。（3）重污染日常伴随着霾和轻雾天气,以稳定、小风天气为主,重污染日白天相对湿度偏高、风速偏小,600 m以下的消光系数显著增大且峰值高度降低。（4）重污染日PM2.5中水溶性无机离子含量增高,其中NO3-含量的占比增加最多,超过了SO42-的占比。 相似文献
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利用成都市城区2015年12月~2019年12月污染物浓度及气象资料,对PM10、PM2.5、CO、O3、 SO2、NO2六种大气污染物浓度变化特征以及与气象要素之间的相关性进行分析。结果表明:2016~2019年成都市空气质量冬季最差,秋季最好,年内整体以良为主,重度污染和严重污染的天气较少出现,空气质量逐年变好;主要污染物浓度除O3外在冬季最高,夏季最低,春秋两季相差不大,O3浓度变化则相反;主要污染物的日变化特征也较为明显。空气质量综合指数、PM10、PM2.5、CO、NO2浓度与气温和降水存在显著负相关性,与气压存在显著正相关性,还与相对湿度呈不同程度的负相关,但与风速相关性不显著;O3浓度不仅与风速、气温和降水存在显著的正相关,还与气压呈显著的负相关,却与相对湿度的负相关性不显著。 相似文献
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利用2018年12月至2019年2月滨州、德州和聊城PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO和O3逐日质量浓度及其对应的气象资料,分析了鲁西北大气污染特征和影响因子。结果表明：2018年冬季鲁西北大气污染比较严重,聊城、德州和滨州轻度及以上污染天数分别占61%、60%和54%,重度以上染污天数分别占24%、11%和9%;首要污染物均为PM2.5、PM10和NO2,其中PM2.5占60%以上。PM2.5、PM10、SO2、NO2和CO日变化呈双峰双谷型,谷值分别出现在04-07时和15-17时,且下午比清晨更低,峰值出现在上午和下午交通高峰期后2-3 h,且峰值上午大于下午;O3呈单峰型分布,09时出现极小值,18-19时出现极大值。PM2.5是鲁西北主要的首要污染物,与PM10、CO、NO2均为显著正相关,并通过0.01水平显著性检验,与NO2的相关性在低相对湿度(< 60%)时大于高相对湿度(≥ 60%),与CO的相关性在高相对湿度时大于低相对湿度;污染时段(PM2.5>75 μg·m-3)的平均相对湿度和平均温度明显大于清洁时段(PM2.5 ≤ 75 μg·m-3),清洁时段风速和气压比污染时段明显偏大。 相似文献
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为评估太原青运会期间大气污染控制措施对空气质量的改善效果,对青运会会前、会期和会后三个阶段太原市6种污染物浓度的演变及气溶胶在垂直方向上的变化进行了分析。结果表明：青运会期间太原市PM10、PM2.5、CO、NO2、O3较青运会前分别下降30.5%、37.3%、20.2%、18.0%和18.6%,SO2削减程度不明显。垂直方向上,青运会期间气溶胶消光系数峰值降低24.6%,其中低湿天气下气溶胶消光系数峰值下降46%,高湿天气下峰值下降21.6%,青运会期间大气中PM2.5在PM10中的占比降低,垂直大气中气溶胶的吸湿增长能力增强。与2017和2018年同期相比,青运会期间PM10、PM2.5、CO、NO2浓度均有大幅下降,O3浓度较近两年同期无显著变化。因此,青运会期间的各项控制措施有效降低了本地颗粒物浓度。 相似文献