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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
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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。 相似文献
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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
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2012年环境保护部发布的《环境空气质量标准》实施后,贵阳市空气质量状况发生了变化。利用贵阳市空气质量指数和常规气象要素等资料,分析空气质量特征及其与气象要素的关系,通过多元线性逐步回归和BP神经网络方法,分季节建立空气质量指数预报模型,并同CUACE模式进行对比检验。结果表明:近3年贵阳市空气质量状况良好,优良天数增多,污染天数减少且污染天气多出现在冬季,首要污染物为PM2.5、PM10和O_3;各季相关因子不同,但主要与相对湿度和风速有关;两种模型预报效果均表现为夏季评价最高,等级TS评分超过85%,指数准确率近99%,冬季预报效果相对最差,TS评分接近或达到70%,指数准确率超过或接近80%,而春、秋季效果指标差距不大;对2015—2016年AQI的预报效果回归模型的优于CUACE模式的,TS评分和预报准确率分别相差16.2%和20.0%。 相似文献
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为更好地改进提高模式预报性能,评估了新一代WRF-CMAQ（Weather Research and Forecasting model-Community Multi-scale Air Quality model）模式系统的不同网格分辨率预报产品对2018年北京市城六区空气质量预报结果的影响。分析表明:（1）基于首要污染物为PM2.5的预报数据集,模式系统1 km网格分辨率（BJ01）和3 km网格分辨率（BJ03）等级准确率优于官方预报结果,模式系统BJ01和BJ03区域4天内预报等级准确率均达到50%以上,24 h内准确率达60%以上,官方预报24 h内等级准确率为59%。本文引入预报综合评分法,基于IAQI（Individual Air Quality Index）和等级级别正确性双因素的预报综合评分结果显示,模式系统BJ03得分75.0分最高,BJ01次之,优于官方预报结果,模式9 km网格分辨率（BJ09）得分69.1分最低。（2）基于模式系统2018年长时间序列预报结果分析表明:模式系统预报的PM2.5浓度与实测的变化趋势较为一致,其中模式系统BJ03结果与实测PM2.5浓度相关系数达0.76,覆盖区域较大的BJ03和BJ09对PM2.5浓度峰值模拟较好。中重度污染过程的PM2.5浓度峰值模式预测误差表明,不同分辨率模式预报峰值误差的变化趋势基本一致,覆盖区域更大的粗分辨率模式预报结果高于覆盖区域小的细分辨率模式预报结果。与预报综合评分结果一致,统计分析结果也表明BJ03区域预报效果最好,平均偏差为0.83 μg/m3;而BJ01区域预报整体偏低,BJ09区域预报整体偏高。（3）基于不同网格分辨率预报效果的空间差异性分析表明:同一站点在不同分辨率上表现不一致,BJ01区域中农展馆站表现最好,BJ03区域中万柳站表现最好,BJ09区域中东四站表现最好。 相似文献
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北京地区一次空气重污染过程的目标观测分析 总被引：1，自引：1，他引：0
针对北京市2016年12月16~21日的空气重污染过程进行了回报试验,探讨了该次事件预报的目标观测敏感区。使用新一代高分辨率中尺度气象模式（Weather Research Forecasting,WRF）和嵌套网格空气质量模式（Nested Air Quality Prediction Model System,NAQPMS）,针对初始气象场的不确定性,通过4套初始场资料识别了影响北京地区细颗粒物（PM2.5）预报水平的目标观测敏感变量及其敏感区。结果表明:当综合考虑初始气象场的风场、温度、比湿不确定性的影响时,发现改善黑龙江区域上述气象要素的初始场精度,对北京地区PM2.5预报不确定的减小最显著;当分别考察风场、温度、比湿的不确定性的影响时,发现初始风场精度的改善,尤其是黑龙江区域风场精度的改善,能够更大程度地减小北京地区PM2.5的预报误差,对北京东南地区的PM2.5预报误差的减小甚至可达到40%以上。因此,优先对黑龙江区域的气象场,尤其是该区域的风场进行目标观测,并将其同化到预报模式的初始场中,将会有效提高初始气象场的质量,进而大大减小北京地区PM2.5浓度的预报误差,提高北京地区空气质量的预报技巧。初始风场代表了北京地区该次空气重污染事件预报的目标观测变量,而黑龙江地区则是该目标观测的敏感区域。 相似文献
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Development and validation of a novel-based combination operational air quality forecasting system in Greece 总被引：1，自引：1，他引：0
Stamatis Zoras Vasilios Evagelopoulos Ioannis Pytharoulis Georgios Kallos 《Meteorology and Atmospheric Physics》2010,106(3-4):127-133
In the present work, a model combination is developed in order to provide the public, in north-western Greece, with the next day air quality forecast. Generally, the development and deployment of a real-time numerical air quality prediction system is technically challenging while even more in complex terrain. The Air Pollution Model (TAPM) (http://www.cmar.csiro.au/research/tapm) is a hydrostatic prognostic mesoscale model. It has been calibrated for the area in recent studies and used in air quality assessments. In 2007, TAPM has started operating in a real-time operational mode for the prediction of next day’s weather forecast, particulate matter (PM10 with an aerodynamic diameter <10 μm) daily average concentration and Air Pollution Indexes. The model setup is a link up between TAPM and SKIRON modeling system (http://forecast.uoa.gr). 相似文献
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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
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CAPPS在国家气象中心多城市污染指数数值预报业务系统中的应用 总被引：8，自引：3，他引：8
国家气象中心在中国气象科学研究院CAPPS系统的基础上,建立了多城市污染指数数值预报业务系统,同时预报47个重点城市的SO2、NO2和PM10的日均污染指数.从2001年6月21日至7月17日的试验预报表明,总体预报准确率和与监测值的相关都在60%以上,与各城市气象局、环境保护局联合发布的综合预报准确率和与监测值的相关比较接近.说明CAPPS用于国家气象中心多城市污染指数数值预报业务系统,能够为城市空气质量业务预报提供有参考价值的数值预报产品. 相似文献
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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。 相似文献
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基于1981-2016年江苏省不同区域一季稻产量序列,计算站点尺度的气温、降水、日照适宜度以及综合气候适宜度,在此基础上构建基于气候适宜指数的作物产量预报模型,开展不同空间尺度的一季稻产量精细化预报。同时,以各主产地市、县一季稻种植面积百分比为权重,加权集成省级产量,开展基于不同空间尺度一季稻产量序列的大区域尺度产量预测。结果表明:(1)江苏省不同区域一季稻气象产量与不同时段气候适宜指数之间存在较高的相关性,基于气候适宜指数的预报方法适用于江苏省不同区域一季稻单产预报。(2)2012-2016年省级尺度模型预报平均准确率高于97.5%,主产地市、县模型平均预报准确率低于省级尺度预报模型,主产县预报准确率年际间波动较大,表明预报区域越小,预报的难度提升。(3)基于气候适宜指数模型的江苏省级、主产地市集成,主产县集成模型预报准确率大部在95%以上,整体上看主产县集成优于主产地市集成,主产地市集成优于省级尺度模型。由此,开展地市级和县级尺度的精细化产量预报可提升省级尺度预报准确率,同时提高县级作物产量预报能力。 相似文献
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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
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城市空气污染数值预报系统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。它不需要污染源的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), 克服了由污染源调查本身具有的不确定性给城市空气污染的数值预报所带来的困难。该文对CAPPS系统在北京市和上海市进行数值预报的结果进行了分析检验, 并与国际上几种光化学污染预报模式的预报结果进行比较。结果表明, 就预报值与监测值的线性相关系数来说, CAPPS系统的预报水平与其他发达国家的模式预报水平相当。此外, CAPPS系统的污染指数等级预报准确率 (北京市和上海市) 平均达到61.5%。 相似文献