劉 閩，王 帥，林 宏，許 榮

1.沈陽(yáng)市環(huán)境監(jiān)測(cè)中心站，沈陽(yáng) 110015

2.中國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè)總站，國(guó)家環(huán)境保護(hù)環(huán)境監(jiān)測(cè)質(zhì)量控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100012

城市環(huán)境空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)是保護(hù)人民群眾健康、動(dòng)員公眾參與環(huán)境保護(hù)的有效措施，是提高人民生活質(zhì)量、體現(xiàn)人民政府形象的公益性工作［1］。環(huán)境空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)的發(fā)布，可以為環(huán)境管理和決策部門(mén)及時(shí)、準(zhǔn)確、全面地掌握城市環(huán)境空氣質(zhì)量未來(lái)變化趨勢(shì)提供科學(xué)依據(jù)［2-3］，可以在嚴(yán)重污染日到來(lái)前有針對(duì)性地加大污染源控制，及時(shí)發(fā)出警報(bào)并采取限制措施，減輕對(duì)市民健康的危害。因此，城市環(huán)境空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)作為防治和控制大氣污染的重要環(huán)節(jié)之，已受到各級(jí)政府的高度重視。城市空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)方法主要包括數(shù)值預(yù)報(bào)、統(tǒng)計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和天氣學(xué)等［4-6］，其中統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)法是應(yīng)用最廣的方法。沈陽(yáng)市環(huán)境監(jiān)測(cè)中心站在前人研究的基礎(chǔ)上，從1996年開(kāi)始先后開(kāi)展了冬季早晨二氧化硫(SO2)預(yù)報(bào)和空氣污染綜合指數(shù)預(yù)報(bào)研究工作;從2001年開(kāi)始正式開(kāi)展包括(PM10)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)的空氣污染指數(shù)(API)預(yù)報(bào)工作［7-10］;2013年起沈陽(yáng)市開(kāi)始執(zhí)行《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB 3095—2012)，環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)指標(biāo)增加到6項(xiàng)，因此原有預(yù)報(bào)模型系統(tǒng)無(wú)法繼續(xù)使用，加之冬季采暖期，不僅污染加重，而且污染變化幅度也增大［11］。因此，該研究基于環(huán)境空氣質(zhì)量新標(biāo)準(zhǔn)，利用沈陽(yáng)市2013年1—2月大氣自動(dòng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和同期氣象資料，采用逐步回歸方法建立了沈陽(yáng)市冬季采暖期各點(diǎn)位環(huán)境空氣質(zhì)量統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)模型，并在2013年11月至2014年1月的預(yù)報(bào)工作中結(jié)合人為經(jīng)驗(yàn)修訂進(jìn)行應(yīng)用，以期為城市環(huán)境空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)提供參考。

1 預(yù)報(bào)方法和資料

1.1 預(yù)報(bào)方法簡(jiǎn)介

環(huán)境空氣質(zhì)量與氣象因素緊密相關(guān)，環(huán)境空氣質(zhì)量的好壞從一定程度上取決于大氣擴(kuò)散條件的優(yōu)劣。當(dāng)某種污染物排放到空氣中后，污染物在空氣中的濃度由污染源的排放量和大氣的稀釋擴(kuò)散條件2個(gè)因素決定。在一段時(shí)間內(nèi)，整個(gè)城市污染物的排放總量是相對(duì)穩(wěn)定的，視污染源為“準(zhǔn)定?！保敲?，污染物濃度的高低主要取決于當(dāng)時(shí)的氣象條件，當(dāng)氣象條件有利于污染物擴(kuò)散時(shí)，污染物濃度低，反之則濃度高。據(jù)有關(guān)資料介紹，由于氣象條件的變化，大氣的稀釋擴(kuò)散能力在幾小時(shí)內(nèi)可改變10倍以上［12］。統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)是將污染物排放視為相對(duì)恒定不變的，是根據(jù)天氣預(yù)報(bào)的預(yù)測(cè)結(jié)果和空氣質(zhì)量現(xiàn)狀來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)空氣質(zhì)量的一種方法。通過(guò)積累較長(zhǎng)時(shí)間的空氣污染物濃度監(jiān)測(cè)值和同步氣象觀(guān)測(cè)資料，將兩者建立起相關(guān)關(guān)系，通過(guò)這些定性和定量的關(guān)系，進(jìn)行空氣質(zhì)量的預(yù)測(cè)［13］。

該研究建立的統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)模型采用逐步回歸算法，逐步回歸算法是在所考慮的全部因素中，按其對(duì)因變量Y作用顯著程度的大小，由大到小逐個(gè)引進(jìn)回歸方程，那些對(duì)因變量Y作用不顯著的變量自始至終都不能被引入回歸方程，而已被引進(jìn)回歸方程的變量，在引進(jìn)新變量后，常有可能會(huì)由顯著變?yōu)椴伙@著，應(yīng)從回歸方程中剔除，以保證在眾多預(yù)報(bào)因子中挑選出最佳的組合因子，建立最優(yōu)預(yù)報(bào)方程。

預(yù)報(bào)量Y與預(yù)報(bào)因子X(jué)建立的最優(yōu)回歸方程:

式中:Y為污染物預(yù)報(bào)濃度，B0為常數(shù)項(xiàng)，B1，B2，…，Bn為選入因子系數(shù)，X1，X2，…，Xn為選入預(yù)報(bào)因子。

1.2 預(yù)報(bào)平臺(tái)介紹

沈陽(yáng)市環(huán)境空氣質(zhì)量日?qǐng)?bào)預(yù)報(bào)平臺(tái)是2006年開(kāi)發(fā)的，用于日常的空氣質(zhì)量日?qǐng)?bào)預(yù)報(bào)工作，大大提高了工作效率［14-15］。2012年為應(yīng)對(duì)環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的變化，平臺(tái)在原有功能的基礎(chǔ)上根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、技術(shù)規(guī)范以及業(yè)務(wù)流程進(jìn)行了更新升級(jí)?，F(xiàn)有沈陽(yáng)市環(huán)境空氣質(zhì)量日?qǐng)?bào)預(yù)報(bào)平臺(tái)于2013年正式投入使用。該平臺(tái)中的預(yù)報(bào)系統(tǒng)包括預(yù)報(bào)建模模塊、預(yù)報(bào)制作模塊、準(zhǔn)確率統(tǒng)計(jì)模塊，預(yù)報(bào)所用模型仍然以回歸預(yù)報(bào)模型和天氣模式預(yù)報(bào)模型為主，再經(jīng)預(yù)報(bào)人員會(huì)商后生成預(yù)報(bào)結(jié)果;平臺(tái)的準(zhǔn)確率統(tǒng)計(jì)模塊可以對(duì)某時(shí)段的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率進(jìn)行自動(dòng)統(tǒng)計(jì)，準(zhǔn)確率指標(biāo)包括首要污染物準(zhǔn)確率、級(jí)別準(zhǔn)確率、跨度準(zhǔn)確率。變化之處在于，監(jiān)測(cè)點(diǎn)位由原來(lái)的8個(gè)點(diǎn)位增為11個(gè)點(diǎn)位，監(jiān)測(cè)項(xiàng)目由原來(lái)的3項(xiàng)增為6項(xiàng)，評(píng)價(jià)指標(biāo)由 API轉(zhuǎn)變?yōu)锳QI。

1.3 建模環(huán)境樣品資料的選取

依據(jù)沈陽(yáng)市氣候特點(diǎn)，研究采用2013年1—2月環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)及氣象資料，建立沈陽(yáng)市冬季環(huán)境空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模型。按照技術(shù)要求，所用環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)包括11個(gè)監(jiān)測(cè)子站、6種污染物的該時(shí)段的日均值數(shù)據(jù)(PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO每日24 h平均濃度，O3每日最大8 h平均濃度)以及相應(yīng)的環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)。

1.4 建模氣象預(yù)報(bào)因子的選取

預(yù)報(bào)因子主要選擇氣象部門(mén)能進(jìn)行預(yù)報(bào)且預(yù)報(bào)效果較好、預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率較高的氣象因子，初步選取常規(guī)地面以及近地面預(yù)報(bào)因子19項(xiàng)，包括:前一日污染物濃度 X1(μg/m3)，當(dāng)日天氣形勢(shì) X2，當(dāng)日主導(dǎo)風(fēng)向 X3，當(dāng)日平均風(fēng)速 X4(m/s)，24 h風(fēng)速變量 X5(m/s)，當(dāng)日最低氣溫X6(℃)，最低氣溫24 h變量X7(℃)，當(dāng)日最高氣溫X8(℃)，當(dāng)日最高氣溫24 h變量X9(℃)，當(dāng)日最高、最低氣溫平均值X10(℃)，最高、最低氣溫平均值24 h變量 X11(℃)，850 hPa 8:00 溫度 X12(℃)，850 hPa 8:00溫度24 h變量X13(℃)，8:00逆溫X14(℃)，當(dāng)日降水量X15(mm)，850 hPa平均風(fēng)速 X16(m/s)，濕度 X17(%)，8:00 濕度 X18(%)，8:00 變壓X19(hPa)。

2 預(yù)報(bào)模型建立

利用前一日6項(xiàng)環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)及當(dāng)日18項(xiàng)氣象預(yù)報(bào)因子，應(yīng)用沈陽(yáng)市環(huán)境空氣質(zhì)量預(yù)警平臺(tái)中逐步回歸建模程序，建立了11個(gè)點(diǎn)位66個(gè)冬季預(yù)報(bào)方程，取α=0.01顯著水平的F值對(duì)方程進(jìn)行檢驗(yàn)，所有方程計(jì)算出的F方程遠(yuǎn)大于F0.01，表明方程在0.01水平上顯著，方程可以使用。通過(guò)逐步回歸建模，冬季預(yù)報(bào)模型共選取了8個(gè)預(yù)報(bào)因子，其中各指標(biāo)方程又各不相同:PM2.5預(yù)報(bào)方程包括 X1、X2、X3、X5、X145 個(gè)預(yù)報(bào)因子，PM10預(yù)報(bào)方程包括 X1、X2、X3、X8、X145 個(gè)預(yù)報(bào)因子，SO2方程共選取 X1、X2、X3、X5、X6、X7、X8、X148 個(gè)預(yù)報(bào)因子，NO2方程共選取 X1、X2、X3、X5、X8、X146個(gè)預(yù)報(bào)因子，CO 方程多數(shù)選取了X1、X2、X3、X144 個(gè)預(yù)報(bào)因子，O3(8 h)方程共選取 X1、X2、X3、X5、X8、X146個(gè)預(yù)報(bào)因子，各因子系數(shù)見(jiàn)表1～表6，每項(xiàng)污染物系數(shù)表中只列出了選擇不同系數(shù)作為方程的點(diǎn)位，選擇相同系數(shù)作為方程的點(diǎn)位并未列出。

從各空氣污染物方程選取的氣象因子可以看出，經(jīng)過(guò)逐步回歸方法對(duì)各因子的篩選，幾乎全部方程都選取了前一天污染物濃度、天氣形勢(shì)、風(fēng)向以及8:00逆溫4項(xiàng)，說(shuō)明這4項(xiàng)因子與污染物濃度相關(guān)性較好，在各污染物預(yù)報(bào)中均較為重要。然而不同方程選取的其他因子則各不相同，其中SO2方程多數(shù)點(diǎn)位選取了最低氣溫和最低氣溫24 h變量，說(shuō)明SO2與最低氣溫和最低氣溫24 h變量相關(guān)性較好;PM2.5和 NO2選取了24 h風(fēng)速變量，說(shuō)明PM2.5和NO2與24 h風(fēng)速變量相關(guān)性較好;而PM10和O3(8 h)同時(shí)選取了最高氣溫，說(shuō)明PM10和O3(8 h)與最高氣溫相關(guān)性較好。

表1 沈陽(yáng)市冬季細(xì)顆粒物PM2.5預(yù)報(bào)方程系數(shù)表

表2 沈陽(yáng)市冬季可吸入顆粒物PM10預(yù)報(bào)方程系數(shù)表

表3 沈陽(yáng)市冬季二氧化硫SO2預(yù)報(bào)方程系數(shù)表

表4 沈陽(yáng)市冬季二氧化氮NO2預(yù)報(bào)方程系數(shù)表

表5 沈陽(yáng)市冬季一氧化碳CO預(yù)報(bào)方程系數(shù)表

表6 沈陽(yáng)市冬季臭氧O3預(yù)報(bào)方程系數(shù)表

3 預(yù)報(bào)模型擬合、驗(yàn)證及應(yīng)用驗(yàn)證

3.1 模型擬合準(zhǔn)確率統(tǒng)計(jì)

預(yù)測(cè)值相對(duì)實(shí)測(cè)值的分布情況可以說(shuō)明模型在擬合或驗(yàn)證中預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的接近程度，是濃度準(zhǔn)確率的一種表征形式，通過(guò)建模所用的2013年1—2月數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行擬合(擬合結(jié)果對(duì)比實(shí)例見(jiàn)圖1，其中標(biāo)準(zhǔn)誤差線(xiàn)取值范圍為 ±10%)，從數(shù)據(jù)可以看出，PM10、CO 2項(xiàng)指標(biāo)70%以上的預(yù)測(cè)值在實(shí)測(cè)值上、下30%范圍內(nèi)，PM2.5、SO2、NO2、O34 項(xiàng)指標(biāo) 65% 以上的預(yù)測(cè)值在實(shí)測(cè)值上、下30%范圍內(nèi)，說(shuō)明 PM10、CO的擬合效果優(yōu)于其他4項(xiàng)指標(biāo)，擬合結(jié)果在實(shí)測(cè)值兩側(cè)不同區(qū)間的分布情況見(jiàn)表7。應(yīng)用驗(yàn)證中預(yù)測(cè)值平均相對(duì)誤差可以說(shuō)明模型在應(yīng)用中預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值整體偏差程度，是系統(tǒng)誤差的一種表征。從擬合結(jié)果的準(zhǔn)確率可以看出，除O3相對(duì)誤差為－3.5%，其余5項(xiàng)指標(biāo)的相對(duì)誤差都在±2.0%以?xún)?nèi)，總體擬合效果較好;擬合的級(jí)別準(zhǔn)確率達(dá)到62.9%，首要污染物準(zhǔn)確率達(dá)到78.6%，擬合結(jié)果的準(zhǔn)確率統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表7。

圖1 2013年二毛點(diǎn)位PM2.5預(yù)報(bào)方程擬合結(jié)果與實(shí)測(cè)值對(duì)比圖

表7 擬合與驗(yàn)證中預(yù)測(cè)值在實(shí)測(cè)值兩側(cè)不同區(qū)間的分布情況統(tǒng)計(jì)表

3.2 模型驗(yàn)證準(zhǔn)確率統(tǒng)計(jì)

采用2013年11、12月和2014年1月空氣質(zhì)量和氣象實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證(圖2，圖中標(biāo)準(zhǔn)誤差線(xiàn)取值范圍為 ±10%)，驗(yàn)證結(jié)果在實(shí)測(cè)值兩側(cè)不同區(qū)間的分布情況見(jiàn)表7。可以看出，PM10、O32項(xiàng)指標(biāo) 50%以上的預(yù)測(cè)值在實(shí)測(cè)值±30%范圍內(nèi)，其他幾項(xiàng)指標(biāo)40%左右的預(yù)測(cè)值在實(shí)測(cè)值±30%范圍內(nèi)。驗(yàn)證結(jié)果的準(zhǔn)確率統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表8，可以看出6項(xiàng)污染物的相對(duì)誤差均在 ±10.0%范圍內(nèi)，PM2.5、PM10、O33 項(xiàng)指標(biāo)優(yōu)于其他3項(xiàng)指標(biāo)，驗(yàn)證的級(jí)別準(zhǔn)確率為55.8%，首要污染物準(zhǔn)確率為68.5%。擬合與驗(yàn)證中，冬季模型的各項(xiàng)擬合與驗(yàn)證結(jié)果均略差，分析原因主要包括:建模數(shù)據(jù)樣本偏少，不能涵蓋大部分氣象條件，導(dǎo)致模型驗(yàn)證時(shí)準(zhǔn)確率不高;2013年1—2月正值全國(guó)經(jīng)歷歷史罕見(jiàn)的大范圍長(zhǎng)時(shí)間嚴(yán)重霧霾的特殊氣象過(guò)程，因此，該時(shí)段的氣象數(shù)據(jù)以及污染物濃度數(shù)據(jù)都比較特殊，建立的模型的適用性必然受到影響，這是導(dǎo)致驗(yàn)證結(jié)果中系統(tǒng)誤差(相對(duì)誤差)偏大的主要原因;11月雖然同處冬季采暖期，但溫度、濕度等氣象條件與建模數(shù)據(jù)時(shí)段差異較大，導(dǎo)致該月的驗(yàn)證結(jié)果存在一定偏差。

圖2 二毛點(diǎn)位PM2.5預(yù)報(bào)方程驗(yàn)證結(jié)果與實(shí)測(cè)值對(duì)比圖

表8 擬合與驗(yàn)證中預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率統(tǒng)計(jì)表

3.3 預(yù)報(bào)實(shí)踐準(zhǔn)確率統(tǒng)計(jì)

級(jí)別準(zhǔn)確率和首要污染物準(zhǔn)確率是檢驗(yàn)與評(píng)估環(huán)境空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)的核心指標(biāo)。2013年11月至2014年1月，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)模型開(kāi)展了環(huán)境空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)，預(yù)報(bào)結(jié)果為全市AQI范圍、空氣質(zhì)量級(jí)別以及首要污染物，其中 AQI范圍跨度為30，如某月某日AQI為95～125，為良或輕度污染，首要污染物為PM2.5。該文對(duì)92 d預(yù)報(bào)結(jié)果與實(shí)測(cè)值進(jìn)行了對(duì)比統(tǒng)計(jì)，結(jié)果表明，在此段時(shí)間的環(huán)境空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)實(shí)踐中，預(yù)報(bào)級(jí)別準(zhǔn)確率達(dá)到79.1%，首要污染物準(zhǔn)確率為73.6%。預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率與許楊等［16-17］的研究相近。預(yù)報(bào)實(shí)踐中由于預(yù)報(bào)結(jié)果可以跨級(jí)，所以級(jí)別準(zhǔn)確率遠(yuǎn)高于模型驗(yàn)證結(jié)果;實(shí)際預(yù)報(bào)中在確定首要污染物時(shí)，加入了人為干預(yù)，將模型預(yù)報(bào)結(jié)果的首要污染物進(jìn)行修訂，相當(dāng)于在模型基礎(chǔ)上增加了準(zhǔn)確率，所以首要污染物準(zhǔn)確率也有所提高。

4 結(jié)論

利用2013年1、2月大氣自動(dòng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和同期氣象資料，采用逐步回歸方法，選取19項(xiàng)預(yù)報(bào)因子，建立了沈陽(yáng)市冬季環(huán)境空氣質(zhì)量統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)模型系統(tǒng)，該模型系統(tǒng)包括各監(jiān)測(cè)子站、各種污染物的66個(gè)預(yù)報(bào)方程，所有方程在0.01水平顯著。

模型擬合中有65%以上的預(yù)測(cè)值在實(shí)測(cè)值±30%范圍內(nèi)，驗(yàn)證過(guò)程中50%左右的預(yù)測(cè)值在實(shí)測(cè)值±30%范圍內(nèi)。擬合結(jié)果的相對(duì)誤差均在±5.0%范圍內(nèi)，驗(yàn)證結(jié)果的相對(duì)誤差都在±10.0%范圍內(nèi)。

模型擬合中級(jí)別準(zhǔn)確率、首要污染物準(zhǔn)確率2項(xiàng)指標(biāo)分別為62.9%、78.6%，驗(yàn)證中2項(xiàng)指標(biāo)分別為55.8%、68.5%;在預(yù)報(bào)實(shí)踐中，級(jí)別準(zhǔn)確率達(dá)到79.1%，首要污染物準(zhǔn)確率為73.6%。

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