李北一

（南昌市環(huán)境監(jiān)測站， 江西 南昌 330038 ）

闡述環(huán)境空氣質(zhì)量預警預報的天氣分型多元性回歸模型的運用

李北一

（南昌市環(huán)境監(jiān)測站， 江西 南昌 330038 ）

闡述了空氣質(zhì)量預警預報的概念，提出空氣質(zhì)量模型要素要點以及質(zhì)量預警預報模型分析，為環(huán)境空氣質(zhì)量預警預報模型的創(chuàng)建提供參考

空氣質(zhì)量預警預報；模型要素；模型分析運用

1 空氣質(zhì)量預警預報的概念

空氣質(zhì)量預警預報是根據(jù)當前污染物影響污染的各種因素，采用科學的預測方法，預測和評價未來時間和空間尺度上空氣質(zhì)量綜合指數(shù)（AQI）或污染等級，并向公眾發(fā)布的一種社會公益行為。其中，用于預報的短時預測，其預測時段由社會需要及預測方法的實用性決定。一般為小時預報、日預報和周預報，稱為逐時預報、日預報和周預報。預報模式上可分為數(shù)值預報、潛勢預報和統(tǒng)計預報等幾類。

2 空氣質(zhì)量模型要素要點

針對各種情況下應當采用或推薦使用的空氣質(zhì)量模型的具體規(guī)定，通常應考慮以下方面的問題：

2.1 污染源的類型及污染物的性質(zhì)

污染物的形態(tài)有點源、線源、面源、體源和復合源，按其排放方式可分為瞬時源、間斷源和連續(xù)源。污染物可分為氣態(tài)源和顆粒源污染物，對后者還應考慮惰性或反應性污染物，化學轉(zhuǎn)化的重要性以及粒狀分布，估計重力沉降，干沉積與擴散的相對重要性。顯然，以上不同情況所選用的模式是有很大差別的。

2.2 模擬的時空范圍及分辨率

當模擬區(qū)域達數(shù)十平方公里以上時，除采用高斯煙團軌跡模型以外，可考慮選用K模型。大氣擴散模型計算的基準時間尺度為小時平均，其他時段的平均濃度可在小時平均濃度的基礎(chǔ)上逐時求和計算，也可選用專門的長期平均模型。模型計算濃度的空間分辨率是一項重要和敏感的指標。因此，在評價點源對局地環(huán)境的影響時，一般都采用高分辨率效能的高斯模型，而不采用分辨率低的K模型。

2.3 模擬區(qū)域的下墊面特征

對大氣擴散的影響，下墊面可分為平原山村、城市、山區(qū)和水陸交界地區(qū)等。一般來說，下墊面較為平坦的，可考慮選用高斯模型，而復雜下墊面，可采用三維數(shù)值模型。

2.4 對模型效能的要求

模型應當具備的效能與前述的三方面的條件及要求有密切關(guān)聯(lián)。例如，對局地空氣污染，通常僅需考慮大氣的擴散稀釋作用，而對中遠距離還必須考慮污染物的化學轉(zhuǎn)化和干濕沉積等其他物理化學過程，此時對模型效能提出不同的要求。

3 預警預報模型分析

用于空氣質(zhì)量預警預報模型可分為機理型、統(tǒng)計型以及組合預警預報模型三大類。

3.1 機理型預警預報模型

主要模型為箱模型、高斯型及K理論型。

3.1.1 箱模型。是一種最簡單的城市空氣質(zhì)量預警預報模型。它把整個城市空間看作一個或多個矩形的箱形式，其主要假設(shè)條件為1、在一個箱體內(nèi)，污染源（看作面源）的源強是一個常數(shù)2、污染物進入箱體（大氣）后，立即在鉛直方向均勻分布。但是箱模型的假定與實際情況有很大差異，對近地面的濃度估算偏低。

3.1.2 高斯模型。高斯模型是城市空氣質(zhì)量預警預報模型中最主要的應用模型，因為大多數(shù)平原及郊區(qū)的范圍在直徑20—30公里以內(nèi)，流場并不十分復雜，城市空氣質(zhì)量模型的誤差主要來源于模型輸入?yún)?shù)，從應用的效果看，復雜數(shù)值模型并不優(yōu)于高斯模型；高斯模型對氣象資料的需求比其他空氣質(zhì)量預警預報模型對氣象資料的需要更低，運算效率卻明顯較高。

高斯模型具有簡單實用、空間分辨率高的優(yōu)點，但它有不足之處：（1）當模擬的尺度達到幾十公里，或者因下墊面不均勻，使流暢比較復雜時，高斯煙流模型的精度就難以滿足要求；（2）高斯模型對沉積和化學轉(zhuǎn)化過程只能作十分初略的處理，當這些過程已滿足重要或者作為研究對象時，高斯模型不適用。

3.1.3 K模型。該模型是由平流擴散方程式經(jīng)各種簡單假設(shè)而推導得出的，它具有如下效能：1）能夠模擬三維非定常流場中的輸送和擴散，因此可以模擬復雜下墊面和較大尺度范圍的空氣污染2）污染源場可以任意給定3）邊界可以反射、吸收和穿透污染物質(zhì)，其濃度在邊界上可變4）可以模擬包括非線性化學反應引起的濃度變化5）可以模擬干濕沉積引起的濃度變化。

K模型來源于模仿分子擴散的梯度輸送假設(shè)，它具有一定的局限性：1）梯度輸送假設(shè)要求滿足一定的尺度條件，使擴散方程僅僅在煙流尺度大于占優(yōu)勢的揣窩尺度時才是正確的2）對流條件下梯度一旦輸送關(guān)系不成立，可能出現(xiàn)反梯度輸送現(xiàn)象，不能應用K模型3）K模型對基層資料及輸入?yún)?shù)的要求很高。

3.2 統(tǒng)計型預警預報模型

統(tǒng)計型預警預報模型主要有灰色理論模型、投影尋蹤回歸模型、模糊理論模型等。

3.2.1 灰色理論模型。用于大氣污染物預警預報的灰色理論模型主要有GM1模型和GMN模型。GM1模型相當于指數(shù)模型，是特定的指數(shù)曲線，形狀簡單，具有單調(diào)性，其特點是能反映事物發(fā)展的趨勢。GMN模型考慮了污染的主要影響因素，需要確定出與要預測的因子相關(guān)性較大的影響因子，在選取主要影響因子時采用灰色關(guān)聯(lián)分析方法。

3.2.2 投影尋蹤回歸模型。用于處理和分析高維位非正態(tài)觀測數(shù)據(jù)的一種探索性數(shù)據(jù)分析新方法?；舅枷胧前迅呔S數(shù)據(jù)投影到低微空間上，通過極小化某個投影指標，尋找能反映原高維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或特征的投影，以達到研究分析高維數(shù)據(jù)的目的。能使模型更客觀地反映數(shù)據(jù)本身的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，增強預測結(jié)果的穩(wěn)定性。

除上述外，神經(jīng)網(wǎng)絡模型、多元統(tǒng)計分析模型、多元線性回歸模型、自回歸分析模型可考慮影響因素的變化趨勢，采用線性或非線性的統(tǒng)計分析及回歸分析得出的統(tǒng)計模型，比較適用于影響有明顯變化趨勢的預警預報中。

［1］吳增茂，盛立芳，劉峰. 城市區(qū)域大氣質(zhì)量數(shù)值預報方法的研究進展 氣象科技

［2］王樹功等. 環(huán)境空氣污染預測預報探討. 重慶環(huán)境監(jiān)測

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1003-5168（2015）11-071-01

李北一（1969-），男，河北寧晉人，漢族，本科，高級工程師，研究方向：環(huán)境和環(huán)保。