王曉彥，趙熠琳，霍曉芹，徐怡珊，汪 巍，朱莉莉，晏平仲，李健軍

1.中國環(huán)境監(jiān)測總站，國家環(huán)境保護(hù)環(huán)境監(jiān)測質(zhì)量控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100012 2.中國科學(xué)院大氣物理研究所，北京 100029

基于數(shù)值模式的環(huán)境空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)影響因素和改進(jìn)方法

王曉彥1，趙熠琳1，霍曉芹1，徐怡珊1，汪 巍1，朱莉莉1，晏平仲2，李健軍1

1.中國環(huán)境監(jiān)測總站，國家環(huán)境保護(hù)環(huán)境監(jiān)測質(zhì)量控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100012 2.中國科學(xué)院大氣物理研究所，北京 100029

數(shù)值預(yù)報(bào)是各地開展環(huán)境空氣質(zhì)量業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)的主流預(yù)報(bào)方法之一。模式預(yù)報(bào)產(chǎn)品、基礎(chǔ)輸入資料、外部技術(shù)支持、主客觀預(yù)報(bào)偏差和預(yù)報(bào)命中概率等諸多因素均會不同程度地影響數(shù)值模式預(yù)報(bào)效果，研究探討了上述因素對數(shù)值模式預(yù)報(bào)效果的影響及其針對性的改進(jìn)方法，以期降低預(yù)報(bào)偏差，改善業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)整體效果，為各地提高業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)質(zhì)量提供方法思路和技術(shù)參考。

環(huán)境空氣質(zhì)量；預(yù)報(bào)影響因素；改進(jìn)方法；數(shù)值預(yù)報(bào)

中國中東部區(qū)域在秋季和冬季時(shí)頻繁出現(xiàn)大氣重污染過程，影響范圍廣、污染程度重、持續(xù)時(shí)間長，對環(huán)境空氣和人體健康造成顯著影響，引起公眾廣泛關(guān)注。為減少大氣重污染過程的環(huán)境健康損害，需及時(shí)發(fā)布預(yù)警提示并啟動(dòng)應(yīng)急預(yù)案，這對環(huán)境空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率提出了更高要求。目前，中國城市精細(xì)化環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)預(yù)報(bào)和區(qū)域空氣質(zhì)量形勢預(yù)測剛剛起步[1-9]，大部分地區(qū)預(yù)報(bào)經(jīng)驗(yàn)不足，對如何提高預(yù)報(bào)成效缺乏思路。為此，研究根據(jù)京津冀區(qū)域空氣質(zhì)量業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)實(shí)踐和先行省市業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)經(jīng)驗(yàn)，具體探討了基于數(shù)值模式的空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)的關(guān)鍵影響因素和改進(jìn)方法，以期為各地提高業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率提供技術(shù)參考。

1 空氣質(zhì)量業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)影響因素

1.1 數(shù)值預(yù)報(bào)模式產(chǎn)品水平

空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模式為業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)提供基礎(chǔ)性預(yù)報(bào)產(chǎn)品，預(yù)報(bào)模式產(chǎn)品水平?jīng)Q定了空氣質(zhì)量業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)的基礎(chǔ)，模式產(chǎn)品準(zhǔn)確率越高，業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)基礎(chǔ)越好。數(shù)值預(yù)報(bào)模式產(chǎn)品水平主要受到模式分辨率、大氣條件預(yù)報(bào)產(chǎn)品、污染源排放資料和空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)等諸多因素的影響。

1.1.1 數(shù)值預(yù)報(bào)模式分辨率

數(shù)值預(yù)報(bào)模式產(chǎn)品的精細(xì)度主要取決于模式分辨率，模式分辨率越高，預(yù)報(bào)產(chǎn)品水平越高。預(yù)報(bào)模式垂直分辨率主要反映混合層高度、對流層垂直擴(kuò)散等大氣層結(jié)特征，同尺度范圍(小尺度、中尺度和大尺度等)的不同數(shù)值預(yù)報(bào)模式的垂直分辨率相差并不大，因此預(yù)報(bào)模式產(chǎn)品的精細(xì)度主要依賴于模式的水平分辨率。高分辨率的模式預(yù)報(bào)產(chǎn)品可以更加準(zhǔn)確、細(xì)致地反映大氣污染物的傳輸、擴(kuò)散、沉降和化學(xué)反應(yīng)等物理化學(xué)過程，尤其在發(fā)生大氣重污染過程時(shí)，更有利于判斷重污染的起止時(shí)間、影響范圍和影響程度等關(guān)鍵信息。

1.1.2 大氣條件預(yù)報(bào)產(chǎn)品

大氣條件預(yù)報(bào)產(chǎn)品是空氣質(zhì)量數(shù)值預(yù)報(bào)模式的重要基礎(chǔ)資料和前提條件，直接影響數(shù)值模式預(yù)報(bào)結(jié)果的準(zhǔn)確度。為應(yīng)對重污染預(yù)警信息提前發(fā)布的時(shí)效要求，需預(yù)報(bào)未來3～5 d的空氣質(zhì)量潛勢，其準(zhǔn)確性則主要依賴于相應(yīng)時(shí)段的大氣條件預(yù)報(bào)。而大氣條件預(yù)報(bào)產(chǎn)品的豐富程度、本地化適用性和有效時(shí)段等因素均會直接影響空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)效果。

1.1.3 污染源排放資料

污染源排放資料可反映一定范圍內(nèi)大氣污染物排放量的時(shí)空分布特征，是數(shù)值預(yù)報(bào)模式重要的輸入數(shù)據(jù)。全面、準(zhǔn)確、高分辨率并動(dòng)態(tài)更新的污染源清單能夠顯著提高數(shù)值模式的預(yù)報(bào)效果，同時(shí)有利于精確開展重污染過程中污染物來源解析和去向追蹤模擬。

1.1.4 空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)

空氣質(zhì)量實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)同樣是數(shù)值預(yù)報(bào)模式重要的輸入數(shù)據(jù)，反映預(yù)報(bào)模式模擬時(shí)大氣污染物時(shí)空分布的客觀初始水平，同時(shí)也是數(shù)值模式預(yù)報(bào)效果評估的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)?？諝赓|(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)的空間廣泛性(如城市、區(qū)域和背景監(jiān)測站的點(diǎn)位數(shù)量和空間分布)直接影響數(shù)值預(yù)報(bào)模式大氣污染分布初始場的精細(xì)水平，而其時(shí)間連續(xù)性則為預(yù)報(bào)效果評估提供關(guān)鍵基準(zhǔn)數(shù)據(jù)，進(jìn)一步促進(jìn)數(shù)值預(yù)報(bào)模式改進(jìn)和完善。

1.2 外部技術(shù)支持體系水平

空氣質(zhì)量業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)不僅依賴于預(yù)報(bào)模式的穩(wěn)定運(yùn)行，同樣需要一系列外部技術(shù)條件的支持。在客觀上，依賴于外部支持產(chǎn)品資源的豐富程度；在主觀上，依賴于業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)流程等工作機(jī)制的保障。外部技術(shù)支持體系越成熟，業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)的預(yù)期水平越高。

1.2.1 產(chǎn)品資源豐富程度

外部支持產(chǎn)品資源可為數(shù)值模式預(yù)報(bào)結(jié)果的客觀訂正提供重要依據(jù)。除大氣條件預(yù)報(bào)產(chǎn)品、污染源排放資料和空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)外，其他主要的預(yù)報(bào)支持產(chǎn)品還包括衛(wèi)星遙感監(jiān)測、污染物源解析、大氣顆粒物組分、顆粒物粒徑譜、激光雷達(dá)監(jiān)測以及大氣超級站觀測數(shù)據(jù)等。需注意的是，城市精細(xì)化AQI預(yù)報(bào)及省和區(qū)域范圍內(nèi)污染潛勢預(yù)測等不同層級業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)對外部支持產(chǎn)品資源的需求有所不同。

1.2.2 業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)工作機(jī)制保障

業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)工作機(jī)制包括預(yù)報(bào)工作流程、預(yù)報(bào)值班制度、重污染會商制度和預(yù)報(bào)效果回顧制度等，反映例行業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)工作機(jī)制保障的整體水平。預(yù)報(bào)工作機(jī)制是否完善，直接影響日常預(yù)報(bào)能否有序開展。若預(yù)報(bào)工作機(jī)制不健全，預(yù)報(bào)員的預(yù)報(bào)行為更易受到個(gè)人主觀因素的影響，預(yù)報(bào)結(jié)果出現(xiàn)偏差的風(fēng)險(xiǎn)會隨之增加。

1.3 預(yù)報(bào)過程偏差水平

業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)從模式結(jié)果輸出、大氣條件預(yù)報(bào)、污染源變化分析、空氣質(zhì)量監(jiān)測分析到客觀訂正等各環(huán)節(jié)均存在客觀或主觀偏差，直接或間接影響空氣質(zhì)量實(shí)際預(yù)報(bào)效果。

1.3.1 客觀偏差

空氣質(zhì)量業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)的客觀偏差主要指數(shù)值模式預(yù)報(bào)產(chǎn)品偏差，其源于多個(gè)方面的不確定性。首先，數(shù)值預(yù)報(bào)模式搭建時(shí)，若因未充分考慮本地大氣環(huán)境和污染源排放特點(diǎn)而對模式參數(shù)進(jìn)行適用性調(diào)整，很可能造成模式預(yù)報(bào)結(jié)果出現(xiàn)較大偏差；其次，不準(zhǔn)確的輸入數(shù)據(jù)會間接導(dǎo)致數(shù)值模式預(yù)報(bào)偏差(如不夠準(zhǔn)確的天氣形勢預(yù)報(bào)、過時(shí)的污染源排放清單和缺乏充足的空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)等都會帶來客觀偏差，影響模式預(yù)報(bào)產(chǎn)品準(zhǔn)確性)。

1.3.2 主觀偏差

業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)的主觀偏差主要指預(yù)報(bào)員個(gè)人在對模式預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行訂正時(shí)存在的主觀判斷偏差。面對同樣的模式預(yù)報(bào)結(jié)果和大氣條件預(yù)測及空氣質(zhì)量實(shí)況等參考資料，不同預(yù)報(bào)員的訂正結(jié)果也會存在差異(如在預(yù)測到可能出現(xiàn)重污染過程時(shí)，不同預(yù)報(bào)員對污染程度、影響范圍和持續(xù)時(shí)間的預(yù)報(bào)會明顯分為“保守”和“激進(jìn)”2種態(tài)度，從而有可能導(dǎo)致預(yù)報(bào)偏低或偏高)。同樣，以京津冀區(qū)域春末夏初和夏末秋初時(shí)段的預(yù)報(bào)為例，在首要污染物是細(xì)顆粒物還是臭氧的判斷上，容易出現(xiàn)預(yù)報(bào)主觀偏差。

1.4 預(yù)報(bào)命中概率水平

預(yù)報(bào)命中概率直接反映了預(yù)報(bào)效果。命中概率由預(yù)報(bào)的精密度和準(zhǔn)確度決定。以預(yù)報(bào)中度污染為例，圖1(a)顯示預(yù)報(bào)結(jié)果精密度高，但準(zhǔn)確度低，預(yù)報(bào)偏重；圖1(b)顯示預(yù)報(bào)平均水平能夠反映中度污染，但不同預(yù)報(bào)結(jié)果過于離散，預(yù)報(bào)發(fā)揮不穩(wěn)定；圖1(c)是最為理想的預(yù)報(bào)結(jié)果，預(yù)報(bào)精密度和準(zhǔn)確度都很高。高精密度和高準(zhǔn)確度的預(yù)報(bào)結(jié)果，是業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)的基本目標(biāo)。在業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)中，選擇合適的預(yù)報(bào)結(jié)果表達(dá)形式，有利于提高預(yù)報(bào)命中概率(如區(qū)域空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)一般采用“跨級”預(yù)報(bào)的形式，可將區(qū)域整體預(yù)報(bào)結(jié)果合理歸一化，同時(shí)保證一定的預(yù)報(bào)命中概率)。

圖1 預(yù)報(bào)精密度、準(zhǔn)確度和理想結(jié)果示意圖

2 空氣質(zhì)量業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)改進(jìn)方法

綜合考慮以數(shù)值模式為基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)的眾多影響因素，可從數(shù)值模式、基礎(chǔ)輸入數(shù)據(jù)、技術(shù)保障體系和預(yù)報(bào)員能力等方面改進(jìn)業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)效果。

2.1 提高數(shù)值預(yù)報(bào)模式分辨率

在計(jì)算機(jī)資源配置允許的情況下，盡可能提高數(shù)值預(yù)報(bào)模式的水平分辨率，并建立分辨率由粗至細(xì)的多重嵌套網(wǎng)格。以NAQPMS數(shù)值模式對京津冀區(qū)域空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)為例，前期測試系統(tǒng)僅能為京津冀區(qū)域提供最高水平分辨率為45 km×45 km的模式預(yù)報(bào)產(chǎn)品，整個(gè)區(qū)域粗劃為約108個(gè)網(wǎng)格。經(jīng)過升級改進(jìn)后，模式系統(tǒng)建立起“東亞地區(qū)-中國-中國中東部-京津冀區(qū)域”四層嵌套網(wǎng)格，可為京津冀區(qū)域提供高達(dá)5 km×5 km分辨率的模式預(yù)報(bào)產(chǎn)品，區(qū)域細(xì)化為約8 720個(gè)網(wǎng)格。以2015年12月16日的京津冀區(qū)域24 h PM2.5濃度預(yù)報(bào)產(chǎn)品為例，升級前后的NAQPMS數(shù)值模式預(yù)報(bào)產(chǎn)品對比如圖2所示，升級后的預(yù)報(bào)產(chǎn)品的精細(xì)程度大大提高，顯著提升了模式預(yù)報(bào)產(chǎn)品水平[10]。

圖2 NAQPMS預(yù)報(bào)模式升級前后京津冀區(qū)域24 h PM2.5濃度預(yù)報(bào)產(chǎn)品示意圖

2.2 摸清氣象預(yù)報(bào)的適用性和時(shí)效性

基于數(shù)值模式的大氣條件預(yù)報(bào)本身存在偏差，且預(yù)報(bào)時(shí)段越長，預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性越低。因此，有必要確定主要的大氣條件預(yù)報(bào)產(chǎn)品在本地空氣質(zhì)量業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)的適用性和時(shí)效性。

在適用性上，常用的氣象預(yù)報(bào)資料來源眾多，包括歐洲中期數(shù)值預(yù)報(bào)中心(ECMWF，以下簡稱歐洲中心)；美國國家環(huán)境預(yù)報(bào)中心(NCEP)；韓國氣象廳(KMA)；日本氣象廳(JMA)和中國中央氣象臺(NMC)等。在開展業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)過程中，通過長期使用比較，可從上述眾多氣象預(yù)報(bào)來源中篩選出能相對準(zhǔn)確地反映當(dāng)?shù)貧庀筮^程的預(yù)報(bào)資料源，在日常預(yù)報(bào)使用時(shí)有所側(cè)重以提高預(yù)報(bào)效果。

在時(shí)效性上，需注意不同季節(jié)氣象預(yù)報(bào)的有效時(shí)段。以歐洲中心亞洲地區(qū)500 hpa高度場預(yù)報(bào)為例，將不同時(shí)段的預(yù)報(bào)圖與2015年12月15日00h UTC(冬季)的實(shí)況圖相比較(圖3)發(fā)現(xiàn)，48 h內(nèi)預(yù)報(bào)基本準(zhǔn)確，72、96 h預(yù)報(bào)偏差在可接受范圍內(nèi)，覆蓋京津冀區(qū)域的低壓槽位置向東北方向略有偏移，而120 h預(yù)報(bào)圖中低壓槽的強(qiáng)度和位置均出現(xiàn)明顯偏差。同理，不同時(shí)段的500 hpa高度場預(yù)報(bào)圖與2015年8月2日00h UTC(夏季)的實(shí)況圖相比較(圖4)發(fā)現(xiàn)，24 h預(yù)報(bào)基本準(zhǔn)確，48、72 h預(yù)報(bào)開始出現(xiàn)較大偏差，96、120 h預(yù)報(bào)偏差顯著。綜上，冬季高空天氣形勢較為單一，5 d內(nèi)的500 hpa高度場預(yù)報(bào)結(jié)果參考性較高；而夏季大氣環(huán)流運(yùn)動(dòng)活躍，高空天氣形勢復(fù)雜多變，超出3 d的500 hpa高度場預(yù)報(bào)參考性明顯下降。因此，建議在實(shí)際應(yīng)用中，統(tǒng)計(jì)分析得到本地大氣條件預(yù)報(bào)資料的準(zhǔn)確預(yù)報(bào)時(shí)段，盡可能使用最新、最有效時(shí)段的大氣條件預(yù)報(bào)產(chǎn)品開展業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)。

圖3 歐洲中心500 hpa高度場冬季不同時(shí)段預(yù)報(bào)結(jié)果示意圖與實(shí)況示意圖比較

圖4 歐洲中心500 hpa高度場夏季不同時(shí)段預(yù)報(bào)結(jié)果示意圖與實(shí)況示意圖比較

2.3 關(guān)注大氣污染源排放變化

大氣污染源排放變化可分為長期平穩(wěn)變化和短期突發(fā)變化，長期平穩(wěn)變化包括冬季北方取暖造成的污染物排放量增加和受經(jīng)濟(jì)下行影響的工業(yè)污染物排放量降低等；短期突發(fā)變化包括春節(jié)期間煙花爆竹集中燃放、季節(jié)性秸稈燃燒、沙塵暴過程和重大活動(dòng)空氣質(zhì)量保障污染物減排等。以2015年2月19日春節(jié)前后石家莊市職工醫(yī)院點(diǎn)位PM2.5質(zhì)量濃度變化為例(圖5)，因除夕煙花爆竹集中燃放導(dǎo)致PM2.5質(zhì)量濃度從18日18:00的42 μg/m3一路攀升，直至19日9:00達(dá)到峰值(323 μg/m)，19日傍晚PM2.5質(zhì)量濃度有所回落，但由于不利擴(kuò)散條件影響，重污染一直維持到21日傍晚。另外，受大規(guī)模秸稈燃燒影響，東北地區(qū)于2015年11月初陷入持續(xù)性、大面積的重污染過程，以沈陽市文化路點(diǎn)位11月6—10日PM2.5質(zhì)量濃度變化為例(圖6)，8日凌晨開始PM2.5質(zhì)量濃度在嚴(yán)重污染的基礎(chǔ)上短時(shí)間內(nèi)迅速升高，約12 h后達(dá)到濃度峰值(1 309 μg/m3)，隨后濃度較快回落，在9日凌晨降至7日平均水平，PM2.5質(zhì)量濃度經(jīng)歷了一個(gè)迅猛變化過程。再以2015年4月27日新疆沙塵暴過程為例，圖7顯示烏魯木齊市鐵路局點(diǎn)位PM10質(zhì)量濃度在4 h內(nèi)從早上6:00的127 μg/m3迅速攀升到10:00的4 900 μg/m3，之后PM10質(zhì)量濃度逐漸回落，晚上20:00下降至168 μg/m3，由沙塵暴影響引起的PM10質(zhì)量濃度變化過程一般持續(xù)時(shí)間較短，通常1 d之內(nèi)即可回落至前期水平。

建立數(shù)值預(yù)報(bào)模式污染源清單動(dòng)態(tài)更新機(jī)制是提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率的有效方式，但考慮現(xiàn)行的模式污染源清單缺乏動(dòng)態(tài)更新機(jī)制，在實(shí)際業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)過程中，需結(jié)合大氣擴(kuò)散條件，綜合考慮本地污染源排放長期和短期變化，及時(shí)對數(shù)值模式預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行“加重”或“減輕”等人為修正，從而有效提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率[11]。

圖5 2015年春節(jié)前后石家莊市職工醫(yī)院點(diǎn)位PM2.5質(zhì)量濃度變化曲線

圖6 2015年11月初沈陽市文化路點(diǎn)位PM2.5質(zhì)量濃度變化曲線

圖7 2015年4月27日烏魯木齊市鐵路局點(diǎn)位PM10質(zhì)量濃度變化曲線

2.4 建立空氣質(zhì)量實(shí)時(shí)監(jiān)測同化系統(tǒng)

空氣質(zhì)量實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)同化被認(rèn)為是提高模式預(yù)報(bào)產(chǎn)品水平的關(guān)鍵技術(shù)之一，動(dòng)態(tài)更新的實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)同化技術(shù)類似于“看一眼描一筆”的素描方式，相對于僅憑以某一時(shí)間點(diǎn)的空氣質(zhì)量實(shí)況(初始場)作為“第一印象”的素描方式，預(yù)報(bào)效果會顯著提高。建立可同化多種污染物實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)的高性能大氣污染同化系統(tǒng)，采用動(dòng)態(tài)更新的方式，將實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)和模式信息融合起來，可有效減少模式輸入場和參數(shù)的誤差。例如選取以PM2.5為首要污染物的季節(jié)，將2015年12月22日全國PM2.5質(zhì)量濃度同化分析圖與當(dāng)天AQI實(shí)況分布圖相比較(圖8)，發(fā)現(xiàn)除內(nèi)蒙古中部和華南地區(qū)略有偏重外，其他地區(qū)PM2.5質(zhì)量濃度同化結(jié)果與AQI實(shí)況分布基本一致。因此，實(shí)時(shí)同化國家環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測網(wǎng)的污染物觀測數(shù)據(jù)，可得到動(dòng)態(tài)的、高精度的模式再分析資料，不斷為數(shù)值預(yù)報(bào)模式提供高精度初始場，有效減少模式輸入數(shù)據(jù)的不確定性，提高數(shù)值預(yù)報(bào)模式產(chǎn)品準(zhǔn)確率。

2.5 建立預(yù)報(bào)支持產(chǎn)品資源綜合應(yīng)用方法

在數(shù)值預(yù)報(bào)模式以外，尋找盡可能多的外部技術(shù)支持產(chǎn)品資源，綜合分析可獲得更準(zhǔn)確的預(yù)報(bào)判斷依據(jù)，同時(shí)，不同層級業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)應(yīng)建立更具針對性的產(chǎn)品資源綜合應(yīng)用方法，為業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)的客觀訂正過程提供充分的支持保障。例如，開展城市AQI預(yù)報(bào)時(shí)，激光雷達(dá)等監(jiān)測結(jié)果可反映重污染過程中大氣顆粒物的濃度變化趨勢，為判斷大氣重污染演變過程提供更加翔實(shí)的依據(jù)。而省級或區(qū)域?qū)蛹壍目諝赓|(zhì)量形勢預(yù)測，尤其是發(fā)生跨省界的“拉鋸式”大氣重污染過程時(shí)，更需要區(qū)域大尺度的污染物實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)與天氣形勢預(yù)報(bào)產(chǎn)品相結(jié)合進(jìn)行綜合分析。以2015年12月10—13日中東部大氣重污染過程為例，對比分析歐洲中心500 hpa 00h UTC高度場和當(dāng)天空氣質(zhì)量指數(shù)實(shí)況分布(圖9)發(fā)現(xiàn)，10—11日，受高空大范圍脊區(qū)影響，重污染范圍由京津冀及周邊區(qū)域向南移動(dòng)擴(kuò)大到湖北和長三角區(qū)域；而12—13日，受副熱帶高壓“上拱”影響，重污染帶有所上移，湖北省內(nèi)污染狀況明顯緩解。

圖8 2015年12月22日全國PM2.5濃度同化分析示意圖和AQI實(shí)況分布示意圖比較

2.6 建立完善的業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)工作機(jī)制

建立完善的工作機(jī)制是約束預(yù)報(bào)員主觀判斷的有效方式。預(yù)報(bào)工作流程可為業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)開展提供規(guī)范化的步驟要求，盡可能減少人為干預(yù)，控制預(yù)報(bào)的隨意性；預(yù)報(bào)值班制度可設(shè)立主副班搭配的方式，副班對主班預(yù)報(bào)結(jié)果提出參考性意見，減少主班的個(gè)人盲區(qū)；預(yù)報(bào)會商制度有利于廣納言路、集思廣益，從不同專業(yè)領(lǐng)域和學(xué)術(shù)背景獲取多方意見，是避免大氣重污染過程錯(cuò)報(bào)、漏報(bào)的有效方式；定期開展預(yù)報(bào)效果回顧，可評判預(yù)報(bào)模式系統(tǒng)偏差，總結(jié)預(yù)報(bào)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，糾正預(yù)報(bào)員個(gè)人傾向。以四川省業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)工作機(jī)制為例，其在預(yù)報(bào)工作流程中規(guī)定了實(shí)況分析、預(yù)報(bào)效果回顧、模式和氣象條件分析、源變化分析、預(yù)報(bào)會商、形成預(yù)報(bào)結(jié)果和結(jié)果報(bào)送等7大部分，在日常值班制度上采用 “三人制”內(nèi)部會商的形式，根據(jù)需要將會商機(jī)制分為內(nèi)部會商、部門會商和外部會商，并定期采用“準(zhǔn)確率”評估區(qū)域空氣質(zhì)量預(yù)測性能，目前各工作機(jī)制保障效果良好[12]?？傊?，建立嚴(yán)格、健全的業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)工作機(jī)制，保障預(yù)報(bào)產(chǎn)品專業(yè)應(yīng)用和可靠分析，可使業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)工作有序開展，全面提高預(yù)報(bào)效果。

2.7 降低業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)主客觀偏差

基于本地大氣環(huán)境和污染源排放特點(diǎn)設(shè)置數(shù)值預(yù)報(bào)模式參數(shù)，可提高模式預(yù)報(bào)適用性，降低模式本身的系統(tǒng)偏差；盡可能選擇準(zhǔn)確、全面、最新的天氣形勢預(yù)報(bào)產(chǎn)品、污染源排放資料和空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)，可控制數(shù)值模式輸入數(shù)據(jù)和初始場的客觀偏差。提高預(yù)報(bào)員的業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)能力是控制預(yù)報(bào)主觀偏差的關(guān)鍵，首先，預(yù)報(bào)員本身應(yīng)加強(qiáng)預(yù)報(bào)理論知識學(xué)習(xí)，提高多方面綜合分析能力，在業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)中將理論與實(shí)踐充分結(jié)合；其次，要注重預(yù)報(bào)效果回顧，掌握空氣質(zhì)量變化規(guī)律和關(guān)鍵影響因子，針對判斷偏差不斷歸納總結(jié)預(yù)報(bào)實(shí)踐中的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)；最后，要全面分析經(jīng)典大氣重污染過程案例，深入了解以往重污染過程的影響因素和量化關(guān)系，掌握本地大氣重污染過程發(fā)生、發(fā)展和消散特點(diǎn)。在長期業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)過程中，不斷改進(jìn)數(shù)值預(yù)報(bào)模式，提高預(yù)報(bào)員個(gè)人預(yù)報(bào)技能，可有效降低業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)的主客觀偏差，從而改善預(yù)報(bào)效果。

3 結(jié)論

目前，中國各省和重點(diǎn)城市已經(jīng)正式開展環(huán)境空氣質(zhì)量業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)并對外發(fā)布預(yù)報(bào)信息，各地在不斷探索中初步形成本地化的業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)技術(shù)體系。其中，基于數(shù)值預(yù)報(bào)模式開展業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)成為各地主流預(yù)報(bào)方法之一。在數(shù)值模式業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)中，模式預(yù)報(bào)產(chǎn)品、基礎(chǔ)輸入資料、外部技術(shù)支持、主客觀預(yù)報(bào)偏差和預(yù)報(bào)命中概率等均是影響數(shù)值模式預(yù)報(bào)效果的主要因素，積極尋找有針對性的改進(jìn)方法以降低各影響因素引起的預(yù)報(bào)偏差，可有效改善業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)整體效果，從而全面提高預(yù)報(bào)質(zhì)量。

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Discussion on the Influence Factors and Improvement Methods of Ambient Air Quality Forecasting Based on Numerical Models

WANG Xiaoyan1,ZHAO Yilin1,HUO Xiaoqin1,XU Yishan1,WANG Wei1,ZHU Lili1,YAN Pingzhong2,LI Jianjun1

1.State Environmental Protection Key Laboratory of Quality Control in Environmental Monitoring，China National Environmental Monitoring Centre,Beijing 100012，China 2.Institute of Atmospheric Physics，Chinese Academy of Sciences，Beijing 100029，China

Numerical forecasting is one of the main methods in ambient air quality forecasting service across China. Several factors such as forecasting model products, basic input data, external technical support, subjective and objective deviation and forecasting hit probability will affect the results of numerical forecasting in varying degrees. This paper discussed the influence of these factors on the results of numerical model forecasting and targeted improvement methods, in order to reduce forecasting deviation and then improve the overall effect and quality of routine forecasting,finally provide technical reference for local cities and regions.

ambient air quality;influence factors of forecasting;improvement methods;numerical forecasting

2016-01-25;

2016-04-21

2014年國家科技支撐計(jì)劃“基于物聯(lián)網(wǎng)的區(qū)域空氣質(zhì)量預(yù)警及決策支撐技術(shù)及應(yīng)用”(2014BAC06B04)

王曉彥(1985-)，女，河北邢臺人，碩士，工程師。

李健軍

X823

A

1002-6002(2016)05- 0001- 07

10.19316/j.issn.1002-6002.2016.05.01