吳宇童　李典　魯楊　柴曉玲　張帥　崔景琳

摘 要：采用2014年氣象常規(guī)地面資料及環(huán)境監(jiān)測(cè)站數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，沈陽市區(qū)的霾天氣主要集中在每年的10月、11月和12月，全年中首要污染物PM2.5占的比例最大為42%.因此，利用2014-10-01—2014-12-31沈陽市區(qū)環(huán)境監(jiān)測(cè)站全市平均的日平均值觀測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)CUACE模式在沈陽市區(qū)PM2.5預(yù)報(bào)中的效果進(jìn)行了檢驗(yàn)分析。結(jié)果表明，CUACE模式基本能反映沈陽市區(qū)PM2.5的濃度狀況和變化趨勢(shì)，但存在系統(tǒng)性低估的問題，在不存在明顯峰值時(shí)，預(yù)報(bào)效果較好。

關(guān)鍵詞：CUACE模式；PM2.5；PM10；空氣質(zhì)量指數(shù)

中圖分類號(hào)：X513 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2017.05.010

隨著經(jīng)濟(jì)建設(shè)和人們對(duì)交通、能源的依賴程度越來越高，霾的危害將會(huì)日益顯現(xiàn)，減輕霾危害已經(jīng)成為一個(gè)不可忽視的問題。目前，沈陽市氣象臺(tái)對(duì)霾天氣還是以監(jiān)測(cè)為主，對(duì)霾的預(yù)報(bào)方法還僅限于經(jīng)驗(yàn)預(yù)報(bào)。為了進(jìn)一步提高霾天氣預(yù)報(bào)水平，我們?cè)诩訌?qiáng)霾天氣預(yù)報(bào)技術(shù)研究的同時(shí)，對(duì)空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)產(chǎn)品的檢驗(yàn)和預(yù)報(bào)評(píng)估工作也必不可少。

CUACE模式是中國(guó)氣象科學(xué)研究院自主研發(fā)的區(qū)域天氣大氣化學(xué)大氣氣溶膠雙向耦合模式預(yù)報(bào)系統(tǒng)，目前，該系統(tǒng)水平分辨率為3 km×3 km，預(yù)報(bào)范圍覆蓋全遼寧省，以WRF資料為初始場(chǎng)，每日20：00（北京時(shí)間）起報(bào)，預(yù)報(bào)時(shí)效72 h，預(yù)報(bào)產(chǎn)品種類主要包括PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3、CO六種污染物濃度，首要污染物，空氣質(zhì)量指數(shù)AQI（Air Quality Index），污染等級(jí)霧和霾區(qū)域及等級(jí)污染氣象條件等。針對(duì)CUACE對(duì)沈陽市區(qū)PM2.5的預(yù)報(bào)效果進(jìn)行了初步檢驗(yàn)和系統(tǒng)性評(píng)估。

1 資料與方法

1.1 模式與資料

本文選取沈陽市區(qū)環(huán)境監(jiān)測(cè)站全市平均的日平均值作為實(shí)況值，根據(jù)現(xiàn)有的CUACE模式資料，對(duì)2014-10—2014-12模式預(yù)報(bào)的PM2.5日均濃度值進(jìn)行了檢驗(yàn)。

1.2 檢驗(yàn)方法

本文采用統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)和分級(jí)檢驗(yàn)兩種方法對(duì)沈陽市區(qū)PM2.5濃度的預(yù)報(bào)檢驗(yàn)。統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法主要從模式值與實(shí)況值的絕對(duì)差異和相對(duì)偏差角度評(píng)價(jià)預(yù)報(bào)效果。指標(biāo)包括均值偏差MB、標(biāo)準(zhǔn)化均值偏差NMB、均方根誤差RMSE和標(biāo)準(zhǔn)化標(biāo)準(zhǔn)誤NME，其計(jì)算公式為：

分級(jí)檢驗(yàn)方法主要從污染物濃度預(yù)報(bào)的角度評(píng)價(jià)預(yù)報(bào)效果，文中設(shè)定了一定的污染閾值，將模式預(yù)報(bào)和實(shí)況值對(duì)比散點(diǎn)圖劃分為4個(gè)區(qū)間，如圖1所示。

2 預(yù)報(bào)效果檢驗(yàn)分析

2.1 沈陽市區(qū)霾天氣及首要污染物分析

利用Micaps常規(guī)地面資料，按相對(duì)濕度小于90%，能見度小于10 km的標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合2014年沈陽市氣象臺(tái)發(fā)布的霾預(yù)警情況，統(tǒng)計(jì)2014年出現(xiàn)霾的日數(shù)。研究表明，沈陽市區(qū)的霾天氣有秋冬多、春夏少的特征，霾天氣主要集中在每年的10月、11月和12月，如圖2所示。

利用沈陽市環(huán)境監(jiān)測(cè)站數(shù)據(jù)分析沈陽市區(qū)全年首要污染物分布特征，研究表明，一年中沈陽市區(qū)首要污染物為PM2.5的共有153天，占全年的42%，如圖3所示。

2.2 CUACE預(yù)報(bào)效果檢驗(yàn)分析

基于以上分析，沈陽市區(qū)的霾天氣主要集中在每年的10月、11月和12月，首要污染物主要為PM2.5，所以，本文基于CUACE模式對(duì)PM2.5濃度的預(yù)報(bào)進(jìn)行了檢驗(yàn)和預(yù)報(bào)效果評(píng)估。

圖4給出了研究時(shí)段中對(duì)沈陽市區(qū)PM2.5日均值的模擬對(duì)比情況。由此可見，該模式能夠較好地模擬出PM2.5的時(shí)間變化趨勢(shì)。對(duì)于較低的PM2.5濃度，模式模擬值與實(shí)測(cè)值較為接近。模擬與實(shí)測(cè)的偏差主要出現(xiàn)在峰值的模擬中，模擬的峰值大小往往遠(yuǎn)小于實(shí)測(cè)值，這可能與污染源排放以及區(qū)域背景的濃度都被低估有關(guān)。

表1和圖5中列出了各研究時(shí)段沈陽市區(qū)PM2.5日均濃度模擬值與實(shí)測(cè)值的統(tǒng)計(jì)參數(shù)評(píng)估結(jié)果?？梢钥闯?，該模式對(duì)PM2.5的模擬值與實(shí)測(cè)值存在低估現(xiàn)象。各個(gè)月份模擬值與觀測(cè)值的標(biāo)準(zhǔn)平均誤差在51%～75%之間。當(dāng)PM2.5觀測(cè)值較高時(shí)，模式模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)相比偏差更大，比如2014-10的模擬值比實(shí)測(cè)值低估最多，模擬PM2.5濃度在這月低估達(dá)到了75%；12月最佳，為34%.這可能是因10月份顆粒物濃度出現(xiàn)了峰值，高濃度污染事件較多，而模型對(duì)峰值的模擬能力不足，導(dǎo)致總體的模擬效果不佳。此外，也可能是由于該模式對(duì)整個(gè)大區(qū)域背景模擬值偏低。

環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)GB 3095—2012中的二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)為：24 h平均PM2.5濃度標(biāo)準(zhǔn)為75 ug/m3。以75為分界線將預(yù)報(bào)值和實(shí)況值分為4個(gè)區(qū)域。從圖5能更直觀的看出，d區(qū)域（預(yù)報(bào)值偏低）的占的比例很大，圖5中的準(zhǔn)確率為48%、成功指數(shù)為26%、虛報(bào)率僅為8%.

平均偏差MB與均方根誤差RMSE反映了模式值和實(shí)況值之間的偏差和誤差大小，其絕對(duì)值越小，表明數(shù)值模式結(jié)果與實(shí)況結(jié)果越為接近，模擬效果越好；歸一化標(biāo)準(zhǔn)因子NMB和NME考慮了不同濃度水平下模擬與觀測(cè)的差異，反映了模式值與實(shí)況值之間相對(duì)偏差和誤差的大小，一般情況下，如果二者均小于50%，則認(rèn)為模型模擬效果較好。所以，CUACE模式基本能夠反映沈陽市區(qū)PM2.5的濃度狀況和變化趨勢(shì)，但存在系統(tǒng)性的低估問題，在不出現(xiàn)明顯的峰值時(shí)，預(yù)報(bào)效果較好。

3 結(jié)束語

本文提出的模式能較好地模擬出PM2.5的時(shí)間變化趨勢(shì)。在PM2.5濃度較低時(shí)，模式模擬值與實(shí)況值也較為接近。模式與實(shí)況的偏差主要出現(xiàn)在峰值的模擬中，這是因?yàn)槟Ｐ蛯?duì)峰值的模擬能力不足，模擬的峰值大小往往遠(yuǎn)小于實(shí)測(cè)值，導(dǎo)致總體的模擬效果不佳。

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〔編輯：張思楠〕