邰姍姍

（遼寧省生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心，遼寧 沈陽110161）

隨著大氣污染問題的出現(xiàn)和污染形勢的不斷加劇，環(huán)境管理部門及公眾對了解空氣質量未來變化趨勢的需求逐漸增加。空氣質量預報預警工作也成為及時妥善應對重污染天氣的重要技術手段[1]，這對環(huán)境空氣質量監(jiān)測與預報預警提出了前所未有的技術支撐需求[2]，推動了空氣質量預報模式的不斷發(fā)展。

當前空氣質量預報方法主要包括統(tǒng)計預報和數(shù)值預報兩大類[3]，數(shù)值模型在空氣質量預報中得到了廣泛的應用[4-5]。遼寧省結合自身大氣污染形勢和預報需求[6]，按照國家相關要求，自2016年起開展多種數(shù)值模型優(yōu)選，并逐步應用到省級和城市空氣質量預報。本研究選取遼寧省空氣質量預報中所采用的4種數(shù)值模型，分析各模型對遼寧省2017年全年空氣質量指數(shù)（AQI）預報的準確率，為未來模型優(yōu)化調整提供參考，以不斷提高遼寧省空氣質量預報準確率，為環(huán)境管理和公眾生活提供更為準確的技術支撐與信息參考。

1 研究方法

1.1 數(shù)據來源

空氣質量實況數(shù)據來源于遼寧省77個環(huán)境空氣質量自動監(jiān)測國控站監(jiān)測結果。依據《環(huán)境空氣質量指數(shù)（AQI）技術規(guī)定（試行）》（HJ 633—2012）[7]常規(guī)污染物濃度計算各城市逐日AQI，表征遼寧省各城市空氣質量。

1.2 預報模型

分析的預報模型包括4種[8-11]：（1）美國EPA開發(fā)的第三代空氣質量模型CMAQ；（2）NOAA預報系統(tǒng)實驗室（FSL）開發(fā)的新一代的區(qū)域空氣質量模式WRF-Chem；（3）CMAx模型；（4）南京大學自主研發(fā)的區(qū)域大氣環(huán)境模式REG。

1.3 預報尺度

預報時間尺度為2017年全年，各模型預報時長包括未來24 h、48 h和72 h。空間尺度包括遼寧省省級、分區(qū)域和14個地級城市，其中分區(qū)域是指根據遼寧省地形地貌、大氣環(huán)境質量、污染特征以及污染物傳輸?shù)忍攸c，將遼寧省劃分為西部、中部及東南部3個分區(qū)域。各分區(qū)域所轄城市見表1。

1.4 分析方法

模式的預報準確率從AQI范圍預報準確率和AQI級別預報準確率兩個方面進行分析。

表1 遼寧省空氣質量預報各分區(qū)域劃分

1.4.1 AQI范圍預報準確率

根據城市預報AQI所屬空氣質量級別參考相關文獻調整設定變化幅度得到AQI預報范圍[12-13]，若實況AQI落入預報AQI范圍內，則為AQI范圍預報準確。預報AQI為優(yōu)良，變化幅度為10；輕度污染和中度污染AQI的變化幅度為15；重度污染和嚴重污染AQI的變化幅度為25。分區(qū)域及省級預報準確率取所轄城市平均值。

1.4.2 AQI級別預報準確率

AQI級別準確率指分析時段內實況AQI級別在預報AQI級別范圍內的天數(shù)占總天數(shù)的百分比。若預報AQI級別為單一級別，則實況AQI級別與預報AQI級別一致時，認為AQI預報級別準確；若預報AQI級別為多個級別（跨級），則實況AQI級別只要在預報AQI級別范圍內，即認為AQI級別預報準確。分區(qū)域及省級預報準確率取所轄城市平均值。

2 結果與分析

2.1 AQI范圍預報準確率

4種模型對遼寧省未來24 h、48 h和72 h的AQI范圍預報準確率結果見圖1。由圖1可以看出，4種模型AQI范圍的24 h、48 h和72 h預報準確率分別在4.3%～25.5%、10.8%～24.7%和9.9%～24.6%之間，整體較低。CMAQ模型的預報準確率均為最高，REG模型均為最低，CMAx模型和WRF-Chem模型差異較小。CMAQ模型對24 h的AQI范圍預報準確率略高于48 h和72 h，CMAx、WRF-Chem和REG模型的48 h預報準確率均略高于24 h和72 h。

圖1 4種數(shù)值模型對遼寧省AQI范圍預報準確率

4種模型對遼寧省各分區(qū)域未來24 h、48 h和72 h的AQI范圍預報準確率結果見表2。由表2可知，各模型對東南部AQI范圍預報準確率均相對較高。CMAQ模型對西部和中部區(qū)域的預報準確率基本持平；WRF-Chem模型對中部的24 h預報準確率高于西部，而中部與西部的48 h和72 h預報準確率基本持平；CMAx模型對中部預報準確率最低，西部與東南部預報準確率差異較??；REG模型的24 h預報準確率整體偏低，對西部3個時間尺度預報準確率均為最低，對中部和東南部48 h預報準確率差異不大，72 h則中部與西部基本持平。

表2 4種數(shù)值模型對遼寧省各分區(qū)域AQI范圍預報準確率

4種模型對遼寧省各城市未來24 h、48 h和72 h的AQI范圍預報準確率見圖2。從圖2可見，CMAQ模型對城市的24 h、48 h和72 h預報準確率范圍分別在19.8%～33.1%、18.7%～29.5%和19.4%～29.3%之間，WRF-Chem模型的準確率分別在9.9%～27.0%、17.7%～30.1%和14.6%～28.8%之間，CMAx模型準確率分別在12.4%～24.7%、12.3%～22.9%和9.0%～27.4%之間，REG模型的準確率在1.1%～15.8%、2.7%～24.3%和1.5%～26.3%之間，各模式間的預報準確率差異較大，而模型自身對城市預報準確率中RGE模型的結果差異最大。各模型對東南部的大連、丹東的預報準確率均相對較高，CMAQ模型和CMAx模型對位于西部的阜新、朝陽、盤錦、錦州和葫蘆島的預報準確率較高，對位于中部的其他城市相對偏低，而WRF-Chem模型和REG模型則對西部城市的預報準確率相對低于中部城市。

2.2 AQI級別預報準確率

4種模型對遼寧省未來24 h、48 h和72 h的AQI級別預報準確率如圖3所示，4種模型AQI范圍的24 h、48 h和72 h預報準確率分別在24.5%～62.7%、27.5%～63.3%和32.3%～63.9%之間，模型之間的預報準確率差異較大。CMAQ模型的預報準確率均為最高，且3個預報時間尺度的準確率差異較小，RGE模型的預報準確率均為最低，且準確率表現(xiàn)為24 h＜48 h＜72 h，近期預報的準確率最低；WRF-Chem模型和CMAx模型的預報準確率差異不大，24 h預報和72 h預報的準確率表現(xiàn)為WRF-Chem模型＞CMAx模型，而48 h預報準確率則CMAx模型略高于WRF-Chem模型。

圖2 4種數(shù)值模型對遼寧省各城市AQI范圍預報準確率

圖3 4種數(shù)值模型對遼寧省AQI級別預報準確率

4種模型對遼寧省各分區(qū)域未來24 h、48 h和72 h的AQI級別預報準確率結果見表3。由表3可見，CMAQ模型、CMAx模型和REG模型在3個時間尺度的各區(qū)域之間預報準確率差異較小，表現(xiàn)為東南部＞西部＞中部；WRF-Chem模型的預報準確率表現(xiàn)為東南部＞中部＞西部。

4種模型對遼寧省各城市未來24 h、48 h和72 h的AQI等級預報準確率見圖4。由圖4可以看出，CMAQ模型的24 h、48 h和72 h預報準確率分別在55.6%～71.6%、58.0%～67.8%和61.1%～68.0%之間，對東南部的大連和丹東2個城市預報準確率均較高，對西部的阜新和葫蘆島以及中部的本溪和遼陽準確率也相對較高。WRFChem模型的24 h、48 h和72 h預報準確率分別在46.5%～66.4%、37.0%～50.4%和41.6%～67.3%之間，48 h準確率最低，對東南部大連、丹東以及中部沈陽、鐵嶺、本溪和遼陽預報準確率高于其他城市。CMAx模型的24 h、48 h和72 h預報準確率分別在40.5%～58.5%、38.9%～50.5%和38.8%～57.8%之間，對東南部的大連、西部的錦州和朝陽以及中部的營口預報準確率高于其他城市。REG模型的24 h、48 h和72 h預報準確率分別在15.5%～66.7%、11.4%～52.9%和13.4%～65.4%之間，各城市間差異較大，對西部的錦州和中部的本溪預報準確率略高于其他城市，而對東南部大連的預報準確率明顯低于其他模型。

表3 4種數(shù)值模型對遼寧省各分區(qū)域AQI級別預報準確率

圖4 4種數(shù)值模型對遼寧省各城市AQI級別預報準確率

3 結論與討論

（1）遼寧省空氣質量預報采用的4種數(shù)值模型中，CMAQ模型對AQI范圍和級別的預報準確率均為最高，REG最低，WRF-Chem模型和CMAx模型的基本持平。對3個分區(qū)域的預報中，4種模型整體對東南部分區(qū)域預報準確率高于西部和中部，這可能與東南部城市空氣質量相對較好，模型在非污染時段的預報效果表現(xiàn)更好有關。

（2）數(shù)值預報模型的準確率主要受模型的分辨率、大氣條件預報產品、污染源排放資料和空氣質量監(jiān)測數(shù)據等因素影響[14]，區(qū)域之間的地域條件要素差異也會對模型準確率產生影響。文中分析的4種模型自2016年起應用于遼寧省空氣質量預報，所采用的排放源清單時間相對較早，空間分辨率相對精細度不足，且模型參數(shù)優(yōu)化調整及本地化工作在模型應用過程中進行不斷調整。這些因素導致4種數(shù)值模型在2017年對遼寧省的預報準確率整體較低。因此，在預報模型應用過程中應進一步結合遼寧省各城市污染源排放、氣象等因素的特征，開展對模型參數(shù)優(yōu)化、污染源數(shù)據更新及多源數(shù)據資料同化等的分析，針對性地進行模型參數(shù)調優(yōu)，改進影響因素。模型應用同時要與預報技術人員經驗結合，綜合區(qū)域特征、特征污染物排放、氣象因子等影響要素，開展數(shù)值模式人工修正，進一步提高預報準確率，以更好地為環(huán)境管理、大氣污染防治及公眾需求提供技術支撐與服務。