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        能見(jiàn)度參數(shù)化方案優(yōu)化及在北京地區(qū)的應(yīng)用評(píng)估

        2020-05-21 02:01:20王繼康謝超張?zhí)旌?/span>張碧輝張恒德饒曉琴
        關(guān)鍵詞:平均偏差能見(jiàn)度觀測(cè)

        王繼康,謝超,張?zhí)旌剑瑥埍梯x,張恒德,饒曉琴

        國(guó)家氣象中心

        能見(jiàn)度表征大氣透明度,與交通安全等社會(huì)生活關(guān)系密切。能見(jiàn)度受多種因素影響,在清潔地區(qū),霧是影響能見(jiàn)度的主要因素。隨著工業(yè)化和城市化的發(fā)展,氣溶膠粒子濃度水平增高,霾成為影響能見(jiàn)度的重要因素[1]。尤其是我國(guó)中東部城市群,重污染天氣頻發(fā)[2-3],隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展該地區(qū)能見(jiàn)度呈下降趨勢(shì)[4-7]。因此對(duì)能見(jiàn)度的預(yù)報(bào)是重污染天氣預(yù)報(bào)的重要組成部分。

        研究人員開(kāi)發(fā)了多種對(duì)大氣能見(jiàn)度的預(yù)報(bào)方法,主要分為統(tǒng)計(jì)建模預(yù)報(bào)和數(shù)值模式參數(shù)化預(yù)報(bào)2類。統(tǒng)計(jì)建模預(yù)報(bào)主要是利用能見(jiàn)度及與其相關(guān)的氣象要素建立數(shù)學(xué)模型,對(duì)其進(jìn)行預(yù)報(bào)[8-9]。建立能見(jiàn)度與氣象要素?cái)?shù)學(xué)模型的方法有很多,應(yīng)用較多的為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法[10-11]。數(shù)值模式參數(shù)化預(yù)報(bào)主要基于大氣化學(xué)模式對(duì)顆粒物成分或濃度的預(yù)報(bào),根據(jù)顆粒物的消光特性建立參數(shù)化方案,對(duì)能見(jiàn)度進(jìn)行預(yù)報(bào)[12-13],其關(guān)鍵是建立氣溶膠消光系數(shù)的計(jì)算方法。目前,應(yīng)用較多的為由美國(guó)IMPROVE(interagency monitoring of projected visual environments)發(fā)起的大氣能見(jiàn)度觀測(cè)項(xiàng)目建立的IMPROVE經(jīng)驗(yàn)公式[12]。IMPROVE經(jīng)驗(yàn)公式是利用不同粒徑的顆粒物中不同化學(xué)組分的消光特性建立的各化學(xué)組分質(zhì)量濃度與消光系數(shù)的定量關(guān)系。在國(guó)內(nèi)應(yīng)用的評(píng)估結(jié)果表明[13-14],該公式對(duì)較低能見(jiàn)度存在高估。Chen等[15]利用氣溶膠體積濃度和相對(duì)濕度建立了氣溶膠消光系數(shù)計(jì)算方案。胡俊等[16]基于Mie理論建立了不同粒徑段下的顆粒物數(shù)濃度和氣體分子散射特性的消光系數(shù)計(jì)算方案。趙秀娟等[17]利用氣溶膠質(zhì)量濃度和相對(duì)濕度建立回歸方程計(jì)算氣溶膠消光系數(shù)。胡俊等[16]對(duì)比IMPROVE方案、Chen等[15]方案及Mie理論方案對(duì)南京地區(qū)能見(jiàn)度的預(yù)報(bào)結(jié)果,發(fā)現(xiàn)IMPROVE方案相關(guān)系數(shù)最高,但是平均偏差最大,Mie理論方案平均偏差最小。趙秀娟等[17]對(duì)比改進(jìn)的Chen等[15]方案、基于顆粒物質(zhì)量濃度的方案和Mie理論方案對(duì)北京地區(qū)能見(jiàn)度的預(yù)報(bào)結(jié)果,發(fā)現(xiàn)3種方案對(duì)高能見(jiàn)度都存在低估,對(duì)于低能見(jiàn)度Chen等[15]方案預(yù)報(bào)效果最好。不同能見(jiàn)度參數(shù)化方案之間存在一定的差異,但是由于模式對(duì)于高濕條件下氣溶膠模擬存在較大不確定性等原因,均出現(xiàn)了對(duì)低能見(jiàn)度高估,對(duì)高能見(jiàn)度低估的現(xiàn)象。

        隨著大氣化學(xué)模式預(yù)報(bào)訂正技術(shù)的發(fā)展,PM2.5濃度的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率顯著提升[18-21]。呂夢(mèng)瑤等[18]采用非線性動(dòng)力統(tǒng)計(jì)-訂正方法對(duì)空氣質(zhì)量模式CUACE(China meteorological administration unified atmospheric chemistry environment for aerosols)的預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行訂正,結(jié)果表明訂正后的PM2.5濃度更接近于實(shí)測(cè)值,誤差明顯減小,相關(guān)系數(shù)明顯提高。張偉等[21]利用后向傳播(back-propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法集成多模式預(yù)報(bào)北京市PM2.5濃度,發(fā)現(xiàn)可以顯著降低誤差。張?zhí)旌降萚22]利用多模式最優(yōu)集成方法預(yù)報(bào)我國(guó)中東部地區(qū)PM2.5濃度,結(jié)果表明最優(yōu)集成方法較其他訂正方法能顯著降低誤差。但是大氣化學(xué)模式訂正后的PM2.5濃度預(yù)報(bào)結(jié)果難以應(yīng)用到現(xiàn)有能見(jiàn)度參數(shù)化方案中,并對(duì)能見(jiàn)度進(jìn)行預(yù)報(bào)。

        針對(duì)目前能見(jiàn)度參數(shù)化方案存在一定的差異和訂正后PM2.5濃度預(yù)報(bào)結(jié)果不能應(yīng)用到能見(jiàn)度預(yù)報(bào)中的問(wèn)題,筆者基于PM2.5濃度和相對(duì)濕度建立了能見(jiàn)度參數(shù)化方案,根據(jù)多模式最優(yōu)集成方法預(yù)報(bào)的PM2.5濃度對(duì)北京市2019-02-18—03-05能見(jiàn)度進(jìn)行預(yù)報(bào),對(duì)比了IMPROVE參數(shù)化方案和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)報(bào)方案對(duì)能見(jiàn)度的預(yù)報(bào)效果,并分析能見(jiàn)度預(yù)報(bào)的主要影響因素,以期為建立可以利用訂正PM2.5濃度預(yù)報(bào)的本地化能見(jiàn)度預(yù)報(bào)方案提供參考。

        1 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

        1.1 能見(jiàn)度預(yù)報(bào)方法

        1.1.1不同相對(duì)濕度下PM2.5濃度參數(shù)化方案

        王繼康等[23]對(duì)全國(guó)范圍內(nèi)氣象站點(diǎn)能見(jiàn)度和相鄰站點(diǎn)PM2.5濃度分析發(fā)現(xiàn),我國(guó)中東部大部分站點(diǎn)的消光系數(shù)和PM2.5濃度在不同相對(duì)濕度下均呈很好的線性關(guān)系。尤其是北京市,在相對(duì)濕度為20%~90%時(shí),消光系數(shù)與PM2.5濃度的相關(guān)系數(shù)始終在0.90上下波動(dòng)。PM2.5濃度與消光系數(shù)的關(guān)系式如下:

        δext=a(RH)[PM2.5]+b

        (1)

        式中:δext為消光系數(shù),m-1;a(RH)為不同相對(duì)濕度下PM2.5產(chǎn)生的氣溶膠消光效率,m2/μg,包括干物質(zhì)的消光效率和光學(xué)吸濕增長(zhǎng)因子;[PM2.5]為PM2.5濃度,μg/m3;b為瑞利散射和氣體吸光產(chǎn)生的其他消光系數(shù),m-1。由于本方案中相對(duì)濕度高于93%和低于10%的情況下沒(méi)有對(duì)應(yīng)的參考值(圖1),規(guī)定相對(duì)濕度大于93%的情況下能見(jiàn)度預(yù)報(bào)為1 km,對(duì)小于10%的情況下能見(jiàn)度預(yù)報(bào)為30 km。該方案實(shí)質(zhì)上是在缺少PM2.5組分的情況下對(duì)IMPROVE參數(shù)方案的本地化改進(jìn),記作S1方案。

        圖1 不同相對(duì)濕度下氣溶膠消光效率和 其他消光系數(shù)的分布Fig.1 Distribution of aerosol extinction efficiency and extinction coefficient of others (b) at different RH

        1.1.2IMPROVE參數(shù)化方案

        基于美國(guó)IMPROVE項(xiàng)目的研究結(jié)果,消光系數(shù)與PM2.5組分間的關(guān)系為[12]:

        δext≈2.2fS(RH)SS+4.8fL(RH)SL+2.4fS(RH)NS+5.1fL(RH)NL+2.8OS+6.1OL+[FS]+

        0.6[CM]+10[EC]+1.7fSS(RH)[SS]+

        δRS+0.33[NO2]

        (2)

        式中:fL(RH)和fS(RH)分別為大、小粒徑PM2.5組分的光學(xué)吸濕增長(zhǎng)因子;fSS(RH)為海鹽粒子的濕度矯正因子;SS、NS、OS分別為小粒徑PM2.5中的硫酸銨、硝酸銨、有機(jī)氣溶膠的濃度,μg/m3;SL、NL、OL為大粒徑PM2.5中的硫酸銨、硝酸銨、有機(jī)氣溶膠的濃度,μg/m3;[EC]為吸光性含碳物質(zhì)的濃度,μg/m3;[FS]和[CM]為土壤粒子和粗粒子的濃度,μg/m3;[SS]為海鹽粒子的濃度μg/m3;δRS為氣體的瑞利散射產(chǎn)生的消光系數(shù),m-1;[NO2]為NO2的單位體積分?jǐn)?shù),10-9。該方案記作S2方案。

        1.1.3基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能見(jiàn)度預(yù)報(bào)方案

        Xie等[10]利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法和2000—2017年氣象數(shù)據(jù)構(gòu)建了針對(duì)全國(guó)氣象站點(diǎn)的小時(shí)能見(jiàn)度預(yù)報(bào)。該方案輸入的觀測(cè)資料和預(yù)報(bào)資料包括地面實(shí)況監(jiān)測(cè)的氣象溫度、壓力、濕度、風(fēng)速等數(shù)據(jù)和中期天氣預(yù)報(bào)中心(ECMWF)確定性預(yù)報(bào)模式的高空?qǐng)鰸穸?、風(fēng)速等數(shù)據(jù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和具體氣象因子的選取參照文獻(xiàn)[10]。該方案記作S3方案。

        1.2 數(shù)據(jù)資料

        PM2.5濃度實(shí)況資料來(lái)自于中國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè)總站,驗(yàn)證數(shù)據(jù)為北京市監(jiān)測(cè)站點(diǎn)平均逐小時(shí)濃度,相對(duì)濕度和能見(jiàn)度實(shí)況數(shù)據(jù)來(lái)自于中國(guó)氣象局北京觀象臺(tái)(54511)觀測(cè)數(shù)據(jù)。由于能見(jiàn)度最大觀測(cè)值為30 km,對(duì)預(yù)報(bào)值超過(guò)30 km的統(tǒng)一處理為30 km。

        PM2.5濃度和NO2濃度預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)為基于多模式最優(yōu)集成方法的預(yù)報(bào)結(jié)果。該方法基于中國(guó)氣象局業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)大氣化學(xué)模式[22],利用均值集成、權(quán)重集成、多元線性回歸集成和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法集成建成集成預(yù)報(bào),然后基于各集成方法對(duì)前50 d的預(yù)報(bào)效果進(jìn)行評(píng)估,選取最優(yōu)集成方法預(yù)報(bào)的結(jié)果為最終預(yù)報(bào)結(jié)果。大氣化學(xué)模式的信息和最優(yōu)集成方法選取參照文獻(xiàn)[22,24]。相對(duì)濕度的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)來(lái)自于WRF4.0模式的預(yù)報(bào)結(jié)果。由于S3方案利用ECMWF確定性預(yù)報(bào)場(chǎng)數(shù)據(jù),因此采用ECMWF全球確定性預(yù)報(bào)場(chǎng)為WRF模式提供初始場(chǎng)和邊界場(chǎng),并采用WRF模式中的四維變分同化(FDDA)對(duì)ECMWF預(yù)報(bào)場(chǎng)進(jìn)行同化[25],以使WRF模式氣象場(chǎng)與EC預(yù)報(bào)場(chǎng)一致。WRF模式采用雙層嵌套,水平分辨率分別為24和8 km,第一層覆蓋中國(guó)區(qū)域,第二層覆蓋華北地區(qū)。模式垂直方向分為35層,采用下密上疏的分布方式。PM2.5組分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)源于WRF模式驅(qū)動(dòng)的CAMx6.2 (comprehensive air quality model and extensions)模式[26],該模式基于2016年0.25°分辨率的MEIC排放源清單(http://www.meicmodel.org)模擬各組分占PM2.5的比例,對(duì)多模式最優(yōu)集成預(yù)報(bào)的PM2.5濃度進(jìn)行劃分,得到新的PM2.5濃度。WRF模式和CAMx模式的設(shè)置參照文獻(xiàn)[27]。本研究均使用24 h預(yù)報(bào)結(jié)果對(duì)能見(jiàn)度進(jìn)行預(yù)報(bào)和檢驗(yàn)。

        PM2.5濃度、相對(duì)濕度和能見(jiàn)度預(yù)報(bào)結(jié)果與監(jiān)測(cè)結(jié)果的對(duì)比驗(yàn)證選用的統(tǒng)計(jì)量包括平均偏差(ME)、標(biāo)準(zhǔn)化平均偏差(NME)、均方根誤差(RMSE)和相關(guān)系數(shù)(R),計(jì)算公式如下:

        (3)

        (4)

        (5)

        (6)

        1.3 過(guò)程概述

        2019-02-18—03-05,北京市發(fā)生了2次較強(qiáng)的重污染天氣過(guò)程,分別為2月19—25日和2月28日—3月5日,該過(guò)程能見(jiàn)度和PM2.5濃度的變化趨勢(shì)見(jiàn)圖2。從圖2可以看出,2次重污染天氣過(guò)程的PM2.5濃度峰值均超過(guò)了200 μg/m3,能見(jiàn)度最低達(dá)0.4 km。第一次重污染天氣過(guò)程PM2.5濃度峰值超過(guò)300 μg/m3,并在2月20日、21日和22日出現(xiàn)了劇烈波動(dòng),對(duì)應(yīng)的能見(jiàn)度也產(chǎn)生劇烈波動(dòng);第二次重污染天氣過(guò)程污染程度低于第一次,而且PM2.5濃度和能見(jiàn)度變化較為平穩(wěn),能見(jiàn)度大部分在1~4 km。選取這一時(shí)間段的數(shù)據(jù)對(duì)能見(jiàn)度預(yù)報(bào)方案進(jìn)行檢驗(yàn),可以較好地體現(xiàn)預(yù)報(bào)方案對(duì)不同情況下能見(jiàn)度變化的預(yù)報(bào)能力。

        2 結(jié)果與討論

        2.1 相對(duì)濕度和PM2.5濃度預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)驗(yàn)證

        WRF模式對(duì)選取時(shí)段相對(duì)濕度的模擬效果較好〔圖3(a)〕,能反映出相對(duì)濕度的變化趨勢(shì),相關(guān)系數(shù)可達(dá)0.95。但是仍存在一定的偏差,平均偏差為7.5%,均方根誤差為10.8%(表1)。對(duì)于部分高濕時(shí)段的相對(duì)濕度存在低估,如對(duì)于22日凌晨89%的相對(duì)濕度低估10個(gè)百分點(diǎn);對(duì)低濕時(shí)段存在一定的高估,最高可達(dá)10個(gè)百分點(diǎn)。

        圖3 2019-02-18—03-05北京市相對(duì)濕度和PM2.5濃度的預(yù)報(bào)值和觀測(cè)值對(duì)比Fig.3 Comparison of the forecasted and observed relative humidity and PM2.5 concentrations of Beijing from Feb.18 to Mar.5 in 2019

        表1 相對(duì)濕度和PM2.5濃度預(yù)報(bào)值與觀測(cè)值統(tǒng)計(jì)對(duì)比

        Table 1 Statistics of forecasted and observed relative humidity and PM2.5concentrations

        項(xiàng)目觀測(cè)平均值預(yù)報(bào)平均值平均偏差標(biāo)準(zhǔn)化平均偏差均方根誤差相關(guān)系數(shù)2)相對(duì)濕度∕%40.047.57.53310.80.95PM2.5濃度∕(μg∕m3)95.985.2-10.7 31)34.40.90

        1)單位為%;2)無(wú)量綱。

        基于多模式最優(yōu)集成方法對(duì)選取時(shí)段的PM2.5濃度有較好的模擬效果〔圖3(b)〕,且對(duì)2月21日和22日PM2.5濃度的劇烈變化也有較好的模擬,相關(guān)系數(shù)為0.90。但是仍然存在一定的偏差,平均偏差為-10.7 μg/m3,均方根誤差為34.4 μg/m3(表1),本研究評(píng)估結(jié)果與其他訂正后的預(yù)報(bào)結(jié)果相當(dāng)[18,21]。對(duì)于部分PM2.5峰值濃度存在一定的低估,如對(duì)2月23日PM2.5濃度下降過(guò)程存在明顯的低估;對(duì)PM2.5濃度快速增長(zhǎng)階段的預(yù)報(bào)存在一定的延遲,滯后1~2 h。

        2.2 3種預(yù)報(bào)方案效果評(píng)估

        3種預(yù)報(bào)方案能見(jiàn)度預(yù)報(bào)值與觀測(cè)值的統(tǒng)計(jì)結(jié)果及對(duì)比見(jiàn)表2和圖4。從表2可以看出,3種方案基本上均能反映出能見(jiàn)度的變化趨勢(shì),其中S1方案相關(guān)系數(shù)最高,為0.85;S2方案的相關(guān)系數(shù)與S1方案基本接近,主要是由于S1方案和S2方案使用相同的相對(duì)濕度和PM2.5濃度預(yù)報(bào)數(shù)據(jù);S3方案的相關(guān)系數(shù)最低,為0.68。S1方案平均偏差和均方根誤差最小,分別為2.3和6.3 km,對(duì)能見(jiàn)度存在一定的高估;S2方案平均偏差最大,為5.8 km,預(yù)報(bào)能見(jiàn)度較S1方案平均高3.6 km;S3方案雖然平均偏差為-3.1 km,但均方根誤差最大,為8.5 km,主要由于S3方案基本沒(méi)有產(chǎn)生20 km以上能見(jiàn)度預(yù)報(bào)值,導(dǎo)致平均預(yù)報(bào)值偏低。由于對(duì)PM2.5濃度快速增長(zhǎng)階段的預(yù)報(bào)存在延遲,導(dǎo)致S1和S2方案對(duì)能見(jiàn)度快速下降階段的預(yù)報(bào)也存在一定的延遲;對(duì)2月23日PM2.5濃度波動(dòng)階段的低估,導(dǎo)致對(duì)該時(shí)段能見(jiàn)度預(yù)報(bào)明顯偏高。

        表2 3種預(yù)報(bào)方案能見(jiàn)度預(yù)報(bào)值與觀測(cè)值的統(tǒng)計(jì)結(jié)果

        圖4 3種預(yù)報(bào)方案能見(jiàn)度預(yù)報(bào)值與觀測(cè)值對(duì)比Fig.4 Comparison of forecasted and observed visibility of three schemes

        為進(jìn)一步分析不同預(yù)報(bào)方案對(duì)能見(jiàn)度的預(yù)報(bào)性能,對(duì)比了不同能見(jiàn)度和不同相對(duì)濕度區(qū)間下各預(yù)報(bào)方案能見(jiàn)度預(yù)報(bào)值相對(duì)觀測(cè)值的平均偏差,結(jié)果見(jiàn)圖5。由于1 km以下能見(jiàn)度出現(xiàn)時(shí)次較少,因此沒(méi)有單獨(dú)對(duì)1 km以下的能見(jiàn)度預(yù)報(bào)效果進(jìn)行評(píng)估,但是根據(jù)其他研究結(jié)果,S1方案對(duì)于1 km以下的能見(jiàn)度預(yù)報(bào)效果較好[10,28]。從圖5(a)可以看出,對(duì)于5 km以下的能見(jiàn)度范圍,S1方案與S3方案預(yù)報(bào)效果相當(dāng),平均偏差在2 km左右,S2方案平均偏差為5.5 km;對(duì)于5~10 km能見(jiàn)度范圍,S3方案平均偏差最小,為0.7 km,S1方案平均偏差為3.9 km,S2方案平均偏差最高,為9.6 km。S1和S2方案對(duì)能見(jiàn)度的明顯高估與本次模擬過(guò)程中2種方案對(duì)能見(jiàn)度下降階段預(yù)報(bào)延遲有關(guān)。對(duì)于大于10 km的能見(jiàn)度范圍,S1方案平均偏差最小,為1.5 km,S2方案平均偏差為4.7 km,S3方案平均偏差為-11.3 km,出現(xiàn)了明顯的低估,這主要與S3方案對(duì)高能見(jiàn)度預(yù)報(bào)結(jié)果偏低有關(guān)。

        圖5 3種預(yù)報(bào)方案在不同能見(jiàn)度等級(jí)和相對(duì)濕度 范圍內(nèi)對(duì)能見(jiàn)度預(yù)報(bào)結(jié)果的平均偏差Fig.5 Mean deviation of forecasted visibility of three schemes in different visibility levels and RH ranges

        從圖5(b)可以看出,在不同相對(duì)濕度區(qū)間內(nèi),各預(yù)報(bào)方案對(duì)能見(jiàn)度的預(yù)報(bào)效果也存在差異。在低濕區(qū)間(相對(duì)濕度小于50%),S1方案的平均偏差最小,S3方案預(yù)報(bào)結(jié)果呈現(xiàn)低估;相對(duì)濕度為50%~70%時(shí),S3方案平均偏差最小,S2方案平均偏差最大;相對(duì)濕度大于70%時(shí),S3方案平均偏差大于S1方案。整體來(lái)看,各方案在相對(duì)濕度為40%~80%時(shí),平均偏差較小,S1和S3方案平均偏差基本低于1 km,S2方案平均偏差在3 km左右。由于氣象模式對(duì)相對(duì)濕度在高濕區(qū)的低估和低濕區(qū)的高估,使預(yù)報(bào)方案對(duì)能見(jiàn)度在高濕區(qū)和低濕區(qū)的預(yù)報(bào)結(jié)果也存在較大偏差。

        由于PM2.5組分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)自于CAMx模式的模擬結(jié)果,存在一定的誤差。尤其是在PM2.5濃度較高的情況下,大氣化學(xué)模式對(duì)二次無(wú)機(jī)鹽的生成存在低估[29-30]。而由式(2)可知,無(wú)機(jī)鹽是影響能見(jiàn)度的重要組分,其消光性大于有機(jī)組分。因此,對(duì)于PM2.5化學(xué)組分模擬的不確定性是導(dǎo)致S2方案存在高估的原因之一。

        綜上所述,3種方案對(duì)能見(jiàn)度的預(yù)報(bào)效果,S1方案最好,相關(guān)系數(shù)最高,平均偏差和均方根誤差最??;S2方案呈現(xiàn)明顯的高估,S2方案較S1方案的平均偏差偏高3.4 km,均方根誤差高2.1 km;S3方案相關(guān)系數(shù)最低,在10 km以下能見(jiàn)度和50%~70%相對(duì)濕度區(qū)間預(yù)報(bào)平均偏差較小,但是對(duì)高能見(jiàn)度范圍預(yù)報(bào)結(jié)果存在明顯的低估。

        2.3 影響預(yù)報(bào)效果的因素

        為進(jìn)一步分析S1方案預(yù)報(bào)效果的影響因素,利用觀測(cè)值替代預(yù)報(bào)值對(duì)能見(jiàn)度進(jìn)行擬合評(píng)估,替代方案包括PM2.5濃度預(yù)報(bào)值和相對(duì)濕度觀測(cè)值(S1FO方案)、PM2.5濃度觀測(cè)值和相對(duì)濕度預(yù)報(bào)值(S1OF方案)、PM2.5濃度觀測(cè)值和相對(duì)濕度觀測(cè)值(S1OO方案),結(jié)果見(jiàn)表3。

        表3 S1方案和替代方案對(duì)能見(jiàn)度預(yù)報(bào)值和觀測(cè)值的統(tǒng)計(jì)結(jié)果

        從表3可以看出,替代方案對(duì)能見(jiàn)度的預(yù)報(bào)效果均有提升。S1OO方案表現(xiàn)最好,相關(guān)系數(shù)為0.95,平均偏差為1.0 km,說(shuō)明S1參數(shù)化方案可以很好地反映PM2.5濃度、相對(duì)濕度和能見(jiàn)度的相關(guān)關(guān)系,這與Zhou等[19]的研究結(jié)果一致。S1OF方案將S1方案的相關(guān)系數(shù)由0.85提升至0.92,平均偏差由2.3 km降至1.3 km。S1OF方案表現(xiàn)優(yōu)于S1FO方案,更接近于基于觀測(cè)值的S1OO方案,這表明提升PM2.5濃度的預(yù)報(bào)效果對(duì)提高能見(jiàn)度的預(yù)報(bào)效果優(yōu)于相對(duì)濕度。

        圖6對(duì)比了替代方案不同能見(jiàn)度和相對(duì)濕度范圍預(yù)報(bào)能見(jiàn)度的平均偏差。從圖6(a)可以看出,能見(jiàn)度在5 km以下,S1OF方案較S1方案平均偏差降低明顯,由2.3 km降至0.8 km,S1FO方案較S1方案降低不明顯。能見(jiàn)度為5~10 km與5 km以下表現(xiàn)一致,S1OF方案平均偏差較S1方案降低明顯,由3.9 km降至1.5 km,S1FO方案較S1方案降低0.4 km。能見(jiàn)度為10~30 km時(shí),S1FO方案較S1方案平均偏差顯著降低,由1.5 km降至0.5 km,S1OF方案平均偏差增大。以上結(jié)果表明,能見(jiàn)度為10 km以下時(shí),利用PM2.5濃度觀測(cè)值可以顯著提高對(duì)能見(jiàn)度的預(yù)報(bào)效果,但是利用相對(duì)濕度觀測(cè)值提高不明顯。

        圖6 S1方案和替代方案在不同能見(jiàn)度等級(jí)和相對(duì)濕度 范圍內(nèi)對(duì)能見(jiàn)度預(yù)報(bào)結(jié)果的平均偏差Fig.6 Mean deviation of forecasted results of S1 and alternative schemes in different visibility levels and RH ranges

        從圖6(a)可以看出,在低于70%的相對(duì)濕度范圍內(nèi),S1OF方案均較S1方案有較大的改進(jìn),平均偏差顯著降低,尤其是相對(duì)濕度為50%~60%時(shí),平均偏差降至0.1 km;S1FO方案相較S1方案沒(méi)有明顯的改進(jìn),甚至相對(duì)濕度為40%~60%時(shí),平均偏差增大。在高于70%的相對(duì)濕度范圍內(nèi),S1OF方案對(duì)S1方案的改進(jìn)效果差于S1FO方案,尤其是相對(duì)濕度為80%~90%時(shí),S1OF方案較S1方案平均偏差降低了0.9 km,但S1FO方案較S1方案增加了0.9 km。以上結(jié)果表明,在低濕(相對(duì)濕度低于70%)范圍內(nèi),使用PM2.5濃度觀測(cè)值可以顯著提高對(duì)能見(jiàn)度的預(yù)報(bào)效果;在高濕(相對(duì)濕度大于70%)范圍內(nèi),使用相對(duì)濕度觀測(cè)值可以顯著提高預(yù)報(bào)效果。這與在低濕范圍內(nèi)PM2.5是影響能見(jiàn)度的主要因素,高濕范圍內(nèi)相對(duì)濕度是影響能見(jiàn)度的主要因素相一致。

        綜上所述,提高PM2.5濃度的預(yù)報(bào)效果是提升能見(jiàn)度預(yù)報(bào)效果的關(guān)鍵,尤其是對(duì)能見(jiàn)度低于10 km的情況下提升效果更明顯,但在高濕范圍內(nèi),提高相對(duì)濕度的預(yù)報(bào)效果對(duì)能見(jiàn)度預(yù)報(bào)效果的改善更明顯。

        3 結(jié)論

        (1)基于多模式最優(yōu)集成方法對(duì)PM2.5濃度和WRF4.0模式對(duì)相對(duì)濕度的預(yù)報(bào)效果均較好,相關(guān)系數(shù)分別可達(dá)0.90和0.95。但對(duì)PM2.5濃度預(yù)報(bào)仍然存在一定的低估,對(duì)相對(duì)濕度在高濕范圍內(nèi)的預(yù)報(bào)存在一定的低估。

        (2)3種能見(jiàn)度參數(shù)化方案均能較好地反映能見(jiàn)度的變化趨勢(shì),其中S1方案表現(xiàn)最好,相關(guān)系數(shù)最高,為0.85,平均偏差和均方根誤差最低,分別為2.3和6.3 km。

        (3)S1方案可以顯著改進(jìn)S2方案對(duì)能見(jiàn)度的高估問(wèn)題,較S2方案平均偏差低3.6 km;S1方案較S3方案相關(guān)系數(shù)提高了0.17,主要是因?yàn)镾1方案對(duì)10 km以上能見(jiàn)度范圍預(yù)報(bào)效果較S3方案改進(jìn)明顯。

        (4)提高PM2.5濃度的預(yù)報(bào)效果是提升能見(jiàn)度預(yù)報(bào)效果的關(guān)鍵,尤其是能見(jiàn)度低于10 km時(shí)效果更明顯,但是在高濕(相對(duì)濕度大于70%)范圍內(nèi),提高相對(duì)濕度的預(yù)報(bào)效果對(duì)能見(jiàn)度預(yù)報(bào)效果改善更明顯。

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