我国城市空气污染预报概述

1前言 随着国民经济的蓬勃发展，我国重点城市以二氧化碳CO2、氮氧化物NO，和总悬浮颗粒物TSP为主的大气污染日趋严重，已成为追在眉睫需要控制的环境问题，人们日益关心和要求开展城市空气质量预测预报工作。因此，迅速开展大气污染及其影响的预测和优化控制研究，是摆在环境科学和大气科学工作者面前的紧迫任务。1997年上半年，中国科学院将。大气污染预测的理论和方法研究”列为。九五”期间的重大科研项目，由中科院大气所主要负责承担。同年国家环保局立项开展。

城市空气污染数值预报系统CAPPS及其应用

城市空气污染数值预报系统CAPPS ,是在ADPIC的概念的基础上经过积分求得的大气平流扩散的多尺度箱格预报模型。它不需要污染源的源强资料就可预报出城市空气污染潜势指数 (PPI)和污染指数 (API) ,克服了由污染源调查本身具有的不确定性给城市空气污染的数值预报所带来的困难。该文对CAPPS系统在北京市和上海市进行数值预报的结果进行了分析检验 ,并与国际上几种光化学污染预报模式的预报结果进行比较。结果表明 ,就预报值与监测值的线性相关系数来说 ,CAPPS系统的预报水平与其他发达国家的模式预报水平相当。此外 ,CAPPS系统的污染指数等级预报准确率 (北京市和上海市 )平均达到61 .5%。

城市空气污染数值预报的技术关键

在分析城市空气污染数值预报要素的基础上,建立了包括污染源排放清单,气象中尺度数值预报模型MM5,ADMS-城市模型软件的城市空气质量预报系统。首次提出了空气质量环境背景值的确定等提高城市空气污染预报准确率的有效措施。

城市空气污染指数预报方法研究

借鉴自动控制、经济和气象领域中广泛使用的马尔可夫随机过程理论 ,考虑了天气变化与气象要素对空气污染物浓度变化的影响 ,提出了新的空气污染物业务预报方法。

天津市空气污染数值预报实验中的模式系统

介绍了天津市空气污染数值预报实验中城市空气污染数值预报模式系统的构成及各模块的功能。在天津市空气污染预报实验期间， α中尺度气象模式对区域范围内的逐时风、温、湿及其降水预报取得了较好的效果， 且模式的计算时间短； β中尺度气象模式在边界层内具有较高的垂直分辨率， 模拟结果合理， 其中计算与观测的风向差小于６０ｏ的概率达到６４３％ ， 计算与观测的风速比值接近于１； 预报的地面ＳＯ２、ＮＯｘ和ＴＳＰ浓度与同步监测值相比， 城市空气污染预报模式对ＳＯ２和ＮＯｘ的日平均浓度的预报效果较好， 预报准确率达６４０％ ，

2003年辽西地区空气污染试预报检验

应用新一代大气扩散模型进行了辽西地区 2 0 0 3年春季和夏季条件下的SO2 和TSP日均浓度试预报 ,同时引入平均相对误差的概念对浓度预报值进行了检验。结果表明 :SO2 预报结果好于TSP 。

武汉市空气质量预报与检验

简单介绍了城市空气污染指数预报系统 (CAPPS)的功能和特点 ;给出了空气污染预报条件分级的评价标准及其内容描述 ,根据污染指数将污染等级划分为 5个级别 ,并指出了不同程度的空气污染可能对人体造成的不利影响以及相应的预防措施 ;最后 ,对武汉市近年来空气质量状况与预报结果进行了讨论。

沙尘天气的定量化指数及其应用

按照《地面气象观测规范》规定,能见度VV与风速V是对沙尘天气进行分级的重要指标。我们利用能见度和风速构造沙尘指数,用以衡量沙尘现象的强弱,并通过它对时间和空间的累积来分析某一地区的沙尘天气发生状况。结果表明:所构造的指数能够代表我国沙尘天气多发区的沙尘天气状况。对上游沙区的沙尘指数与下游邻近城市空气污染指数所作的相关分析显示:二者间存在较为密切的关系。因此,利用上游沙区的沙尘指数作为下游邻近城市空气污染预报的重要因子。