石家庄近地层风场辐合与重污染关系研究

石家庄多发生以风场辐合为特征的局地污染事件,客观判识辐合区和辐合过程强弱对重污染预报指示意义重大.为研究石家庄风场辐合特征及其对局地污染的贡献,更好地为区域重污染天气预报预警提供客观指标参考,在引入固定高度层内矢量通风系数物理量的基础上,结合箱体模型提出一种定量计算近地层风场辐合强度系数的方法,并利用ERA-Interim再分析资料计算了京津冀地区矢量通风系数以及辐合强度系数,对2016年9月—2019年3月期间10次典型风场辐合污染过程进行分析,探讨了风场辐合形成的原因和对污染贡献的关系.结果表明:①受地形影响,石家庄易出现近地层风向、风速辐合,均可归结为区域内输入通风量大于输出通风量,西部太行山地形的阻挡加重了其辐合程度.②风场辐合使空气中的水汽和污染物汇聚,为二次反应提供高湿条件,这种正反馈作用促发PM2.5爆发性增长,期间ρ(PM2.5)平均每小时可上升25μg/m^3.③石家庄近地层辐合强度系数在26以上时对污染贡献作用明显,辐合区污染强度比周边偏高1~2个等级,ρ(PM2.5)比区域背景值偏高85%~200%.研究显示,风场辐合对重污染贡献明显,是形成局部污染物浓度偏高、PM2.5爆发性增长的重要气象指标.

基于随机森林算法的石家庄市首要污染物分类预报技术研究

基于2018年1月-2022年6月石家庄市逐日首要污染类型数据和ERA5逐6 h再分析气象要素资料,构建了机器学习所需的多维特征量数据集,并利用随机森林算法学习训练,得到石家庄市首要污染物分类预报最佳模型,实现了不同气象条件下首要污染物分类识别及预报。结果表明,随机森林模型预报首要污染物分类准确率达到76%,对PM10、PM2.5首要污染物分类结果最好,召回率达到93%、89%,O3首要污染物次之,召回率为74%。与中国气象局下发的空气质量指导产品(CMA-ZD)和国家级雾霾数值预报业务系统产品(CUACE)相比,预报准确率分别提升11%、36%,明显优于指导产品。