基于CUACE分等级的空气质量预报研究

本文针对2021年6月—2022年7月中国气象局研制的CUACE地面沙尘浓度和空气质量AQI数据进行了相关分析,使用K-means聚类算法将CUACE沙尘浓度按300、1 000、3 000、5 000划分为五层,基于随机森林模型建立了空气质量等级的预报模型,结果表明:CUACE越大,AQI≥300的数据量占比也越大;当CUACE≥5 000时,AQI全部大于300,当5 000>CUACE≥3 000时,AQI出现两级分化,AQI在200—400之间的数据量不超过1%;一至三层的数据中,AQI<100的比例明显增多,分别占86.2%、68%、41.8%;模型整体效果优于CUACE,其中第五层和第四层表现出了更好的预测效果。

城市空气质量预报方法及其优化研究

随着我国经济和科技的不断发展,出现的环境污染问题却也在日趋严重,为了可以更好地增强相关工作者检测环境质量的能力与水平,也为了能更好地处理环境污染问题,需要将空气质量预报作为首要任务。并且在此基础上,可以提出改善工作人员环境意识薄弱与工作混乱等情况。同时,构建城市空气质量预报体系更需要区域性介入进行防控,相关人员必须重视对空气质量的预报与预警相关体系的建立,为人们带来更好的质量环境。

空气质量预报数据对城市规划的影响分析

在城市化快速发展的背景下,特别是在发展中国家,环境污染已成了明显问题。而空气质量改善与城市规划有着紧密的联系。这份研究关注空气质量预测数据对城市规划的影响并进行深入探讨。通过运用标准空气质量预测模型,对过去数年的空气质量数据进行建模和预测。然后把预测的结果与现行的城市规划策略进行比较,以此研究预测数据对现行城市规划的影响。空气质量预测数据能够提供对城市规划有用的指导,无论是在交通布局、工业布局还是绿地布局方面,空气质量预测数据可以提供前瞻性的建议,支持城市规划的优化。同时,利用空气质量预报数据,可以提前预知可能出现的空气质量问题,并在城市规划中提前做出相应调整,以达到改善空气质量,提高市民生活质量的目的。本研究的成果对未来城市规划的科学决策具有重要的参考价值。

大气环境监测数据在空气质量预报中的应用研究

随着环境问题日益严重,大气环境监测成为社会关注的热点话题。接纳集成学习这一方式,本项研究皆以空气监测站所得环境数据作为预测空气质量的基石。在收纳大气中PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3等六大污染物质影响的同时,气候变动、车流量等因子也乘入考量。运用模型融合和深度学习这两项尖端技能打造颇有准确性的空气质量预测模型。据研究所示,此模型的预测准确度和相关性都比单纯的线性回归模型和支持向量机模型更为优异,证明了该模型对于分析和使用监测数据的优越之处。这项研究为公众和政府部门提供了一项轻松准确的空气质量预测工具,对于预防和控制空气污染的意义深远。

区域环境空气质量预报的一般方法和基本原则

为响应公众服务和环境管理对环境空气质量预报的迫切需求,中国环境监测总站率先在京津冀区域开展了区域环境空气质量预报测试。结合目前积累的预报经验和国内外相关研究,探索出区域空气质量预报的一般方法和基本原则,讨论了客观订正环节中大气扩散条件、污染源排放、物理化学过程和空气质量变化规律的分析方法及系统建立、结果确定、天气控制形势分析和信息表述等基本原则,以期为各地开展环境空气质量预报提供技术参考。

中小城市空气质量预报试验与问题研究

当前中国大气污染形势严峻,迫切需要开展环境空气质量预报预警业务工作。为调研国内中小城市开展空气质量预报的基础条件和业务需求,促进全国城市空气质量业务体系建设,中国环境监测总站组织8个典型中小城市,利用基于数值预报基础的统计模式预报系统开展了空气质量预报实验工作。在此基础上,针对开展全国预报业务体系建设所需的中小城市预报方法、基础条件、人员技术水平等方面进行专项调研,并对国内中小城市开展空气质量预报能力建设和业务工作面临的问题、困难提出了建议和参考对策。

国家水环境质量预报预警研究进展及业务发展思路

开展国家水环境质量预报预警工作是生态环境治理能力现代化的重要部分,是统筹山水林田湖草系统治理的重要抓手。文章介绍了国内外水质模型的研究进展,并概述了国内外水质预报预警系统研究进展,在此基础上分析目前我国水质预报预警方面存在的不足,并提出了国家水环境质量预报预警业务发展的初步思路。我国水质预报预警体系建设要以技术体系和业务体系为保障,以水质模型和面源污染模型为支撑,依托水环境质量预报预警决策支持平台,开展环境监管业务化应用、治理决策精细化支撑、污染事故科学化处置和数据产品社会化服务4种业务应用,逐步建成架构统一、业务协同、资源共享、上下游联动的全国-流域-省级-城市四级水环境质量预报预警网络。

山东省空气质量预报平台设计及其预报效果评估

基于排放源处理(SMOKE)模型、综合空气质量(CMAQ)模型与气象预报(WRF)模型初步搭建山东省空气质量预报平台,利用污染物在线监测数据和气象站观测数据检验预报平台的预报效果。结果表明,预报平台气象模块的预测效果与文献研究结果较一致;由CMAQ模型对2014年济南、淄博、烟台、威海的SO2、NO2、PM2.5质量浓度进行预测,SO2、NO2、PM2.5预报平均值分别在17.65~48.97、18.69~45.43、34.97~79.15μg/m3;SO2、NO2、PM2.5预报值与监测值的相关系数在0.52~0.74,标准化平均偏差、标准化平均误差、平均相对偏差、平均相对误差分别在-34.00%^-5.73%、11%~47%、-25.00%^-10.21%、20%~42%,预报平台具有良好的预报性能。最后,对未来空气质量数值预报平台的发展提出建议。

水环境质量预报预警大数据平台研究

构建基于水环境模型的水质预报预警大数据平台是一项复杂的系统工程,主要面临模型的规模计算及其引发的模拟结果规模存储、规模分析的挑战。相关挑战极大地限制了水环境质量预报预警业务的深入开展,但目前国内外关于此方面的研究极少。为此,提出了水环境质量预报预警大数据平台框架。该框架以水环境模型体系为基础,以大数据集群计算体系为核心,通过水环境模型融合大数据技术,以实现水环境质量预报预警应用服务为目标,旨在解决预报预警业务自动化和自定义化问题。框架明确了水环境质量预报预警大数据平台的组成及建设流程,并以实际项目为案例,介绍了实现框架的技术方案并证明了其可行性。研究成果可为重新审视复杂水环境模型与大数据技术的关系提供新的见解,也可为基于大数据技术的水环境质量预报预警平台的构建提供思路和参考。

资料同化在空气质量预报中的应用

随着数值模式的不断完善和观测技术的不断提高,资料同化逐渐成为能够进一步提高数值预报水平的一种有效方法。20世纪70年代,资料同化开始引入空气质量预报领域,成为当前大气环境科学研究的一个新方向。简要介绍了资料同化的含义,较详细地介绍了Kalman滤波法、四维变分同化法、牛顿松弛法的基本思想和优缺点,重点阐述了国内外资料同化在空气质量预报中的研究应用情况,最后指出资料同化应用于空气质量预报时存在的问题和今后的研究方向。

城市空气质量预报质量评估系统的研制及应用

根据《气象部门空气质量预报质量考核和管理暂行办法》中的方法 ,编制了一套适合全国 4 7个重点环境保护城市的空气质量预报质量评分系统 ,并在武汉投入了初步应用 ,该评分标准科学 ,系统运行稳定。

基于BP神经网络的佛山空气质量预报模型的研究

提出非数值的佛山惠景城站点空气质量预报模型,将BP神经网络引入到预报模型中,以降雨量、风速、风向、温度、湿度和云量等气象参数和前1 d污染物浓度为模型输入参数,建立了结构为7-7-1的非季节预报模型和夏季预报模型。结果表明,夏季模型无论在模型检验还是在实际预报精度方面都略优于非季节模型。夏季模型的级别预报评分基本在90分以上,综合评分比非季节模型高10%。对夏季模型进行了参数敏感性分析,结果表明具有较好的稳定性。

广东省空气质量预报系统

文章介绍了广东省气象系统开展空气质量预报的概况 ,包括使用的预报工具 ,其预报能力与业务运行的预报质量分析 。

对比分析法在环境空气质量预报业务中的应用

通过分析京津冀及周边区域环境空气质量预报的实际案例,从实时监测、污染源、大气条件以及数值预报模拟4个方面阐述了对比分析法在空气质量预报业务中的应用,帮助预报员比较类似污染源排放条件下的大气条件变化或者类似大气条件下的污染源变化,以便进一步开展量化分析。研究结果显示:利用时间同比、空间比较和大气条件对比的分析方法,能够判断在类似污染源排放和相似大气条件下,主要污染物的浓度水平、重污染发生、影响范围、持续时间、严重程度等污染特征以及污染物的水平传输影响等;采用污染源变化对比分析法,能够获得在类似大气条件下,污染源排放的减少或剧增对主要污染物浓度水平的影响程度;通过数值预报模式结果对比分析,能够获得在类似的污染源排放条件下,大气环流形势的稳定程度和变化情况,从而判断其对污染物浓度水平的影响。对比分析法是开展京津冀及周边区域环境空气质量预报业务中的重要环节,有利于持续提高空气质量预报的准确率,供全国空气质量预报员开展辖区空气质量预报时参考。

基于大数据分析与认知技术的空气质量预报预警平台

为深入认识区域大气污染现象规律,完善并提高城市空气质量预报预警能力,提高大气污染治理决策支持能力,开展城市污染成因分析与空气质量预报预警研究是十分必要的。本文针对环境大数据时代下的城市空气质量预报,提出了一种基于大数据分析与认知技术的专业先进的大气环境业务应用系统体系。该体系基于底层统一的数据资源中心,融合各类不同类型的空气质量监测、不同预报系统的产品数据以及基础辅助数据,建立数据汇交、共享、质控管理机制,通过上层预报预警、综合分析、案例分析、应急决策支持四大子系统,从多模式集合预报结合专家调优支撑高性能预报会商应用,从大数据融合时空关联分析深度挖掘大气复合污染特征与污染成因,从多维度历史污染过程和天气形势全自动化认知分析支撑重污染过程研判,从业务化仿真情景方案与污染溯源助力专业应急决策。最后,通过在北京市环境保护监测中心的系统实现证明体系的高性能、稳定性和实用性。

江苏省空气质量预报准确度及改进方法分析

介绍了江苏省重污染天气监测预报预警系统以及大气重污染预警会商流程,将2015年13个地级市的模式预报、人工预报结果分别与实际观测值进行比较。结果表明:人工预报更准确,PM_(2.5)日均值、臭氧日最大8 h平均值、AQI 3个指标人工预报和实况的相关性分别比模式预报高出12.8%、0.3%、11.4%,平均标准误差(MNE)分别低20.7%、3.1%、23.1%。依据国家空气质量预报技术指南评分办法,对各市2015年全年空气质量级别为"良"时进行评分。通过开展07∶00预报更新,使2015年上半年空气质量预报级别得分平均提高了0.9分,全年级别得分平均提高了2.6分;通过改进模式预报参数,使PM_(2.5)日均预报值、臭氧日最大8 h平均预报值、AQI预报值和实际观测值的相关性比上年同期分别提高26.0%、5.0%、33.9%,MNE分别降低3.6%、31.3%、7.6%。

基于BP神经网络的河北中南部空气质量预报研究

详细阐述了基于相关性较好的初始样本的BP神经网络空气质量预报模型的建立过程。以石家庄和邢台为例,将相邻两日污染物浓度差值作为预报量,利用前一日污染物浓度和当日气象要素日均值为预报因子,两者结合起来进行空气质量预报,并以冬季空气质量模型为例,对空气质量等级预报准确率进行检验。结果表明,石家庄和邢台SO2和O3的等级预报准确率为90%以上,PM2.5、PM10的等级预报准确率均为80%以上,首要污染物预报准确率均为80%以上。总体上,石家庄的空气质量等级预报准确率好于邢台。

广西城市空气质量预报技术

以南宁市为例介绍广西城市空气质量预报技术。对南宁市二氧化硫、二氧化氮和可吸入颗粒物等污染物平均浓度与气象要素的相关分析表明 ,污染物浓度与地面、高空气象要素相关非常好。在未来 2 4～ 36小时天气预报基础上 ,采用动态统计预报两种模式对城市空气质量进行预报 ,并根据污染日的影响天气系统类型对两种模式预报结果进行订正。业务实践证明预报准确率较高。

基于BP神经网络的纺纱质量预报模型

简述了纺纱质量预报的理论与实际意义,应用了BP神经网络的标准算法。通过建立BP神经网络模型对细纱条干不匀率(CV)、断裂强力(BS)与纺纱断头率(ED)进行预报,并与多元线性回归方法进行比较,验证了BP神经网络预报的准确性与高效性。最后以纺纱断头率(ED)预报为例,指出了今后神经网络在纺纱质量预报应用中亟待解决的问题。

环境空气质量预报业务体系建设要点探讨

历时五年之余,基于多方面探索实践,全国先行预报部门已逐步建立起集业务预报作业平台、预报值班制度、预报会商制度、预报信息发布机制、预报产品交换共享机制、人才队伍建设机制、部门间合作共享机制等为一体的空气质量预报业务体系,为国家空气质量预报长远发展奠定了坚实基础,为大气污染防治攻坚战提供了关键技术支持。