徐州市霾天氣監(jiān)測預(yù)報預(yù)警平臺設(shè)計

王霄

摘要： 為了滿足徐州市氣象觀測和預(yù)報的需求，采用基于MFC單文檔C/S結(jié)構(gòu)進行軟件設(shè)計，讓用戶僅使用客戶端程序即可完成所有操作。軟件開發(fā)使用Microsoft VC6.0編程工具，并在平臺上配置了OpenCV用作圖像處理，采用的編程語言為C++。平臺的各類人機交互操作、信息查詢、圖形操作等能實時響應(yīng)；信息查詢、操作、輸出界面用圖形、文字和數(shù)據(jù)三種方式在計算機上展現(xiàn)。開發(fā)出集徐州市霾天氣的記錄、監(jiān)測、預(yù)報、預(yù)警等功能為一體的平臺，經(jīng)過實踐檢驗，該軟件可以較好地適用于氣象、環(huán)保等相關(guān)部門。對公眾愈加關(guān)注的霾天氣預(yù)報提供技術(shù)支持，為徐州市霾的預(yù)測、防治及其影響評估提供了充分的科學(xué)依據(jù)。

Abstract： In order to meet the needs of meteorological observation and forecast in Xuzhou， the software design based on MFC single document C/S structure is adopted， so that users can only use the client program to complete all operations. Software development uses Microsoft VC6.0 programming tools， and the platform configures opencv in image processing， the programming language is C++. Various types of human-computer interaction operation， information query， graphics operations of the platform can response at real-time； information query， operation， output interface are shown by graphics， text and data on the computer. The platform takes recording， monitoring and forecast and early warning function fir the haze weather as a whole is developed for Xuzhou. Trough practical test， it can be well applied to the relevant departments of meteorology， environmental protection， etc. And it provides technical support for the haze weather and provide sufficient scientific basis for the forecast， prevention， cure and impact assessment of haze in Xuzhou.

關(guān)鍵詞： 觀測；預(yù)報；VC6.0；OpenCVC；霾；預(yù)警

Key words： observation；forecast；VC6.0；OpenCV；haze；early warning

中圖分類號：X84 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2017）06-0183-05

0 引言

2003年中國氣象局的《地面氣象觀測規(guī)范》（2003）中定義“霾”[1-4]是指大量極細微的干塵粒，均勻地浮游在空中，使空氣普遍渾濁，水平能見度小于10km的現(xiàn)象，遠處光亮物微帶黃色，紅色，使黑暗物體微帶藍色。形成霾的天氣條件一般是氣團穩(wěn)定、較干燥，在一天中任何時候均可出現(xiàn)。霾作為一種能夠?qū)е乱暢陶系K的天氣，其影響不不僅僅是對能見度的影響，更顯著的影響在于它的污染性。霾天氣出現(xiàn)時，空氣中細粒子濃度升高，進而造成對大氣環(huán)境[5]和人體健康[6]造成負面影響。相對濕度通過影響顆粒物的粒徑分布對能見度造成影響。因此，對霾天氣的判別有必要從霾天氣的污染物特征[7-10]和氣象特征[11-12]等多個角度綜合考慮。

自改革開放以來，隨著徐州經(jīng)濟的快速發(fā)展，城區(qū)的大氣氣溶膠顆粒物污染[13-15]狀況日益嚴重，霾的出現(xiàn)日益頻繁，引起了廣大市民的廣泛關(guān)注。因此，對霾的研究具有重大的理論價值和現(xiàn)實意義。

開發(fā)集徐州市霾天氣的記錄、監(jiān)測、預(yù)報、預(yù)警等功能為一體的平臺，可適用于氣象、環(huán)保等相關(guān)部門，對公眾愈加關(guān)注的霾天氣預(yù)報提供技術(shù)支持，為徐州市霾的預(yù)測[16-17]、防治[18]及其影響評估[19]提供了充分的科學(xué)依據(jù)。

軟件平臺的設(shè)計采用基于MFC單文檔C/S結(jié)構(gòu)[20]，用戶使用客戶端程序能夠完成所有操作。軟件開發(fā)采用Microsoft VC6.0[21]，并在平臺上配置了OpenCV[22-26]用作圖像處理，采用的編程語言為C++[27-29]。平臺的各類人機交互操作[30-32]、信息查詢、圖形操作等能實時響應(yīng)；信息查詢、操作、輸出界面用圖形、文字和數(shù)據(jù)三種方式在計算機上展現(xiàn)。

功能之一為資料采集處理模塊：該模塊針對每小時的地面自動氣象站觀測資料[33]、污染物濃度逐小時資料[34]、分時效數(shù)值預(yù)報[35-36]等資料實現(xiàn)實時采集處理。其中地面自動氣象站資料和污染物濃度均為站點資料，數(shù)值預(yù)報資料為0.5*0.5分辨率的格點數(shù)據(jù)資料。

功能之二為霾天氣實時監(jiān)測模塊：該模塊在所采集到的最新自動氣象站觀測資料和能見度[37]、相對濕度[38]等氣象要素資料的基礎(chǔ)上進行分析處理，可實現(xiàn)對徐州市區(qū)及各縣范圍內(nèi)霾天氣的實時監(jiān)測。可根據(jù)相應(yīng)標準、按照對應(yīng)色標分區(qū)顯示當前的霾天氣監(jiān)測實況，顯示徐州市各區(qū)縣不同的霾天氣等級（輕微霾、輕度霾、中度霾、重度霾）[39]色斑圖。

功能之三為霾天氣預(yù)報預(yù)警模塊：該模塊對于在所采集到的最新自動氣象站觀測資料、氣象要素資料、數(shù)值預(yù)報等多種資料的基礎(chǔ)上進行分析處理，根據(jù)標準顯示徐州市區(qū)及各縣范圍內(nèi)霾天氣的分區(qū)預(yù)報和預(yù)警結(jié)果?？筛鶕?jù)相應(yīng)標準、按照對應(yīng)色標分區(qū)顯示未來的霾天氣預(yù)報預(yù)警結(jié)果[40-45]。

軟件總體技術(shù)指標：

開放性：支持多種硬件平臺，采用通用軟件開發(fā)平臺開發(fā)，具備良好的可移植性[46]，支持與其它系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交換和共享，支持與其它商品軟件的數(shù)據(jù)交換。

標準化：所有各項軟件開發(fā)工具和系統(tǒng)開發(fā)平臺符合我國國家標準、信息產(chǎn)業(yè)部部頒標準、國家氣象局相關(guān)技術(shù)規(guī)范和要求。

參數(shù)化：實現(xiàn)完全模塊化設(shè)計，支持參數(shù)化配置，支持組件及組件的動態(tài)加載。

容錯性：提供有效的故障診斷工具，具備數(shù)據(jù)錯誤記錄功能。

安全性：用戶認證、授權(quán)和訪問控制，支持數(shù)據(jù)庫存儲加密，數(shù)據(jù)交換的信息包加密，數(shù)據(jù)傳輸通道加密，可采用DES加密算法，發(fā)生安全事件時，能以事件觸發(fā)的方式通知系統(tǒng)管理員處理。

可靠性：能夠連續(xù)7×24小時不間斷工作，平均無故障時間>8760小時，出現(xiàn)故障能及時報警，軟件系統(tǒng)具備自動或手動恢復(fù)措施，自動恢復(fù)時間<15分鐘，手工恢復(fù)時間<12小時，便于在發(fā)生錯誤時能夠快速地恢復(fù)正常運行。

兼容性：軟件版本易于升級，能適應(yīng)氣象部門和防汛抗旱指揮系統(tǒng)相關(guān)的標準，任何一個模塊的維護和更新以及新模塊的追加都不影響其它模塊，且在升級的過程中不影響系統(tǒng)的性能與運行。

易用性：具有良好的簡體中文操作界面、詳細的幫助信息，系統(tǒng)參數(shù)的維護與管理通過操作界面完成。

軟件的總體性能：

①軟件系統(tǒng)的各類人機交互操作、信息查詢、圖形操作等能實時響應(yīng)；信息查詢、操作、輸出界面用圖形、文字和數(shù)據(jù)三種方式在計算機上展現(xiàn)；系統(tǒng)的操作簡單易用。

②通過客戶端軟件來訪問軟件服務(wù)，對于霾監(jiān)測、霾預(yù)警響應(yīng)的相關(guān)處理，都能在軟件上進行可視化處理查詢。

③速度要求：軟件響應(yīng)速度：<5秒；資料采集計算響應(yīng)速度：<5秒；計算結(jié)果圖形呈現(xiàn)響應(yīng)速度：<5秒。

1 資料和相關(guān)工作介紹

1.1 資料

該軟件平臺需要訪問國家氣象局的觀測資料和Micaps預(yù)報資料[47]，因此首先需要先映射網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動器，打通數(shù)據(jù)路徑，具體的配置過程如圖1所示。

1.2 相關(guān)工作介紹

1.2.1 霾的量級及判定標準

根據(jù)能見度的不同，將霾分為四個量級，由輕到重分別為輕微霾、輕度霾、中度霾和重度霾，具體分類情況如圖2和表1所示。

1.2.2 霾預(yù)警信號發(fā)布標準

1.2.2.1 霾黃色預(yù)警信號

標準：預(yù)計未來24小時內(nèi)可能出現(xiàn)下列條件之一并將持續(xù)或?qū)崨r已達到下列條件之一并可能持續(xù)：

①能見度小于2000m且相對濕度小于80%的霾。

②能見度小于2000m且相對濕度大于等于80%，PM2.5濃度大于150微克/立方米且小于等于250微克/立方米。

③能見度小于5000m，PM2.5濃度大于250微克/立方米且小于等于500微克/立方米。

預(yù)報用語：預(yù)計未來24小時內(nèi)將出現(xiàn)中度霾，易形成中度空氣污染。

防御指南：

①空氣質(zhì)量明顯降低，人員需適當防護；

②一般人群適量減少戶外活動，兒童、老人及易感人群應(yīng)減少外出。

1.2.2.2 霾橙色預(yù)警信號

標準：預(yù)計未來24小時內(nèi)可能出現(xiàn)下列條件之一并將持續(xù)或?qū)崨r已達到下列條件之一并可能持續(xù)：

①能見度小于1000m且相對濕度小于80%的霾。

②能見度小于1000m且相對濕度大于等于80%，PM2.5濃度大于250微克/立方米且小于等于500微克/立方米。

③能見度小于5000m，PM2.5濃度大于500微克/立方米。

預(yù)報用語：預(yù)計未來24小時內(nèi)將出現(xiàn)重度霾，易形成重度空氣污染。

防御指南：

①空氣質(zhì)量差，人員需適當防護；

②一般人群減少戶外活動，兒童、老人及易感人群應(yīng)盡量避免外出。

2 軟件平臺功能詳述

2.1 運行環(huán)境

2.1.1 硬件配置

軟件平臺得以正常運行的的硬件最低配置應(yīng)當滿足：

CPU：P4或以上；

內(nèi)存：2G或以上；

硬盤：100G以上可用空間；

顯示器：1024*768或以上。

2.1.2 軟件支持

操作系統(tǒng)Windows XP或以上版本支持；

Microsoft Office 2003或以上版本支持；

Microsoft Visual C++ 6.0；

此外，因為要進行圖像處理操作，故需要在VC6.0中配置OpenCV。

2.2 配置軟件的啟動界面

軟件的啟動界面如圖3所示，在菜單欄上可以看到四個設(shè)計模塊：霾記錄、霾監(jiān)測、霾預(yù)報和霾預(yù)警，每個菜單下又可細分為徐州（58027）、豐縣（58012）、沛縣（58013）、睢寧（58130）、邳州（58026）、新沂（58035）六個子菜單，用戶則可以根據(jù)實際需求來選擇點擊不同菜單以獲取有用的氣象信息。

2.3 軟件模塊功能介紹

2.3.1 霾記錄模塊

該模塊的功能主要是根據(jù)用戶選擇的站點，來訪問對應(yīng)站點的自動站觀測資料長Z文件，讀取人工觀測霾的情況，判斷實時霾的情況是有霾、無霾，可以更細致地區(qū)分為白天霾和夜間霾。讀取的報文MW行表示霾的觀測記錄情況，如果該行內(nèi)容是“MW //，.”，表示無霾；如果該行出現(xiàn)05，且05在（ ）內(nèi)，表示夜間有霾；反之，如果05在（ ）外，表示白天有霾。長Z文件的內(nèi)容如圖4所示。

程序運行結(jié)果如圖5所示。用戶選擇了徐州站，只用點擊刷新按鈕，即可讓軟件自動去讀取報文，并將反饋信息以對話框的形式告知。

2.3.2 霾監(jiān)測模塊

該模塊的功能主要是根據(jù)用戶選擇的站點，來訪問對應(yīng)站點的自動站觀測資料長Z文件，讀取報文中TH行的相對濕度和VV行的能見度，根據(jù)表2所示的限制性條件判斷實時霾的情況是無霾、輕微霾、輕度霾、中度霾還是重度霾。

程序在用戶選擇點擊刷新按鈕后，根據(jù)對應(yīng)的站點選擇讀取對應(yīng)站點的當前最近時次的報文，自動分析判斷出霾的量級，并按照固定的色標繪制出各行政區(qū)域的色版圖，以對話框地形式將圖和當前報文反饋給用戶。需要強調(diào)的是，選擇徐州子菜單顯示的是徐州全境的6個區(qū)縣的拼圖，而選擇豐縣、沛縣、睢寧、邳州、新沂則顯示的是當前單個區(qū)或者縣的情況，對應(yīng)的色版圖和報文情況如圖5所示。

2.3.3 霾預(yù)報模塊

該模塊主要分為色斑圖顯示和預(yù)報產(chǎn)兩大顯示區(qū)域，根據(jù)對應(yīng)的時次選擇讀取對應(yīng)micaps預(yù)報資料中的報文，自動分析判斷出未來霾的量級，并按照固定的色標繪制出各行政區(qū)域的色版圖，在色斑圖顯示區(qū)域內(nèi)將該時段的霾預(yù)報情況顯示出來，反饋給用戶。對應(yīng)的色斑圖和預(yù)報產(chǎn)品如圖6所示。

2.3.4 霾預(yù)警模塊

該模塊主要分為當前狀態(tài)獲取和霾預(yù)警發(fā)布兩大顯示區(qū)域。在當前狀態(tài)中點擊獲取當前狀態(tài)，軟件即可根據(jù)當前的時間去自動選擇讀取對應(yīng)的自動站觀測資料，按照規(guī)定的霾量級判定標準自動分析判斷出未來霾的量級，并獲取與當前霾量級所對應(yīng)的色標，并給出指導(dǎo)意見。在霾預(yù)警發(fā)布顯示區(qū)域，根據(jù)對應(yīng)的時次選擇讀取對應(yīng)micaps預(yù)報資料中的報文，自動分析判斷出未來霾的預(yù)警情況，并按照霾預(yù)警發(fā)布標準獲得對應(yīng)的霾預(yù)警信號，并給出指導(dǎo)意見反饋。具體的功能實現(xiàn)如圖7所示。

3 小結(jié)

本軟件需要維護的首先是保證軟件配置文件的完整性、準確性，并保證軟件產(chǎn)品目錄的完整性，配置文件中路徑設(shè)置要正確，再就是軟件運行的計算機中要有VC6.0運行環(huán)境支持。這些是軟件正常運行、正確讀取氣象資料最根本保障。從項目實用的角度依托于VC6.0編寫的應(yīng)用程序平臺對氣象常規(guī)資料進行規(guī)整同化，最終實現(xiàn)了徐州本地的霾記錄、霾監(jiān)測、霾預(yù)報和霾預(yù)警，為日常的預(yù)報業(yè)務(wù)工作提供更為及時的資料參考。通過反復(fù)地調(diào)試檢驗，產(chǎn)品的時效性、精細化、實用性得到了大部分預(yù)報業(yè)務(wù)人員的肯定。另外在試用中也發(fā)現(xiàn)了以下不足有待完善。①由于常規(guī)氣象資料的長期存在的不同步問題，造成本平臺產(chǎn)品間的疊層比較總有一定的時間差，不能充分發(fā)揮平臺產(chǎn)品的優(yōu)勢。②由于Micaps中第四類資料采用的網(wǎng)格算法精度為0.5*0.5km，細化到徐州市來說過于寬泛，這也導(dǎo)致了預(yù)報產(chǎn)品在圖像處理上存在一定的困難。③由于當前徐州市觀測站點數(shù)量上有限，也造成了軟件在處理繪制色斑圖時比較粗糙，這需要氣象部門增加自動觀測點和提高觀測質(zhì)量。

參考文獻：

[1]丁一匯，柳艷菊.近50年我國霧和霾的長期變化特征及其與大氣濕度的關(guān)系[J].中國科學(xué)：地球科學(xué)，2014，44（1）：37-48.

[2]孫亮.灰霾天氣成因危害及控制治理[J].環(huán)境科學(xué)與管理， 2012，37（10）：71-75.

[3]張軍英，王興峰.霧霾的產(chǎn)生機理及防治對策措施研究[J]. 環(huán)境科學(xué)與管理，2013，38（10）：157-159.

[4]呂效譜，成海容，王祖武，等.中國大范圍霧霾期間大氣污染特征分析[J].湖南科技大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2013，28（3）： 104-110.

[5]王珊，廖婷婷，王莉莉，等.西安一次霾重污染過程大氣環(huán)境特征及氣象條件影響分析[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報，2015，35（11）： 3452-3462.

[6]潘銘.淺談霧霾對人體健康的影響[J].微量元素與健康研究，2013（5）：65-66.

[7]吳兌.近十年中國灰霾天氣研究綜述[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報， 2012，32（2）：257-269.

[8]潘本鋒，汪巍，李亮，等.我國大中型城市秋冬季節(jié)霧霾天氣污染特征與成因分析[J].環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展，2013（1）：33-36.

[9]Huang R J， Zhang Y， Bozzetti C， et al. High secondary aerosol contribution to particulate pollution during haze events in China[J]. Nature， 2014， 514（7521）： 218-222.

[10]Zhang Z， Wang J， Chen L， et al. Impact of haze and air pollution-related hazards on hospital admissions in Guangzhou， China[J]. Environmental Science and Pollution Research， 2014， 21（6）： 4236-4244.

[11]Wang H， Shi G Y， Zhang X Y， et al. Mesoscale modeling study of the interactions between aerosols and PBL meteorology during a haze episode in China Jing-Jin-Ji and its near surrounding region-Part 2： Aerosols' radiative feedback effects[J]. Atmospheric Chemistry & Physics Discussions， 2014， 14： 28269-28298.

[12]Gautam R. Persistent and Widespread Winter Haze & Fog over the Indo-Gangetic Plains： A climatological perspective from satellite observations[C]//AGU Fall Meeting Abstracts. 2014， 1： 04.

[13]楊永亮，耿存珍，李勇，等.東亞季風(fēng)區(qū)近地面大氣氣溶膠中 OCPs 和 PCBs 緯度分布： 以 7Be 為參照系[J].地球化學(xué)， 2014，43（1）：20-31.

[14]范學(xué)花，陳洪濱，夏祥鰲.中國大氣氣溶膠輻射特性參數(shù)的觀測與研究進展[J].大氣科學(xué)，2013，37（2）：477-498.

[15]Ji-Hua T A N，Jing-Chun D.中國大氣顆粒物重金屬污染，來源及控制建議[J].中國科學(xué)院大學(xué)學(xué)報，2013，30（2）：145-155.

[16]艾洪福，石瑩.基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的霧霾天氣預(yù)測研究[J].計算機仿真，2015，32（1）：402-405.

[17]王開燕，鄧濤，鄧雪嬌，等.灰霾數(shù)值預(yù)報系統(tǒng)對不同天氣型過程數(shù)值模擬分析[J].氣象，2014，30（5）.

[18]高廣闊，韓穎，吳世昌.基于全過程管理的霧霾綜合防治對策研究[J].當代經(jīng)濟管理，2015，9：007.

[19]程婷，魏曉弈，翟伶俐，等.近 50 年南京霧霾的氣候特征及影響因素分析[J].環(huán)境科學(xué)與技術(shù)，2014，1.

[20]Yanhong F， Bin W， Fengjuan H， et al. Research on teleoperation surgery simulation system based on virtual reality[C]//Intelligent Control and Automation （WCICA）， 2014 11th World Congress on. IEEE， 2014： 5830-5834.

[21]Zhou Y， Li Z H， Zhang Y L. Fault Diagnostic Expert System for X-ray Equipment Based on VC6. 0[J]. Chinese Medical Equipment Journal， 2012， 11： 016.

[22]Kaehler A， Bradski G. Learning OpenCV[J]. 2014.

[23]Sobral A. BGSLibrary： An opencv c++ background subtraction library[C]//IX Workshop de Visao Computacional （WVC2013）. 2013， 7.

[24]Garage W. OpenCV[J]. 2010-04-10）[2010-06-03]. http：//opencv. willowgarage. com， 2014.

[25]Culjak I， Abram D， Pribanic T， et al. A brief introduction to OpenCV[C]//MIPRO， 2012 Proceedings of the 35th International Convention. IEEE， 2012： 1725-1730.

[26]Kaehler A， Bradski G. Learning OpenCV： computer vision in C++ with the OpenCV Library[J]. O'Reilly Media， 2013.

[27]Stroustrup B. The C++ programming language[M]. Pearson Education， 2013.

[28]Deitel P， Deitel H. C++ How to Program （Early Objects Version） Deitel[M]. Prentice Hall Press， 2013.

[29]Malik D. C++ programming： Program design including data structures[M]. Nelson Education， 2014.

[30]劉娟. 人機交互設(shè)計在科技產(chǎn)品中的應(yīng)用[J]. 包裝工程， 2014， 18： 017.

[31]Pang Z， Li H， Yu L， et al. An Analysis of Man Machine Interface Design Principles of Military Hardware[C]// Proceedings of the 15th International Conference on Man Machine Environment System Engineering. Springer Berlin Heidelberg， 2015： 437-443.

[32]Hou R， Qi G， Ou H， et al. Study on Man-Machine Interface Multimedia PowerPoint Designing[C]//Proceedings of the 13th International Conference on Man-Machine-Environment System Engineering. Springer Berlin Heidelberg， 2014： 335-342.

[33]陳玉華，翟穎佳，沈艷.自動氣象站 Z 文件傳輸質(zhì)量分析及異常處理[J].電腦開發(fā)與應(yīng)用，2013，26（12）：51-53.

[34]劉紅年，朱焱，林惠娟，等.基于自動站資料的蘇州灰霾天氣分析[J].中國環(huán)境科學(xué)，2015，35（3）：668-675.

[35]袁松，姚葉青，邱學(xué)興，等.基于外推和數(shù)值預(yù)報的降水集成預(yù)報方法研究[J].第 31 屆中國氣象學(xué)會年會 S2 災(zāi)害天氣監(jiān)測，分析與預(yù)報，2014.

[36]李永生，曾沁，徐美紅，等.基于Hadoop的數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品服務(wù)平臺設(shè)計與實現(xiàn)[J].應(yīng)用氣象學(xué)報，2015，26（1）：122-128.

[37]馬志強，趙秀娟，孟偉，等.霧和霾對北京地區(qū)大氣能見度影響對比分析[J].環(huán)境科學(xué)研究，2012，25（11）：1208-1214.

[38]宋明，韓素芹，張敏，等.天津大氣能見度與相對濕度和 PM10 及 PM2. 5 的關(guān)系[J].氣象與環(huán)境學(xué)報，2013，29（2）：34-41.

[39]田心如，林慧娟，吳洪顏，等.2012 年江蘇省霾天氣時空分布特征及相關(guān)要素分析[J].創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展 提高氣象災(zāi)害防御能力——S9 大氣成分與天氣氣候變化，2013.

[40]熊亞軍，廖曉農(nóng)，李梓銘，等.KNN 數(shù)據(jù)挖掘算法在北京地區(qū)霾等級預(yù)報中的應(yīng)用[J].氣象，2015（1）：98-104.

[41]解淑艷，劉冰，李健軍.全國環(huán)境空氣質(zhì)量數(shù)值預(yù)報預(yù)警系統(tǒng)建立探析[J].環(huán)境監(jiān)控與預(yù)警，2013，5（4）：1-3.

[42]武裝，覃愛明.大數(shù)據(jù)在環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測預(yù)報預(yù)警體系中的應(yīng)用[J].城市建設(shè)理論研究（電子版），2015（4）.

[43]Mishra D， Goyal P， Upadhyay A. Artificial intelligence based approach to forecast PM 2.5 during haze episodes： A case study of Delhi， India[J]. Atmospheric Environment， 2015， 102： 239-248.

[44]Yang Y， Liu X， Qu Y， et al. Formation mechanism of continuous extreme haze episodes in the megacity Beijing， China， in January 2013[J]. Atmospheric Research， 2015， 155： 192-203.

[45]Deng T， Wu D， Deng X J， et al. Numerical forecast system of air quality photochemical smog over Pearl River Delta region[J]. Huanjing Kexue yu Jishu， 2013， 36（4）： 62-68.

[46]黃聰會，陳靖，張黎，等.軟件移植理論與技術(shù)研究[J].計算機應(yīng)用研究，2012，29（6）：2024-2027.

[47]張琰，俞霄靚，梁欣，等.基于 MICAPS 核心的數(shù)值預(yù)報資料下載處理系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā)[J].現(xiàn)代計算機：上下旬，2015（1）： 58-64.