大氣污染預(yù)警技術(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)

王永飛，邱 陽

（1.佳木斯江心島水質(zhì)監(jiān)測(cè)站；2.佳木斯市環(huán)境保護(hù)監(jiān)測(cè)站，佳木斯 154004）

近年來，隨著工業(yè)門類的快速增加，污染源的性質(zhì)也發(fā)生了改變，大氣污染呈現(xiàn)出新的特點(diǎn)，傳統(tǒng)的煤煙型污染現(xiàn)已演變?yōu)槊簾熜臀廴九c光化學(xué)二次污染疊加產(chǎn)生的復(fù)合型污染。污染的演變，也促使當(dāng)前的大氣污染預(yù)警技術(shù)來適應(yīng)污染監(jiān)測(cè)的新特點(diǎn)，從技術(shù)方法上去提升，適應(yīng)環(huán)境監(jiān)測(cè)與大氣污染防治、預(yù)警的需要。

當(dāng)前，大氣污染的嚴(yán)峻環(huán)境促使大氣污染預(yù)警技術(shù)進(jìn)一步革新和發(fā)展，然而大氣污染預(yù)警系統(tǒng)并非采取單一的技術(shù)，而是由各項(xiàng)功能技術(shù)環(huán)節(jié)共同組成的一個(gè)復(fù)雜的綜合性系統(tǒng)工程。如今對(duì)大氣污染預(yù)警技術(shù)的研究是全球共同面對(duì)的問題，也是環(huán)境科學(xué)研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)與難點(diǎn)。本文首先分析了大氣預(yù)警的基礎(chǔ)技術(shù)理論，概述了空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)的現(xiàn)有技術(shù)和發(fā)展趨勢(shì)，然后探究了大氣污染預(yù)警新技術(shù)，并說明了大數(shù)據(jù)分析與認(rèn)知技術(shù)在大氣污染預(yù)警技術(shù)平臺(tái)上的應(yīng)用。

1 空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)技術(shù)

大氣污染預(yù)警技術(shù)，屬于空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)技術(shù)的范疇，它既要實(shí)現(xiàn)對(duì)當(dāng)前空氣質(zhì)量的數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)采集處理，又要建立氣象數(shù)據(jù)等與預(yù)報(bào)相關(guān)的模型，以此來進(jìn)行大氣污染的預(yù)報(bào)預(yù)警，從而實(shí)現(xiàn)監(jiān)控、預(yù)測(cè)空氣質(zhì)量變化的目的。

1.1 空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)技術(shù)分析

從技術(shù)原理來看，空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)的方法可以分為兩種：一種是統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)，統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)對(duì)大氣污染的預(yù)測(cè)，是基于對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的結(jié)果，此種預(yù)報(bào)方法利用統(tǒng)計(jì)原理，對(duì)大氣環(huán)境的變化規(guī)律進(jìn)行研究，建立大氣污染與氣象參數(shù)的關(guān)系模型，推測(cè)大氣污染狀況；另一種是數(shù)值預(yù)報(bào)，數(shù)值預(yù)報(bào)依據(jù)的技術(shù)原理是大氣動(dòng)力學(xué)理論，以計(jì)算機(jī)來輔助預(yù)測(cè)大氣動(dòng)態(tài)，數(shù)值預(yù)報(bào)通過對(duì)大氣物理與化學(xué)過程的分析，建立大氣污染濃度在空氣中輸送擴(kuò)散的數(shù)值模式。

數(shù)值模式在大氣質(zhì)量預(yù)報(bào)中更有優(yōu)勢(shì)，是未來的發(fā)展趨勢(shì)。采用數(shù)值模式的優(yōu)勢(shì)表現(xiàn)在它可以將大氣污染的物理化學(xué)變化進(jìn)行量化，解析不同來源或過程的相對(duì)貢獻(xiàn)時(shí)空分布，在城市大氣污染預(yù)警系統(tǒng)中扮演重要角色。采取數(shù)值模式有利于評(píng)估污染防控措施的效果，為協(xié)同控制污染提供幫助。

1.2 空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀

在數(shù)值模式的研究中，國內(nèi)外誕生很多研究成果，形成了很多數(shù)值模式。美國建立的數(shù)值模型有多尺度空氣質(zhì)量模型CMAQ、大氣化學(xué)完全耦合模式WRF-chem、綜合空氣質(zhì)量模型擴(kuò)展版CAMX；日本依據(jù)數(shù)值模型原理建立了化學(xué)天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)CFORS；法國建立了空氣模式系統(tǒng)多模式平臺(tái)NAQPMS；中國構(gòu)建了嵌套網(wǎng)格空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模式系統(tǒng)NAQMS。這些技術(shù)在不同程度上對(duì)大氣污染的預(yù)報(bào)作出了貢獻(xiàn)，中科院建立的NAQMS數(shù)值模式充分考慮了污染物的化學(xué)反應(yīng)、傳輸、干濕沉降等因素，在預(yù)測(cè)大氣污染物方面取得了很好的效果，在現(xiàn)有空氣質(zhì)量數(shù)值模式建立方面具有一定的優(yōu)勢(shì)。

中國對(duì)大氣污染預(yù)警的技術(shù)研究成果主要來自于中國科學(xué)院（以下簡(jiǎn)稱“中科院”），中科院在基礎(chǔ)技術(shù)模型開發(fā)及應(yīng)用上獲得了成功，同時(shí)在新形式的環(huán)境預(yù)警需求下，開發(fā)了新技術(shù)，為環(huán)境預(yù)警提出了新的發(fā)展策略。中科院在大氣污染預(yù)警方面取得的實(shí)質(zhì)性研究成果有：NAQMS、全球環(huán)境大氣輸送模式GEATM、多模式空氣質(zhì)量集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)EMS、大氣化學(xué)資料同化系統(tǒng)和沙塵暴資料同化系統(tǒng)，為我國的環(huán)境預(yù)警承擔(dān)了重要責(zé)任。其中，NAQMS是中科院開發(fā)的，依據(jù)目前國內(nèi)城市大氣污染的排放傳輸、演變特點(diǎn)，以及當(dāng)前國內(nèi)計(jì)算機(jī)硬件條件和業(yè)務(wù)水平，借鑒國際上有代表性的數(shù)值模式，它是為國內(nèi)大氣環(huán)境預(yù)報(bào)設(shè)計(jì)的，在國內(nèi)多個(gè)省市，如鄭州、北京、上海、廣州、沈陽、哈爾濱等大中型城市都取得了良好的大氣污染預(yù)警效果，獲得了當(dāng)?shù)貥I(yè)務(wù)部門的認(rèn)可。NAQMS的四個(gè)主要構(gòu)成部分是：氣象處理、排放源處理、空氣質(zhì)量模式及模式輸出，NAQMS采用嵌套網(wǎng)格技術(shù)可實(shí)現(xiàn)對(duì)從大到小的依次嵌套的多層區(qū)域同時(shí)模擬，其輸出結(jié)果包括污染物在大氣中的濃度值、氣象要素的時(shí)空變化、污染物的干沉降與濕沉降通量等，在城市或區(qū)域之間也可以提供相互影響狀況。

1.3 空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)主要體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：

一方面，綜合各項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用情況來看，多模式集合預(yù)報(bào)是當(dāng)前大氣環(huán)境數(shù)值模擬的未來大力發(fā)展對(duì)象，國際上首個(gè)EMS多模式集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)就是以中科院大氣物理所自主研發(fā)的NAQMS模式為核心，集成了CMAQ、CAMx、WRF-Chem等模式優(yōu)勢(shì)，該系統(tǒng)服務(wù)于北京奧運(yùn)會(huì)空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)預(yù)警，可提供72 h的氣象要素、污染物濃度三維時(shí)空變化，達(dá)到短期預(yù)測(cè)和預(yù)警的目的。法國大氣環(huán)境教育和研究中心同樣構(gòu)建了多模式集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)模型——Polyphemus模式系統(tǒng)，重點(diǎn)在于對(duì)模式內(nèi)不同模塊、物料化學(xué)參數(shù)選取的集合集成。

另一方面，大氣污染預(yù)警技術(shù)在系統(tǒng)集成、數(shù)據(jù)分析、決策方面也有很大的發(fā)展前景，新興的大數(shù)據(jù)和認(rèn)知技術(shù)分析和認(rèn)知技術(shù)，也逐漸遷移到大氣污染預(yù)警的平臺(tái)建設(shè)上。基于大數(shù)據(jù)和認(rèn)知技術(shù)的大氣污染預(yù)警平臺(tái)，開啟了大氣污染預(yù)警的新的研究方向。傳統(tǒng)技術(shù)包含了數(shù)據(jù)采集、處理和預(yù)報(bào)發(fā)布，但其忽略了對(duì)污染規(guī)律、污染原因等的挖掘，當(dāng)新情況發(fā)生時(shí)，無法利用歷史數(shù)據(jù)資料及分析過程進(jìn)行比照，沒有形成經(jīng)驗(yàn)的積累和利用，而IBM提出的認(rèn)知計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)為其提供了解決思路。

2 大氣污染預(yù)警新技術(shù)

由于空氣質(zhì)量模式尚存在很大的不確定性，空氣質(zhì)量模式尚不完全，我國在質(zhì)量模擬、預(yù)報(bào)預(yù)警技術(shù)方面做了新的技術(shù)研究，主要涵蓋了以下技術(shù)：污染源追蹤和來源識(shí)別技術(shù)、大氣化學(xué)資料同化技術(shù)、污染源反演技術(shù)、空氣質(zhì)量集合預(yù)報(bào)技術(shù)和區(qū)域大氣污染預(yù)警[1-3]。這些技術(shù)不同程度上也代表著大氣污染預(yù)警的發(fā)展趨勢(shì)。

2.1 識(shí)別和追蹤污染源技術(shù)

大氣污染物形成的復(fù)雜性，導(dǎo)致污染物濃度與前體物源排放呈非線性關(guān)系，造成大氣污染預(yù)測(cè)的誤差。傳統(tǒng)的技術(shù)解決辦法為源解析、氣象追溯兩種方式，需對(duì)模型過程進(jìn)行多次情景設(shè)立，時(shí)間效率低，而識(shí)別和追蹤污染源技術(shù)結(jié)合了二者的特點(diǎn)，通過在線解析手段，減小了物理化學(xué)過程的非線性特征帶來的誤差，無需反復(fù)進(jìn)行情景設(shè)定，提升了效率。該項(xiàng)技術(shù)契合當(dāng)前城市污染復(fù)合性、區(qū)域性的特點(diǎn)，比傳統(tǒng)技術(shù)更高校、準(zhǔn)確，能夠量化污染源的來源性和行業(yè)貢獻(xiàn)。

2.2 大氣化學(xué)資料同化技術(shù)

通常采取的描述或記錄大氣污染狀況的方式是觀測(cè)和模擬，觀測(cè)的目的是反映大氣環(huán)境的真實(shí)情況，沒有預(yù)測(cè)功能；模式模擬采取近似或參數(shù)化過程，模擬范圍涵蓋三維空間和時(shí)間維度的大氣環(huán)境，具有預(yù)測(cè)功能，缺陷是輸入量如排放源、氣象場(chǎng)、初始邊界條件等存在誤差，造成模式模擬的不確定性增加。大氣化學(xué)資料同化技術(shù)，融合了觀測(cè)與模擬模式的功能特點(diǎn)，通過對(duì)模擬信息和監(jiān)測(cè)信息的統(tǒng)計(jì)，輸出最優(yōu)組合方式，提供了更加精確的大氣污染三維分析數(shù)據(jù)，模擬預(yù)報(bào)的可靠性得到了提高。中科院在大氣化學(xué)資料同化技術(shù)方面，研制了大氣化學(xué)資料同化系統(tǒng)IPA/LAPCChemDAS，并將其集成到NAQPMS模式中。

2.3 污染源反演

污染源反演技術(shù)，是為了準(zhǔn)確、快速確定排放源種類、數(shù)量等特征，為空氣質(zhì)量模擬和預(yù)報(bào)提供數(shù)據(jù)來源。隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展變化，污染源種類及特征也急劇變化，實(shí)地調(diào)查取證的方式，效率低、獲得數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性存疑，數(shù)據(jù)信息存在一定的滯后性，污染源反演通過觀測(cè)的數(shù)據(jù)，即可進(jìn)行動(dòng)態(tài)反演，有效提高排放源數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。中科院建立的區(qū)域和城市尺度大氣污染反演系統(tǒng)，充分利用集合卡爾曼濾波同化方法，進(jìn)行觀測(cè)資料和大氣化學(xué)模式的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)污染源清單進(jìn)行高時(shí)空分辨率的逆向修訂，快速動(dòng)態(tài)更新污染源清單數(shù)據(jù)資料，在預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性和經(jīng)濟(jì)成本上都取得了很好的效果。

2.4 集合預(yù)報(bào)

集合預(yù)報(bào)是數(shù)值預(yù)報(bào)的一種方法，它的突出特點(diǎn)是“群策群力”，強(qiáng)調(diào)各個(gè)不同模式在各自技術(shù)特點(diǎn)下的預(yù)測(cè)能力，強(qiáng)調(diào)大氣化學(xué)模式的差異化和代表性，通過集合各個(gè)模式的優(yōu)點(diǎn)，獲得比以往單項(xiàng)預(yù)測(cè)更為全面、具有說服力的大氣環(huán)境預(yù)測(cè)。與傳統(tǒng)單項(xiàng)預(yù)報(bào)技術(shù)相比，集合預(yù)報(bào)的優(yōu)勢(shì)表現(xiàn)在：其一，預(yù)報(bào)信息涉及范圍更全面，數(shù)據(jù)更豐富，可提供不同污染事件發(fā)生概率；其二，集合預(yù)報(bào)博采眾長，通過集合決策方法，提高了預(yù)報(bào)的精確性。具體模式集合的預(yù)報(bào)方法包括：算數(shù)平均、權(quán)重平均、多元回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用效果最突出。

2.5 區(qū)域大氣污染預(yù)警

區(qū)域大氣污染預(yù)警是一種預(yù)警機(jī)制，該項(xiàng)機(jī)制是建立在多模式集合預(yù)報(bào)平臺(tái)和區(qū)域污染特征解析平臺(tái)的技術(shù)基礎(chǔ)上；大氣污染預(yù)警實(shí)現(xiàn)的目的是為相關(guān)部門提供報(bào)告，以此制定措施，盡力避免污染物對(duì)人們?cè)斐晌：Γ粎^(qū)域大氣污染預(yù)警的內(nèi)容，主要包括污染物來源、種類、持續(xù)時(shí)間和影響范圍等[4-6]。污染預(yù)警的關(guān)鍵在于預(yù)報(bào)是否準(zhǔn)確，特別是污染的持續(xù)時(shí)間、轉(zhuǎn)折等方面，可供采取的技術(shù)方法有：一是延長區(qū)域的預(yù)報(bào)時(shí)長，以空氣污染與天氣系統(tǒng)關(guān)系資源庫為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)提前捕捉環(huán)境變化的目的；二是制定重污染預(yù)警相應(yīng)預(yù)案，通過分析區(qū)域內(nèi)的相互輸送量，在策略庫控制方案進(jìn)行匹配，提供最優(yōu)解決預(yù)案；三是區(qū)域大氣污染預(yù)警修正，通過分析綜合觀測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)關(guān)鍵參數(shù)和變量修正，進(jìn)行再模擬和分析，降低污染預(yù)警的不確定性。

3 大數(shù)據(jù)分析、認(rèn)知技術(shù)在平臺(tái)技術(shù)中的新發(fā)展

基于大數(shù)據(jù)認(rèn)知技術(shù)的大氣污染預(yù)警系統(tǒng)，能夠發(fā)揮大數(shù)據(jù)、認(rèn)知技術(shù)的信息化優(yōu)勢(shì)，對(duì)長期積累的檢測(cè)數(shù)據(jù)資源加以分析利用、處理，建立融合多種模型及專家知識(shí)的預(yù)警平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)有效的空氣質(zhì)量分析，以應(yīng)對(duì)環(huán)境的復(fù)雜性，滿足其復(fù)雜的功能訴求。

基于數(shù)據(jù)資源中心提供的統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，可有效融合各類不同類型的空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)、不同預(yù)報(bào)系統(tǒng)的產(chǎn)品數(shù)據(jù)以及基礎(chǔ)輔助數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)匯交、共享、質(zhì)控管理機(jī)制，通過上層預(yù)報(bào)預(yù)警、綜合分析、案例分析、應(yīng)急決策支持四大子系統(tǒng)，從多模式集合預(yù)報(bào)結(jié)合專家調(diào)優(yōu)支撐高性能預(yù)報(bào)會(huì)商應(yīng)用，從大數(shù)據(jù)融合時(shí)空關(guān)聯(lián)分析深度挖掘大氣復(fù)合污染特征與污染成因，從多維度歷史污染過程和天氣形勢(shì)全自動(dòng)化認(rèn)知分析支撐重污染過程研判，從業(yè)務(wù)化仿真情景方案與污染溯源助力專業(yè)應(yīng)急決策[7]。該項(xiàng)技術(shù)在北京環(huán)境保護(hù)監(jiān)測(cè)中心具體實(shí)施，體現(xiàn)出系統(tǒng)的穩(wěn)定性和高效性。

4 結(jié)語

未來，大氣污染預(yù)警技術(shù)應(yīng)著重從預(yù)警技術(shù)環(huán)節(jié)的空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模式的建立、預(yù)報(bào)相關(guān)的各個(gè)單項(xiàng)新技術(shù)手段、區(qū)域預(yù)警機(jī)制等方面來發(fā)展，同時(shí)注重大數(shù)據(jù)分析、認(rèn)知技術(shù)在大氣污染預(yù)警系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)管理、分析、決策等的應(yīng)用，集成基于大數(shù)據(jù)融合的綜合分析系統(tǒng)、基于多維認(rèn)知技術(shù)的案例分析系統(tǒng)。

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