運(yùn)用4種數(shù)值模型分析遼寧省空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率

邰姍姍

（遼寧省生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)中心，遼寧 沈陽(yáng)110161）

隨著大氣污染問(wèn)題的出現(xiàn)和污染形勢(shì)的不斷加劇，環(huán)境管理部門(mén)及公眾對(duì)了解空氣質(zhì)量未來(lái)變化趨勢(shì)的需求逐漸增加。空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)預(yù)警工作也成為及時(shí)妥善應(yīng)對(duì)重污染天氣的重要技術(shù)手段[1]，這對(duì)環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)與預(yù)報(bào)預(yù)警提出了前所未有的技術(shù)支撐需求[2]，推動(dòng)了空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模式的不斷發(fā)展。

當(dāng)前空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)方法主要包括統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)和數(shù)值預(yù)報(bào)兩大類(lèi)[3]，數(shù)值模型在空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)中得到了廣泛的應(yīng)用[4-5]。遼寧省結(jié)合自身大氣污染形勢(shì)和預(yù)報(bào)需求[6]，按照國(guó)家相關(guān)要求，自2016年起開(kāi)展多種數(shù)值模型優(yōu)選，并逐步應(yīng)用到省級(jí)和城市空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)。本研究選取遼寧省空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)中所采用的4種數(shù)值模型，分析各模型對(duì)遼寧省2017年全年空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率，為未來(lái)模型優(yōu)化調(diào)整提供參考，以不斷提高遼寧省空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率，為環(huán)境管理和公眾生活提供更為準(zhǔn)確的技術(shù)支撐與信息參考。

1 研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

空氣質(zhì)量實(shí)況數(shù)據(jù)來(lái)源于遼寧省77個(gè)環(huán)境空氣質(zhì)量自動(dòng)監(jiān)測(cè)國(guó)控站監(jiān)測(cè)結(jié)果。依據(jù)《環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）技術(shù)規(guī)定（試行）》（HJ 633—2012）[7]常規(guī)污染物濃度計(jì)算各城市逐日AQI，表征遼寧省各城市空氣質(zhì)量。

1.2 預(yù)報(bào)模型

分析的預(yù)報(bào)模型包括4種[8-11]：（1）美國(guó)EPA開(kāi)發(fā)的第三代空氣質(zhì)量模型CMAQ；（2）NOAA預(yù)報(bào)系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室（FSL）開(kāi)發(fā)的新一代的區(qū)域空氣質(zhì)量模式WRF-Chem；（3）CMAx模型；（4）南京大學(xué)自主研發(fā)的區(qū)域大氣環(huán)境模式REG。

1.3 預(yù)報(bào)尺度

預(yù)報(bào)時(shí)間尺度為2017年全年，各模型預(yù)報(bào)時(shí)長(zhǎng)包括未來(lái)24 h、48 h和72 h?？臻g尺度包括遼寧省省級(jí)、分區(qū)域和14個(gè)地級(jí)城市，其中分區(qū)域是指根據(jù)遼寧省地形地貌、大氣環(huán)境質(zhì)量、污染特征以及污染物傳輸?shù)忍攸c(diǎn)，將遼寧省劃分為西部、中部及東南部3個(gè)分區(qū)域。各分區(qū)域所轄城市見(jiàn)表1。

1.4 分析方法

模式的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率從AQI范圍預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率和AQI級(jí)別預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率兩個(gè)方面進(jìn)行分析。

表1 遼寧省空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)各分區(qū)域劃分

1.4.1 AQI范圍預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率

根據(jù)城市預(yù)報(bào)AQI所屬空氣質(zhì)量級(jí)別參考相關(guān)文獻(xiàn)調(diào)整設(shè)定變化幅度得到AQI預(yù)報(bào)范圍[12-13]，若實(shí)況AQI落入預(yù)報(bào)AQI范圍內(nèi)，則為AQI范圍預(yù)報(bào)準(zhǔn)確。預(yù)報(bào)AQI為優(yōu)良，變化幅度為10；輕度污染和中度污染AQI的變化幅度為15；重度污染和嚴(yán)重污染AQI的變化幅度為25。分區(qū)域及省級(jí)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率取所轄城市平均值。

1.4.2 AQI級(jí)別預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率

AQI級(jí)別準(zhǔn)確率指分析時(shí)段內(nèi)實(shí)況AQI級(jí)別在預(yù)報(bào)AQI級(jí)別范圍內(nèi)的天數(shù)占總天數(shù)的百分比。若預(yù)報(bào)AQI級(jí)別為單一級(jí)別，則實(shí)況AQI級(jí)別與預(yù)報(bào)AQI級(jí)別一致時(shí)，認(rèn)為AQI預(yù)報(bào)級(jí)別準(zhǔn)確；若預(yù)報(bào)AQI級(jí)別為多個(gè)級(jí)別（跨級(jí)），則實(shí)況AQI級(jí)別只要在預(yù)報(bào)AQI級(jí)別范圍內(nèi)，即認(rèn)為AQI級(jí)別預(yù)報(bào)準(zhǔn)確。分區(qū)域及省級(jí)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率取所轄城市平均值。

2 結(jié)果與分析

2.1 AQI范圍預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率

4種模型對(duì)遼寧省未來(lái)24 h、48 h和72 h的AQI范圍預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率結(jié)果見(jiàn)圖1。由圖1可以看出，4種模型AQI范圍的24 h、48 h和72 h預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率分別在4.3%～25.5%、10.8%～24.7%和9.9%～24.6%之間，整體較低。CMAQ模型的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率均為最高，REG模型均為最低，CMAx模型和WRF-Chem模型差異較小。CMAQ模型對(duì)24 h的AQI范圍預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率略高于48 h和72 h，CMAx、WRF-Chem和REG模型的48 h預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率均略高于24 h和72 h。

圖1 4種數(shù)值模型對(duì)遼寧省AQI范圍預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率

4種模型對(duì)遼寧省各分區(qū)域未來(lái)24 h、48 h和72 h的AQI范圍預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率結(jié)果見(jiàn)表2。由表2可知，各模型對(duì)東南部AQI范圍預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率均相對(duì)較高。CMAQ模型對(duì)西部和中部區(qū)域的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率基本持平；WRF-Chem模型對(duì)中部的24 h預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率高于西部，而中部與西部的48 h和72 h預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率基本持平；CMAx模型對(duì)中部預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率最低，西部與東南部預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率差異較??；REG模型的24 h預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率整體偏低，對(duì)西部3個(gè)時(shí)間尺度預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率均為最低，對(duì)中部和東南部48 h預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率差異不大，72 h則中部與西部基本持平。

表2 4種數(shù)值模型對(duì)遼寧省各分區(qū)域AQI范圍預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率

4種模型對(duì)遼寧省各城市未來(lái)24 h、48 h和72 h的AQI范圍預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率見(jiàn)圖2。從圖2可見(jiàn)，CMAQ模型對(duì)城市的24 h、48 h和72 h預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率范圍分別在19.8%～33.1%、18.7%～29.5%和19.4%～29.3%之間，WRF-Chem模型的準(zhǔn)確率分別在9.9%～27.0%、17.7%～30.1%和14.6%～28.8%之間，CMAx模型準(zhǔn)確率分別在12.4%～24.7%、12.3%～22.9%和9.0%～27.4%之間，REG模型的準(zhǔn)確率在1.1%～15.8%、2.7%～24.3%和1.5%～26.3%之間，各模式間的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率差異較大，而模型自身對(duì)城市預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率中RGE模型的結(jié)果差異最大。各模型對(duì)東南部的大連、丹東的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率均相對(duì)較高，CMAQ模型和CMAx模型對(duì)位于西部的阜新、朝陽(yáng)、盤(pán)錦、錦州和葫蘆島的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率較高，對(duì)位于中部的其他城市相對(duì)偏低，而WRF-Chem模型和REG模型則對(duì)西部城市的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率相對(duì)低于中部城市。

2.2 AQI級(jí)別預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率

4種模型對(duì)遼寧省未來(lái)24 h、48 h和72 h的AQI級(jí)別預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率如圖3所示，4種模型AQI范圍的24 h、48 h和72 h預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率分別在24.5%～62.7%、27.5%～63.3%和32.3%～63.9%之間，模型之間的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率差異較大。CMAQ模型的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率均為最高，且3個(gè)預(yù)報(bào)時(shí)間尺度的準(zhǔn)確率差異較小，RGE模型的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率均為最低，且準(zhǔn)確率表現(xiàn)為24 h＜48 h＜72 h，近期預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率最低；WRF-Chem模型和CMAx模型的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率差異不大，24 h預(yù)報(bào)和72 h預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率表現(xiàn)為WRF-Chem模型＞CMAx模型，而48 h預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率則CMAx模型略高于WRF-Chem模型。

圖2 4種數(shù)值模型對(duì)遼寧省各城市AQI范圍預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率

圖3 4種數(shù)值模型對(duì)遼寧省AQI級(jí)別預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率

4種模型對(duì)遼寧省各分區(qū)域未來(lái)24 h、48 h和72 h的AQI級(jí)別預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率結(jié)果見(jiàn)表3。由表3可見(jiàn)，CMAQ模型、CMAx模型和REG模型在3個(gè)時(shí)間尺度的各區(qū)域之間預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率差異較小，表現(xiàn)為東南部＞西部＞中部；WRF-Chem模型的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率表現(xiàn)為東南部＞中部＞西部。

4種模型對(duì)遼寧省各城市未來(lái)24 h、48 h和72 h的AQI等級(jí)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率見(jiàn)圖4。由圖4可以看出，CMAQ模型的24 h、48 h和72 h預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率分別在55.6%～71.6%、58.0%～67.8%和61.1%～68.0%之間，對(duì)東南部的大連和丹東2個(gè)城市預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率均較高，對(duì)西部的阜新和葫蘆島以及中部的本溪和遼陽(yáng)準(zhǔn)確率也相對(duì)較高。WRFChem模型的24 h、48 h和72 h預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率分別在46.5%～66.4%、37.0%～50.4%和41.6%～67.3%之間，48 h準(zhǔn)確率最低，對(duì)東南部大連、丹東以及中部沈陽(yáng)、鐵嶺、本溪和遼陽(yáng)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率高于其他城市。CMAx模型的24 h、48 h和72 h預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率分別在40.5%～58.5%、38.9%～50.5%和38.8%～57.8%之間，對(duì)東南部的大連、西部的錦州和朝陽(yáng)以及中部的營(yíng)口預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率高于其他城市。REG模型的24 h、48 h和72 h預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率分別在15.5%～66.7%、11.4%～52.9%和13.4%～65.4%之間，各城市間差異較大，對(duì)西部的錦州和中部的本溪預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率略高于其他城市，而對(duì)東南部大連的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率明顯低于其他模型。

表3 4種數(shù)值模型對(duì)遼寧省各分區(qū)域AQI級(jí)別預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率

圖4 4種數(shù)值模型對(duì)遼寧省各城市AQI級(jí)別預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率

3 結(jié)論與討論

（1）遼寧省空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)采用的4種數(shù)值模型中，CMAQ模型對(duì)AQI范圍和級(jí)別的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率均為最高，REG最低，WRF-Chem模型和CMAx模型的基本持平。對(duì)3個(gè)分區(qū)域的預(yù)報(bào)中，4種模型整體對(duì)東南部分區(qū)域預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率高于西部和中部，這可能與東南部城市空氣質(zhì)量相對(duì)較好，模型在非污染時(shí)段的預(yù)報(bào)效果表現(xiàn)更好有關(guān)。

（2）數(shù)值預(yù)報(bào)模型的準(zhǔn)確率主要受模型的分辨率、大氣條件預(yù)報(bào)產(chǎn)品、污染源排放資料和空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)等因素影響[14]，區(qū)域之間的地域條件要素差異也會(huì)對(duì)模型準(zhǔn)確率產(chǎn)生影響。文中分析的4種模型自2016年起應(yīng)用于遼寧省空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)，所采用的排放源清單時(shí)間相對(duì)較早，空間分辨率相對(duì)精細(xì)度不足，且模型參數(shù)優(yōu)化調(diào)整及本地化工作在模型應(yīng)用過(guò)程中進(jìn)行不斷調(diào)整。這些因素導(dǎo)致4種數(shù)值模型在2017年對(duì)遼寧省的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率整體較低。因此，在預(yù)報(bào)模型應(yīng)用過(guò)程中應(yīng)進(jìn)一步結(jié)合遼寧省各城市污染源排放、氣象等因素的特征，開(kāi)展對(duì)模型參數(shù)優(yōu)化、污染源數(shù)據(jù)更新及多源數(shù)據(jù)資料同化等的分析，針對(duì)性地進(jìn)行模型參數(shù)調(diào)優(yōu)，改進(jìn)影響因素。模型應(yīng)用同時(shí)要與預(yù)報(bào)技術(shù)人員經(jīng)驗(yàn)結(jié)合，綜合區(qū)域特征、特征污染物排放、氣象因子等影響要素，開(kāi)展數(shù)值模式人工修正，進(jìn)一步提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率，以更好地為環(huán)境管理、大氣污染防治及公眾需求提供技術(shù)支撐與服務(wù)。