銀川市夏季空氣質(zhì)量狀況及多模式預(yù)報系統(tǒng)的應(yīng)用

孫 媛，楊麗蓉

（銀川市生態(tài)環(huán)境監(jiān)測站，寧夏 銀川 750000）

銀川地處中國西北地區(qū)寧夏平原中部，西倚賀蘭山、東臨黃河，是發(fā)展中的區(qū)域性中心城市，作為寧夏回族自治區(qū)的首府城市，是寧夏大氣污染防治的關(guān)注點，“十四五”時期，自治區(qū)對銀川市生態(tài)環(huán)境高質(zhì)量發(fā)展提出了新的要求。文獻研究表明[1—3]，近年來銀川市大氣污染呈現(xiàn)復(fù)合型污染特征，顆粒物（PM10）、臭氧污染問題凸顯，增加了空氣污染防治的難度。為滿足群眾對美好生活的向往，及時研判空氣質(zhì)量變化趨勢，適時啟動大氣污染應(yīng)急減排措施，銀川市對空氣質(zhì)量預(yù)報提出了更高的要求。隨著信息化進程的加快，多模式預(yù)報系統(tǒng)的應(yīng)用成為空氣質(zhì)量預(yù)報業(yè)務(wù)的發(fā)展趨勢[4—5]，集氣象預(yù)報、污染源清單、污染物預(yù)報模塊為一體的多模式預(yù)報系統(tǒng)得到越來越多的關(guān)注[6—9]。多模式預(yù)報系統(tǒng)以其合理的理論體系及科學(xué)的預(yù)報效果在全國大部分城市得到了廣泛的應(yīng)用，包括廣州、上海、江蘇等城市[10—14]。通過不斷地探索，銀川市已經(jīng)基本形成了多模式預(yù)報體系。本文利用統(tǒng)計學(xué)分析方法對銀川市環(huán)境空氣質(zhì)量預(yù)報預(yù)警系統(tǒng)以及統(tǒng)計模式的預(yù)報結(jié)果進行對比分析，為銀川市空氣質(zhì)量污染預(yù)報預(yù)警和空氣污染防治提供參考依據(jù)。

1 多模式預(yù)報系統(tǒng)及觀測數(shù)據(jù)

1.1 2020 年夏季銀川市環(huán)境空氣質(zhì)量狀況

2020 年夏季（6—8 月份）銀川市環(huán)境空氣質(zhì)量優(yōu)良天數(shù)比例達到85.9%，污染天數(shù)比例為14.1%。六項污染物中只有O3，PM10出現(xiàn)超標(biāo)現(xiàn)象，超標(biāo)率分別為12.0%，2.1%。其中以O(shè)3污染更為顯著，2020 年6—8 月份O3-8 h（臭氧8 h 滑動平均）第90百分位數(shù)濃度值為168 μg/m3，超出國家二級標(biāo)準(zhǔn)（160μg/m3）0.05 倍。當(dāng)前銀川市臭氧污染問題凸顯，面臨著嚴(yán)峻的大氣污染形勢。建立空氣質(zhì)量多模式預(yù)報預(yù)警平臺，加快開展空氣污染物趨勢預(yù)報，是提高環(huán)境監(jiān)測現(xiàn)代化水平的重要途徑。同時能夠進一步提升臭氧污染防控水平和能力，做好銀川市的臭氧污染防治工作，能夠為藍天保衛(wèi)戰(zhàn)提供精準(zhǔn)的科學(xué)支撐，對持續(xù)改善銀川市環(huán)境空氣質(zhì)量有著深遠意義。

1.2 空氣質(zhì)量多模式預(yù)報系統(tǒng)概述

銀川市于2015 年建立了以單一數(shù)值預(yù)報模式為主的空氣質(zhì)量預(yù)報系統(tǒng)。為更好地應(yīng)對重污染天氣，結(jié)合本地預(yù)報業(yè)務(wù)工作中存在的問題，銀川市于2017 年建立了空氣質(zhì)量多模式預(yù)報系統(tǒng)，其框架如圖1 所示，包括4 個數(shù)值模式和1 個統(tǒng)計模式。其數(shù)值模式系統(tǒng)由中科院大氣物理研究所自主研發(fā)的嵌套網(wǎng)格空氣質(zhì)量預(yù)報模式系統(tǒng)NAQPMS，以及CMAQ 模式、CAMx 模式、WRF-Chem 模式組成，統(tǒng)計模式采用動力統(tǒng)計模型。

模式計算垂直范圍從地面到20 km 高度，垂直分層不少于20 層，采用三重嵌套區(qū)域設(shè)置，第一區(qū)域為北方區(qū)域、第二區(qū)域為寧夏回族自治區(qū)及周邊區(qū)域、第三區(qū)域為銀川市，用中尺度氣象模式WRF 計算得到氣象場。基于銀川市大氣超級監(jiān)測站以及國家環(huán)境空氣質(zhì)量自動監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)建立的空氣質(zhì)量多模式預(yù)報系統(tǒng)，實現(xiàn)了多源數(shù)據(jù)的采集與分析，將空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)、污染源在線數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、模型預(yù)報的結(jié)果進行綜合分析，提供不同區(qū)域和高度的天氣預(yù)報圖、前后向污染軌跡圖、污染來源追因、大氣邊界層高度分布、氣溶膠光學(xué)厚度分布和大氣能見度、氣象要素時間序列圖等產(chǎn)品，結(jié)合GIS 動態(tài)展示空氣質(zhì)量模型預(yù)報結(jié)果[15]，提供多種預(yù)報產(chǎn)品供預(yù)報員參考，輸出包括六項污染物（PM2.5，PM10，O3，NO2，SO2，CO）的24，48，72 h 質(zhì)量濃度的預(yù)報以及AQI 預(yù)報。

系統(tǒng)結(jié)合銀川市環(huán)境空氣質(zhì)量（AQI）指數(shù)，充分考慮銀川市及周邊（濱河新區(qū)、寧東煤化工基地等）地區(qū)的污染源排放，結(jié)合銀川市及周邊地區(qū)的地形狀況，建立了空氣質(zhì)量預(yù)報預(yù)警系統(tǒng)，實現(xiàn)重污染天氣的預(yù)警功能，預(yù)報銀川市未來3 d 空氣質(zhì)量狀況，以期對銀川市及周邊大氣污染防治提供技術(shù)支撐。

1.3 數(shù)據(jù)來源及評估指標(biāo)

本文采用2020 年夏季（6—8 月份）銀川市空氣質(zhì)量預(yù)報模式的預(yù)報結(jié)果，結(jié)合銀川市國控空氣質(zhì)量監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)的污染物濃度以及AQI 指數(shù)進行對比評估。銀川市國控空氣質(zhì)量監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)包括6 個環(huán)境空氣自動監(jiān)測站點（賀蘭山馬蓮口為清潔對照點，不參與數(shù)據(jù)統(tǒng)計評價）。在氣象、環(huán)境的模式研究領(lǐng)域通用的統(tǒng)計指標(biāo)中，選取相關(guān)系數(shù)（R）、均方根誤差（RMSE）、平均偏差（MB）、平均誤差（ME）、標(biāo)準(zhǔn)化平均偏差（NMB）和標(biāo)準(zhǔn)化平均誤差（NME）共計6 項指標(biāo)對預(yù)報效果進行評估[16]。

2 多模式預(yù)報效果評估

本文收集了2020 年6—8 月份銀川市6 個國家環(huán)境空氣自動監(jiān)測站各類污染物監(jiān)測的平均質(zhì)量濃度作為實測值，銀川市空氣質(zhì)量多模式預(yù)報系統(tǒng)24 h預(yù)報結(jié)果作為預(yù)測值。通過數(shù)據(jù)對比，利用統(tǒng)計學(xué)分析方法得出誤差統(tǒng)計表（表1），分析各模式對不同污染物濃度的預(yù)報效果，下面從AQI 等級以及污染物出發(fā)分析各模式在銀川市環(huán)境空氣質(zhì)量預(yù)報中的應(yīng)用。

2.1 空氣質(zhì)量指數(shù)AQI 模式預(yù)報結(jié)果評估

以AQI 實測值為自變量x，以模式預(yù)報AQI 為因變量y，擬合各模式預(yù)報方程，圖2～5 給出了各模式的模擬結(jié)果，可以看出CMAQ、CAMx、WRF-Chem和統(tǒng)計模式的預(yù)測結(jié)果都與實際值有較高的相似性，其相關(guān)系數(shù)分別為0.77，0.81，0.79，0.88，可以看出統(tǒng)計模式的AQI 預(yù)測結(jié)果與實際值的吻合程度最高，其次為CAMx 模式、WRF-Chem 模式、CMAQ模式。

圖2 CMAQ 模式預(yù)報AQI 值與實測值相關(guān)性分析圖

圖3 WRF-Chem 模式預(yù)報AQI 值與實測值相關(guān)性分析圖

2.2 常規(guī)六項污染物濃度模式預(yù)報結(jié)果評估

由表1 可知，2020 年6—8 月份期間各模式較好地預(yù)測了SO2，NO2，PM10，CO，O3-8 h，PM2.5的變化情況。從預(yù)測值與實測值的相關(guān)系數(shù)來看：CMAQ 在0.64～0.80；CAMx 在0.68～0.85；WRF-Chem 在0.64～0.88；統(tǒng)計模式在0.72～0.92，其中統(tǒng)計模式對O3-8 h預(yù)測值的吻合程度最高，相關(guān)系數(shù)達0.92。說明銀川市的空氣質(zhì)量多模式集合預(yù)報基本能夠較好地模擬污染物的日變化趨勢。

圖4 CAMx 模式預(yù)報AQI 值與實測值相關(guān)性分析圖

圖5 統(tǒng)計模式預(yù)報AQI 值與實測值相關(guān)性分析圖

表1 2020 年6—8 月份銀川市空氣質(zhì)量多模式日均值預(yù)報效果統(tǒng)計分析表

從預(yù)測結(jié)果來看：CMAQ 對O3-8 h 的預(yù)測結(jié)果較為理想，其標(biāo)準(zhǔn)化平均誤差僅為0.11，且其他統(tǒng)計參數(shù)均通過顯著性檢驗，可見CMAQ 對O3-8 h 預(yù)報的系統(tǒng)性偏差較??；CAMx 對PM10的預(yù)測效果較好；WRF-Chem 對NO2的預(yù)測效果較為理想；統(tǒng)計模式對O3-8 h 的預(yù)測結(jié)果最好，其相關(guān)系數(shù)達到0.92。這表明不同模式對同一污染物預(yù)測存在差異。對于O3-8 h 預(yù)測結(jié)果來說，各模式均能夠較好地預(yù)測O3的變化趨勢，相關(guān)系數(shù)介于0.80～0.92，表明各模式的預(yù)測結(jié)果與實測值具有較高的相關(guān)性。其中CAMx、WRF-Chem、統(tǒng)計模式標(biāo)準(zhǔn)化平均偏差介于-9%～-4%，說明這三個模式對O3的預(yù)報趨勢整體偏低，偏低比例為1.0%～76.2%；而CMAQ 模式標(biāo)準(zhǔn)化平均偏差為4%，說明該模式對O3的預(yù)報趨勢整體偏高。圖6 給出了各模式預(yù)報系統(tǒng)O3-8 h的預(yù)測值與實測值對比情況，可以看出在夏季四個模式預(yù)報的O3峰值濃度均低于實際監(jiān)測值，但相對而言，統(tǒng)計模式整體預(yù)測效果偏好。相關(guān)文獻[17]研究表明，銀川市的O3污染在一定程度上受到外來源的輸送與氣象條件的影響，這在一定程度上增大了O3預(yù)報的難度，銀川市的預(yù)報模型系統(tǒng)均采用中尺度的氣象模式WRF 計算得到，模型的高濃度預(yù)測結(jié)果偏差較大，可能與氣象場未能本地化有很大關(guān)聯(lián)。

圖6 2020 年6—8 月份多模式預(yù)報系統(tǒng)O3-8 h 預(yù)測值與實測值對比分析圖

對于PM10預(yù)測結(jié)果來說，四個模式能夠較好地預(yù)測日均值變化趨勢，標(biāo)準(zhǔn)化平均誤差最高僅為0.2，但CAMx、WRF-Chem 和統(tǒng)計模式的NMB 均為負值，說明這三個模式的預(yù)測結(jié)果整體低于實測值。圖7 給出各模式預(yù)報系統(tǒng)PM10的預(yù)測值與實測值對比情況，可以看出四個模式預(yù)報效果都很好，相關(guān)系數(shù)均達到0.80 以上，說明對于PM10來說模式的預(yù)報效果整體上能夠貼合實際。但在2020 年6—8 月份發(fā)生的4 天沙塵天氣過程中，各模式的預(yù)測結(jié)果均低于實測值，偏低比例為13.8%～61.0%，未來需要進一步調(diào)整模式干沉降模塊進而提高預(yù)報準(zhǔn)確率。

圖7 2020 年6—8 月份多模式預(yù)報系統(tǒng)PM10 預(yù)測值與實測值對比圖

對于NO2預(yù)測結(jié)果來說，各模式的相關(guān)系數(shù)介于0.79～0.89，RMSE 介于4.1～7.2 μg/m3，MB 介于5.0～6.9 μg/m3，ME 介于3.3～5.7 μg/m3，說明模式的預(yù)測值與實測值比較吻合。各模式日均值預(yù)測結(jié)果中MB、NMB 均為正，表明這四個模式對NO2日均濃度預(yù)報結(jié)果均偏高，但WRF-Chem 預(yù)報結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)化平均偏差僅為0.03，偏高比例處于四個模式中的最低值。由圖8 可以看出，CMAQ 模式預(yù)測結(jié)果最差，CAMx、WRF-Chem 和統(tǒng)計模式預(yù)測結(jié)果變化趨勢較為一致，其中WRF-Chem 模式的預(yù)測結(jié)果較為理想。

圖8 2020 年6—8 月份多模式預(yù)報系統(tǒng)NO2 預(yù)測值與實測值對比圖

對于SO2預(yù)測結(jié)果來說，MB、NMB 均為正，表明各模式對SO2質(zhì)量濃度的預(yù)報整體偏高；統(tǒng)計模式的相關(guān)系數(shù)高達0.81，WRF-Chem 模式的相關(guān)系數(shù)僅為0.64，表明WRF-Chem 模式預(yù)測結(jié)果最差，統(tǒng)計模式預(yù)測結(jié)果與實測值的吻合程度最高。由于近年來銀川市采取集中供熱、“東熱西送”以及淘汰和改造升級燃煤鍋爐等一系列措施，SO2的排放量較2012 年有很大變化，而模型系統(tǒng)所使用的排放源清單仍是2012 年的，所以各模式預(yù)報的濃度整體偏高，這可能與模型的排放源清單未及時更新有很大關(guān)系，圖9 給出了各模式預(yù)報系統(tǒng)預(yù)測值與實測值分析圖。

圖9 2020 年6—8 月份多模式預(yù)報系統(tǒng)SO2 預(yù)測值與實測值對比圖

對于PM2.5預(yù)測結(jié)果來說，各模式相關(guān)系數(shù)介于0.79～0.82，說明各模式能夠較好地預(yù)測日均值變化趨勢，但MB、NMB 均為正表明各模式預(yù)報效果整體偏高。圖10 給出了各模式預(yù)報系統(tǒng)PM2.5的預(yù)測值與實測值對比情況，可以看出WRF-Chem模式預(yù)報效果最差，相關(guān)系數(shù)為0.79，且標(biāo)準(zhǔn)化平均偏差達到0.30；統(tǒng)計模式預(yù)報效果最好，相關(guān)系數(shù)達到最大0.82，且NME 達到最小0.17，預(yù)報偏差處于四個模式最低值，其次為CAMx 模式、CMAQ模式。

圖10 2020 年6—8 月份多模式預(yù)報系統(tǒng)PM2.5 預(yù)測值與實測值對比圖

對于CO 預(yù)測結(jié)果來說，四個模式可以較好地預(yù)測CO 質(zhì)量濃度日均值變化，圖11 給出各模式預(yù)報系統(tǒng)CO 的預(yù)測值與實測值對比情況，可以看出統(tǒng)計模式預(yù)測效果最佳，CAMx 的預(yù)測效果次之，而CMAQ 模式整體預(yù)測值偏高，WRF-Chem 整體預(yù)測值偏低。六項污染物中CO 的模型預(yù)測效果是最差的，相關(guān)系數(shù)在0.64～0.72，且NME 最大達0.23，說明模型對CO 的預(yù)測還存在一定不足，未來應(yīng)進一步優(yōu)化排放源清單，提高CO 預(yù)報準(zhǔn)確率。

圖11 2020 年6—8 月份多模式預(yù)報系統(tǒng)CO 預(yù)測值與實測值對比圖

總體來說，四個模式能夠較好地預(yù)測污染物日變化趨勢，但是CMAQ 模式預(yù)測結(jié)果整體偏高，而CAMx、WRF-Chem 和統(tǒng)計模式預(yù)測結(jié)果整體偏低；在臭氧與沙塵污染狀況時，四個模式的預(yù)測結(jié)果還不夠精準(zhǔn)，圖12 給出了各模式預(yù)報系統(tǒng)AQI的預(yù)測值與實測值的對比情況。目前由于氣象場以及污染源清單等輸入數(shù)據(jù)的不確定性，預(yù)報結(jié)果還存在偏差，所以在預(yù)報時還需要預(yù)報員進行人工訂正[18]。

圖12 2020 年6—8 月份多模式預(yù)報系統(tǒng)AQI 預(yù)測值與實測值對比分析圖

3 結(jié)論

（1）從2020 年銀川夏季各模式的預(yù)報結(jié)果來看，空氣質(zhì)量指數(shù)AQI 的24 h 預(yù)報相關(guān)系數(shù)介于0.77～0.88，常規(guī)六項參數(shù)日均濃度的24 h 預(yù)報相關(guān)系數(shù)介于0.64～0.92，表明銀川市的多模式預(yù)報系統(tǒng)能夠較好地預(yù)測AQI 及六項主要污染物濃度的變化趨勢，整體上在可接受范圍內(nèi)，但不同模式的預(yù)報結(jié)果仍存在一定的差異，不存在最優(yōu)的模式，不同預(yù)報模式還存在一定的偏差。

（2）綜合來看，各模式對SO2預(yù)報整體偏高，相對較好的是統(tǒng)計模式；對NO2預(yù)報效果最好的是WRF-Chem；對PM10預(yù)報效果整體較好，但對峰值濃度預(yù)報效果較差；對CO 預(yù)報效果最差，相對較好的是統(tǒng)計模式；對O3預(yù)報效果最好的是統(tǒng)計模式；對PM2.5預(yù)報效果最好的是統(tǒng)計模式；對AQI 預(yù)報效果最好的是統(tǒng)計模式。

（3）2020 年銀川夏季的O3與PM10峰值濃度的預(yù)報結(jié)果仍低于實際濃度值，銀川市的空氣質(zhì)量多模式預(yù)報系統(tǒng)仍存在較大的上升空間，未來應(yīng)進一步優(yōu)化污染源清單，根據(jù)不同預(yù)報模式的特點，進行深入的本地化改進，從而使預(yù)報模式達到理想水平，提高銀川市空氣質(zhì)量預(yù)報準(zhǔn)確率，為銀川市大氣污染防治的精細化管理提供更有力的技術(shù)支撐。