基于AQI的文山市空氣質(zhì)量統(tǒng)計預報研究

鄭舒天，朱黎陽，李自然，楊舒楊

（1.文山州氣象局，云南 文山 663000；2.紅河州氣象局，云南 紅河 661400）

隨著我國城市化和現(xiàn)代化建設進程的加快，城市空氣質(zhì)量問題日益突出[1]，空氣質(zhì)量關乎日常生活的方方面面，污染嚴重時甚至會危害人體健康。根據(jù)《環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）技術規(guī)定（試行）》（HJ 633—2012）[2]，空氣污染程度按照空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）的大小劃分為6 個等級，空氣污染與氣象因素密不可分。許多學者[3-5]從空氣質(zhì)量指數(shù)與氣象因子的相關程度入手，找出影響空氣污染的氣象因子。王景云等[6]發(fā)現(xiàn)，北京市不同季節(jié)對空氣質(zhì)量影響較大的氣象因子存在差異，得出了空氣質(zhì)量預測的定性結論。劉郁鈺等[7]研究發(fā)現(xiàn)，每個季節(jié)空氣污染與不同氣象要素有很大差異，通過對不同氣象條件下污染天氣發(fā)生情況的分析，找出了影響污染天氣的主要氣象因素，總結了局地污染天氣預報指標。徐潔玲等[8]研究發(fā)現(xiàn)，AQI 指數(shù)的增大有累積特點，在回歸過程中將前一天的AQI 值作為一項參數(shù)加入回歸方程，極大地提高了預報準確率。

目前，文山氣象業(yè)務應用中缺少先進的空氣質(zhì)量預報方法，因此迫切需要建立一種適用于文山實際工作的本地化空氣質(zhì)量預報方法。本文根據(jù)各類氣象要素與空氣質(zhì)量指數(shù)的相關性分析，嘗試建立各季節(jié)統(tǒng)計預報模型，通過編程自動計算AQI 指數(shù)，為業(yè)務工作中預報、訂正AQI 指數(shù)提供有效參考，進而開展文山市空氣污染預測預警專業(yè)氣象服務。

1 資料與方法

本文采用2015-2019年文山市國家氣象觀測站逐日常規(guī)地面觀測資料；使用2015-2019年文山市環(huán)境監(jiān)測站空氣質(zhì)量日平均觀測數(shù)據(jù)，包括6 類污染物逐日平均濃度值、AQI 逐日平均值等要素。編程使用的軟件為Visual Basic 6.0，用以在業(yè)務中定量計算未來72 h 內(nèi)AQI 的值并自動預報空氣質(zhì)量等級。

2 文山市2015-2019年空氣質(zhì)量季節(jié)分布特征

2015-2019年，文山市空氣質(zhì)量為優(yōu)的日數(shù)呈增多的趨勢，2019年空氣質(zhì)量優(yōu)的日數(shù)約占全年日數(shù)的66%，相較2015年占比45%明顯升高?？諝赓|(zhì)量為良以上的日數(shù)逐漸減少，2015-2019年良以上總?cè)諗?shù)為712 d，占總?cè)諗?shù)的39%，其中2015年202 d，占全年的55%，2016年152 d，占全年的42%，2017年101 d，占全年的28%，2018年132 d，占全年的36%，2019年125 d，占全年的34%（見圖1）。

圖1 文山市2015-2019年空氣質(zhì)量等級分布

空氣質(zhì)量為良以上的天氣主要出現(xiàn)在春季，其次是冬季，兩個季節(jié)的良以上日數(shù)占總污染日數(shù)的70%，夏季和秋季日數(shù)明顯較少。輕度污染以上日數(shù)中95%出現(xiàn)在冬春季節(jié)，主要出現(xiàn)在1-4月，其次是秋季，夏季空氣質(zhì)量最好（見圖2）。

圖2 文山市2015-2019年空氣質(zhì)量良以上的月分布

3 AQI 與氣象要素的相關性和統(tǒng)計模型

3.1 2015-2019年逐日AQI 與氣象要素的相關性分析

對2015-2019年1 820 d 的有效日數(shù)做回歸分析，發(fā)現(xiàn)相關性最明顯的因子為當天08:00-20:00 降水量，相關系數(shù)達-0.645，其后依次為日最低本站氣壓、日平均海平面氣壓、日總?cè)照諘r數(shù)和日平均地面溫度，然后為日平均氣溫、日平均相對濕度、日最高本站氣壓和日平均2 min 風速，最小的日平均本站氣壓相關系數(shù)也在-0.063 以上。利用2015-2019年的全年相關分析做回歸預報方程，發(fā)現(xiàn)AQI 指數(shù)預報準確率并不理想。受AQI 指數(shù)的季節(jié)性特征和氣象環(huán)境場預報準確率的限制，在實際工作中，空氣質(zhì)量等級的預報應用性較差。為此，分季節(jié)建立回歸方程，以提高預報準確率。

3.2 2015-2019年分季節(jié)AQI 值與氣象要素的相關性分析

文山市屬中亞熱帶季風氣候，春秋長，冬夏短。春季氣溫回升快，易出現(xiàn)大風天氣。夏季受暖濕氣流影響，多降水、高溫天氣。基于文山特殊的氣候背景，各個季節(jié)影響空氣污染的氣象因素也不盡相同。

如表1 所示，春季相關性較好的主要氣象因子是相對濕度、最高氣溫、日照時數(shù)和極大風速。春季，隨著雨水開始增多，氣溫逐漸升高，午后對流有效位能（CAPE）積累，開始出現(xiàn)雷暴天氣，O3的濃度也隨之升高，所以其與最高氣溫和日照時數(shù)的相關性升高。文山春季多大風天氣，污染物隨大風輸入文山境內(nèi)，影響AQI 指數(shù)，所以極大風速的相關性也較好。

表1 春季AQI 值的相關性分析

夏季相關性較好的氣象因子為相對濕度、地面溫度、平均氣溫和20:00 至次日20:00 降水量（見表2）。夏季西南季風活躍，文山多高溫和降水天氣，AQI 指數(shù)與地面溫度、平均氣溫呈正相關，降水對大氣中的污染物有明顯的沉降作用，使得夏季PM10和PM2.5的濃度有所降低，故相對濕度、降水量與AQI 指數(shù)呈明顯的負相關。

表2 夏季AQI 值的相關性分析

秋季降水較夏季雖有減少，但和冬春季節(jié)相比，降水依然較多，偶爾還會受到臺風外圍影響，所以降水對污染物濃度降低的影響依然存在，并且隨著大氣環(huán)流的季節(jié)調(diào)整，冷空氣開始活躍，晴雨天氣交替頻繁，故相對濕度、降水量與AQI 指數(shù)依然呈現(xiàn)較好的負相關，最低地面溫度、最低氣溫與AQI 指數(shù)的相關性升高（見表3）。

表3 秋季AQI 值的相關性分析

冬季冷空氣活動更加頻繁，加上冬季大氣垂直層結構穩(wěn)定，易形成逆溫，導致垂直擴散能力下降。冷空氣帶來的外部污染物輸入加上本地污染物堆積，導致空氣污染較嚴重。如表4 所示，最低地面溫度和最低氣溫的相關系數(shù)明顯升高，日照時數(shù)和相對濕度也呈現(xiàn)負相關。

表4 冬季AQI 值的相關性分析

3.3 建立分季節(jié)的回歸預報模型

由于文山市AQI 指數(shù)的上升是一個污染物積累的過程，因此前一天的AQI 指數(shù)對后一天的AQI 指數(shù)預測具有重要意義。將前后兩天的AQI 指數(shù)做相關分析，發(fā)現(xiàn)相關系數(shù)在4 個季節(jié)都比較高，且都在0.01水平（雙側(cè)）上顯著相關，分別為春季0.709、夏季0.751、秋季0.788、冬季0.741。在回歸模型中加入前一天的AQI 指數(shù)作為因子后，預報質(zhì)量顯著提高。

春季回歸模型為：

模型的相關系數(shù)R2為0.605，其中，A1為相對濕度，A2為最高氣溫，A3為日照時數(shù)，A4為極大風速，A5為前一天AQI 指數(shù)。

夏季回歸模型為：

模型的相關系數(shù)R2為0.641，其中，B1為相對濕度，B2為地面溫度，B3為平均氣溫，B4為20:00 至次日20:00 降水量，B5為前一天AQI 指數(shù)。

秋季回歸模型為：

模型的相關系數(shù)R2為0.677，其中，C1為相對濕度，C2為最低地面溫度，C3為最低氣溫，C4為20:00 至次日20:00 降水量，C5為前一天AQI 指數(shù)。

冬季回歸模型為：

模型R2為0.607，其中，D1為最低地面溫度，D2為相對濕度，D3為最低氣溫，D4為日照時數(shù)，D5為前一天AQI 指數(shù)。

4 預報能力檢驗

利 用2019年1月1日至12月31日的數(shù)據(jù)對預報模型進行檢驗，結果發(fā)現(xiàn)：春、夏、秋三季的AQI±15 預報準確率均高于80%，冬季的預報準確率相對較低（見表5）。預報準確率的總體趨勢是隨著預報時效的增長而降低，春、夏、秋三季的AQI±15預報準確率均高于污染等級預報準確率（見表6），只有冬季是污染等級預報準確率高于AQI±15 預報準確率。

表5 AQI±15 預報準確率分析

表6 污染等級預報準確率分析

5 結論

本文利用2015-2019年1 820 d 有效日數(shù)的空氣質(zhì)量監(jiān)測日平均數(shù)據(jù)、氣象觀測日平均數(shù)據(jù)進行AQI指數(shù)和各氣象要素的相關性分析，并分季節(jié)建立線性回歸方程，得出各季節(jié)的統(tǒng)計學回歸預報模型，然后用氣象數(shù)值模式預報產(chǎn)品作為初始場，計算出AQI 指數(shù)預報準確率。研究表明，全年回歸預報方程的AQI指數(shù)預報準確率并不理想，在業(yè)務工作中的預報應用性較差。根據(jù)文山的季節(jié)性氣候特征，不同季節(jié)影響AQI 指數(shù)的關鍵氣象因子有所不同，分季節(jié)建立回歸方程，可以提高預報準確率。AQI 指數(shù)的增加具有累積性特征，四季前后兩天AQI 指數(shù)的相關系數(shù)較高，因此在回歸過程中加入前一天AQI 指數(shù)作為影響因素，預測質(zhì)量得到顯著提高。

AQI 預報準確率夏秋季相對冬春季較高，四個季節(jié)的預報準確率都隨著預報時效變長而有不同程度的降低。原因之一是將之前的預報結果作為后一天預報的影響因子，導致誤差增大，影響預報準確率。由于采用氣象數(shù)值模式預報產(chǎn)品為初始場，因此AQI 的預報精度不僅受統(tǒng)計模式本身的限制，還取決于數(shù)值模式預報的精度。文山市的空氣污染還受到外來輸入的影響，今后可以嘗試在預測模型中加入AQI 值或周邊地區(qū)氣象要素作為影響因子，提高模型的預報 能力。