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    CUACE模式對銀川市區(qū)重污染天氣預報效果檢驗

    2022-07-18 03:44:42楊亞麗王建英
    寧夏大學學報(自然科學版) 2022年2期
    關鍵詞:銀川市實測值正確率

    楊亞麗 , 王建英* , 趙 蔚

    (1.中國氣象局旱區(qū)特色農(nóng)業(yè)氣象災害監(jiān)測預警與風險管理重點實驗室,寧夏 銀川 750002;2.寧夏氣象防災減災重點實驗室,寧夏 銀川 750002; 3.寧夏氣象服務中心,寧夏 銀川 750002)

    隨著城市化進程的加快,銀川市的人口密度增大、汽車保有量激增、經(jīng)濟跨越式發(fā)展,環(huán)境空氣質(zhì)量問題日益突出.目前,冬春季沙塵[1]、夏季臭氧[2]、秋冬季霧霾[3—4]等大氣污染問題已成為研究熱點.因此,開展環(huán)境空氣質(zhì)量預報,防治空氣污染及優(yōu)化防治措施是一項緊迫任務.目前,環(huán)境空氣質(zhì)量的預報方法主要有統(tǒng)計預報和數(shù)值模式預報,而數(shù)值預報已成為國內(nèi)空氣質(zhì)量預報的主要發(fā)展趨勢[5].國外的空氣質(zhì)量預報模式由剛開始的EKMA[6]、ISC3[7]到后來的ADMS[8],CAMx[9]等,一直發(fā)展到現(xiàn)在的第三代模式,其核心是空氣質(zhì)量模式CMAQ[10],該模式在我國環(huán)境空氣質(zhì)量預報中使用較廣泛[11—12].國內(nèi)環(huán)境空氣質(zhì)量預報模式研究起步較晚,近年來中國氣象科學研究院自主研發(fā)的區(qū)域天氣-大氣化學-大氣氣溶膠雙向耦合模式預報系統(tǒng)(CUACE模式)具有較好的預報性能,其主要目的是為空氣質(zhì)量及氣候變化模式提供大氣成分計算的通用平臺[13],現(xiàn)為我國環(huán)境氣象、霧、霾的數(shù)值預報業(yè)務模式.目前,該模式每日20:00(北京時間)起報,預報時效為72 h,預報產(chǎn)品的種類主要包括PM2.5,PM10,SO2,NO2,O3,CO共6種污染物的質(zhì)量濃度、空氣質(zhì)量指數(shù)AQI、AQI 等級及首要污染物等.對數(shù)值預報模式預報結(jié)果進行統(tǒng)計檢驗,不僅能夠客觀定量反映模式的預報能力,也可了解數(shù)值預報模式開發(fā)中存在的問題,從而改進和提高模式的預報水平[14].合肥[14]、烏魯木齊[15]、蘭州[16]等地陸續(xù)開展了CUACE模式產(chǎn)品預報效果檢驗評估工作,結(jié)果顯示,CUACE模式對不同地區(qū)空氣質(zhì)量的預報效果存在差異.為使CUACE模式對銀川市空氣質(zhì)量預報尤其是重污染天氣的預報更具有指導意義,筆者基于2015年1月1日至2018年12月31日CUACE模式的預報產(chǎn)品和同期大氣污染監(jiān)測資料,包括NO2,PM10,O3,PM2.5及AQI和首要污染物的日資料,以AQI監(jiān)測值大于150為標準,篩選出2015—2018年銀川市區(qū)的污染天氣.從4種污染物的質(zhì)量濃度、AQI、AQI等級及首要污染物等方面,評估CUACE模式對銀川市區(qū)污染天氣的預報效果.

    1 資料與方法

    參照《環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)技術規(guī)定(試行)》,考慮CUACEA模式的起報時間.基于生態(tài)環(huán)境部全國城市空氣質(zhì)量實時發(fā)布平臺發(fā)布的小時監(jiān)測資料,計算每日20時至次日20時污染物質(zhì)量濃度的平均值,同時計算和統(tǒng)計AQI及首要污染物和空氣質(zhì)量等級[14].由2015—2018年的監(jiān)測資料可知,銀川市大氣主要污染物為PM2.5,PM10,O3,N02.依據(jù)實測AQI,篩選出2015—2018年中度及以上污染天氣(IAQ≥150)共150個樣本.依據(jù)所選污染天氣,從國家氣象中心下發(fā)的CUACE模式指導產(chǎn)品資料中,以選出的同期24 h預報資料為評估對象,包括4種主要污染物的質(zhì)量濃度、AQI、AQI等級及首要污染物.

    目前,對環(huán)境空氣質(zhì)量模式的檢驗評估還沒有統(tǒng)一的方法和標準,文中通過平均偏差(Bm)、歸一化偏差(Bmn)、均方根誤差(S)以及相關系數(shù)R檢驗AQI和4種污染物質(zhì)量濃度預報值和實況值的偏差.其中,Bm為CUACE模式下預報值與實測值的偏差,Bmn為預報值與觀測值偏差的程度,S則反映預報值和觀測值的離散程度.具體的計算公式:

    (1)

    (2)

    (3)

    式中:Pi為預報值;Oi為實測值;N為樣本總數(shù).

    對首要污染物和AQI等級的檢驗主要是對比分析,通過逐一對比CUACE模式下預報首要污染物和實況首要污染物的一致性,統(tǒng)計預報正確率.類似方法統(tǒng)計AQI等級的預報準確率、偏差1級率及其他偏差率[15].

    2 分析與討論

    2.1 AQI和4種主要污染物的質(zhì)量濃度

    2015年1月至2018年12月,銀川市區(qū)中度及以上污染天氣的AQI及4種主要污染物質(zhì)量濃度的預報值與實測值的對比如圖1所示.由圖1可知,CUACE模式預報的AQI值以偏小居多.2017年6月以前,AQI大于300時,預報值偏大.隨著CUACE模式的優(yōu)化調(diào)整,2017年以后,預報值基本上均低于實測值.NO2質(zhì)量濃度的預測值雖然能較好地反映實測值的變化趨勢,但在2017年以前,預測值波動明顯,從2017年開始,隨著模式的不斷優(yōu)化,預報效果得到提升,預報值與實測值的變化趨勢趨于一致.PM10,PM2.5的質(zhì)量濃度較高時,CUACE模式的預報值明顯偏高,誤差較大.但其他時間的模擬值與實測值的變化趨勢較一致.O3質(zhì)量濃度的預報值略低于實測值,但預報值的變化趨勢與實測值基本一致,模擬效果較好.該結(jié)果與楊關盈等對合肥地區(qū)的研究結(jié)論一致.這可能與O3質(zhì)量濃度高低主要受氣溫影響、目前數(shù)值天氣預報對氣溫的預報較準確有關.

    AQI的CUACE模式預報值以偏小為主,NO2質(zhì)量濃度的預報值無明顯偏大或偏小特征.隨著模式的不斷改進和優(yōu)化,預報值越來越接近實測值.顆粒物在質(zhì)量濃度較小時,預報值接近實測值;在質(zhì)量濃度較大時,預報值明顯偏大.O3質(zhì)量濃度的預報值變化趨勢與實測值較一致,略低于實測值,預報效果最好.

    CUACE模式預報的AQI與4種主要污染物的S,Bm,Bmn見表1.由表1可知,AQI的預報S較大,為125.1,Bm,Bmn為負值,說明AQI的預報值總體比實測值偏??;O3質(zhì)量濃度的預報值與AQI的類似,預報值全部偏小,但O3質(zhì)量濃度的預報值S明顯小于AQI的,預報值更接近實測值;PM2.5質(zhì)量濃度的預報值與AQI,O3的相反,其中Bm,Bmn均為正值,即預報值整體上較實測值偏大.結(jié)合圖1可知,當PM2.5質(zhì)量濃度較大時,預報值明顯偏大;PM10質(zhì)量濃度的預報值S較大,Bm為負值,而Bmn為正值.在PM10質(zhì)量濃度較小時,預報值略低于實測值,在個別質(zhì)量濃度較大時的預報值明顯偏大,導致Bmn為正值;NO2質(zhì)量濃度的預報值與PM10類似,在大部分時間預報值略偏小,個別時間偏大,所以Bm為負值、Bmn為正值.

    表1 CUACE模式下預報檢驗結(jié)果

    相關系數(shù)可反映預報值與實測值之間相關關系的密切程度.圖2為CUACE模式下AQI及PM2.5,PM10,O3質(zhì)量濃度預報值與實測值之間的相關性.由圖2可知,AQI預測值(IAQ)與實測值(IAQ′)之間的相關系數(shù)為0.48;NO2,PM2.5質(zhì)量濃度實測值(ρ′)與預報值(ρ)的相關系數(shù)分別為0.48,0.62; PM10質(zhì)量濃度預報值(ρ)與實測值(ρ′)的相關系數(shù)最小(0.19);而O3質(zhì)量濃度預報值(ρ)與實測值(ρ′)的相關系數(shù)最好(0.70).結(jié)合圖1 中O3質(zhì)量濃度的變化,發(fā)現(xiàn)雖然質(zhì)量濃度的預報值偏小,但預報值與實測值的變化趨勢一致性較好,因此二者的相關性最好.PM10的相關系數(shù)通過顯著水平0.05的顯著性檢驗,其他相關系數(shù)均通過顯著水平0.01的顯著性檢驗,預報值與實測值均顯著相關.

    圖1 各污染物質(zhì)量濃度的實測值與預報值對比

    2 空氣質(zhì)量等級和首要污染物

    在空氣質(zhì)量出現(xiàn)中度及以上污染,即AQI等級大于等于4時,CUACE模式下AQI等級的預報準確率見表2.由表2可知,在AQI等級為4時,預報值偏低的較多,準確率較低(8.54%),偏低1級的概率為25.61%,偏低2級的概率較大(43.90%),而偏高1級、2級的概率分別為12.20%,7.32%;當AQI等級為5時,預報的準確率較高(28%),偏低3級的概率為24%,其次偏低1級、2級的概率均為20%,偏高的出現(xiàn)概率較小,僅出現(xiàn)8%的偏高1級;在AQI等級為6時,預報準確率以偏低3級為主,占比為50%,而準確率僅為12.5%.總之,AQI等級在4及以上時,預報值以偏小為主,其中,在4級時偏小2級的概率較大,在5級時,偏小1至3級的概率為20%~24%,而在6級時,偏小3級的概率為50%.此外,在AQI等級為6(IAQ> 300),即空氣質(zhì)量出現(xiàn)嚴重污染時,首要污染物均為PM10,表明銀川市嚴重污染天氣均由沙塵引起,且CUACE模式對銀川市沙塵型污染天氣的預報能力較弱.

    表2 CUACE模式下預報AQI等級與觀測等級 %

    由115 d中度及以上污染天氣觀測資料可知,首要污染物為PM10的有42 d,為O3的有17 d,為PM2.5的有56 d.由表3可知,PM10預報正確的有31 d,正確率為73.8%;O3預報正確的有3 d,正確率為17.7%;PM2.5預報正確的有42 d,正確率為75.0%.將3種首要污染物出現(xiàn)的概率乘以預報正確率進行求和得出總體預報效果,即首要污染物整體的預報正確率為66.1%.

    表3 CUACE模式下預報首要污染物與實測首要污染物

    由此可見,銀川市重污染天氣主要由顆粒物(PM2.5,PM10)引起,O3引起的重污染天氣以中度污染為主,CUACE模式對O3為首要污染物的預報準確率,明顯低于對顆粒物為首要污染的預報準確率.

    3 結(jié)論

    1)CUACE模式能較好地模擬2015—2018年中度以上污染天氣AQI及PM2.5,PM10,O3質(zhì)量濃度的變化趨勢.AQI和O3質(zhì)量濃度的預報值以偏小為主,AQI,O3質(zhì)量濃度預報的平均偏差、歸一化偏差均為負值,預報值小于實測值,其中,AQI的偏小更明顯,歸一化偏差為24.39%;PM2.5質(zhì)量濃度預報的平均偏差和歸一化偏差均為正值,即預報值略高于實測值;NO2和PM10的歸一化偏差較小,總體上預報值接近實測值.

    2)AQI和PM2.5, NO2,O3質(zhì)量濃度預報值與實測值之間的相關系數(shù)為0.48~0.70,在顯著水平0.01下,預報值與實測值均為顯著相關.

    3)AQI等級為4時,預報值偏小2級的概率較大,在5級時,偏小1至3級的概率為20%~24%,在6級時,偏小3級的概率為50%.

    4)首要污染物為顆粒物時,預報正確率為73.8%~75.0%,首要污染物為O3時,預報正確率較低.

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