天氣形勢預(yù)測法在深圳市空氣質(zhì)量預(yù)報中的應(yīng)用研究
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江淑芳， 朱德明， 林楚雄， 劉嬋芳， 徐偉嘉， 李紅霞， 黃慎
(1．中山大學(xué)先進(jìn)技術(shù)研究院，廣東廣州510275;
2．廣州旭誠信息科技有限公司，廣東廣州510275：
3．深圳市環(huán)境監(jiān)測巾心站，廣東深圳510888)
摘要：基于深圳市2013年4月-2014年3月每日氣象觀測數(shù)據(jù)和空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)，分析了深圳市不同空氣污染程度下的天氣規(guī)律及影響要素特征，并通過將天氣系統(tǒng)分為13種類型，在尋求與建立不同天氣類型情景下污染物（PM2.5.PM10、SO。、N0。、CO、O。與AQI指數(shù)）變化函數(shù)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了天氣形勢預(yù)測模型對深圳市未來1—3 d空氣質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測。結(jié)果表明：(1)整體而言，低壓系統(tǒng)和輻合區(qū)有利于深圳市大氣污染物的擴(kuò)散，而高壓系統(tǒng)和均壓區(qū)不利于大氣污染物的擴(kuò)散。(2)當(dāng)深圳市出現(xiàn)輕度以上污染時，陸地一般由高壓系統(tǒng)所控制，且深圳以處于高壓前部分主。(3)天氣形勢預(yù)測模型對深圳市AQI指數(shù)的24、48、72 h預(yù)報相對誤差分別為22.0%、22.2%與21.9%，該模型具有一定的準(zhǔn)確率和可靠性，對空氣質(zhì)量預(yù)測具有較好的應(yīng)用價值，可為空氣質(zhì)量預(yù)報預(yù)警提供科學(xué)的參考依據(jù)。
關(guān)鍵詞：空氣質(zhì)量；大氣監(jiān)測；天氣形勢；預(yù)報預(yù)警
空氣質(zhì)量不僅直接影響人們?nèi)粘５纳瞽h(huán)境與出行條件，更是與人們的健康息息相關(guān)。2012年初，國務(wù)院發(fā)布了《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》( GB 3095-2012)與《環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)技術(shù)規(guī)定（試行）》，明確要求各級環(huán)保部門2016年1月1日后需發(fā)布空氣質(zhì)量監(jiān)測點位的實時報（逐小時）。2013年1月14日，環(huán)境保護(hù)部發(fā)出通知要求各地認(rèn)真做好重污染天氣條件下空氣質(zhì)量監(jiān)測預(yù)警工作，切實加強(qiáng)大氣污染防控，努力減輕污染影響，保障人民群眾身體健康。
目前，全國各地陸續(xù)開展空氣質(zhì)量預(yù)報預(yù)警系統(tǒng)的建設(shè)及業(yè)務(wù)化運(yùn)行。北京采用了動態(tài)統(tǒng)計預(yù)報模型，以及空氣質(zhì)量多模式集合預(yù)報系統(tǒng)開展預(yù)報工作；南京大學(xué)采用WRF-CMAQ與WRF-Chem相結(jié)合的區(qū)域空氣質(zhì)量預(yù)報系統(tǒng)；上海研發(fā)了基于SMB-WARMS和WRF-CMAQ的數(shù)值預(yù)報系統(tǒng)等。數(shù)值預(yù)報模型雖綜合考慮了氣象、下墊面、邊界條件等因素的綜合影響作用，然而計算量龐大，軟硬件要求高，并且預(yù)報準(zhǔn)確度受污染源清單、邊界層條件等多重要素的影響。氣象條件作為環(huán)境諸要素中最為活躍的因子，天氣形勢的變化對于環(huán)境變遷、人類發(fā)展都產(chǎn)生著顯著影響，因此通過氣象條件建立統(tǒng)計模型，來定量地判斷環(huán)境空氣質(zhì)量的發(fā)展趨勢是十分必要且極具意義。
該研究基于深圳市每日氣象觀測數(shù)據(jù)、空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)，通過分析深圳市不同空氣污染程度下的天氣規(guī)律及影響要素特征，將該市天氣系統(tǒng)特征進(jìn)行分類，并尋求與建立不同天氣類型情景下污染物變化函數(shù)，以構(gòu)建天氣形勢預(yù)測模型，探討該模型預(yù)測深圳市未來1～3 d空氣質(zhì)量的應(yīng)用可行性。
1數(shù)據(jù)來源與天氣分類
氣象數(shù)據(jù)來自歐洲中心每日天氣形勢的氣象觀測數(shù)據(jù)，包括20130401-20140331（其中2013.07整月數(shù)據(jù)缺失）的地面等壓線與地面觀測要素（風(fēng)向、風(fēng)速、溫度、云量等）、925 hPa流線與觀測要素（風(fēng)向、風(fēng)速、溫度）、850 hPa等高線與等溫線、500 hPa等高線。深圳市天氣形勢分為13類，見表1。
如表1中所示，第1—5類天氣系統(tǒng)可統(tǒng)稱為低壓系統(tǒng)，第11—12類天氣系統(tǒng)通常在低壓系統(tǒng)控制大陸的氣象條件下產(chǎn)生的，故亦歸于低壓系統(tǒng)，而第6—9、13類天氣系統(tǒng)統(tǒng)稱為高壓系統(tǒng)，均壓區(qū)另成一類。部分天氣類型圖示如圖1所示。
2天氣形勢預(yù)測法建模原理
根據(jù)天氣圖對深圳市研究時段內(nèi)各天的天氣形勢進(jìn)行分類，以不同天氣形勢系統(tǒng)為基礎(chǔ)，考察污染物濃度隨天氣形勢轉(zhuǎn)變的變化規(guī)律，以此建立對PM2.5、PM10、SO。等空氣污染物及AQI指數(shù)的預(yù)測模型，實現(xiàn)對深圳市未來l～3 d空氣質(zhì)量的預(yù)測。
建模的原理與思路如下：
(1)根據(jù)天氣觀測圖，對深圳市每日天氣系統(tǒng)進(jìn)行分類。
(2)數(shù)學(xué)建模計算出每個月每2種天氣形勢轉(zhuǎn)換之間的污染物6項指標(biāo)與AQI值改變應(yīng)該相乘的系數(shù)。
系數(shù)的具體算法如下：利用已知的污染物濃度和AQI指數(shù)，當(dāng)A種天氣形勢轉(zhuǎn)換成B種天氣形勢時（這里的A種和B種天氣形勢為上面說到的13種天氣形勢種的任意一種，A和B也可以指同一種天氣形勢），AQI的值由C變化到D，則D/C為這2種天氣形勢轉(zhuǎn)換之間的一個系數(shù)，據(jù)此研究時段內(nèi)每一次出現(xiàn)這樣的一次轉(zhuǎn)換就可出現(xiàn)一個不同或相同的系數(shù)，最后將這些系數(shù)取平均即為研究時段內(nèi)A種天氣形勢轉(zhuǎn)換成B種天氣形勢應(yīng)該相乘的系數(shù)。
(3)得到轉(zhuǎn)換系數(shù)之后，根據(jù)未來l—3 d出現(xiàn)的天氣類型，則可根據(jù)當(dāng)天天氣形勢、污染物濃度以及AQI指數(shù)乘以相應(yīng)轉(zhuǎn)換系數(shù)，依次類推出未來空氣質(zhì)量預(yù)報結(jié)果。
(4)通過將預(yù)報值與實際值對比，可計算相對誤差的大小。
平均相對誤差定義：
式中，G：是預(yù)測值，Co是觀測值，NME反映了各預(yù)測值與實測值的平均偏離程度。
3分析與討論
3.1各種天氣形勢對應(yīng)天氣特征綜合分析
深圳市13種天氣類型對應(yīng)的天氣及其空氣質(zhì)量擴(kuò)散條件特征如表2所示。
3.2各種天氣形勢類型出現(xiàn)天數(shù)
深圳市各類天氣形勢出現(xiàn)的天數(shù)如表3所示。處于高壓前部的天數(shù)最多，有121 d，約占308 d總樣本數(shù)的39%。處于均壓區(qū)、低壓前部的天數(shù)分別為43、31 d，約占總樣本數(shù)的14%與10%。處于低壓后、高壓前部弱梯度、高壓內(nèi)、高壓后部、輻合區(qū)和高壓后低壓前的天數(shù)相對較少，分別為12、18、18、14、15和17 d，其他種類型出現(xiàn)的次數(shù)很少。
3.3 不同污染等級出現(xiàn)天數(shù)及其天氣類型
不同污染等級出現(xiàn)的天數(shù)及其天氣形勢類型如表4所示。在深圳市發(fā)生輕度污染和中度污染的29 d中，有25 d均為高壓系統(tǒng)所控制，達(dá)到86.21%，即當(dāng)輕度污染和中度污染出現(xiàn)時，陸地一般由高壓系統(tǒng)所控制，且深圳處于高壓前部分主；而空氣質(zhì)量等級為優(yōu)或良的情況，天氣形勢沒有發(fā)現(xiàn)一般的規(guī)律。
如表4所示，所統(tǒng)計的308 d中深圳空氣質(zhì)量有5d達(dá)到了中度污染級別，AQI最大值為179，其中處于高壓前部的占4d，低壓前的占1d�？諝赓|(zhì)量有24 d達(dá)到了輕度污染級別，AQI最大值為148，其中處于高壓前部的占17 d，均壓區(qū)的占3d，高壓前部弱梯度與高壓內(nèi)的分別占2 d；空氣質(zhì)量為優(yōu)的有103 d，其天氣形勢的分布比較分散，幾乎各種類型都有出現(xiàn)，其中有41 d為低壓系統(tǒng)所控制，15 d為均壓區(qū)所控制，47 d為高壓系統(tǒng)所控制，規(guī)律性不強(qiáng)；空氣質(zhì)量等級為良的與空氣質(zhì)量為優(yōu)的相類似，無普遍的規(guī)律。
就季節(jié)和月份而言，如表5，在干濕季，其發(fā)生輕度污染及以上的天數(shù)出現(xiàn)相當(dāng)明顯的差異：濕季僅有2d，其中1d為輕度污染，其對應(yīng)的地面天氣形勢為均壓區(qū)，另外1d為中度污染，其對應(yīng)的地面天氣形勢為低壓前；干季有27 d，且以12月份最為嚴(yán)重，其次為1月份。如此可見，深圳市的干季比濕季更容易發(fā)生輕度污染及以上級別的污染，且以冬季最為嚴(yán)重。
按照環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)的技術(shù)規(guī)定，當(dāng)AQI的值大于50時，單項污染物的空氣質(zhì)量指數(shù)（lA QI）最大的空氣污染物即為當(dāng)日的首要污染物，這也是在日常預(yù)報中必不可少一項指標(biāo)。因此，本文對深圳市在201304-201403期間，首要污染物的分布情況進(jìn)行了分析，如表6所示。
經(jīng)過統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)：在本文研究的一整年中，首要污染物僅為以下4項：PM2.-、PM,。、N02和臭氧8h，PM2.5為首要污染物出現(xiàn)的情況最多，有103 d，其次為NO。和PM10，沒有出現(xiàn)SO。和CO作為首要污染物的情況；且發(fā)生輕度污染及以上污染的29 d中除了僅有的l d首要污染物為臭氧8h，其余28 d首要污染物全部為PM2.5，如此可見，深圳市空氣質(zhì)量的污染主要是由細(xì)顆粒物引起。
此外，從表6中，其首要污染物的分布具有季節(jié)性變化：11月至次年的4月，首要污染物主要為細(xì)顆粒物PM2.5；N02作為首要污染物多出現(xiàn)在春季（3、4、5月）；臭氧8h作為首要污染物一般在高溫炎熱的夏季和秋季，以秋季居多，氣溫較低的冬春季臭氧8h不會作為首要污染物；而當(dāng)首要污染物為PM10時，雖然其季節(jié)性不強(qiáng)，分布較為零散，但其主要集中在干濕季轉(zhuǎn)換之間。
3.4天氣形勢預(yù)測法預(yù)報分析
3.4.1轉(zhuǎn)換系數(shù)分析
匯總深圳市308個樣本，以PM。。和0:3為例，獲得的轉(zhuǎn)換系數(shù)見表7。此處將整個研究時間段作為整體，計算了不同天氣形勢類型轉(zhuǎn)換情景下的系數(shù)，具體如表7所示。
3.4.2預(yù)報準(zhǔn)確度分析
以第1天空氣質(zhì)量實況和天氣類型為基礎(chǔ)，結(jié)合未來天氣類型對深圳市24 h空氣質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測，并以24 h預(yù)測結(jié)果為基礎(chǔ)，結(jié)合未來天氣類型對48 h空氣質(zhì)量預(yù)測，以此類推，最終獲得深圳市全年24、48、72 h污染物6項污染物濃度及AQI指數(shù)預(yù)報的相對誤差，如表8所示。
結(jié)果表明，這種方案對未來3d進(jìn)行預(yù)報，所產(chǎn)生的相對誤差同樣相對較小，最小的相對誤差為CO的24 h預(yù)測，為8.9%，最大的相對誤差為SO：的48 h預(yù)測，為43.9%，整體而言相對誤差集中在8%—34%之間。天氣形勢預(yù)測模型對深圳市AQI指數(shù)的24、48、72 h預(yù)報相對誤差分別為22.00/6、22.2%與21.90A，表明該模型具有一定的準(zhǔn)確率和可靠性，對空氣質(zhì)量預(yù)測具有較好的應(yīng)用價值，可為空氣質(zhì)量預(yù)報預(yù)警提供科學(xué)的參考依據(jù)。
4結(jié)論
根據(jù)深圳市氣象觀測所對應(yīng)的天氣形勢進(jìn)行分類，建立以天氣形勢為基礎(chǔ)的組合情景庫，分析污染物濃度隨天氣形勢轉(zhuǎn)變的變化規(guī)律的基礎(chǔ)上，建立對PM2.5、PM10、SO。等6項污染物和AQI指數(shù)的空氣污染預(yù)測模型。
(1)從整體上來說，低壓系統(tǒng)和輻合區(qū)有利于大氣污染物的擴(kuò)散，而高壓系統(tǒng)和均壓區(qū)不利于大氣污染物的擴(kuò)散。
(2)當(dāng)深圳市出現(xiàn)輕度污染和中度污染時，陸地一般由高壓系統(tǒng)所控制，且該市以處于高壓前部分主。
(3)深圳市空氣質(zhì)量等級為優(yōu)和良的情況，天氣形勢沒有表現(xiàn)出特定規(guī)律，未來可考慮進(jìn)一步加大樣本量深入研究。
(4)深圳市干季比濕季更容易發(fā)生輕度污染及以上級別的污染，其污染主要是由細(xì)顆粒物PM2.5引起，且首要污染物存在季節(jié)性變化。
(5)天氣形勢預(yù)測模型對深圳市AQI指數(shù)的24、48、72 h預(yù)報相對誤差分別為22.0%、22.2%與21.9%，表明該模型具有一定的準(zhǔn)確率和可靠性，對空氣質(zhì)量預(yù)測具有較好的應(yīng)用價值，可為空氣質(zhì)量預(yù)報預(yù)警提供科學(xué)的參考依據(jù)。
