漳州市区空气质量等级预警预报技术研究

通过阐述漳州市区空气质量预报预警思路及其算法技术原理,介绍漳州市区空气质量等级预警预报系统建设情况,分析了空气质量预警预报系统实际应用中存在的问题,提出了相应的解决措施。     

福州市城市空气质量预报方法研究

本文对福州市城市空气质量预报系统进行了介绍,运用统计学方法,建立统计预报模式。结果表明运用统计模式开展城市空气质量预报是可行的。     

福州市城市空气质量预报方法研究

本文对福州市城市空气质量预报系统进行了介绍,运用统计学方法,建立统计预报模式.结果表明运用统计模式开展城市空气质量预报是可行的.     

气象资料在空气质量预报中的应用

近年来,空气污染日渐严重,并影响了人类的生存环境。天气因素对空气质量有显著影响,准确利用气象资料对空气质量进行预报至关重要。该文结合具体空气质量预报个例,探讨如何利用气象资料中常见的高空分析图、单点时空剖面图和气象物理量数据对污染物浓度及浓度变化趋势进行分析,以便更准确地开展空气质量预报。     

2021年蚌埠市6种空气质量预报模式的检验

本文把2021年安徽省空气质量预报预警平台采用6种空气质量预报模式的具体预报情况,与2021年蚌埠市空气质量实测值进行对比检验,分析了6种模式在蚌埠市的预报效果。结果表明,集合预报、CMAQ、统计预报模式在24 h时效内,集合预报、CMAQ、CAMX模式在48 h、72 h时效内的AQI预报中具有较高参考价值;在除冬季外的24h时效AQI预报中,集合预报、CMAQ、统计预报准确率较高,而NAQPMS则在冬季准确率较高;仍需通过人工综合分析,进一步提高AQI范围预报准确率。     

汕头市空气质量预报模型的建模和修正方法

应用时间序列分析法中的自回归模型进行城市空气质量预报，是目前国内已开展城市空气质量预报城市所普遍采用的统计学方法之一。由于其理论上的缺点，在预报城市空气质量的时候需要对其进行修正，本文通过论述我市模型的建模和修正方法，希望对将要开展或正在开展空气质量预报的城市起到借鉴作用。     

基于API法的运城市空气质量评估及整治对策

根据山西省环境监测中心站提供的每日空气质量预报,对运城市的空气质量进行了评价,探讨了改善运城市空气质量的对策.     

基于时间序列与随机森林模型的江西省空气质量影响因素分析

空气质量状况直接影响着人们的身心健康,空气污染治理一直是一个广受争论的热点问题.本文基于2015～2020年江西省各地级市主要污染物浓度和气象数据,采用时间序列与随机森林模型,深入分析江西省各地级市的空气质量状况及其影响因素,得到以下结果:(1)从整体角度来看,2015～2020年间江西省城市的空气质量一直处于优良状态...     

基于多元回归分析的STM32空气质量监测系统设计与开发

以鞍山市空气环境资料为基础,用统计软件SPSS分析了空气质量指数与PM2.5,PM10,SO2,NO2,CO以及O3的相关性,选取相关性最显著的因素建立多元回归模型,并以此为基础设计并开发出基于STM32处理器的具有温湿度和紫外线测量及空气质量指数预报的空气质量监测系统。测试结果显示,测量及预报值与实际值相符合。     

城市空气质量数值预报的不确定性与可预报性

主要综述了数据误差、随机误差和模式物理误差所造成的城市空气质量数值预报的不确定性,简要介绍分析预报不确定性的统计方法。并对由内在随机性和外在误差引起的可预报性问题进行了分析讨论。     

基于GIS技术与嵌套网格的大气PM2.5污染最优集成预报方法

为了提升城市空气质量的预报准确率,分析大气PM_2.5污染物各尺度污染变化情况,提出基于GIS技术与嵌套网格的大气PM_2.5污染最优集成预报方法.基于大气污染扩散模拟情况,利用GIS技术的前、后期数据处理以及结果显示输出,处理大气PM_2.5污染数据,可视化展示污染扩散情况;采用嵌套网格空气质量预报模式系统(NAQPMS),模拟大气PM_2.5污染物各尺度污染变化,完成污染预报;基于观测、预报资料结合多种集成方法组建集成预报,经评价获取评分最高集成预报方法,完成大气PM_2.5污染最优集成预报.以安阳市为例,应用该方法进行空气质量预报实验.结果表明：该方法的PM_2.5质量浓度预报值与实际观测值更加接近,有效提升了大气污染预报准确率,以PM_2.5为代表的细颗粒物和以扬尘为主要源的粗颗粒物污染突出,需加强企业烟尘污染物的管控.     

临汾市空气污染预警系统

运用新型的预报工具，将混合物扩散的理论，实验研究结果和传统的统计方法应用于空气污染预报之中，细化了天气对空气质量影响的判别规则，运用KLM滤波对污染级别进行了预报试验，制作和天气预报工作平台交互担任的预报系统。     

2020年春季江西省大气环境质量时空变化特征及其影响因素

利用江西省6项主要大气污染物的逐时监测资料,通过反距离权重插值法和相关分析方法,探讨了2020年春季江西省空气质量的时空变化特征及其影响因素。研究结果表明：江西省11个地级市2020年春季空气质量较2019年同期均明显改善,其中大气污染物浓度普遍呈现出前期南高北低,随着时间的推移浓度高值区向北部转移的趋势;空气质量与地区生产总值和第二产业占GDP比重等社会经济因素显著相关,其中地区生产总值与O₃相关系数为0.700,第二产业占GDP比重与NO₂相关系数为0.691;空气质量还与平均气温、平均风速以及平均相对湿度等气象因素相关,其中平均气温与CO、PM_2.5、PM₁₀的相关系数分别为0.591、-0.506和-0.543,平均风速与O₃相关系数为0.540,平均相对湿度与SO₂相关系数为0.503。2020年春季江西省空气质量的改善不仅与停工停产等减排措施有关,还受气温、风速以及相对湿度等气象条件的影响。     

利用集合深度学习方法订正空气质量数值预报结果——以新疆乌昌石城市群为例

开展基于空气质量数值模式CMAQ (社区多尺度空气质量模型)预报结果的后校正算法研究。利用集合深度学习方法, 对CMAQ的PM_2.5 (细颗粒物)原始预报结果进行误差订正, 以期提高预报准确率。该方法集合了深度神经网络模型、随机森林模型、梯度提升模型和广义线性模型4种机器学习模型, 在每一个模型中结合原始的气象预报、空气质量预报和土地利用类型等多源数据作为辅助变量, 对PM_2.5预报浓度进行校正, 最后求取4个模型的集合结果。将该方法应用于订正新疆乌(鲁木齐)昌(吉)石(河子)城市群的CMAQ预报结果, 利用2018年的独立样本进行评估, 订正预报结果的准确性显著提升, 站点5天预报的决定系数R²为0.41~0.60, 比原始预报提高60%~160%, 均方根误差RMSE降低 40%左右; 交叉验证的站点预报R²同样提升50%~80%, RMSE下降30%左右。该订正方法的计算效率高, 可以部署于业务化预报平台, 进行可靠的运行。     

春节期间烟花禁放对江西省城市环境空气质量影响研究

利用2017年和2018年春节期间江西省60个大气环境国控监测点的空气质量自动监测数据,采用数学统计、定量分析和ArcGIS空间分析等方法,并通过构建"空气污染综合指标"对"烟花禁放"政策实施前后江西省主要城市空气质量状况变化进行评估。结果表明,全面实施"烟花禁放"政策前(2017年),除夕夜和正月初一大量的空气污染物短期内迅速累积形成污染高峰;大气环境中主要污染物PM_(2.5)和PM_(10)分别较当年对应污染物的年均浓度升高49.62%和24.19%。2018年春节期间江西省全面实行禁燃措施后,绝大部分城市大气环境中PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2等污染物的平均浓度较2017年同期分别下降21.94μg/m~3、25.69μg/m~3和4.81μg/m~3,降幅分别达到31.64%、28.36%和28.39%,烟花禁放措施实施效果显著。从江西省空气质量的空间分布格局可以看出,空气质量指数类别为较良好的地区主要分布在江西省的北部和中部,其烟花禁放成效较好。     

环境空气质量预报准确率研究

在分析多年空气自动监测数据的基础上,选用统计预报模式(多元线性回归)和数值预报模式(CAPPS)两种模式同步应用,以源解析结论为数据修正程序,很好地解决了安阳市在空气质量预报方面准确率低的问题.安阳市2005年1月~9月环境空气质量预报PM10浓度预报准确率为74.70%.     

赣东主汛期模式降水预报检验分析

基于ECMWF模式形势场预报资料及JAPANFAX、GFS、EC-THIN、JMA、T639、NCEP等11家模式降水预报资料,从面雨量、极值降雨量2个方面对2015年江西省抚州市主汛期(6月上旬至7月上旬)区域性暴雨的降水预报结果进行了短期主观检验,对比分析了11种数值模式对江西省抚州市区域性暴雨系统预报的效果。结果表明:1)在面雨量预报方面,EC集合预报、T639模式预报、GFS预报在主汛期的降水预报准确率较好; 2)在极值降雨量的预报方面,EC-THIN、T639模式预报在主汛期的降水预报准确率更好; 3)得到本地化预报准确的模式,再对2016-2017年的强降水天气过程的面雨量和极值降水量进行了预报验证,找出这2个要素的预报思路及指标,为今后主汛期降水起到较好的参考指导意义。     

南昌市氮氧化物预报模型研究

空气中的氮氧化物(NOx)是发达国家和我国大中城市的主要污染物之一，对人体健康和生态环境造成严重危害，NOx已列入空气质量预报项目。本研究以南昌市为对象，针对NOx的污染特点，按点源、面源和线源采用综合模式建立了南昌市NOx污染预报模型，开发了预报系统软件，模拟精度和预报精度分别达到了51％和60％以上，符合预报要求，为南昌市NOx预报提供了科学的方法和手段，对我国其它大中城市开展NOx预报具有参考价值。     

嵌套网格空气质量预报系统及其在沈阳地区的初步应用

嵌套网格空气质量预报系统作为中国第三代区域多尺度空气质量模型,充分借鉴吸收了国际上成熟的天气预报模式、空气污染数值预报模式的优点,并体现了中国各区域、城市的地理、地形环境、污染源的排放等特点.模型能够在沈阳市很好的应用,并模拟出冬季重污染个例和夏季的轻污染个例,SO2的模拟效果略好,PM10的模拟结果偏低.造成偏低的原因主要有三个方面:污染源数据、污染物比例和模式内部参数.     

ECMWF和T639数值预报产品在兰州市空气质量预报应用中的对比

利用2013-2015年兰州市空气污染逐日监测资料,分析了兰州市6种主要空气污染物PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2、SO_2、CO和O_3的污染特征;以2014年欧洲中期天气预报中心(ECMWF)资料与T639气象要素预报产品,结合兰州市同期污染物质量浓度监测数据,分别建立了基于最小二乘法支持向量机(LS-SVM)的6种主要空气污染物未来2d的日均质量浓度预报模型;将ECMWF和T639中2015年2月1日-10月31日的气象要素与同期污染物质量浓度监测数据分别输入各模型进行试预报检验.结果表明,以ECMWF建立的预报模型对未来2 d的PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2、SO_2和CO的日均质量浓度的预报效果优于T639,而T639对预报O_3有一定优势.用ECMWF建立的预报模型对未来24 h的空气质量指数等级和首要污染物的预报成功率为86.14%,48 h的为82.33%;T639对应的未来24 h预报成功率为83.52%,48 h的为74.43%.两种数值预报产品均可应用于基于LS-SVM预报模型的空气质量预报,其中使用ECMWF的预报产品的释用预报效果整体上更好.