黃凱濤

（中山市環(huán)境監(jiān)測(cè)站 廣東中山 528400）

關(guān)鍵字：空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)；準(zhǔn)確率；效果評(píng)估；人工研判

引言

2013年，國務(wù)院印發(fā)的《大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃》（國發(fā)〔2013〕37號(hào)）明確指出要建立監(jiān)測(cè)預(yù)警應(yīng)急體系，妥善應(yīng)對(duì)重污染天氣。此后，全國各省市加強(qiáng)了空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)體系建設(shè)，環(huán)境空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)已經(jīng)成為環(huán)境監(jiān)測(cè)部門一項(xiàng)重要的常規(guī)工作。

中山市空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)系統(tǒng)由中山市環(huán)境保護(hù)局、中科院大氣物理研究所、華南理工大學(xué)聯(lián)合開發(fā)建立，其數(shù)值預(yù)報(bào)模型包括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(bào)模式系統(tǒng)NAQPMS、美國環(huán)保署推薦的CMAQ和CAMX三個(gè)模式，于2014年12月建成并投入使用。在開展空氣質(zhì)量業(yè)務(wù)化預(yù)報(bào)時(shí)預(yù)報(bào)員參考各數(shù)值模式預(yù)報(bào)結(jié)果，通過人工研判綜合預(yù)報(bào)，向公眾發(fā)布中山市空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)信息，內(nèi)容主要包括未來24 h的空氣質(zhì)量等級(jí)、AQI范圍、首要污染物名稱以及未來一周空氣質(zhì)量的變化趨勢(shì)。

本文基于2017年1-3月中山市環(huán)境空氣質(zhì)量自動(dòng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，評(píng)估NAQPMS、CMAQ、CAMX數(shù)值預(yù)報(bào)和人工研判綜合預(yù)報(bào)4種預(yù)報(bào)方式的預(yù)報(bào)效果，討論并總結(jié)空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)工作中的經(jīng)驗(yàn)和問題，為空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)工作的發(fā)展提供借鑒。

1 研究方法

1.1 數(shù)據(jù)時(shí)段

2017年1月1日至3月31日。

1.2 數(shù)據(jù)來源

實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)來源于全國城市空氣質(zhì)量實(shí)時(shí)發(fā)布平臺(tái)發(fā)布的中山市空氣質(zhì)量級(jí)別、AQI數(shù)值、首要污染物。

預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)來源于中山市空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)預(yù)警系統(tǒng)。

1.3 預(yù)報(bào)方法

1.3.1 模式預(yù)報(bào)

中山市空氣質(zhì)量多模式集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)生成的NAQPMS、CMAQ、CAMX等3套模式預(yù)報(bào)結(jié)果。

1.3.2 人工研判綜合預(yù)報(bào)

預(yù)報(bào)員參考各數(shù)值模式預(yù)報(bào)結(jié)果，研判未來氣象條件、污染源排放情況，結(jié)合實(shí)時(shí)空氣質(zhì)量，與氣象部門會(huì)商，對(duì)模式預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行修正。

1.4 評(píng)估方法

預(yù)報(bào)評(píng)估選取了對(duì)中山市未來24h空氣質(zhì)量級(jí)別、AQI數(shù)值范圍和首要污染物預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行效果評(píng)估。預(yù)報(bào)評(píng)估方式為：

（1）空氣質(zhì)量級(jí)別預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率P級(jí)別，即實(shí)況空氣質(zhì)量等級(jí)在預(yù)報(bào)范圍內(nèi)為正確，否則為錯(cuò)誤。

（2）AQI數(shù)值范圍準(zhǔn)確率，即AQI預(yù)報(bào)數(shù)值范圍包含AQI實(shí)測(cè)值為正確，否則為錯(cuò)誤。

（3）首要污染物準(zhǔn)確率，即實(shí)際出現(xiàn)的首要污染物包含在預(yù)報(bào)首要污染物中為正確，否則為錯(cuò)誤。

2 預(yù)報(bào)效果評(píng)估

2.1 預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)分析

基于NAQPMS、CMAQ、CAMX數(shù)值預(yù)報(bào)和人工研判綜合預(yù)報(bào)4種預(yù)報(bào)方式，統(tǒng)計(jì)2017年1-3月中山市AQI預(yù)報(bào)值，并與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比（圖1）。

圖1 NAQPMS、CMAQ、CAMX預(yù)報(bào)和人工研判綜合預(yù)報(bào)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比

由圖1可見，3種數(shù)值模式預(yù)報(bào)和人工研判綜合預(yù)報(bào)均能大致預(yù)測(cè)出AQI的變化趨勢(shì)，但3種數(shù)值模式預(yù)報(bào)均有部分時(shí)段與實(shí)測(cè)情況出現(xiàn)較大偏差，人工研判綜合預(yù)報(bào)總體與實(shí)測(cè)情況差異最小。

2.2 預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率分析

表1給出了4種預(yù)報(bào)方式預(yù)報(bào)結(jié)果的準(zhǔn)確率。

表1 2017年1-3月各種方法預(yù)報(bào)中山市空氣質(zhì)量準(zhǔn)確率統(tǒng)計(jì)表

經(jīng)過統(tǒng)計(jì)，中山市2017年1月1日至3月31日人工研判綜合預(yù)報(bào)未來24h空氣質(zhì)量級(jí)別準(zhǔn)確率最高，達(dá)85.6%，其余依次為CMAQ模式、NAQPMS模式、CMAX模式；人工研判綜合預(yù)報(bào)未來24hAQI范圍準(zhǔn)確率高于其他模式預(yù)報(bào)，達(dá)63.3%，其余依次為NAQPMS模式、CMAQ模式、CMAX模式；預(yù)報(bào)未來24h首要污染物準(zhǔn)確率從高到低排名為人工研判綜合預(yù)報(bào)、NAQPMS模式、CMAQ模式、CMAX模式,準(zhǔn)確率依次為65.6%、51.1%、47.0%和28.2%。綜合比較各種方法的預(yù)報(bào)效果，人工研判綜合預(yù)報(bào)未來24h空氣質(zhì)量級(jí)別、AQI范圍和首要污染物準(zhǔn)確率都高于其他3種模式。

3 討論

（1）人工研判綜合預(yù)報(bào)依托于預(yù)報(bào)人員的工作經(jīng)驗(yàn)，通過研判天氣形勢(shì)圖，分析未來24h大氣擴(kuò)散條件，結(jié)合空氣質(zhì)量實(shí)況數(shù)據(jù)，并與氣象部門會(huì)商，根據(jù)會(huì)商意見參考模式結(jié)果開展預(yù)報(bào)工作。通過幾年的經(jīng)驗(yàn)積累，中山市人工研判綜合預(yù)報(bào)空氣質(zhì)量已初見成效，預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率達(dá)優(yōu)良水平[4]。

（2）依據(jù)中山市預(yù)報(bào)預(yù)警工作管理制度的相關(guān)規(guī)定，沒有對(duì)預(yù)報(bào)人員預(yù)報(bào)未來24 h AQI范圍和預(yù)報(bào)未來24 h首要污染物進(jìn)行考核，這兩個(gè)項(xiàng)目的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率均值（63.3%和65.6%）都低于未來24 h空氣質(zhì)量級(jí)別預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率均值（85.6%）。

（3）從首要污染物預(yù)報(bào)效果的評(píng)估結(jié)果來看，首要污染物預(yù)報(bào)平均準(zhǔn)確率偏低，為65.6%，這主要跟中山市空氣質(zhì)量中出現(xiàn)的首要污染物種類較多，出現(xiàn)情況多變且變化規(guī)律復(fù)雜，而預(yù)報(bào)發(fā)布只給出兩種首要污染物的判斷結(jié)果有關(guān)。

（4）數(shù)值預(yù)報(bào)模型自動(dòng)計(jì)算生成的預(yù)報(bào)結(jié)果主要受預(yù)報(bào)平臺(tái)的設(shè)置和性能所影響，其準(zhǔn)確率還建立在氣象條件預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率的基礎(chǔ)之上；人工研判綜合預(yù)報(bào)依據(jù)監(jiān)測(cè)歷史數(shù)據(jù)、預(yù)報(bào)員以往積累的經(jīng)驗(yàn)、結(jié)合實(shí)際氣象條件、各數(shù)值預(yù)報(bào)結(jié)果及其他輔助材料，通過客觀資料和主觀判斷優(yōu)化預(yù)報(bào)結(jié)果，提高了預(yù)報(bào)結(jié)果的準(zhǔn)確率。

結(jié)語

（1）定期更新本地污染源排放清單，調(diào)整模型參數(shù)使之本地化，引進(jìn)新的研究技術(shù)及領(lǐng)域如多模式集合預(yù)報(bào)，污染源同化等，拓展模型使用性能。定期開展各種模式預(yù)報(bào)效果回顧，評(píng)估模式預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率，及時(shí)調(diào)整并改進(jìn)預(yù)報(bào)誤差。

（2）加強(qiáng)預(yù)報(bào)人員的技術(shù)培訓(xùn)，對(duì)預(yù)報(bào)隊(duì)伍開展評(píng)價(jià)考核制度，采用評(píng)分制等指標(biāo)量化考核預(yù)報(bào)員的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率，輔以激勵(lì)機(jī)制，提升預(yù)報(bào)能力。

（3）分析和總結(jié)各種氣象條件下空氣質(zhì)量的污染規(guī)律，加大與氣象部門的會(huì)商力度，定期開展預(yù)報(bào)經(jīng)驗(yàn)交流會(huì)，建立空氣質(zhì)量污染檔案和典型氣象條件污染案例庫等，提升預(yù)報(bào)工作的效果。