庆阳市污染天气预报思路的建立

庆阳市污染天气预报思路的建立 中国虐亏通报xx，33 (17)102107Chinese AgriculturalScience Bulletin庆阳市污染天气预报思路的建立韩晶，曹彦超。 张峰(甘肃省庆阳市气象局，甘肃庆阳745000)摘要为了提高庆阳市空气污染预报水平，利用多年环境空气质量和气象观测资料，分析各气象因子对空气污染指数API的影响，采用逐步回归的方法建立预报方程。 结果表明污染天气主要出现在冬李，其次为春季。 冬季的API与除稳定度外的其余气象因子相关性较好，春、夏、秋、冬四季以及全年的API与温度、气压、降水和不稳定能量的相关性最好。 建立的预报方程对夏、秋、冬三季和全年的预报效果较为准确，而对春季预报效果相对较差。 实际预报中再结合具体污染源监测和相似天气分析，最终确定庆阳市本地污染天气预报的综合评估结果。 本研究为庆阳市污染天气过程的预警、预测及其综合防治提供科学依据。 关键词空气污染指数；气象因子；相关系数；预报方程；庆阳X511文献标志码A论文编号casb16090058The Establishmentof PollutionWeather PredictionMethod inQingyang HanJing，Cao Yanchao，Zhang Feng(Qingyang MeteorologicalBureau，Qingyang Gansu745000)AbstractTo improvethe auracyof atmospheric pollutionforecast inQingyang，we analyzedthe effectsof eachmeteorological parameteron theAir PollutantIndex(API)by utilizingthe environmentalair qualityand meteorologicaldata，and establisheda predictionequation byusing thestepwise regressionmethodThe resultsshowed thatthepolluted weathermainly ourredin winter，secondly inspring；in winter，the APIhad arelatively highcorrelation withthe meteorological parameters exceptthe atmosphericstability data；for spring，summer，autumn，winter andthe wholeyear data，the APIhad ahigher co relation withair temperature，atmospheric pressure，precipitation andinstability energythan othermeteorologicalparametersThe equationcalculated resultswere parativelyaurate foratmospheric pollutionforecast insummer，autumn，winter andthe wholeyear，but hada poorauracy inspringIn theactual prediction，we shouldbine theanalysis ofspecif icpollution sourcemonitor ingand similarweather toasceain theprehensive assessmentof theatmospheric pollutionweather inQingyangThis studycould providea basisfor earlywarning，forecast andintegrated controlof theair pollutionprocessKey wordsairpollution index；meteorological factor；corelationcoe ficient；predictive equation；Qingyang0引言人们生活的城市是一个错综复杂的综合体，随着经济建设的发展，城市化进程加快，一些无序的过度开发和城市人口的快速增长，导致环境污染物排放量不断增加，污染范围不断扩大，空气质量下降。 产生城市空气污染的因素有很多，长期、平均状态下大气环境质量取决于城市的交通、能源和工业等污染物排放的多少，但短期、实时状态下却与大气环流背景以及当地、当时的气象条件和大气扩散能力有关n。 当污染物排放源保持相对稳定时，城市边界层尤其是城市近地层基金项目庆阳市气象局科技项目“庆阳市重污染天气机理及预报预警技术方法”(qyqxxx04)。 第一作者简介韩晶，女，1988年出生，甘肃宁县人，助理工程师，硕士，研究方向灾害性天气研究。 通信地址745000甘肃省庆阳市西峰区兰州路4号庆阳市气象局，Tel09348212687，Email446843809qqcon。 xx0912，修回日期xx，0116。 韩晶等庆阳市污染天气预报思路的建立103的风、温度、湿度、降水以及湍流运动对城市污染物的扩散、稀释和清除等起着重要的作用。 中国地域广阔，地形的差异、气候的不同、经济发展的不均衡，造成各地的环境复杂多样。 以往对空气污染的研究多数是基于典型城市，而对一般区域性的空气污染状况及污染预报模型的系统性研究相对较少。 相关研究有李靖等分析并挑选出北京市不同季节对空气质量影响最显著的气象因子，建立了回归方程并对其预报效果进行了检验；孙银川分析了银川市的污染气象条件和空气质量，并建立了空气质量的动力预报模型；柴微涛等嘲对成都城区大气污染监测资料通过时问序列分析的方法，建立空气污染指数自回归滑动平均模型，模拟结果通过了相关检验；周甘霖在分析能源结构、污染源分布、能耗量以及兰州市主要空气污染物浓度时间变化和空间分布特征的基础上，通过研究空气污染与气象条件之问的关系，建立了兰州市污染物浓度统计预报模型。 庆阳地处中纬度内陆地区，介于东经106。 20一10845与北纬35o15一37。 10之间，属中温带半干旱气候。 监测点位于庆阳市中南部，其海拔高度1421m，周边地势平坦开阔，地形南北呈一扇状，四季分明，典型高原气候，春冬季节长时间大风天气，多扬尘，气候干燥。 庆阳物产资源丰富，种类繁多，并以农业为主导产业，其工业发展落后于国内其他一些省市，近几年虽有石油产业发展起来，工业污染排放也没有一些城市那么严重。 但因其特殊的地理位置、地质地貌特征和气候特点，加之春季风沙天气、冬季采暖等原因，也经常出现持续性的污染天气。 而污染天气对农作物也会造成不同程度的损害，如叶片变色、生长迟缓、不开花、减产，枝叶枯萎、品种变质等。 因此，需要对庆阳市的污染天气开展预报工作，以便采取更具体、更有效的措施控制污染，也能减少对农作物的损害。 随着污染物观测资料的积累和技术方法的提高，本研究全面、细致地研究庆阳市主要污染物的分布特征、对应的气象条件及其与空气污染指数之间的关系，在此基础上建立适合于庆阳市地方特点的污染天气预报模式和思路，以期提高空气污染预报水平。 1资料与方法11本研究所使用的资料包括环境空气质量资料、地面气象资料以及探空气象资料。 111环境空气质量资料庆阳市的空气污染指数(Air PollutionIndex，简称API)监测因子为二氧化硫(SO)、二氧化氮(N0)和可吸入颗粒物(PM。 )，监测数据庆阳市环保部门xx-xx年逐日数据(污染物平均浓度和空气质量等级划分标准参考国家环境保护部API定义和各级限值)。 112地面气象资料为xx-xx年庆阳市常规气象观测资料，具体数据采用与空气污染资料相对应的西峰国家基和区域自动站观测资料等。 113探空气象于平凉市探空站(距离庆阳市观测站约100km)。 12研究方法本研究方法包括数据处理和时段划分 (1)数据处理将AP1日值按月(季或年)进行平均，得到xxxx年月(季或年)平均API的序列。 (2)时段划分35月为春季、68月为夏季、911月为秋季、12月一次年2月为冬季，11月一次年3月代表采暖期，4_10月代表非采暖期。 13预报因子的选择基于统计模型所建立的污染天气预报模型，其稳定性和准确性主要取决于预报因子的选取”。 当地、当时的天气形势是决定城市空气中污染物的稀释、扩散和清除过程快慢的主要因素。 在相应的环流背景下，结合天气预报经验，选出风向、风速、温度、气压、相对湿度、能见度、降水、稳定度、不稳定能量以及逆温等有明确物理意义的气象观测资料共10项因子进行相关分析。 2庆阳市空气质量分布特征空气污染具有延续性的特征，污染浓度由高到低有一个稀释的过程，而从低到高也有一个累积的过程，如无春季沙尘天气等这种特殊情况出现，污染浓度的变化就是一个渐变过程1。 庆阳市空气污染物主要有SO。 、NO和PM空气质量日报中，各项污染指标分指数最大值代表所属区域API，其中该指数对应的污染物即为区域首要污染物”。 经分析研究各污染物的AP1分布，灰尘和粉尘等可吸入颗粒物是造成大气污染的主要因素，为庆阳市首要污染物。 空气质量以优和良级天气为主，轻微(度)污染和重污染级的天气较少出现。 虽然庆阳市污染天气出现比率较低，但在优、良质量时段内也会有部分区域达到污染程度，会对市区内及周边人群的健康和生活产生很大危害。 分析庆阳市环境空气质量等级日数变化(见图1)，优级日数在夏季呈明显上升趋势，最多日数出现在6月，而良、轻微(度)污染和重污染级日数在夏季均呈下降趋势，最少日数出现在6月，优和良级日数出现互补的趋势。 这是因为庆阳市夏季降水较多，而相关研究表明，空气质量等级为优时，大部分与降水有关，。 104。 中回农学通报casborg一般发生在降水较为明显的当日或次日。 分析庆阳市API在各季节及采暖期、非采暖期不同时段的分布(见图2)，庆阳市API有明显的季节变化特征，春、夏、秋、冬4个季节中冬季API平均值最高，而夏季最低，这说明庆阳市冬季空气质量最差，其次是春、秋季，夏季最好。 采暖期与非采暖期相比，采暖期API明显高于非采暖期，这是因为庆阳市是典型的北方城市，从秋末、冬季到初春冷空气活动较为频繁，风速增大，气温上升，地表植被的覆盖度差，容易引起沙尘天气，使API平均值增大。 从API的标准差变化也可以看出，庆阳市API在春、冬季变化波动最大，秋季其次，夏季最小，采暖期的变化波动比非采暖期大。 经分析研究庆阳市的重污染天气主要出现在冬季，其次为春季。 根据黄忠等n分析，冬季主要是采暖期引起的重污染天气，特点是发生频率较高、持续时间长；而春季是由于大风天气携带城市扬尘及外来沙尘形成的污染天气，特点是发生较偶然、持续时间短、污染物浓度值高。 3025蠢2o山15100807060504030201O0一优123456789101112月份图1空气质量等级日数变化图2API不同时段的分布情况3预报思路的确定众多研究表明”。 ，气象因子与污染之问存在着相关性。 本研究采用xx-xx年问API、污染频率和污染天数与同期常规气象因子值作相关分析，通过Excel中CORREL函数分别计算它们的相关系数，并根据相关系数的计算结果探讨气象因子对API的影响。 31API与气象因子的相关性分析分析API与同期气象因子之间的相关系数(见表1)，不同的时段气象因子对空气污染的影响有差异。 311春季AP1与温度、不稳定能量和逆温的相关系数均通过O0l置信水平检验，与风速、风向、气压和稳定度几项因子呈负相关，与相对湿度、温度、能见度、降水、不稳定能量及逆温呈正相关，其中与相对湿度相关性微弱，与风速为低度相关，与其余气象因子均有较好的相关性，说明春季除风速、相对湿度外，其余气象因子对API的影响显著，主要因为春季气候干燥，风速较其他季节大，但变化幅度小。 312夏季API与气压、相对湿度、降水和不稳定能量的相关系数均通过001置信水平检验，与风速、温度、降水、相对湿度、不稳定能量、稳定度和逆温几项因子呈负相关，与气压及能见度两者呈正相关，其中与风向无相关性，与稳定度相关性微弱，与其余气象因子均有较好的相关性，说明夏季除风向、稳定度外，其余气象因子对API的影响显著，主要因为夏季偏南气流较多，带来暖湿空气，大气处于不稳定状态时间较长。 313秋季API与风速的相关系数通过001置信水平检验，与逆温呈负相关，与其余气象因子呈正相关，其中与稳定度无相关性，与能见度和逆温相关性微弱，与风向为低度相关，与其余气象因子均有较好的相关性，说明秋季除能见度、稳定度、逆温外，其余气象因子对API的影响显著，主要因为秋季多连阴雨，能见度较差，大气多处于稳定状态。 314冬季API与温度、逆温和不稳定能量的相关系数均通过001置信水平检验，与温度、稳定度、相对湿度、降水以及不稳定能量呈稳定的负相关，与风速、风向、气压、逆温和能见度呈稳定的正相关，其中与稳定度相关性微弱，与其余气象因子均有较好的相关性，说明冬季除稳定度外，其余气象因子对API的影响显著，主要因为冬季大气层结较为稳定。 315全年API与温度、降水和不稳定能量的相关系数均通过O01置信水平检验，与气压、逆温和相对湿度的相关系数均通过005置信水平检验，与风向和稳定度的相关系数均通过01置信水平检验。 与风向、温p血6543210蠖“98765432l0韩晶等庆阳市污染天气预报思路的建立105。 度、相对湿度、降水以及不稳定能量呈稳定的负相关，与气压、稳定度、逆温和能见度呈稳定的正相关，其中与风速无相关性，与能见度为低度相关，与其余气象因子均有较好的相关性，说明全年除风速和能见度外，其余气象因子对API的影响显著，主要因为年平均风速基本一致，年平均能见度变化较小。 因此，冬季API与除稳定度外的其余气象因子相关性较好，各个季节以及全年与温度、气压、降水和不稳定能量的相关性最好。 体现了气象条件对污染影响的复杂性，同时也说明不同时段气象因子对污染的影响是不同的。 32最优子集回归方程的建立在实际问题中应该选取只对目标变量真正产生影响的因子组成的回归方程。 这是因为若使用对目标变量不产生影响的因子，可能导致预测精确度降低。 如果因子很少，统计变量也就很少，可以节省时间，在实际应用中非常有效。 在统计学上，仅仅使用产生影响的因子的建立的方程叫做“最优回归方程”，或者“最优回归模型”23-26。 为了实现“最优回归方程”，其选择的准则和具体方法也就显得十分迫切，本研究选用线性回归模型【27】。 本研究利用相关系数来筛选预报因子表1分别计算了春、夏、秋、冬四季和全年的API与所选择的气象因子的相关系数，在对各个气象因子的统计分析中，结合前面的相关性分析结果，筛选出相关系数较大且超过一定置信度的因子作为回归方程的因子，采用多元线性回归的方法建立预测庆阳市未来24hAPI的统计预报方程(见表2)。 表1API与同期气象因子之间的相关系数全年00注通过01显著性检验；”通过005显著性检验；?通过001显著性检验。 其中，南北风、稳定度、能见度、不稳定能量中风向以南风为主，稳定度以稳定型为主，能见度以10km为主，不稳定能量以K指数为主。 表2API与同期气象要素之间的最优子集回归方程注各项的意义y为API，Xz，?，X。 为各气象因子，R为复相关系数。 33预报值与样本值的对比分析选取xx-xx年API监测值及预测值来分析预报方法的预报效果，因空气污染预报是以API和污染等级方式对外发布的，故本研究在预报检验中，均以API形式进行比较。 根据统计样本和预报样本的均方根误差和平均绝对误差的误差分析(见表3)春、夏、秋、冬四季的均方根误差均小于平均绝对误差，无论是统计样本还是预报样本，春秋季的均方根误差和平均绝对误差都大于夏冬季，且除春季两种误差的差别较大以外，夏、秋、冬三季和全年的预报样本均方根误差、平均绝对误差仅比统计样本的对应误差略大一些，说明本研究中建立的预报方程具有一定的参考能力。 根据上面建立的预报方程，对本次研究的各季节和全年API进行检验分析(见图3)，可以看出4个季节和全年的实测值与回归方程计算值的变化趋于一致。 其中夏、秋、冬三季的预报模型较为准确地拟合了API值，春季和全年的预报模型的API计算值与实测值相比误差略大，全年中误差较为突出的时段出现在3月，也是属于春季的月份。 106中回农学通报casborg图3实测值与预报值的检验图经分析，建立的回归方程对春季预报效果最差。 究其原因春季是冷暖空气交换的季节，天气多变，风力多为一年中最大，一方面会使污染物向下游扩散，造成预报误差；另一方面由于春季降水少，土壤干燥，容易引起沙尘暴和二次扬尘。 同时春季次数虽少但明显的降雨过程对颗粒物的冲刷、稀释、和清除作用突出，导致API值振幅较大，即有明显降雨时预报误差较大，因此本次研究在方程中引入的降水因子可能对提高预报质量有定帮助。 34污染天气的预报思路污染物浓度分布与气象因子关系密切，而气象因子本身随时都有变化，彼此又相互制约，相互影响，不污染源监测气象条件同的气象要素组合表征不同的天气特点，对大气污染物的扩散也会产生不同的影响。 污染天气的气象条件预报是从气象学的角度出发，对未来时段内空气中污染物扩散、稀释及清除能力的预报过程。 上述分析中，将能综合反映各种天气类型变化的特征要素风速、风向、温度、气压、相对湿度、能见度、降水、稳定度、不稳定能量、逆温等与API进行相关统计分析，并建立最优子集回归方程，以期从表征不同大气气候特征的要素变化，进行庆阳市污染天气的预报。 实际预报中再结合具体污染源的监测以及典型天气型相似分析，得到污染天气预报的综合评估结果，污染天气预报流程见图4。 典型天气型卜_历史个例相似分析高空气象因子地面气象因子最优子集回归方图4污染天气预报流程图污染天气预报综口评估加如如韩晶等庆阳市污染天气预报思路的建立1074结论与讨论 (1)庆阳市的污染天气主要出现在冬季，其次为春季。 冬季污染天气是由采暖引起，而春季是因大风天气携带城市扬尘及外来沙尘形成的。 (2)根据API与气象因子的相关系数以及置信水平检验，冬季API与除稳定度外的其余气象因子相关性较好，春、夏、秋、冬四季以及全年与温度、气压、降水和不稳定能量的相关性最好。 结合相关性分析结果，筛选出相关系数较大且超过一定置信度的因子作为回归方程的因子，采用多元线性回归方法建立预测庆阳市未来24小时API的预报方程。 预报方程对夏、秋、冬三季和全年预报效果较为准确，而对春季预报效果相对较差。 (3)实际预报中再结合具体污染源的监测以及典型天气型的个例相似分析，最终确定庆阳市污染天气预报的综合评估结果。 并根据庆阳当地气候特征，优化配置农业生产结构和技术，以便适应污染天气对农业生产所带来的各种不良影响。 (4)本研究仅就常规气象因子与API的相关性进行了分析，对区域地理条件、大气输送以及城市内部和周边工业发展等具体情况还需要进行更深入的研究。 在今后的研究中有必要考虑更多的气象因子，并对污染天气的天气形势进行归类分析，应该会得到更好的结果。 本研究建立的污染天气预报方程和预报思路，在业务实践中还需进一步检验并完善，更好地为开展本地化的空气污染预报业务提供科技支撑。 f1(23456参考文献周国兵重庆市主城区气象条件对空气污染影响分析及数值模拟研究D兰州兰州大学，xx15周明煜，姚文清，徐祥德，等北京城市大气边界层低层垂直动力和热力特征及其与污染物浓度关系的研究J中国科学(D辑地球科学)，xx(S1)2030王斌利用空气污染指数(API)分析我国空气污染的区域时空变化特征【D】青岛中国海洋大学，xx13李靖，尹晓惠，张明英北京市空气质量状况与气象条件关系分析A】中国气象学会大气成分委员会，中国气象科学研究院第26届中国气象学会年会大气成分与天气气候及环境变化分会场论文集c中国气象学会大气成分委员会，中国气象科学研究院xx8孙银川银川市空气污染特征分析及其预报方法的研究D】南京南京信息工程大学xx755柴微涛，宋述军，宋学鸿成都市城区空气污染指数的时间序列分析J】成都理工大学学报自然科学版，xx (4)485488周甘霖兰州市空气污染特征及其与气象条件关系研究D兰州兰州大学，xx3268沈鸿飞，张军，邱慧珍，张智全区域生态环境状况综合评价以甘肃省庆阳市为例J干旱区资源与环境，xx (6)13-17吴爱敏，自爱军，张天锋，等陇东空气质量的分析及预报J甘肃科学学报，xx (1)3539王文路甘肃省城市环境空气质量xx-xx年(10年)变化趋势研究D兰州兰州大学，xx4445宁海文西安市大气