城市大气污染预报模式的研究进展

介绍了城市大气污染预报模式的国内外研究现状，并对它们采用的预报系统及结果作了简要阐述。美国目前已发展到第三代Momdel-3CMAQ模式系统，中国已开发了3套较成熟的模式系统。文中指出中国城市大气污染预报模式存在的问题，并对发展方向进行了探讨。     

青岛市大气污染时间序列分析预报方法研究

根据青岛市大气污染监测资料,采用时间序列分析方法,建立多种预报模型,有原序列周期外延法、均生函数周期外延法,均生函数逐步回归法以及自回归预报法等,最后提出一种综合预报模型。连续预报试验表明,综合预报模型优于任何个别预报模型,有较好的预报能力。利用马尔可夫模型对污染状态（轻、中、重）进行了分级预报试验,也获得良好的效果。     

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。     

大气污染主成分回归预报模型及试报分析

针对丹东城区SO2污染的实际情况及与气象因子的关系,建立了主成分回归预报模型,并在实际预报中进行了模拟、试报和应用、模型拟合及预报效果检验,结果发现:模型模拟值与实际值的变化趋势基本一致,模型可以用于各季SO2浓度预报.     

城市环境空气质量预报模式的研究

本文通过对攀枝花市环境空气监测历史数据进行统计、分析，利用多元回归方法建立了适合本地区的环境空气质量统计预报模式，用该模式对历史数据进行验证，证明模式具有实际应用价值。把模式应用于实际预报工作中，并对预报准确性进行了统计分析。     

基于多模式预报优选融合技术的短时定量降水预报

为提升短时定量降水预报准确率,使其更好地支撑城市暴雨洪涝及中小河流洪水预报,基于多源数值天气模式预报值,构建了基于预报成员优选融合的短时(0~12h)逐小时定量降水预报模型,模型由单模式百分位映射订正技术模块、模式订正预报成员实时优选技术模块、预报成员实时融合技术模块和融合预报的百分位映射订正技术模块4个技术模块组成。以河南省为例对模型进行检验,结果表明:模型预报降水分布和强度随着预报时效临近更接近实况降水;模型提前6h预报出郑州“7·20”暴雨最强时段降水的落区和强度;在2021年1—9月降水预报对比检验中,模型预报准确率高于任意单模式订正预报和原始模式预报,且准确率随着预报时效的临近逐步提高。     

高分辨率中尺度模式在乐平工业园区的污染预报试验

为了研究乐平工业园区企业排放的污染物对乐平市城区的影响程度,应用了WRF高分辨率中尺度模式、利用最新的GIS资料、结合CALPUFF污染物输送模式对SO_2等污染物输送、扩散、浓度分布和沉降进行预报试验。结果表明:精细化的大气扩散模式,能实时给出污染物的主要影响范围、最大影响浓度所在位置以及发生时间等信息,对于评估企业大气污染物排放的实时环境影响具有重要意义。模式输出产品符合污染物常规的传输与扩散规律:排放源附近,SO_2的浓度达到极值,地面盛行风向是污染物传输的主要方向,沿着地面主导风向,污染物存在侧向的扩散,污染物影响较显著的范围主要位于药厂与盛行风向的下游。预报结果与观测结果的相关系数可达0.8以上,且超过95%的信度,平均浓度预报偏差低于10μg/m~3,35家企业地面SO2日均浓度对本地的最大贡献率约为63.4%,但从影响范围来看,最大浓度贡献点位于企业聚集区内,即处于可控范围内。对于评估企业大气污染物排放的实时环境影响具有重要意义,可为乐平市大气污染防治提供有效预报参考。     

基于WRF-Chem模式的呼和浩特市大气污染过程模拟及特征分析

本研究基于WRF-Chem模式,利用环境监测资料、气象观测资料以及再分析资料,对2015年12月发生在呼和浩特大气污染过程进行数值模拟,着重分析了该过程中的气象影响因子以及污染物的时空变化特征.结果表明:(1)WRF-Chem模式对气象因素的模拟结果与实际观测值的相关性较高,相关系数均大于0.62.(2)WRF-Che...     

平顶山市空气污染预报研究

用污染潜势指数和污染浓度指数等方法结合平顶山市天气气候特点及污染源分布状况,建立了适宜24小时的空气污染浓度指数预报.为平顶山市空气污染预报提供了一种很好的方法.     

城市空气污染的植物监测研究进展

通过分析国内外大量的相关研究,探讨了植物对空气污染的响应以及空气污染植物监测的传统途径和高光谱技术,结果发现,如何基于当地大气污染物的状况和种类有针对性地筛选植物指示种及其关键响应参数以及如何利用获取的信息来科学地解释城市空气质量及其在不同尺度上的差异,依然是当前研究中面临的难题.      

应用人工神经网络法预报空气污染指数

基于人工神经网络的多目标综合评价方法,预报城市空气污染指数,在传统的预测理论和方法的基础上找到了一个新的途径,确定了基于BP神经网络的预测模型的结构和算法,并结合实例进行了实证分析,取得一定效果。     

宝鸡城区大气中铅污染现状分析

目的分析评价宝鸡市市区大气中铅及其化合物的污染现状,为宝鸡市大气污染治理提供依据。方法在宝鸡市区设置7个点位对大气中铅浓度进行了两期调查监测,同时对宝鸡市区域内煤的主要供应种类进行铅含量测定,及煤炭燃烧和汽车燃油对大气中铅尘的贡献量进行预测,结合市区大气中铅浓度的历史数据以及其他城市的铅污染情况,分析宝鸡市大气中铅的时空分布特征,说明宝鸡大气中铅污染的主要成因。结果宝鸡城区大气中铅尘本底值较低,近20年来成倍增长,但近来开始出现下降趋势,且冬季城区大气中铅尘浓度明显高于夏季;燃煤对大气铅的污染愈发明显,估计宝鸡燃煤对城区大气中铅尘贡献量大约为5～15μg／m^3,汽车燃油贡献量远低于5μg／m^3,但道路扬尘成为宝鸡市大气铅尘污染的一个重要因素,同时铅尘浓度分布也受灰霾和宝鸡特殊地形等因素影响。结论大气中铅尘的总体监测结果与细颗粒物有明显相关。因此需要通过控制颗粒物特别是细颗粒物（PM2.5）来实现对铅尘污染的降低,长远考虑需要逐步调整能源结构,降低燃煤量,加强管理,减少铅尘排放。     

郑州市大气污染情况分析与对策

对郑州市１９９１年－１９９８年大气污染物进行测试分析。表明郑州市大气主要污染物为ＴＳＰ、ＮＯｘ、ＦＤ和ＳＯ２。大气综合污染水平严重,但呈潜在下降趋势。并指出了其危害及治理对策。     

马鞍山市空气污染分析

安徽马鞍山市是一座新兴的产业结构单一的钢铁工业城市,城市空气污染物主要来源于钢铁工业的矿石冶炼、煤炭焦化及工业锅炉等点源污染。以该市近年来(1991～2001)空气环境例行监测数据为依据,从城市能源结构、气象特征、空气污染物浓度变化规律、各污染物污染状况及周边大城市之影响等方面对该市空气环境质量进行综合分析、评价。结果表明,对于产业结构单一钢铁工业小城市来说,其空气污染主要来自于工业点源污染,点源是空气污染控制、治理的重点。     

大气污染采样统计分析的网格逼近函数法

将被测定区域的污染分布看成一张超曲面,该超曲面分为形状相同相互连续的三角形小单元,在每个三角形顶点上设一个监测点,测该点的大气污染物浓度值,以此来推导任一三角形的污染密度和整个区域的平均污染密度公式,应用到测定SO2污染上,可求出区域内SO2平均浓度值和区域内污染物总量值。为大气污染物的污染密度计算及总量计算提供了一个新的方法。     

Foreshowing of the Western Pacific tropical cyclone track to PM10 air pollution episode in the Beijing area

By utilizing the air quality monitoring data and the NCEP reanalysis data, the relationship between the PM10 air pollution episode and synoptic situation is analyzed in the Beijing area. It is interesting to find that PM10 air pollution episode in and around the Beijing area is correlated with the Western Pacific tropical cyclone track to some extent, namely when a tropical cyclone lands southward to the Changjiang River, PM10 air pollution episode is not easy to take place generally in the Beijing area; but when a tropical cyclone moves northward and finally lands at the Korea Peninsula or the Japanese mainland, and under this condition the Beijing area is generally controlled by weak high or weak low for several days, PM10 air pollution episode often takes place in one day or several days. Above findings indicate that predicting the Western Pacific tropical cyclone track can foretell whether or not PM10 air pollution episode takes place in the Beijing area, which can offer a technique for urban air quality prediction and air pollution source management in the Beijing area. Supported by Knowledge Innovation Project of the Chinese Academy of Sciences (Grant No. KZCZ2-YW-219) and Frontier Research of IAP of Chinese Academy of Sciences (Grant No. 8-070204)     

公共汽车内空气中细菌污染的调查

在市区范围，选择某一条线路公共汽车，调查其运行途中空气污染细菌的现状，结果发现：A11月(冬季)污染细菌的浓度最高(23 455个／m^3)，比对照高出25倍，A17月(夏季)细菌污染浓度有所下降，5685个／m^3，比对照只高出7．5倍。因此人口密集(5人／m^2)、空气不流通是造成空气污染的主要原因。     

Localized 3D-structural features of dynamic-chemical processes of urban air pollution in Beijing winter

The Beijing City Air Pollution Observation Field Experiment (BECAPEX) is described with emphases on the “point-surface” research approach and composite analysis. The analysis results of measurements from four observation sites across the Beijing urban area from January to March indicate that the overall impact of urban emission sources in the heating season is significant, and the staggered impact of urban emission sources has different features at observation sites over different parts of Beijing in both heating and non-heating seasons. The pollutants NOx, SO2 and CO in the urban boundary layer have the in-phase variation features over a large area. 03 concentrations at different sites have the same variation trend but its change is reversed phases with above pollutants. The pollutants over the urban area in heating and non-heating seasons also have the synchronous variation trend. The comprehensive sounding of BECAPEX indicates that pollutants and aerosol verticalprofiles are closely correlated to the vertical structure of the large-scale inversion layer in the urban boundary layer over the urban area. The localized 3D-structural features of local urban polluting processes associated with the peripheral areas are discussed with a “point-surface” comprehensive sounding technique.