一、研究工作进展

1、  主要污染物统计预报模型的建立

（1）       空气污染潜势预报方法和预报系统

利用前期的分析研究成果（如影响污染物扩散的地面天气型等），结合使用高分辨率的中尺度数值预报产品，选取影响污染物扩散的主要气象条件，主要预报参数包括地面气压形势场、地面风向和风速、850hPa温度场、冷暖平流性质、风速（V850）及逆温层的有无、300米高度风（V300）等。通过统计研究，每个要素给予一定的权重系数，最后加权平均，得出未来24小时内污染权重，定性给出空气污染趋势。建立并提供友好的人机交互界面，从而实现自动或半自动化。

（2）       大气污染统计预报模式

污染监测结果表明，北京市主要污染物浓度和污染指数有明显的季节变化，各月均以PM10污染最重，冬季（1、2、12月）以SO2污染较重，其余大部时间均以SO2污染指数最小，NO2和CO的污染指数较为接近，其污染状况介于PM10和SO2之间。利用多元回归统计方法建立了主要污染物与气象要素的回归方程。污染状况的这种季节变化受污染源排放和气象条件的变化影响。因此，根据北京地区地理条件、气候特点及各种污染物的年、季分布特征，分别建立了不同污染物SO2、NO2、RSP（PM10）、CO不同季节的污染指数预报方程，方程所需的各气象要素来自中尺度数值预报结果，预报准确率达到50%以上，对SO2、NO2、CO的预报准确率比颗粒物预报准确率高。针对4级以上重污染过程专门建立了重污染统计预报回归方程。

2、大气污染数值预报模式的建立和源强反演技术的研究

（1）       城市大气污染数值预报系统CAPPS的开发和建立

本课题采用有限体积积分法求解大气平流扩散方程，建立了非静稳多箱大气污染指数和潜势指数预报模式，同时，还建立了大气污染指数预报模式，即城市空气污染数值预报系统（CAPPS）。改进并实现了大气污染数值预报模式与高分辨率中尺度数值天气预报模式的嵌套，进行实时业务运行，可预报出24-36小时内SO2、NOX、NO2、TSP、RSP和CO的污染指数。目前，CAPPS系统已成为包括北京在内的全国47个环保重点城市气象部门开展城市空气质量业务预报的主要工具之一。模式的特点是：CAPPS系统采用箱格预报模型，根据污染物守恒原理，不考虑化学反应的大气污染物平流扩散原理；该模式使用污染物浓度反演污染源强的方法，替代污染源排放的数据，避免了因污染源调查所带来的不确定性对污染预报的影响；投入预报更为方便、实用。CAPPS模式的预报准确率平均可达60%以上，而且对高浓度的污染表现出有一定的预报能力。CAPPS预报系统既可用于一个城市的污染预报，也可同时对多城市的空气污染指数进行预报。嵌套的中尺度模式和大气污染物平流扩散模式经过试验、准业务运行、效果检验后，投入空气污染业务预报使用，模式运行稳定、计算效率高。空气污染数值预报流程如图1。

 

高分辨率中尺度数值预报模式（MM5）

数值预报物理量场

空气污染潜势指数（PPI）

空气污染指数(API)

大气污染物平流扩散的预报模式箱格模式

初始时刻的污染物浓度场

图1 城市空气污染数值预报系统流程

 

（2）       臭氧预报模式块的发展，使用IER模式的算法与CAPPS结合，并增加了简单的化学过程，已对臭氧预报进行了预报试验，与BECAPEX观测试验结果比较，取得了初步成功。目前拟进一步作业务预报试验。

（3）       点源源强的反演：发展了点源反演计算方法，根据监测浓度，成功地反演了点源源强分布，反演的源强排放和实际观测的源强排放有较好的相关性。

3、 空气质量预报可视化系统建立

（1）       可视化系统和数据库的建立

将各种预报方法和有关的实时、历史数据进行加工分析和集成，设计和建立了科学合理、直观实用的北京市空气质量预报系统。包括空气质量预报数据库的建立，资料的收集整理、加工分析和处理，历史和实时的气象资料、主要污染物浓度和污染指数及其时空分布和变化趋势图形显示、各种预报方法的调用和预报结果、综合预报结果以及预报效果的检验等。该预报系统中提供直接各种数据的查询功能、自动检验和图形显示功能等。为空气质量预报、预警和污染研究提供人机交互操作平台和基础数据源，为本项目中其他课题如模式研究等提供数据。该预报系统从2001年4月正式在空气质量预报业务中使用。

（2）       北京市重污染集成预报系统的初步建立

考虑目前各种污染预报方法没有一种具有绝对的优势，因此，应对各种预报方法进行综合集成，即：污染潜势预报（经验模型）→统计预报→数值预报→重污染日指标判据→重污染日统计预报方程→综合预报结果→重污染日预警发布。根据这种思路，该课题建立了基于中尺度气象模式预报产品基础上的北京重污染预警技术业务流程。

4、大气紫外辐射数值预报模式研究

引进Chou M.-D.的NASA大气辐射传输模式。该模式计算由于水汽、臭氧、二氧化碳、氧气、云和气溶胶的吸收，以及由于云、气溶胶和各种气体的散射产生的太阳辐射通量。目前完成该模式和业务气象T106模式相接，进行业务预报试验，实现业务化运行。

5、北京市主要污染物源的调查

在项目组统一安排和调整下，完成了北京市主要点源和面源的分布及源强排放调查，对交通干线上的流动源也进行了调查，并给出了排放清单和格点化的数据。  

 

二、          内外研究情况和课题研究的创新

国外在大气污染预报中也同时采用统计预报与数值预报相结合的方法。但统计预报可以根据气象条件和污染浓度资料预报出每小时的污染浓度。在有些发达国家，由于污染源清单调查和数据库比较详细，在数值模式中直接输入污染源排放资料，利用包含大气污染物扩散和大气化学传输模式的空气污染预报模式，对颗粒物以及更细的物质、臭氧等二次污染物进行预报。国内，由于污染源清单和排放数据库的不健全，尤其是缺乏大范围污染源资料的调查，污染数值预报模式的起步较晚，光化学污染模式也仅限于进行研究试验阶段，开展包含多种尺度、多种化学传输过程和多种污染源模式的精细大气污染数值预报业务模式还需一定的时间和多种污染源数据的提供以及计算机能力的提高。因此，本课题研究的创新点在于：

（1）   综合应用城市空气污染数值预报和多种统计预报结果，空气污染预测预报水平接近国际水平。

（2）   在我国首次建立非静力中尺度数值天气预报模式与大气污染数值预报相嵌套的大气污染预报业务化数值预报模式系统，已在全国47个重点城市业务应用。

（3）   提出污染源强反演的技术方案、对点源反演已经进行成功试验。

（4）   在国内首次实现紫外辐射数值预报方法，已在国家气象中心业务中应用并向全国31个省市推广。

（5）   建立污染资料和气象资料动态数据库和空气质量预报系统及其可视化显示，在北京市空气质量业务预报和服务中发挥作用，为研究和污染预报预警奠定基础。

    （6）   引进先进的大气辐射传输模式，进行紫外辐射强度数值预报。

 

三、     主要学术成就及其水平

建立污染潜势预报方法，对主要污染物分别建立了不同污染物SO2、NO2、PM10、CO不同季节的污染指数预报方程。

开发研究的城市空气污染数值预报系统已经应用于北京等全国47个重点城市的空气质量业务预报中。通过与国际上几种模式的预报结果进行比较，CAPPS系统的预报水平与国际上几种模式的预报水平相当。CAPPS模式的预报准确率平均可达60%以上。