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      黃山市2020年空氣質(zhì)量預(yù)報效果評估

      2021-09-10 11:55:20任亞軍
      科學(xué)與生活 2021年13期
      關(guān)鍵詞:效果評估準(zhǔn)確率

      摘要:黃山市2020年環(huán)境空氣質(zhì)量預(yù)報評估結(jié)果表明,AQI模式預(yù)報值和人工預(yù)報值的MFB和MFE均在“合理范圍內(nèi)”和“理想范圍”內(nèi),人工預(yù)報值與實(shí)測值一致性最好,均能較好地反應(yīng)黃山市空氣質(zhì)量變化趨勢。模式預(yù)報與人工預(yù)報對PM2.5和O3的預(yù)測值與實(shí)測值線性相關(guān)程度均較好,PM2.5預(yù)報準(zhǔn)確性總體優(yōu)于O3。模式預(yù)報在空氣質(zhì)量為良時預(yù)報效果較好,人工預(yù)報的AQI相關(guān)指數(shù)預(yù)報準(zhǔn)確率均高于模式預(yù)報。

      關(guān)鍵詞:模式預(yù)報; 人工預(yù)報; 準(zhǔn)確率; 效果評估; AQI

      1引言

      目前,空氣質(zhì)量預(yù)報主要有統(tǒng)計預(yù)報、數(shù)值預(yù)報、人工研判綜合預(yù)報三種方法[1]。黃山市環(huán)境空氣質(zhì)量預(yù)報工作基于安徽省空氣質(zhì)量預(yù)報預(yù)警業(yè)務(wù)系統(tǒng)客觀數(shù)值預(yù)報與統(tǒng)計預(yù)報結(jié)果,預(yù)報員結(jié)合當(dāng)天氣象條件、大氣污染物傳輸狀況對模式預(yù)報結(jié)果進(jìn)行人工訂正,確定最終預(yù)報結(jié)果。預(yù)報業(yè)務(wù)系統(tǒng)目前提供的預(yù)報模式有6種,分別為NAQPMS ( 嵌套網(wǎng)格空氣質(zhì)量預(yù)報模式 )、CAMx(綜合空氣質(zhì)量擴(kuò)散模型 )、WRF-Chem ( 耦合氣象模式和化學(xué)模式的空氣質(zhì)量模式)、WRF-CMAQ (耦合氣象模式的通用多尺度空氣質(zhì)量模型)、集合預(yù)報模式和統(tǒng)計預(yù)報模式。預(yù)報模式可以模擬出當(dāng)天及未來168h的空氣質(zhì)量預(yù)報結(jié)果,為預(yù)報工作提供了重要參考。因此,對預(yù)報模式的預(yù)報結(jié)果進(jìn)行分析總結(jié)一方面有利于摸清每種預(yù)報模式對各項(xiàng)污染物預(yù)報結(jié)果的系統(tǒng)誤差及偏差,以便于對預(yù)報模式進(jìn)行改進(jìn),另一方面有利于預(yù)報員積累預(yù)報經(jīng)驗(yàn),合理選擇預(yù)報模式并訂正預(yù)報結(jié)果,提高預(yù)報準(zhǔn)確率[2]。黃山市環(huán)境空氣質(zhì)量人工預(yù)報主要對AQI、PM2.5、O3三個指數(shù)開展每日預(yù)報(O3預(yù)報于2020年5月份中旬開始),本文基于 2020年黃山市逐日預(yù)報及實(shí)測 AQI、PM2.5、O3數(shù)據(jù),對比分析NAQPMS、CAMx、WRF-Chem、WRF- CMAQ、集合預(yù)報和人工預(yù)報等6種預(yù)報方式的預(yù)報效果。

      2 研究方法

      2.1監(jiān)測數(shù)據(jù)與研究時段

      AQI、PM2.5、O3監(jiān)測數(shù)據(jù)來源于安徽省空氣質(zhì)量預(yù)報預(yù)警業(yè)務(wù)系統(tǒng)。PM2.5、AQI監(jiān)測數(shù)據(jù)研究時段為2020年1月1日至2020年12月31日。O3監(jiān)測數(shù)據(jù)研究時段為2020年6月1日至2020年12月31日。

      2.2預(yù)報評估方法

      采用相關(guān)系數(shù)(R)、絕對誤差(AE)、平均相對偏差(MFB)、平均相對誤差(MFE)、標(biāo)準(zhǔn)化平均誤差(NME)和標(biāo)準(zhǔn)化平均偏差(NMB)作為評價依據(jù)來評價預(yù)報結(jié)果。R反應(yīng)預(yù)報值與實(shí)測值隨時間變化趨勢的線性相關(guān)程度,MFB和MFE用于分析AQI預(yù)報值與實(shí)測值之間的差異大小。ME指標(biāo)用于判斷誤差大小,NME(標(biāo)準(zhǔn)化平均誤差)和NMB(標(biāo)準(zhǔn)化平均偏差)適用于評價首要污染物預(yù)報準(zhǔn)確性[3]。以 MFB 和MFE評估AQI預(yù)報效果[4],合理范圍為-60%≤MFB≤60%,MFE≤75%,理想水平范圍為-30%≤MFB≤30% ,MFE ≤50%。PM2.5預(yù)報準(zhǔn)確性評價方法[5]為-50%≤NMB≤80%,NME≤150%,相關(guān)系數(shù)R≥0.3;O3預(yù)報準(zhǔn)確性評價方法為15%≤NMB≤15%,NME≤35%,相關(guān)系數(shù)R≥0.4。

      式中:Mi是第i天的預(yù)報值;

      Oi是第i天的實(shí)測值;

      是評估時段內(nèi)所有預(yù)報值的平均值;

      是評估時段內(nèi)所有實(shí)測值的平均值;

      N是評價時段的總天數(shù);

      3 預(yù)報效果評估

      3.1 24h預(yù)報時效AQI預(yù)報值與實(shí)測值相關(guān)性評估

      從表1可以看出,當(dāng)預(yù)報時效為24h時,5種模式預(yù)報相關(guān)系數(shù)為0.09~0.49,NAQPMS、WER-Chem、集合預(yù)報三種預(yù)報模式預(yù)報值與實(shí)測值的一致性相對較差。人工預(yù)報相關(guān)系數(shù)為0.70,預(yù)報結(jié)果與實(shí)測值一致性相對于模式預(yù)報明顯提高。AQI預(yù)報以人工預(yù)報結(jié)果誤差最小,另外五種預(yù)報模式以CMAQ模式誤差和偏差最小,集合預(yù)報模式誤差和偏差最大。集合預(yù)報模式預(yù)報結(jié)果的MFB處于“合理范圍內(nèi)”,其余四種預(yù)報模式及人工預(yù)報結(jié)果的MFB(-0.68%~15.94%)和MFE(18.44%~36.76%)均處于“理想范圍”內(nèi)。

      表2是24h預(yù)報時效不同預(yù)報模式主要污染物預(yù)報值與實(shí)測值的相關(guān)系數(shù)、NMB和NME。各預(yù)報模式PM2.5和O3的預(yù)測值與實(shí)測值線性相關(guān)程度均較好,其中PM2.5預(yù)報相關(guān)系數(shù)最高的是集合預(yù)報為0.73,最低的是WRF-Chem模式為0.46。O3相關(guān)系數(shù)最高的是CAMx模式為0.75,最低的是NAQPMS模式為0.42。5種預(yù)報模式和人工預(yù)報對PM2.5預(yù)報結(jié)果的NMB和NME均滿足-50%≤NMB≤80%、NME≤150%,預(yù)報準(zhǔn)確性均較好。CMAQ、CAMx、WRF-Chem、集合預(yù)報等4種預(yù)報模式對O3預(yù)報結(jié)果的NMB(21.1%~25.5%)均不在-15%≤NMB≤15%范圍內(nèi),預(yù)報效果相對于NAQPMS模式和人工預(yù)報較差。

      3.2 不同預(yù)報時效AQI指數(shù)預(yù)報評估

      從不同預(yù)報時效的AQI分級別預(yù)報準(zhǔn)確率來看(表3),5種預(yù)報模式在空氣質(zhì)量為二級(良)時預(yù)報準(zhǔn)確率較高且均高于空氣質(zhì)量為一級(優(yōu))時,說明在空氣質(zhì)量為良時模式預(yù)報效果更好。2020年黃山市空氣質(zhì)量為三級(輕度污染)的天數(shù)僅為1天,各預(yù)報模式基本做到了對輕度污染天氣的準(zhǔn)確模擬。從總體預(yù)報準(zhǔn)確率來看,24h~72h預(yù)報準(zhǔn)確率最高的均為CMAQ模式,WER-Chem模式預(yù)報準(zhǔn)確率最低。經(jīng)人工訂正后,人工預(yù)報準(zhǔn)確率得到進(jìn)一步提高,24h~72h總體預(yù)報準(zhǔn)確率均大于92%。

      由表4可知,預(yù)報時效為24h~72h時,人工預(yù)報的AQI范圍準(zhǔn)確率和首要污染物準(zhǔn)確率均為最高。5種預(yù)報模式AQI預(yù)報準(zhǔn)確率范圍為26.5%~54.7%(24h)、24.9%~51.9%(48h)、21.9%~48.1%(72h),CMAQ模式準(zhǔn)確率最高,WER-Chem模式最低。首要污染物預(yù)報準(zhǔn)確率范圍為35.1%~68.4%(24h)、36.8%~66.1%(48h)、36.3%~66.1%(72h),集合預(yù)報模式準(zhǔn)確率最高,NAQPMS模式預(yù)報準(zhǔn)確率最低。隨著預(yù)報時效的增加,AQI范圍預(yù)報準(zhǔn)確率整體呈下降趨勢,首要污染物預(yù)報準(zhǔn)確率無明顯變化趨勢。

      四 結(jié)論

      4.1模式預(yù)報中以CMAQ模式AQI預(yù)報值與實(shí)測值誤差和偏差最小,集合預(yù)報模式誤差和偏差最大。集合預(yù)報模式預(yù)報結(jié)果的MFB處于“合理范圍內(nèi)”,其余預(yù)報模式及人工預(yù)報的MFB和MFE均處于“理想范圍”內(nèi)。

      4.2各預(yù)報模式對AQI的預(yù)報結(jié)果總體偏高,人工預(yù)報結(jié)果與實(shí)測值一致性較好。預(yù)報模式對PM2.5和O3的預(yù)測值與實(shí)測值線性相關(guān)程度及PM2.5的預(yù)報準(zhǔn)確性均較好,NAQPMS模式和人工預(yù)報對O3的預(yù)報準(zhǔn)確性較好。

      4.3模式預(yù)報在空氣質(zhì)量為良時預(yù)報效果較好,且準(zhǔn)確率高于空氣質(zhì)量為優(yōu)時。CMAQ模式對污染等級和AQI范圍預(yù)報準(zhǔn)確率最高,WER-Chem模式最低。首要污染物集合預(yù)報模式準(zhǔn)確率最高,NAQPMS模式預(yù)報準(zhǔn)確率最低。

      4.4經(jīng)人工訂正后的人工預(yù)報,對AQI范圍、PM2.5、O3、污染等級和首要污染物預(yù)報準(zhǔn)確率均有所提高,反映了人工訂正在空氣質(zhì)量預(yù)報工作中的重要作用。模式預(yù)報應(yīng)及時更新本地化大氣污染源清單和氣象場數(shù)據(jù),定期開展預(yù)報效果評估,以不斷提升模擬效果,為人工預(yù)報提供更可靠參考。

      參考文獻(xiàn)

      [1] 張燦,王靜,張君,等.環(huán)境空氣質(zhì)量預(yù)報方法簡介[J]. 環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展,2018,(5):139-141.

      [2] 張金譜,梁桂雄,馮彪,等.廣州市2016年空氣質(zhì)量預(yù)報效果評估[J].廣州環(huán)境科學(xué),2017,32(2):1-4.

      [3] 王厚俊,程瀅,吳瑩.幾種空氣質(zhì)量預(yù)報方法對冬季與預(yù)報效果的評估與對比[J].環(huán)境監(jiān)控與預(yù)警,2018,10(5):36-40.

      [4] 楊衛(wèi)芬,夏京,趙亞芳,等.WRF CMAQ 模式對常州市空氣質(zhì)量預(yù)報效果的評估[J].四川環(huán)境,2019,38 (5):119-125.

      [5] 中國環(huán)境監(jiān)測總站,環(huán)境空氣質(zhì)量預(yù)報預(yù)警方法技術(shù)指南[M].北京,中國環(huán)境科學(xué)出版社,2014.

      作者簡介:任亞軍(1990-),男,安徽界首人,漢族,碩士研究生,黃山市環(huán)境監(jiān)測站助理工程師,從事環(huán)境監(jiān)測與分析工作。

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