几种空气质量预报方法的预报效果对比分析
几种空气质量预报方法的预报效果对比分析_朱玉强
( 3) 级别判定评分办法即预报的污染级 别与实际污染监测级别相同为正确预报, 否 则为错误预报。为了更客观地比较, 同时还 给出了各种预报方法的预报值和监测值的相 关分析。
4 评分结果 2001 年 2 月 17 日至 3 月 17 日期间共
24 天应用 EMH 模式在天津市 区进行试验 预报, 采用 API 指数分级法对空气污染预报 的结果进行分析。将天津市区六个监测站空
SO2 481 3 661 7 9315 7715 6719
级别法 NO2 591 3 961 7 100 8711 9117
PM10 621 1 561 7 8711 8016 7216 综合评分 871 9 861 8 9112 8917 8914
CAPPS
SO2 461 2 311 3 6115 6818 5316 指数法 ( ? 10) NO2 401 9 681 8 8018 6215 6618
气污染物浓度实测结果及模式预报结果用空
气污染等级表示( 表 1) 。
表 1 取暖期实测与 EMH 预报结果级别正确率/ %
站点 南开区 河北区 河西区 红桥区 和平区 河东区 平均
SO2 621 5 6617 9117 6215 5813 7510 6915
N O2 871 5 8715 7912 6617 5813 9518 7912
数, 从该表 可见, CAPPS 预报值 和检测值的 相关性总体上要比其他两种方法好一些, 但 是对 PM 10 而言, 任何一种方法的预报效果都
不能令人满意。 如果 将 沙 尘 暴 天 气 排 除, CAPPS 和
M RA 方法对 PM 10 的预报效果会有所提高。
) 32 )
表 5 预报值和 检测值的相关系数
几种空气质量预报方法的预报效果对比分析_朱玉强
不能令人满意 。
如果 将 沙 尘 暴 天 气 排 除 , CAPPS 和
M RA 方法对 PM 10 的预报效果会有所提高 。
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表 5 预报值和 检测值的相关系数
预报方法 EM H
CA PPS M RA
S O2 0.1374
0.8892 0.8478
NO 2 -0.1427
0.6974 0.5221
76.7 49.0
SO2 61.3 86.7 100 93.5 87.7
级别法 NO2 58.1 100 100 100 90.1
PM10 48.4 70.0 90.3 90.3 79.5
再从取暖期与非取暖期的预报效果对比
看 , 各种预报方法都是非取暖期的预报效果
明显好于取暖期的预报效果 , 这是与天津市
几种空气质量预报方法的预报效果对比分析
朱玉强
(天津市气象科学研究所 , 300074)
提 要 目前应用于我国各个城市空气质量预报业务的预报方法主要有三种 :数值模式 预报 、统计预报和综合经验预报 。 这几种预报方法都有其各自的优势 , 同时也存在一 些不足 。应用以上方法对天津市市区进行空气质量业务预报 , 通过实测资料与预报 结果进行对比分析 , 给出这几种方法在天津市区空气质量预报中的预报效果客观评 价。
— 31 —
气象 第 30 卷 第 10 期
于 M RA 外 , SO 2 和 NO 2 的指数预报准确率
也高于 MRA 方法 。 表 4 是 M RA 、CAP PS 和 ECF 三种预报
方法 2002 年各季代表月及全年的平均评分 结果 。 从年平均评分结果看 , CAPPS 方法的 预报效果界于 M RA 和 ECF 之间 , 在综合集 成预报中占有相当重的比例 , 是预报员进行 空气质量预报的重要参考 。
几种大气预测模式预测结果比较分析
几种大气预测模式预测结果比较分析刘枫;江雅丽;赵可卉【摘要】估算模式、AERMOD模式系统、ADMS模式系统均是HJ2.2-2008《环境影响评价技术导则大气环境》中推荐的大气预测模式,为探求此3种大气预测模式预测结果的大小关系规律,选用估算模式、AERMOD模式系统、ADMS模式系统,在简单地形和复杂地形两种条件下,结合一般工业类环评项目中常见的点源、面源案例,对不同预测模式的大气预测结果进行比较分析,得出相应的规律,对环评工作中进一步预测模式的选用具有一定的参考借鉴意义.【期刊名称】《四川环境》【年(卷),期】2014(033)003【总页数】7页(P41-47)【关键词】估算模式;AERMOD模式系统;ADMS模式系统;比较【作者】刘枫;江雅丽;赵可卉【作者单位】轻工业环境保护研究所,北京100089;轻工业环境保护研究所,北京100089;轻工业环境保护研究所,北京100089【正文语种】中文【中图分类】X8311 引言2008年12月31日，中华人民共和国环境保护部发布了HJ2.2-2008《环境影响评价技术导则大气环境》［1］(以下简称“大气导则”)，推荐了一种估算模式和3种进一步预测模式，分别为估算模式、AERMOD模式系统、ADMS模式系统、CALPUFF模式系统，为建设项目及规划环境影响评价大气环境影响预测评价工作提供技术支持。
不同的预测模式，其内核及适用条件各有不同，预测结果也会有所不同。
一般工业类环评项目常见的大气排放源形式包括点源和面源，根据大气导则确定的预测范围通常小于50km，常用的进一步预测模式为AERMOD模式系统和ADMS模式系统。
多数环评单位只使用大气导则中推荐的某一种进一步预测模式开展相关环评工作，对预测模式的选用及不同预测模式之间预测结果的差别有待更加系统的了解。
此外，地形条件可能会对大气预测结果产生较显著的影响。
因此，本文选用估算模式(Screen3System)、AERMOD模式系统 (EIAProA)、ADMS模式系统 (ADMS4，即 ADMS-Industrial)，在大气导则所定义的简单地形和复杂地形两种条件下，结合一般工业类环评项目中常见的点源、面源案例，对不同预测模式的大气预测结果进行比较分析，得出相应的规律，对环评工作中进一步预测模式的选用具有一定的参考借鉴意义。
空气质量预测预报方法
空气质量预测预报方法随着我国工业不断发展，废气的排放造成了极大的空气污染，不仅不利于为人们提供良好、舒适的生活环境，也不利于我国推动绿色工业发展，建立环保、绿色型社会。
所以，应重视空气质量对人们生产生活带来的影响。
我国环保部门一直致力于改善环境，提高空气质量，在实践中不断摸索，发展、创新空气质量检测方式方法，更为准确地对空气质量进行预警，以实现改善环境、净化空气、为人们提供安全、舒适的生存环境的主要目标。
1 区域环境空气质量预报一般方法1.1 数值预报模式數值预报模式是区域环境空气质量预报中常用的方法，具有直观、简洁等优势。
具体指将空气质量中的污染物等指数通过一些具体的参数进行表示，形成简洁明了的空气数值预报模式，将空气质量指数或者一些污染物准确的表示出来，能够为有效治理空气污染、环境污染提供准确的依据。
1.2 客观订正空气质量指数与污染源等数据在输入时准确性受到一定影响，导致空气数值模式的预报结果存在一定的偏差。
为了有效避免出现偏差，影响空气预报的准确性，预报员应对影响空气的各项参数进行深入的分析，例如：结合天气变化、污染源的排放情况、空气质量变化规律等，并结合自身实践经验，对空气数值预报结果进行更正，得出区域环境空气质量各项标准参数，为治理区域环境提供准确数据支持。
1.3 预报信息发布预测空气质量最直接的目的就是让公众对环境质量、空气质量有直观的了解，能够根据不同环境变化、空气质量变化，采取一定措施，保护自身健康。
所以，预报信息的发布一定要注意简洁、明了、清晰、直观。
同时，信息化已经成为时代发展趋势，信息化技术已经深入地融合到各个行业之中，空气预报信息的发布，可以与信息化技术相融合，扩大信息传播平台，实现资源共享，尽可能让公众能够随时随地获取空气预报预警信息，根据空气质量指数对自己的穿衣出行进行及时的调整。
2 区域环境空气质量预报基本原则2.1 预报系统建立原则区域环境空气质量预报需要建立在科学预测基础上，构建空气质量预报系统，对影响空气质量的原因深入分析，以得出与实际空气质量最为接近的数值。
环境空气质量预报方法简介
环境空气质量预报方法简介张灿;王静;简高武;张君【摘要】准确预报城市未来空气质量对公众及时掌握未来空气质量,对管理部门应对重污染天气和开展区域大气污染联防联控具有重要作用.本文主要介绍了目前主要的空气质量预报方法,统计预报、数值预报和人工研判综合预报,分析了不同预报方法和特点以及国内应用研究情况,为各地开展空气质量预报工作和研究提供参考.【期刊名称】《环境与可持续发展》【年(卷),期】2018(043)005【总页数】3页(P139-141)【关键词】环境空气质量;预报;方法【作者】张灿;王静;简高武;张君【作者单位】重庆市生态环境监测中心,重庆 401147;城市大气环境综合观测与污染防控重庆市重点实验室,重庆 401147;云南农业大学,云南昆明 650201;重庆资源与环境交易中心,重庆 401147;重庆市生态环境监测中心,重庆 401147;城市大气环境综合观测与污染防控重庆市重点实验室,重庆 401147【正文语种】中文【中图分类】X211 前言当前，以细颗粒物(PM2.5)、臭氧(O3)为特征的区域性复合型大气污染日益突出，严重制约社会经济的可持续发展，威胁人民群众身体健康。
为有效遏制当前日益严重的大气污染，切实解决人民群众生存的环境问题，2013年国务院印发了《大气污染防治行动计划》(简称“大气十条”)，强调用硬措施完成硬任务，确保大气污染防治工作早见成效，促进民生改善。
其中，明确要求京津冀、长三角、珠三角区域之外的省(区、市)、副省级市、省会城市于2015年底要建立空气质量监测预报预警体系。
环境空气质量预报已经成为监测部门一项比较重要的例行工作[1]。
准确预报空气质量对管理部门掌握未来一段时间大气污染发展趋势并做出科学决策应对重污染天气开展区域大气污染联防联控，以及公众及时掌握空气质量都具有重要作用。
本文主要介绍目前主要的空气质量预报方法，为各地开展空气质量预报工作和研究提供参考。
影响空气质量的气象条件分析(全文)
影响空气质量的气象条件分析XX：16749944（20XX）080052041 引言随着城市规模的不断扩大、工业和交通运输业的飞速进展，导致人类生存的大气环境日趋恶化，雾霾天气时有出现，严峻危害人类的健康。
大气污染已成为全世界最为关注的环境问题之一，评估一个GJ、一个城市的现代化水平，环境质量日益成为了一个重要的参考依据。
空气污染指数（PI）使公众对空气污染水平有相对直观的了解，是依据大气污染物的浓度计算出来的。
一般来说，大气质量监测单位会监测几种大气污染物质分别计算对应的指数，然后在指数中选取最大的值为最终的空气污染指数值。
不同的地方计算空气污染指数的方法和原则不尽相同。
在我国，监测操纵的大气污染物质包含：可吸入颗粒物（PM10）、O3、NO2、SO2等。
2 研究现状我国关于气象条件对空气质量的影响也做过相关的研究，例如孙韧、刘长霞等在海洋性气候对天津市滨海地区空气质量的影响及预报中，统计分析了影响滨海地区天气形势，将天气形势分为不同的区域，得出不同大气形势产生不同的气象条件，从而影响环境空气质量的结论。
赵惠芳、杨建东等对晋江市20XX年到20XX年内的环境监测数据及同一时期气象数据资料研究分析，得出在副热带高压、冷空气和台风等天气形势影响下，大气质量相对较好；在入海高压后部偏东气流、弱冷空气影响后期等天气形势的作用之下，空气质量轻微污染。
王淑云、节江涛等基于沧州市20XX年6月1日到20XX年5月31日的环境空气质量及与之对应的气象资料也做过相关研究。
杨义彬也在收集数据的基础上对市的空气质量与温度、风速、大气逆温、降水等相关关系作了系统的分析研究。
王宏、林长城等将影响福州市的天气条件分为十个等级，并与其对应的空气质量资料结合，分析了不同天气形势对于空气质量的影响，研究结论显示地面倒槽和锋前暖区是最不利于大气污染物质分散的天气型，空气质量相对较好的天气形式是低涡锋面和台风。
山义昌、徐太安等的研究结果显示有些污染物浓度随季节和天气条件的变化较大，另外，雾、浓烟、浮沉等也是空气污染的重要因素。
西安市大气污染气象条件分析及空气质量预报方法研究
西安市大气污染气象条件分析及空气质量预报方法研究西安市大气污染气象条件分析及空气质量预报方法研究引言：近年来，随着工业化进程的加快和城市化程度的提高，我国大气污染问题日益凸显。
作为我国重要的历史文化名城，西安市的大气污染问题不容忽视。
针对此问题，本文将对西安市的大气污染气象条件进行分析，并针对其特点研究空气质量的预报方法，旨在为相关政府部门提供科学依据和参考。
一、西安大气污染的气象条件分析1. 高湿度和气象逆温现象西安市地处内陆，季风和干旱气候交替影响，湿度相对较高。
在冬季，冷空气稳定，温度倒挂，形成气象逆温现象，促进大气污染物的积累。
2. 温度逆演条件与温度递减率西安市冬季的温度递减率较小，通常小于0.6℃/100m。
这种温度递减率不利于污染物的稀释扩散，造成大气污染物滞留时间较长。
3. 风速和地形对扩散能力的影响西安市位于低山丘陵地区，地理条件较为复杂，山地和峡谷等地形障碍物对大气扩散有一定的影响。
冬季北风较为频繁，但风速较低，扩散能力较差。
夏季南风较为常见，但由于污染源较多，扩散能力仍然受限。
二、西安市空气质量预报方法研究1. 数值模式预报方法利用大气数值模式，结合观测资料和气象网格数据，对污染物浓度进行模拟和预报。
该方法具有较高的精度和可靠性，但也存在计算量大和模式参数选择等问题。
2. 经验统计方法根据历史监测数据和气象要素的关联关系，拟合出经验统计模型，通过预测来预测未来的空气质量。
这种方法简单易行，但适用性有一定限制，对于特定的时期和情况需要进行相应的修正。
3. 气象物理模型方法结合气象和大气物理学理论，通过分析不同气象因素对污染物扩散和输送的影响，建立适用于西安市的气象物理模型，进而预测未来的空气质量。
这种方法在理论方面具有较高的可靠性，但对数据要求较高，需要准确的观测数据和模型参数。
结论：西安市大气污染问题需要多学科的综合研究和综合治理措施。
通过对西安市大气污染的气象条件进行分析，可以更好地理解和识别大气污染的形成机制。
库尔勒市空气质量分析及预报方法研究
Ａ Ｓｕ ｙｏ ｅＡｒ ｕｌｙｉ ｏ ａＣｔ ａ ｄＭｅｈ ｄｏ ｅＦ ｒｃｓ ｔｄ ｎｔ ｉ Ｑ ａ ｔ ｎＫ ｌ ｉ ｎ ｔｏ ｆｈ ｏｅａｔ ｈ ｉ ｒ ｙ ｔ
Ｚ ＨＡＮＧ ｉｌｎ ． ＨＡＯ Ｚ ａ — ｈ ｎ ２Ｗ Ｕ Ｊ ｎ ， ＩＨａ－ ａ Ｈｕ— ａ Ｚ ｈ ｎ ｃ ｅ ｇ ， ｕ ２Ｌ ｉ ｙ ｎ （ ．ｉｊ ｎ ｔｏｏ ｇｃｌ ｂｅｖｔｒ ， ｒｍｑ ８ ０ ０ ， ｈｎ ； １ ｎｉ ｇＭｅｅｒｌ ｉａ Ｏ ｓｒａ ｙ Ｕ ｕ ｉ ３ ０ ２ Ｃ ｉａ Ｘ ａ ｏ ｏ
２Ｂ ｚｏ ｔｏｏｏｉａ Ｏ ｓｒａｏｙ Ｋ ｅｌ ８ １０ ， ｈｎ ） ．ａｈ ｕＭｅ ｒｌ ｃｌ ｂｅｖｔ ， ｕ ｒ ４ ０ ０ Ｃ ｉａ ｅ ｇ ｒ ｅ
Ａｂｓｒ ｃ ：Ｔｈｅ ｅ ｖｒ ｎ ｎ ａ ｒ ｔ ｃ ｉｎ ｄ ｐ ｒｍｅ ｔ ｅ ｐ ｔ ｒ ｅ ｉ ｕ ｌｔ ｎ ｔ ｒｎ ｔｔｏ ｓ ｉ ｔａ ｔ ｎ ｉｏ ｍｅ ｔ ｌ ｐ ｏｅ ｔｏ ｅ ａ ｔ ｎ ｓ ｔ ｕ ｈ ｅ ａｒ ｑ ａ ｉ ｍｏ ｉｏ ｉ ｇ ｓａ ｉ ｎ ｎ ｙ
库 尔 勒 市 位 于新 疆 塔 克 拉 玛 干 沙 漠 的 东 北 边 缘 ，背 天 山 山脉 ，面对 浩 瀚 的沙 漠 ，面积 ７１６ 靠 １
ｋ 总 口４ 万 ， ｍ， 人 ３ 属中纬度沙漠半干旱气候 ， 四季
旅游 城市 之一 ，对 这个 沙漠 边缘 的 中等城 市进 行空
气质量的分析评定及空气污染等级预报是一个探索 的尝试 ， 也是为保持和不断改善城市空气环境质量 ， 维护和提高人们 的生存环境作一些具体 的工作。
１１１ 采样 方 法 ．．
１ 污染 物 的时空 分布 ． ２ 总体 上 ，Ｏ 和 Ｎ Ｓ Ｏ 的浓 度 与 Ｔ Ｐ浓 度 相 比小 Ｓ
几种空气质量预报模式比较与分析
68
冯春莉
（江苏省徐州环境监测中心站，江苏徐州 221000）
摘 要：开展空气质量预报工作，对易感人群、企业、政府都能提供预防建议，所以预报的准确性至关重要。通过几种预报模
式对徐州市 苑 月份空气质量进行预测，与实测值进行比较分析，得出 悦粤酝曾（圆园）无论从标准偏差、平均偏差，还是等级准确率、范
围准确率、首要污染物几个方面与其他模式相比准确率较高，可以为人工订正提供参考。
中图分类号：载愿圆园ຫໍສະໝຸດ 文献标识码：粤文章编号：员远苑源原员园圆员（圆园员怨）员圆原0068-04
1 引言
当前我国大气环境形势依然严峻，环境攻坚战 任重道远。徐州市属于内陆型工业城市，以能源消耗 为主，每年冬季取暖季节，空气污染加剧［1］；徐州市 区满城环山，大气扩散条件不利时，容易造成污染物 积聚；同时其地处四省交界地带，容易受京津冀等外 来污染物影响，秋冬季重污染天气频繁发生［2］。近年 来，徐州市空气质量逐渐改善，纵向得到了大幅提 升。但与省内其他城市横向比较，一直处于全省底 部；优良率和颗粒物距离达标指标还有差距，空气质 量问题亟待解决［3］。圆园员猿 年 怨 月国务院印发《大气 污染防治行动计划》［4］，明确要求地方政府建立监测 预警应急体系，开展空气质量预报工作，妥善应对重 污染天气。空气质量预测为当地政府及时提供信息， 及时采取管控措施；并且为一些污染物排放量大的 企业采取预防措施，以及容易对空气污染物过敏的
我国南北方城市空气环境质量对比分析
我国南北方城市空气环境质量对比分析孙炳彦1,2，刘连友*1,2，郭兰兰1,2，朱孟郡3，吕艳丽21. 地表过程与资源生态国家重点实验室（北京师范大学），北京 (100875)2. 北京师范大学减灾与应急管理研究院，北京 (100875)3. 山东省环境保护科学研究设计院，济南 (250013)E-mail：lyliu@摘要：依据国家环境监测部门公布的空气环境质量日报，对27个省会城市、4个直辖市城市的2004－2006年空气质量数据进行分析。
结果显示：我国城市空气污染指数（API）时空差异明显，冬、春季节API值高于夏季和秋季，北方城市的API均值高于南方城市；PM10是大气环境的主要污染物，作为首要污染物出现所占比例南、北方城市分别是66.64%和83.97%；SO2为首要污染物所占比例南、北方城市分别是7.28%和6.19%；北方城市平均Ⅰ级和Ⅱ级天数所占百分比之和为77.00%，重污染级天数所占比例达到1.02%；南方城市平均Ⅰ级和Ⅱ级天数所占百分比之和为87.24%，重污染天数所占百分比是0.04%；城市空气质量优、良天数呈增加趋势。
关键词：空气环境质量，API，可吸入颗粒物，时空差异随着经济建设的不断发展，人民生活水平的提高，空气质量状况日益为大众瞩目；城市人口密集、工业集中，大量消耗化石燃料，高密度的建筑群又不利于污染物的扩散，大气污染问题十分严重；同时城市空气环境质量关系着整个地区甚至国家的居民生活质量和经济发展，所以在全球受到普遍关注[1,2]。
我国正处于城市化发展的高峰期，城市环境污染问题日益突出：20世纪70年代期间煤烟型污染排放成为中国工业城市的特点；80年代，许多南方城市遭受严重的酸雨危害；近年来，汽车尾气排放的NOx、CO及随后形成的光化学烟雾，使得许多大城市的空气质量恶化[3]。
近几年一些学者就沙尘天气对城市空气质量的影响作了精深的研究[4,5]；对某一城市大气环境污染状况的分析探讨也有很多报导[6,7]，但对我国城市大气环境整体分析和区域差异未见研究。
空气监测的六个项目
空气监测的六个项目空气监测是指对空气中的各种污染物质进行监测和评估，以了解空气质量状况，并采取相应的控制措施。
空气监测的六个项目包括：大气污染物监测、气象要素监测、空气质量指数监测、VOCs监测、PM2.5监测和室内空气质量监测。
一、大气污染物监测大气污染物监测是对大气中各种污染物质进行定量测量和分析，以了解大气环境中的污染物浓度和污染源的分布情况。
常见的大气污染物包括二氧化硫（SO2）、氮氧化物（NOx）、臭氧（O3）、一氧化碳（CO）和颗粒物（PM10等）。
通过大气污染物监测可以评估空气质量，并为环境保护和污染治理提供科学依据。
二、气象要素监测气象要素监测是对气象环境中的各种物理量进行观测和记录，以了解气象条件对空气质量的影响。
常见的气象要素包括温度、湿度、风速、风向、气压等。
通过气象要素监测可以了解气象条件对大气污染物的扩散和传输的影响，为空气质量预报和污染控制提供基础数据。
三、空气质量指数监测空气质量指数（Air Quality Index，简称AQI）是用来描述和评价空气质量状况的一种综合指标。
空气质量指数监测是通过对大气环境中的多个污染物进行测量和分析，计算出一个综合指数，用来表示空气质量的好坏程度。
根据AQI的数值，可以判断空气质量的六个等级，分别为优、良、轻度污染、中度污染、重度污染和严重污染，为公众提供了直观的空气质量信息。
四、VOCs监测VOCs是指挥发性有机化合物（Volatile Organic Compounds）的简称，是大气污染物中的重要组成部分。
VOCs监测是通过对空气中挥发性有机化合物的测量和分析，了解VOCs的种类和浓度水平，判断空气中的有机污染程度。
VOCs主要来自于工业生产、交通排放、油漆涂料、溶剂挥发等过程，对人体健康和环境质量有一定的影响。
五、PM2.5监测PM2.5是指空气中直径小于等于2.5微米的颗粒物，也是大气污染物中的重要组分。
PM2.5监测是通过对空气中PM2.5颗粒物的测量和分析，了解PM2.5的浓度和组成，以评估空气中细颗粒物的污染状况。
空气污染预报参考答案
说明：参考答案中1,2,3为答案来源不同，可任选其一一、名词解释：1、清洁空气（洁净大气）：参考答案：由氮、氧、氩、二氧化碳等正常成分的混合气体和水汽以及一些悬浮的固态或液态气溶胶粒子组成，其主要成分在离地几十千米以下的大气层里，组成比例基本不变，污染物浓度不超过国家空气质量二级标准。
2、大气污染（空气污染）：参考答案1：由于人为或自然因素，使大气组成的成分、结构和状态发生变化，与原本情况比，增加了有害物质，使环境空气质量恶化，扰乱并破坏了人类的正常生活环境和生态系统，从而构成了空气污染。
（三要素：源、污染物排放并达到一定浓度、对人的危害和影响）参考答案2：对流层固有的成分由于污染源排放的污染物，改变了基本的成分，使大气中有害物质增加，超过了国家空气质量二级标准，给人类生活带来了危害。
3、温室效应：参考答案：温室效应，又称“花房效应”，是大气保温效应的俗称。
大气能使太阳短波辐射到达地面，但地表向外放出的长波热辐射线却被大气吸收，这样就使地表与低层大气温度增高，因其作用类似于栽培农作物的温室，故名温室效应。
4、空气污染指数(API)：参考答案1：各种污染物的污染分指数都计算出以后，取最大者为该区域或城市的空气污染指数API。
则该项污染物即为该区域或城市空气中的首要污染物。
API=max（I1，I2，I3，···，I i···I n）其中：I i为第i种污染物的分指数。
参考答案2：空气污染指数(Air pollution Index，简称API)就是将常规监测的几种空气污染物浓度简化成为单一的概念性指数值形式，并分级表征空气污染程度和空气质量状况，适合于表示城市的短期空气质量状况和变化趋势。
参考答案3：空气污染指数是根据空气环境质量标准和各项污染物的生态环境效应及其对人体健康的影响来确定污染指数的分级数值及相应的污染物浓度限值。
5、二次污染物：参考答案：有些一次污染物进入环境后，由于物理、化学或生物学的作用或与其他物质发生反应，结果产生与原污染物理化性状和危害不同的新污染物，称二次污染物。
商丘市空气质量统计预报方法
３ 商丘市空气质量的时间分布规律
从 ４ ４天 的统计 资料来看 ， ３ 总体 上商 丘市 的空气 污染 程 度不是很高 。对应 表 ２中空气 质量 等级 以 良和 轻度 污染 为 主， 分别 占总天数 的 ６ ． ％和 ２ ．％ ， １１ ７Ｏ 达到 中 、 重度污染 的天
数 只 有 ７天 。
２ ２ 污染物浓度资料预 处理 ．
市环境监测站提供的污染物监测资料 中，Ｍ 资料的量纲 Ｐ 为ｍ ／ 可直接用于计算污染物指数 ，Ｏ 、Ｏ 资料 的量纲是 ｇｍ ， Ｓ Ｎ ： ＰＰ需转换后再使用 。对每小 时的平均值 ， 如下转换 ： Ｐ。 进行
Ｓ ：ｌ ｐ Ｏ２ ｐ ｐ＝２ ８ ７ ×１ ／ ．５ ０一 ｍｇ ｍ ＮＯ２ ｐ ｐ－２ ０ ×１ ／ ：ｌ ｐ － ． ５ ０一 ｍｇ ｍ
立 了商丘市空气质 量预报 方程。 关键词 ：空气质量 ； 统计预报 ；多元 回归
中图分类号： １ Ｘ６
文献标识码： Ａ
文章编号： ０４ ６７ （０６ ０ — ｏ４一 ２ １０ — ３２ ２０ ）４ ０４ ｏ
前一种情况取前一天 的 日平均值代替 ， 对后一种情况 ， 取前～
ｌ 空气质量预报方法概述
式 中 ， 日平均气压 。 为
相似。年内都是出现三次峰值， 其中两次都是在 ６ 月份和 １ １ 月份。年内最高值出现在６月份， 最低值出现在 ４ 月份。
＋ Ｐ Ｏ — ●一 ｓ ＭＩ ｏ２‘ ‘ ‘Ｎｏ２— ● ● ●一 Ａ Ｐ
非采暖期预报方程 ：
ｙ ｏ ＯＯ３ｌ ０Ｏ８２ ．０ｘ ＋ ．０ｘ － ． １ ５ ０４６ Ｐ１＝一 ．０ｘ － ．０ｘ －００５ ３ Ｏ０３４ ００ ２ ＋ ．８
我国城市环境空气质量预报主要模型及应用
我国城市环境空气质量预报主要模型及应用我国城市环境空气质量预报主要模型及应用一、引言随着我国城市化进程的加快，城市环境污染问题日益突出。
其中，空气质量问题成为影响居民身心健康的重要因素之一。
为了及时有效地预警和控制空气污染，我国不断完善城市环境空气质量预报系统，采用各种预报模型进行研究和应用。
本文将介绍我国城市环境空气质量预报主要模型及其应用。
二、主要模型及原理1. 线性回归模型线性回归模型是一种较为简单和常用的模型，其基本思想是通过建立气象、大气污染物浓度和其他可能影响空气质量的因素之间的线性关系，进行空气质量预报。
该模型的主要优点是计算速度快，但也存在着对数据分布假设较强、对气象和污染物之间关系的线性描述可能不准确等问题。
因此，在实际应用中，往往需要结合其他模型进行校正和优化。
2. 时间序列模型时间序列模型基于历史数据建立统计模型，利用时间维度的信息进行预测。
常用的时间序列模型有ARIMA（自回归综合移动平均模型）、VAR（向量自回归模型）等。
这些模型能够较好地捕捉空气质量的季节性、周期性和趋势性变化，并针对性地进行预测。
不过，时间序列模型对数据的平稳性要求较高，对于非平稳数据的预测效果可能较差。
3. 统计学模型统计学模型包括传统的回归模型、聚类模型和时间序列模型等。
这些模型通过对历史数据进行统计分析和建模，获取不同时段的变化规律，并进行预测。
这些模型尤其适用于长期变化较为缓慢的城市空气质量预报。
4. 机器学习模型机器学习模型是近年来在城市环境空气质量预报中得到广泛应用的一种方法。
这些模型通过大量的历史数据进行学习和训练，以获取数据特征之间的关系，并做出预测。
常用的机器学习模型包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、随机森林（Random Forest）等。
这些模型的优点是可以很好地应对非线性关系，能够更准确地预测空气质量。
三、模型应用我国城市环境空气质量预报主要用于预警和控制空气污染，保护居民身心健康。
几种空气质量预报方法对冬季预报效果的评估与对比
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区域环境空气质量预报预警的一般方法和基本原则
区域环境空气质量预报预警的一般方法和基本原则区域环境空气质量预报预警是根据环境空气质量监测数据和气象预报数据，分析和预测空气污染情况，及时发布预警信息，引导公众采取相应的防护和应对措施，保护人民群众的身体健康。
下面将介绍一般的区域环境空气质量预报预警方法和基本原则。
一、方法1. 数据收集：收集环境空气质量监测数据、气象数据和其他相关数据，包括空气污染物浓度、气象要素、地理环境、人口密度等。
2. 数据分析：利用统计学和数学模型，对收集到的数据进行处理和分析，得到空气污染物的浓度及其变化趋势。
3. 预测模型：基于历史数据和气象预报数据，建立相应的空气质量预测模型，预测未来一段时间内空气质量的变化情况。
4. 预警发布：根据预测模型结果和相关规定，制定相应的预警等级和预警指标，及时发布预警信息，向公众传递空气质量预警信息。
二、基本原则1. 科学性：预报预警方法应基于科学的数据分析和模型建立，对环境空气质量进行科学预测，并遵循科学的预警标准和指标。
2. 可靠性：预报预警方法应具有较高的可靠性和准确性，以确保预警结果的可信度，避免对公众产生误导和不必要的恐慌。
3. 实时性：预报预警方法应能够及时获取、分析和发布预警信息，使公众能够及时了解和采取相应的防护和应对措施。
4. 精细化：预报预警方法应尽可能做到空间上的精细化，即将预警信息定位到具体的区域和人群，提供个性化的防护建议。
5. 可操作性：预报预警方法应向公众提供具体的防护和应对建议，使其能够根据预警信息采取相应的行动，减少空气污染对健康的影响。
6. 综合性：预报预警方法应结合空气质量监测数据和气象数据，综合考虑不同的因素对空气质量的影响，以提高预报预警结果的可靠性和准确性。
珠三角区域空气质量预报方法及预报效果评估
珠三角区域空气质量预报方法及预报效果评估叶斯琪;陈多宏;谢敏;谢智;汪宇;潘月云;沈劲;许凡【期刊名称】《环境监控与预警》【年(卷),期】2016(008)003【摘要】介绍了珠三角区域空气质量预报的“六步法”流程,并对2015年空气质量等级和首要污染物预报准确率进行评估研究。
结果表明,2015年珠三角区域空气质量以优良为主,24 h等级预报准确率1月最高2月最低,平均准确率为87.6%；出现的首要污染物种类包括PM2.5,PM10,O3-8 h和NO2,预报准确率9月最高3月最低,平均准确率为72.7%。
【总页数】4页(P10-13)【作者】叶斯琪;陈多宏;谢敏;谢智;汪宇;潘月云;沈劲;许凡【作者单位】广东省环境监测中心，广东广州 510045;广东省环境监测中心，广东广州 510045;广东省环境监测中心，广东广州 510045;广东省环境监测中心，广东广州 510045;广东省环境监测中心，广东广州 510045;广东省环境监测中心，广东广州 510045;广东省环境监测中心，广东广州 510045;广东省环境监测中心，广东广州 510045【正文语种】中文【中图分类】X821【相关文献】1.山东省空气质量预报平台设计及其预报效果评估 [J], 程念亮;李红霞;孟凡;柴发合;程兵芬;王继康2.广州市污染季节空气质量预报效果评估及误差分析 [J], 张金谱;梁桂雄;冯彪;邱晓暖;陈瑜3.广州市2016年空气质量预报效果评估 [J], 张金谱;梁桂雄;冯彪;邱晓暖;陈瑜;4.成都市空气质量预报系统的应用及预报效果评估 [J], 张恬月;杨欣悦;谭钦文;宋丹林;贾亚俊5.基于GRAPES-CMAQ的中山市空气质量预报系统预报效果评估 [J], 麦健华;于玲玲;邓涛;蒋争明;汤沛;刘江顺因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
区域环境空气质量预报预警的一般方法和基本原则
区域环境空气质量预报预警的一般方法和基本原则区域环境空气质量预报预警是指根据当天的气象条件、污染源排放情况、污染物浓度分布情况等信息，结合气象预报模型和空气质量模型，预测未来一段时间内某一地区的空气质量，并提前向相关单位和公众发布预警信息，以便采取相应的防护和管理措施。
区域空气质量预报预警一般分为两种主要方法：基于模型的预报和基于监测数据的预报。
基于模型的预报方法，是通过建立气象预报模型和空气质量模型来模拟预测未来一段时间内的空气质量。
气象预报模型可以预测未来几天的气象条件，包括温度、湿度、风向、风速等。
而空气质量模型则可以根据气象条件、污染物排放情况以及大气扩散条件等因素，模拟预测未来一段时间内的空气质量变化趋势。
通过模型模拟得到的预测结果可以提供给相关单位和公众参考，以便采取相应的预防和管理措施。
基于监测数据的预报方法，是通过对实时或历史的空气质量监测数据进行分析和处理，来预测未来一段时间内的空气质量。
这种方法通过分析监测数据中的浓度变化趋势以及污染物的来源和空气质量的差异等信息，来预测未来一段时间内的空气质量变化趋势。
这种方法相对来说更加直观和准确，但是需要有足够的监测数据来支持预测。
不论是基于模型的预报方法还是基于监测数据的预报方法，都需要遵循一些基本原则。
首先是科学性原则，即预报预警应基于科学的理论和方法，充分考虑各种环境因素的影响。
其次是准确性原则，即预报预警应尽可能准确地反映未来一段时间内的空气质量变化趋势，避免误导和不必要的恐慌。
再次是及时性原则，即预报预警应及时发布，以便相关单位和公众能够及早采取相应的防护和管理措施。
预报预警还需要具有可操作性，即提供明确的建议和指导，以便相关单位和公众能够根据预警信息制定相应的预防和管理计划。
区域环境空气质量预报预警是一种重要的环境管理工具，通过科学的方法和准确的数据，可以预测未来一段时间内的空气质量变化趋势，提前采取相应的防护和管理措施，以保护公众的健康和环境的可持续发展。
区域环境空气质量预报预警的一般方法和基本原则
区域环境空气质量预报预警的一般方法和基本原则
区域环境空气质量预报预警是指根据区域内各种污染源的排放情况，利用各种环境监
测数据和模型预测技术，对未来一定时间内空气污染的程度和发展趋势进行预测，并及时
发布预报和预警信息，为政府、企事业单位和个人提供参考依据，以便采取相应的措施控
制和减轻空气污染。
一般方法和基本原则：
1. 数据采集与监测：采集各种环境监测数据，包括大气污染物浓度、气象条件、污
染源信息等，建立一套完整的监测网络和监测体系，以保证数据的准确性和全面性。
2. 数据分析与处理：对采集到的数据进行质量控制和数据预处理，比如去掉异常值、补足缺失数据、进行数据平滑处理等，以便更好地应用于模型预测。
3. 模型建立与优化：根据监测数据和污染源情况，选择合适的数学模型和算法，建
立空气质量预测模型，包括统计模型、物理模型和数据驱动模型等，优化模型参数，提高
模型的预测准确性。
4. 预测与预报发布：利用建立的模型，对未来一定时间内的空气质量进行预测，包
括污染物浓度、AQI等指标，并及时发布预报和预警信息，以便各方及时采取措施。
5. 预警标准与等级划分：根据国家和地方的相关标准和规定，制定相应的空气质量
预警等级划分，以便根据预报结果判断当前空气质量状况，并采取相应的应对措施。
6. 持续监测与改进：对发布的预测和预警结果进行实时监测和评估，与实际观测结
果进行对比，及时改进模型和方法，提高预测准确性和预报准确率。