同化多平台空气质量数据对空气质量预测的影响
空气质量监测数据的模型预测与评价研究
空气质量监测数据的模型预测与评价研究空气质量一直是人们关注的焦点问题，尤其是在如今的高速发展和快节奏生活节奏中，人们的关注度更加高涨。
为此，各种空气质量监测仪器和数据模型应运而生，以预测和评价空气质量，这对政府、社会、企业和普通民众都有重要意义。
一、空气质量监测数据的目的空气质量监测数据的主要目的是用来评估空气污染的程度，以及为政府、企业和公众提供有关空气质量的数据。
同时，空气质量监测数据也可用来预测和模拟未来污染情况、确定污染来源和规划与监测减少污染的措施。
二、空气质量监测数据的来源空气质量监测数据涉及多个方面，如大气污染气体和粒子的化学成分、温度、湿度、气压等。
这些数据可以通过传感器、探针和自动测量仪器获得，也可以通过人工观测和样品分析获得。
此外，还有通过卫星和遥感技术获得的数据，也可以用于空气质量监测。
三、空气质量数据的处理与分析空气质量数据一般需要处理和分析，以便进行更准确的监测和预测。
处理和分析的方法包括传统的统计分析方法、机器学习、深度学习等，其中机器学习和深度学习是近年来应用比较广泛的方法。
这些方法能够有效地分析和挖掘数据中的信息，建立空气质量模型，并预测和评估空气污染的趋势。
四、空气质量模型的建立和预测空气质量模型的建立是通过对监测数据及其它影响因素的分析，建立适当的模型，以预测和评估空气质量。
模型的建立依赖于模型选择、数据收集、预测目标和模型精度等因素。
目前，已经有很多针对空气质量预测和评估的模型，如灰色模型、人工神经网络模型等，这些模型能够有效地帮助观测人员和决策者评估和预测空气质量。
五、对空气质量监测数据的评价和应用对空气质量监测数据的评价和应用，能够为政府、企业和公众提供决策依据和参考。
评价与应用的方法包括综合评价、可视化展示、空气质量预警等，不同的方法对于不同的用户和场景都有不同的适用性。
结语空气污染是一个严重的公共卫生问题，它对健康、环境和经济产生严重的影响。
针对空气质量问题，我们需要建立和完善空气质量监测体系，建立有效的监测数据和预测模型，以便预测和评估空气质量，并制定相应的规划和措施，来减少污染和保护人民健康。
大气工程中数据同化技术在气象预报中的应用研究
大气工程中数据同化技术在气象预报中的应用研究近年来，随着大气科学的不断深入研究，气象预报也变得越来越精准。
其中，数据同化技术在气象预报中的应用日益受到重视。
数据同化是通过将观测数据与数值模型结合，从而更好地分析和预测大气运动、能量和物质传输的过程。
本文将探讨数据同化技术的原理以及在气象预报中的应用。
首先，我们来了解一下数据同化技术的原理。
数据同化的目标是找到一个最佳的状态，使得数值模拟结果与实际观测数据的差异最小化。
为实现这一目标，数据同化技术基于贝叶斯理论，通过观测数据更新数值模型的初始条件和参数，从而提高模拟结果的精确度。
数据同化技术主要分为两种方法：变分方法和卡尔曼滤波方法。
变分方法通过最优化控制理论，将数据同化问题转化为一个数学优化问题，通过寻找最优解来更新模型的状态和参数。
卡尔曼滤波方法则是利用卡尔曼滤波器对观测数据和模型预测结果进行加权平均，从而得到更准确的模拟结果。
接下来，我们来看一下数据同化技术在气象预报中的应用。
首先，数据同化技术可以提高气象预报的时空分辨率。
通过引入观测数据，可以在数值模型中更准确地描述气象场的变化。
同时，数据同化还可以弥补观测系统的不足，对缺失或不准确的观测数据进行修正，从而提高预报的可靠性。
其次，数据同化技术可以改善气象模型的初始化。
一个准确的初始条件对于气象预报的准确性至关重要。
传统的初始条件通常是基于人工估计和经验调整得到的，往往存在一定的主观性和不确定性。
而数据同化技术则可以通过融合观测数据，得到更可靠、更准确的初始条件，从而提高预报的准确性。
此外，数据同化技术还可以对数值模型的参数进行校正。
模型参数对于模拟大气过程的影响非常重要，但往往难以准确确定。
通过数据同化技术，可以利用观测数据对模型参数进行修正，提高模型的可信度和预报的准确性。
最后，数据同化技术还可以用于气象预报中的误差估计和预报概率的计算。
在气象预报中，由于观测数据和模型的不确定性，预报结果往往伴随着一定的误差。
大气同化与反演技术在环境监测中的应用研究
大气同化与反演技术在环境监测中的应用研究近年来，随着环境问题的不断加剧，环境监测成为了保护和改善人类居住环境的重要手段。
而在环境监测技术中，大气同化与反演技术作为一种先进的手段，逐渐受到了广大研究者的重视。
大气同化与反演技术是指通过观测数据与模型结果进行比对，并根据数据与模型结果的差别，利用特定的算法和方法，对大气的状态进行调整和估计的过程。
它在环境监测中的主要作用是实现对大气污染物浓度、气象要素以及大气组分等的准确反演和预测。
通过大气同化与反演技术，可以提高环境监测的精度和时效性，为环境保护决策提供科学依据。
首先，大气同化与反演技术在大气污染物监测中发挥着重要作用。
现如今，大气污染已成为人们生活中普遍存在的问题，而准确地监测和控制大气污染物的浓度是解决这一问题的关键。
通过利用大气同化与反演技术的方法，可以将大气污染物的观测数据与气象模型相结合，精确地计算出污染物的浓度分布。
这对于环境监测与管理部门来说，是一种高效、准确地掌握大气污染状况的手段，有助于制定合理的环境保护政策和控制措施。
其次，大气同化与反演技术还可以应用于大气气象和气候预测。
大气同化与反演技术通过采集大量的观测数据，并将其与数学模型相结合，可以得出准确的气象要素和大气组分的分布情况。
这对于研究气候变化和制定气象预报有着重要的意义。
通过对大气状态进行实时监测和反演，可以提高气象预报的准确性和时效性，提前预警灾害，为人们的生产与生活提供更多的参考和便利。
另外，大气同化与反演技术在环境监测中的应用还包括了土壤水分和植被指数的反演。
土壤水分和植被指数是评估土地利用和农业生产的重要指标，也与环境质量和可持续发展密切相关。
通过对大气同化与反演技术的运用，可以实现对土壤水分和植被指数的高精度反演，为土地管理、农作物种植和水资源管理等提供可靠的数据支持。
这在一定程度上有助于优化农田水分利用，增加农作物产量，并且有助于评估土地利用的可持续性，为未来的农业发展提供科学指导。
WRF四维同化数据在空气质量法规模型CALPUFF的应用研究
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空气质量监测数据的分析处理与预测
空气质量监测数据的分析处理与预测随着城市化进程的不断加速，人们所居住的城市面临着越来越严峻的环境问题。
其中，空气污染问题一直被人们所关注，其直接影响着人们的身体健康以及整个社会经济的可持续发展。
因此，谨慎处理和分析空气质量监测数据以及预测未来污染趋势显得尤为重要。
一、空气污染的分类根据国际污染物标准，空气污染可以分为以下几类：1.悬浮颗粒物(PM)：包括PM2.5和PM10，分别代表直径小于2.5微米和10微米的固态或液态微粒。
2. 二氧化硫(SO2)：是一种有毒气体，由化石燃料燃烧（如煤、石油和天然气）产生。
3. 一氧化碳(CO)：是一种无色、无味、无臭的有毒气体，由不充分燃烧发动机排放。
4. 氮氧化物(NOx)：在空气中也是一种有毒气体，由车辆排放和工厂生产等产生。
5. 臭氧(O3)：一种强氧化剂，在阳光下与其他污染物反应形成臭氧污染。
二、空气质量监测空气质量监测是指通过设立空气质量监测站点来观测和分析研究特定区域的大气质量。
监测站点通常分布在城市主要路段、商业街区、市中心和其他人群密集区域。
空气质量监测的数据是根据不同的监测站点和监测方法而得出的，因此在不同地区和环境中得出的数据也可能存在不同的误差和不确定性。
空气污染的数据通常包括大气物质（如PM2.5、PM10、臭氧等）以及气象数据（如温度、湿度、风速等）。
其中大气物质数据是更加关键的指标，因为它们可以反映大气的实际质量状况。
三、空气污染数据的处理空气质量监测的数据处理和分析是非常重要和必要的，这有助于准确评估空气质量的状况，并预测未来污染趋势。
1. 数据清洗首先要进行的是数据清洗，这可用于删除缺失的数据、异常值或重复的数据。
数据清洗的目的是使原始数据符合分析要求，但是需要注意的是，不应因删除数据而失去有用的信息，否则会对结果产生极大的影响。
2. 数据可视化数据可视化通常是通过制作图表或其他图形来呈现处理后的数据的过程。
数据可视化不仅能够帮助我们快速理解数据，还可以直观地展现数据的规律和异常。
空气质量监测数据分析及分类预测策略
空气质量监测数据分析及分类预测策略概述：空气质量是现代社会所面临的一个重要环境问题。
通过监测大气中的污染物浓度并分析数据，可以及时预警和控制空气污染，保障人们的健康和环境的可持续发展。
本文将介绍空气质量监测数据的分析方法，并讨论分类预测策略，旨在提供一种有效的方法来预测空气质量改善或恶化的趋势。
一、空气质量监测数据分析方法1. 数据收集：在进行数据分析之前，首先需要收集空气质量监测数据。
这些数据通常包括大气中的各类污染物的浓度、气象条件（如温度、湿度和风速等）以及其他环境因素（如地理位置等）。
这些数据可通过气象站、空气质量监测站等渠道获取。
2. 数据清洗和预处理：收集到的数据可能存在缺失值、异常值或噪声等问题，需要进行数据清洗和预处理。
清洗过程包括删除缺失值、处理异常值和噪声等。
同时，对数据进行标准化或归一化处理，以消除不同数据之间的量纲差异，使其更适合进行后续的分析。
3. 数据分析方法：- 描述性统计分析：对清洗后的数据进行基本统计分析，如均值、标准差、中位数等。
这些统计量能够提供空气质量的概况和关键特征。
- 相关性分析：通过计算不同因素之间的相关系数，分析各个因素之间的相互关系。
例如，可以研究污染物浓度与气象因素之间的相关性。
- 趋势分析：利用时间序列分析方法，分析空气质量趋势的变化。
例如，可以使用ARIMA模型预测未来几个月或几年的空气质量。
- 空间分析：利用地理信息系统（GIS）等方法，分析不同地区的空气质量差异。
通过绘制空气质量热图或散点图，可以展示地理位置和空气质量之间的关系。
二、分类预测策略空气质量的预测对决策和规划具有重要意义，能够帮助采取及时的空气质量改善措施。
以下是一些常用的分类预测策略：1. 机器学习方法：- 决策树：通过构建基于特征的决策树模型，预测空气质量的类别。
此模型具有直观的解释性和较好的可解释性。
- 支持向量机（SVM）：通过找到一个最优的超平面，将不同类别的空气质量实例分开。
空气质量监测数据的趋势分析与预测
空气质量监测数据的趋势分析与预测随着工业化和城市化进程的不断加快，空气质量成为了人们关注的焦点。
为了解决大气污染问题，各地普遍建立了空气质量监测系统。
通过对监测数据的分析与预测，可以帮助我们深入了解造成大气污染的原因，并采取相应的措施，提高空气质量。
首先，我们来看一下空气质量监测数据的趋势分析。
通过对历史监测数据的统计与分析，我们可以了解到空气质量的整体变化趋势。
以北京市为例，近年来PM2.5浓度有所下降，但仍然高于国家标准限值。
造成空气质量变差的主要原因是工业排放、交通尾气、燃煤取暖等。
在大气监测数据中，我们可以清晰地看到这些因素对空气质量的影响。
例如，工业区附近的监测站点，由于工业排放物的存在，PM2.5浓度普遍较高。
交通拥堵较严重的地区，尾气排放也将导致空气质量下降。
另外，气象条件对空气质量也有重要影响。
风速、温度、湿度等气象要素的变化，会直接影响大气污染物的扩散和沉降。
例如，风速较小、湿度较高时，污染物不易扩散，导致空气质量较差。
而风速较大、湿度较低时，污染物容易被风吹散，空气质量相对较好。
通过分析监测数据中的气象因素，我们可以预测未来空气质量的变化趋势。
接下来，我们对空气质量监测数据进行预测。
通过建立空气质量变化的数学模型，可以对未来的空气质量进行预测。
例如，利用时间序列分析方法，可以建立空气质量指数的预测模型。
通过模型，我们可以预测未来某个地区的空气质量指数是否会超过限值，并做出相应的应对措施。
除了空气质量指数的预测，我们还可以利用监测数据进行区域空气质量的预测。
通过分析监测数据中的空间分布特征，我们可以将监测站点的空气质量数据进行插补，得到整个区域的空气质量分布情况。
这对于制定区域污染治理方案非常重要。
在进行空气质量趋势分析与预测时，我们还需要考虑数据的可靠性和精确性。
不同地区的监测站点不同，监测仪器有所差异，因此监测数据的准确性存在一定的差异。
为保证数据的可靠性，监测设备需要定期维护和校准。
空气质量监测系统中的数据分析与预测研究
空气质量监测系统中的数据分析与预测研究随着工业化和城市化进程的加快，空气污染问题越来越严重，对人体健康和生态环境造成了巨大的威胁。
为了及时掌握空气质量状况并预测未来趋势，空气质量监测系统中的数据分析与预测变得尤为重要。
本文将探讨空气质量监测系统中的数据分析与预测研究。
首先，数据分析是空气质量监测系统中的重要环节。
通过对大量实时监测数据的收集和处理，可以得到空气质量的相关指标和趋势变化。
数据分析可以帮助我们了解不同污染物的分布特征和影响因素，进一步提醒和指导环境治理措施。
同时，数据分析还可以揭示不同城市或地区之间的差异，为政府制定区域性的环保政策提供科学依据。
因此，空气质量监测系统中的数据分析是保障公众健康和环境可持续发展的重要手段。
其次，数据预测是空气质量监测系统中的关键内容。
通过对历史数据的分析和总结，我们可以建立空气质量的预测模型，以便及时预警和提前采取措施。
预测模型的构建可以采用各种统计方法和机器学习算法，如回归分析、时间序列分析、支持向量机等。
这些模型可以基于多个因素，如气象因素、行业排放和人口密度等，来预测未来空气质量的变化趋势。
通过精确的数据预测，政府和相关部门可以制定和实施相应的污染防控措施，降低空气质量差异和改善环境质量。
在空气质量监测系统中，数据质量的保障是数据分析和预测的基础。
因为环境监测数据存在一些特殊性，如数据量大、采集频率快、数据类型多样等，所以必须采取一系列有效的措施确保数据的准确性和可靠性。
首先，数据质量管理要注重对检测仪器设备的管理和维护，保证数据采集的准确性和可重复性。
其次，要建立健全的数据质量评估指标体系，通过对监测数据的质量评估，及时发现和纠正数据异常。
最后，要加强数据共享和公开透明，为科学家和政府部门提供可信的数据基础，促进科学研究和决策制定。
除了数据分析与预测，空气质量监测系统还应该与其他相关系统进行综合联动。
例如，可以将空气质量监测数据与气象数据、人口流动数据等进行整合分析，以揭示不同因素之间的相互关系和影响机制。
气象数据同化技术及其应用研究
气象数据同化技术及其应用研究气象数据同化技术是现代气象学中一项至关重要的手段，它能够将不同来源、不同精度的气象观测数据与数值天气预报模型相结合，从而提高天气预报的准确性和可靠性。
在当今社会，天气预报对于人们的日常生活、农业生产、交通运输、能源供应等众多领域都具有极其重要的意义。
因此，深入研究气象数据同化技术及其应用，对于提升气象服务水平、保障社会经济发展具有不可忽视的作用。
气象数据同化技术的基本原理是通过一定的算法和数学方法，将观测数据融入到数值模型的初始场中，以改进模型的初始状态，进而提高预报的精度。
这一过程就好比给模型“注入”了新鲜准确的血液，使其能够更真实地模拟大气的演变过程。
在实际应用中，气象数据同化技术面临着诸多挑战。
首先，观测数据本身可能存在误差和不确定性。
例如，地面气象站的观测可能会受到地形、建筑物等因素的影响，而卫星观测则可能受到云层遮挡等问题的干扰。
其次，数值模型也并非完美无缺，模型的物理过程参数化、分辨率等方面都可能存在偏差。
此外，如何有效地处理海量的观测数据和复杂的模型计算，也是一个亟待解决的问题。
为了应对这些挑战，科研人员不断探索和创新，发展出了多种气象数据同化方法。
其中，较为常见的有最优插值法、卡尔曼滤波法和变分法等。
最优插值法是一种较为简单直观的数据同化方法。
它基于观测数据和背景场之间的误差统计特征，通过线性加权的方式将观测数据融入到背景场中。
然而，这种方法对于非线性的气象过程处理能力有限。
卡尔曼滤波法则是一种基于动态系统状态估计的方法。
它能够有效地处理随时间变化的系统状态，并考虑了观测数据和模型预测的不确定性。
但卡尔曼滤波法在实际应用中计算量较大，对于复杂的气象模型可能不太适用。
变分法是目前应用较为广泛的一种数据同化方法。
它通过构建一个目标函数，将观测数据和模型模拟之间的差异最小化，从而求解出最优的模型初始状态。
变分法在处理大规模数据和复杂模型时具有较好的性能，但求解过程往往较为复杂，需要较高的计算资源。
空气质量数据分析与预测研究
空气质量数据分析与预测研究近年来，空气污染已成为全球性的环境问题。
特别是在中国，空气质量问题一直是困扰人们的难题。
北京和其他城市常常出现雾霾天气，这严重影响人们的健康和生活质量。
因此，了解空气质量数据并预测它们的变化越来越重要。
一、空气质量数据分析的重要性空气质量数据是指在某一时间和地点测量到的有关大气环境质量的各种信息。
现今，各级政府和科研机构都在加强对空气质量的监测和管理。
这些数据用于识别空气质量问题的发生和程度，评估环境政策的成效，以及监管环境行为。
此外，空气质量数据还可供科学研究和公众参考。
对于政府部门而言，空气质量数据分析是重要的环境监测手段，通过对各项指标的监测和评估，及时发现和解决污染问题，并维护公众的健康和安全。
同时，合理利用空气质量数据，可为城市规划和经济发展提供科学依据。
而对于人民群众来说，了解空气质量数据可以帮助人们做出更优的生活决策，如穿衣、出行等，减少污染对身体影响的可能性。
二、空气质量数据分析方法空气质量数据分析的方法，是通过数据挖掘、统计学、分类学、专家系统等现代计算机技术对污染数据进行处理、转换和综合来完成的。
其中，数据挖掘和统计学是最常用的方法，它们能够识别出潜在的污染源和影响因素，以及预测未来的污染情况。
数据挖掘技术是从大量数据中自动检索信息的一种方法。
它利用机器学习、神经网络、聚类算法等方法，发现数据中的隐含关系，帮助快速找到空气污染源和分析污染的成因。
而统计学方法则是对污染数据进行拟合、推理和分类，帮助预测未来污染水平的变化，以便提供更为准确的污染预报信息。
三、空气质量数据预测研究在污染分析的基础上，空气质量数据预测成为了越来越重要的研究方向。
通过对历史数据和实时数据的模型构建和分析，可以预测未来污染的情况，进而采取相应的措施和政策以避免污染发生或降低其水平。
近年来，国内外已经出现了很多关于空气质量数据预测的研究。
其中，包括基于时间序列分析、神经网络、支持向量机等方法的预测模型，以及基于移动应用程序的空气质量预测系统等。
《2024年空气质量模式“源同化”模型及排放源影响效应研究》范文
《空气质量模式“源同化”模型及排放源影响效应研究》篇一一、引言随着工业化的快速发展和城市化进程的加速，空气质量问题日益突出，成为全球关注的焦点。
为了有效应对空气污染，研究空气质量模式及其排放源的影响效应显得尤为重要。
本文将重点介绍“源同化”模型在空气质量研究中的应用，以及排放源对空气质量的具体影响效应。
二、空气质量模式“源同化”模型概述“源同化”模型是一种先进的空气质量预测和模拟模型，旨在将不同来源的污染物排放进行同化处理，以更准确地预测和评估空气质量。
该模型主要基于大气扩散、化学反应和气象条件等因素，对各类污染源进行综合分析，以实现源与环境的同化。
三、模型构建及原理1. 数据基础：模型以大量实测数据为基础，包括各类污染源的排放数据、气象数据、地理信息等。
2. 数学方程：模型通过建立一系列数学方程，描述污染物在大气中的扩散、传输、转化等过程。
3. 参数校准：通过校准模型参数，使模拟结果与实际观测数据相吻合，提高模型的预测精度。
4. 同化处理：将不同来源的污染物排放进行同化处理，考虑各种污染源的相互影响和协同作用。
四、排放源对空气质量的影响效应1. 工业排放：工业生产过程中产生的废气是空气污染的主要来源之一，包括颗粒物、二氧化硫、氮氧化物等有害物质。
这些物质在大气中扩散、传输，对空气质量产生严重影响。
2. 交通排放：交通排放是城市空气污染的主要来源之一。
汽车尾气中的一氧化碳、碳氢化合物、氮氧化物等有害物质对空气质量产生负面影响。
3. 生活排放：生活排放主要包括居民生活产生的废气和尘土等。
这些排放虽然相对较小，但在一些地区也对空气质量产生了一定影响。
五、应用案例及效果分析以某城市为例，通过“源同化”模型分析该城市的空气质量及排放源影响效应。
通过模拟和分析发现，工业排放和交通排放是该城市空气污染的主要来源。
针对这些排放源，采取相应的控制措施，如加强工业排放治理、推广清洁能源、优化交通结构等，可以有效改善该城市的空气质量。
气象资料同化对PM2.5预报影响的模拟分析
相对误差)分别降低了 28.8%和 9.4%,同化试验在预报的第 10~30h 时段上的改善效果最为显著.
关键词：资料同化；GSI；PM2.5；WRF-Chem
中图分类号：X513
文献标识码：A
文章编号：1000-6923(2019)02-0523-10
Research on the effects of assimilation meteorological observation data on aerosol concentration. HU Yi-wen1, ZANG Zeng-liang2*, MA Xiao-Yan1, LIANG Yan-fei2,4, ZHAO Ding-chi3, YOU Wei2 (1.Key Laboratory of Meteorological Disaster, Ministry of Education (KLME)/Joint International Research Laboratory of Climate and Environment Change (ILCEC)/Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters (CIC-FEMD)/Key Laboratory for Aerosol-CloudPrecipitation of China Meteorological Administration, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China；2.Institute of Meteorology and Oceanography, National University of Defense Technology, Nanjing 211101, China； 3.No.75839 Unit of PLA, Guangzhou 510510, China；4.No.32145 Unit of PLA, Xinxiang 453000, China). China Environmental Science, 2019,39(2)：523~532 Abstract：Influence of meteorological data assimilation on aerosol simulation during an air pollution event occurred in 4~5 November 2017 over Beijing-Tianjin-Hebei was investigated, using the Weather Research and Forecasting Model with Chemistry (WRF-Chem) coupled with the Gridpoint Statistical Interpolation (GSI) data assimilation system. Two pairs of experiments were carried out to compare the differences in PM2.5 with and without assimilating high-resolution meteorological observation data and radar data. It was shown that the WRF-Chem model can successfully simulate the spatial pattern and its evolution in the pollution zone of Beijing-Shijiazhuang-Handan. The convergence of low-level wind was an important factor for the pollution zone. But, the experiment without the assimilation overestimated the convergence and thus leaded to an overestimate of the PM2.5 concentration. There was an obvious decrease of PM2.5 concentration in the assimilation experiment since the convergence of low-level wind decreases, and the planetary boundary layer height (PBLH) increases resulted from the increases of the ground temperature by assimilation of meteorological data. Compared with the experiment without assimilation, the mean bias reduced by up to 7.55µg/m3, the root-mean-square errors reduced by up to 5.42µg/m3, the mean fractional bias reduced by over 28.8%, and the mean fractional error reduced by about 9.4% for the average of 0~36h forecasts in the experiment with assimilation. The positive impact in the assimilation experiment was very significant during the 10~30h forecasts. Key words：data assimilation；GSI；PM2.5；WRF-Chem
CMAQ模式卫星产品源同化模型及其在空气质量预报中的应用研究_程兴宏
中国科学: 地球科学 2010年 第40卷 第4期: 511 ~ 522 引用格式: Cheng X H, Xu X D, Ding G A. An emission source inversion model based on satellite data and its application in air quality forecasts. Sci China Earth Sci,2010, doi: 10.1007/s11430-010-0044-9《中国科学》杂志社SCIENCE CHINA PRESS论 文CMAQ 模式卫星产品源同化模型及其在空气质量预报中的应用研究程兴宏①②*, 徐祥德①, 丁国安①① 中国气象科学研究院, 北京 100081; ② 国家气候中心, 北京 100081 * E-mail: cxingh@收稿日期: 2009-01-12; 接受日期: 2009-10-28国家重点基础研究发展计划(编号: G1999045700)、北京城市大气环境-CMAQ 模式技术发展与业务推广项目(编号: CMATG2007Z04)资助摘要 对比分析了2006年1月和8月华北地区OMI NO 2卫星遥感二级产品和NO 2实测浓度变化趋势的一致性, 重点构建了CMAQ 空气质量模式卫星遥感产品源同化模型, 采用变分订正方法和CMAQ 卫星遥感产品源同化技术方案探讨了华北地区冬夏季OMI 高分辨率柱浓度卫星资料在空气质量数值预报中的应用. 分析结果表明, 无论冬季还是夏季, 华北地区NO 2实测浓度与OMI NO 2卫星遥感柱浓度的变化趋势具有较好的一致性, 两者的相关性较显著, 该卫星资料可适用于华北地区卫星遥感-地面观测综合变分分析; 经过线性和变分订正后, 北京周边地区OMI NO 2柱浓度的空间分布特征与实测值分布一致, 而且可清晰反映出NO 2空间分布特征, 即NO 2的城市局地污染特征较明显. 经变分订正的OMI NO 2柱浓度的空间分布特征可看出, 北京的西南、东南地区污染源对北京地区的NO 2浓度的影响较大. 采用高分辨率的OMI NO 2卫星遥感资料同化修正排放源时, WRF-CMAQ 模式对于华北地区冬、夏季NO 2浓度水平预报和趋势预报可取得较显著的改善效果. 采用经变分订正的、高分辨率的OMI NO 2卫星遥感资料进行源同化时, 可模拟得到与实测浓度分布较一致的、高分辨率的NO 2浓度信息, 弥补了采用地面有限实测资料同化修正初始排放源时WRF-CMAQ 模式模拟NO 2浓度时空分布的不足, 卫星观测资料对于城市区域尺度的NO 2浓度模拟尤为重要. OMI NO 2高分辨率卫星遥感资料对于华北地区的NO x 排放源反演、区域污染调控和治理以及提高北京街区尺度NO 2浓度预报水平有一定的实际应用和参考价值.关键词OMI NO 2卫星产品 变分订正CMAQ 源同化模型 空气质量预报目前空气质量模式的发展趋势是动力-化学耦合模式系统, 主要以美国环保局(EPA)开发的第三代空气质量预报和评估系统MODEL-3为代表[1]. MODEL-3由中尺度气象模式、污染源排放模式和多尺度空气质量模式三部分组成, 其核心空气质量模式CMAQ(Community Multiscale Air Quality Model)具有局地、城市、区域和大陆等多种尺度的模拟能力. 由于Models-3模拟系统具有通用性、灵活性、开放性等优点, 近几年发展迅速, 成为国内外应用最为广泛的空气质量模拟系统之一[2~8]. 唐孝炎等[9]指出污程兴宏等: CMAQ 模式卫星产品源同化模型及其在空气质量预报中的应用研究512染源排放数据是空气质量模式的重要输入数据, 排放源资料的不确定性在很大程度上决定了模式输出结果的准确性. 因此, 获取客观污染源分布是新一代空气质量预报模式预测能力提高的关键技术环节, 也是空气质量模式发展的技术难题与“瓶颈”问题. Xu 等[10]首次提出了CMAQ 模式迭代器源反演模型, 即在空气质量预报方程中加入排放源的“张弛调整项”以减少模式预报结果与空气污染实测浓度的误差; 采用该源同化方法和CMAQ 模式预报了2006年1, 4, 8, 10 四个月全国范围的NO 2浓度, 并与常用的东亚地区2000年David Streets 排放源[11]预报的结果及实际观测结果进行对比, 发现采用“Nudging”源同化反演方法, 不仅显著改善了中国地区不同城市NO 2浓度的预报趋势, 而且可明显减少预报误差, 预报效果明显优于被普遍应用的2000年David Streets 初始源的预报结果; NO 2源同化反演模型可适用于中国不同地区、不同季节、不同天气过程. 有关CMAQ 模式和“Nudging”源同化反演方法的详细介绍见文献[12].“Nudging”源同化反演模型是以CMAQ 模式模拟的污染物浓度与实测值的偏差作为收敛判据的, 因此地面空间分辨率较低的观测资料必然会限制“Nudging”源同化反演效果以及NO 2浓度预报水平. 由于地面NO x 浓度观测资料有限, 1995年以来卫星观测反演的高分辨率、覆盖范围较大的NO x 对流层柱浓度资料弥补了地基和飞机观测数据的不足, 卫星遥感反演的NO x 柱浓度资料得到了广泛应用. Martin 等[13]指出, 这些卫星遥感反演数据在NO x 源反演模型中的应用为改善源排放清单和提高NO x 排放源及其化学反应机理的认识提供了可能. 目前卫星遥感反演的NO x 对流层柱浓度资料主要来自于应用较为广泛的三种卫星探测器, 即Envisat 环境卫星上的SCIAMACHY 传感器、ERS-2号卫星上的GOME 光谱仪和Aura/EOS 卫星上的OMI 探测器. 三种探测器的时空分辨率分别为: SCIAMACHY 处理一次覆盖960 km, 水平分辨率为60 km×30 km(轨道方向×垂直轨道方向), 6天完成全球监测; GOME 扫描宽度亦为960 km, 水平分辨率为320 km×40 km, 6天完成全球监测; OMI 扫描宽度为2600 km, 水平分辨率为13 km×24 km, 1天完成全球监测.国外有关研究表明, 上述三种探测器单次测量反演的NO x 柱浓度资料的误差为30%~60%[14~16]. 在将卫星反演数据应用于源反演模型之前需对这些数据进行订正和误差估计, 尤其是对流层NO x 柱浓度资料的反演是基于大气状态, 例如NO x 廓线形状. 目前主要采用地基和空基观测数据来订正对流层NO x 柱浓度卫星反演数据. Boersma 等[17]比较了2006年3月美国墨西哥INTEX-B 实验飞机观测的地面到高空1000 ft NO 2浓度和OMI NO 2柱浓度, 多次对比实验结果表明, 两者具有显著的相关, 而且OMI NO 2柱浓度偏差较小. Boersma 等[18]对比分析了2006年8月OMI NO 2和SCIAMACHY NO 2柱浓度与实测NO 2柱浓度, 结果发现SCIAMACHY 和OMI NO 2柱浓度均比实测值偏小, 但对于北半球中纬度地区来自化石燃烧排放的NO 2而言, SCIAMACHY NO 2比OMI NO 2柱浓度偏高40%. Wang 等[19]采用OMI NO 2准实时的卫星反演资料分析了北京市政相关部门采取的强制汽车减排措施对减少NO x 排放量的实施效果, 研究指出由于OMI 二级NO 2柱浓度卫星产品的空间和时间分辨率相对较高, 而且经过多种算法订正, 适合于NO x 排放源的反演.国内部分学者采用上述三种卫星遥感探测器反演资料进行了初步研究. 江文华等[20]利用GOME 卫星资料分析北京大气NO 2 污染变化, 李莹[21]进行了地基DOAS 观测反演的NO 2 柱总量与SCIAMACHY 卫星NO 2数据的比较及NO 2时空分布的相关研究. 张兴赢等[22]利用GOME 和SCIAMACHY 近10 a 的对流层NO 2数据以及北京、上海等城市的地面观测数据, 研究了中国区对流层NO 2的年际变化趋势、时空分布特征以及来源解析. 结果表明, 中国对流层的高值区分布在京津冀、长江三角洲、珠江三角洲、四川盆地以及人口密集的超大城市区; 同近地面浓度观测的比较表明, 卫星在长时间、大尺度研究大气痕量气体组成变化和监测空气质量方面具有非常好的稳定性和均匀性. 张彦军等[23]利用OMNO 2全球产品卫星遥感资料研究北京、黄骅港、三亚、深圳和抚顺的NO 2月平均变化情况. 结果显示2004 年10 月至2007 年10 月期间北京对流层NO 2月平均垂直柱密度总体呈增加趋势. 以上研究多利用GOME 或SCIAMACHY 卫星资料, 没有发挥OMI 的优势, 而且有关OMI NO 2卫星遥感柱浓度资料的误差分析、订正方法及其在排放源源反演方面的应用研究相对较少. 本文采用卫星遥感-地面观测综合变分订正方法和地面实测NO 2浓度订正了OMI NO 2卫星遥感二级产品, 提高了其准确度和时空分布合理性. 本文采中国科学: 地球科学 2010年 第40卷 第4期513用的变分订正处理方案, 已在城市热岛、沙尘暴过程大气要素场、北京周边地区气溶胶和PM 10浓度综合变分分析等诸多方面取得了客观订正的显著效 果[24~27].本文采用二级NO 2柱浓度卫星产品着重讨论该产品在改善NO x 源同化修正效果及提高NO 2浓度预报水平中的初步应用. 即对比分析了华北地区OMINO 2高分辨率柱浓度卫星资料与地面实测资料的一致性, 采用卫星遥感-地面观测综合分析方法讨论了华北地区NO 2排放源对北京市空气质量的影响效应;采用经过变分订正、准实时的OMI NO 2高分辨率卫星反演资料进行华北地区NO x 源同化修正试验, 借助CMAQ 模式检验高分辨率的NO x 同化修正源的预报效果.1 OMI/Aura 卫星产品和使用资料美国宇航局(National Aeronautics and Space Administration, NASA)用于监测全球变化的主要卫星系统-地球观测系统(Earth Observing System, EOS)包括Terra, Aqua 和Aura 三颗卫星. AURA 卫星主要用于大气化学观测, 该卫星上搭载有四个不断升级的遥感仪器: 高分辨率动力学临边探测器(HIRDLS)、微波临边探测器(MLS)、臭氧监测探测器(OMI)和对流层排放分光计(TES). OMI 与Aura/EOS 卫星上的其他探测器互为补充, 采用推扫式成像高光谱仪探测可见光和紫外光中的太阳后向散射. 高光谱仪提高了臭氧总量的观测精度和辐射、波长订正的精度. OMI 遥感器以极轨方式观测, 每天给出一个区域分布的观测数据.一个单独的OMI NO 2产品文件对应于一次Aura 轨道扫描阳光照射部分的所有OMI 测量信息. 每次测量时60个交叉路径同时进行, 60个交叉测量大约覆盖了地面2600 km 的宽测绘带. OMI NO 2产品文件中包括NO 2倾斜柱总量(即沿太阳到大气, 再反射回卫星的光学路径的总量)、NO 2垂直柱总量以及对流层NO 2柱总量的贡献估计. OMI NO 2文件中也包括其他辅助数据, 即数据质量标记、测量精度、质量控制信息等. OMI NO 2二级产品包括如下四种主要的NO 2垂直柱总量产品: (1) 地面以上的总观测垂直柱浓度; (2) 对流层观测垂直柱浓度(即从地面积分到150 hpa); (3) 污染观测垂直柱浓度(Polluted, 即地面积分到250 hPa); (4) 云覆盖垂直柱浓度. 文献[28, 29]详细描述了OMI NO 2产品的基本反演方法及改进算法. 本文中使用经过辐射和大气质量因子订正的OMI NO 2污染观测垂直柱浓度二级产品. 这两种产品每天两次(北京时间12:00和14:00左右)覆盖中国地区, 本文使用12时左右覆盖华北大部分地区的OMI NO 2 Polluted 二级产品. 水平分辨率为26 km×48 km. 在进行卫星遥感-地面观测综合变分处理时, 将卫星产品资料插值到12 km×12 km 网格, 以便进行华北地区NO 2源同化修正. 2 OMI NO 2卫星资料与地面观测资料的对比分析与OMI NO 2卫星遥感资料比对的地面观测资料为2006年1和8月中国环境保护部提供的华北地区10个城市的NO 2日平均浓度, 该日平均资料是每天12时(北京时, 下同)到第二天12时的平均值. 图1给出了2006年1月和8月华北地区SO 2, NO 2, PM 10三种污染物实测浓度的区域平均值逐日变化特征. 由图1中可看出, 三种污染物的变化趋势较一致, 冬季三种污染物浓度明显高于夏季, 这与冬季采暖污染源排放较高有关. 2006年1月3, 9, 10, 14, 15, 27, 29日和8月18, 19, 22, 24, 25日三种污染物浓度相对较高. 本文挑选上述NO 2浓度相对较高的样本与卫星资料进行对比.本文着重对比分析了2006年1和8月NO 2浓度相对较高日华北地区10个城市NO 2实测浓度与OMI NO 2 Polluted 二级产品柱浓度(如图2所示), 其中由于受到云的影响, 部分城市卫星观测缺测, 即1月29日一个测站的OMI NO 2垂直柱浓度缺测; 8月22日两个测站、25日一个测站的OMI NO 2垂直柱浓度缺测. 由图2可看出, 无论冬季还是夏季, 华北地区10个城市NO 2实测浓度与OMI NO 2卫星遥感柱浓度的变化趋势具有较好的一致性, 即两者的相关性较显著. 2006年1月NO 2浓度相对较高日华北地区10个城市NO 2实测浓度与OMI NO 2柱浓度的相关系数为0.43(69个样本); 8月两者的相关系数为0.38(47个样本). 由图2可发现, 北京、天津、石家庄、烟台、呼和浩特等城市NO 2浓度和OMI NO 2柱浓度相对较高. 1月上述大部分城市NO 2浓度超过80 μg/m 3, 即国家空气质量二级标准; 而8月上述城市NO 2浓度低于程兴宏等: CMAQ 模式卫星产品源同化模型及其在空气质量预报中的应用研究514图1 2006年1月和8月华北地区3种污染物区域平均浓度的日际变化(a) 1月; (b) 8月80 μg/m 3. 另外1月29日和8月大部分样本卫星观测值偏低, 这可能因为华北地区OMI 卫星观测时段(中午12~14时, 北京时)垂直对流和水平平流加强, 近地层污染物向上输送和水平扩散增加; 光化学反应消耗NO 2较多; 天气过程差异等造成对流层NO 2柱浓度减小. 然而由于无法获得时间分辨率较高的实测资料, 仅有地面日平均浓度资料, 无法反映中午前后的低值情况, 因此与地面日平均NO 2浓度相比, OMI NO 2柱浓度偏低. 本文将在今后的工作中深入研究. Boersma 等[18]对比分析了2006年8月OMI NO 2与实测NO 2柱浓度, 结果发现OMI NO 2柱浓度均比实测值偏小; 并采用全球3维化学传输模式(GEOS- Chem)分析了造成OMI NO 2卫星观测低估的原因, 结果表明其主要原因是中午NO 2光化学反应消耗较日平均大. 本文分析结果与Boersma 等[18]的研究结果一致.3 华北地区OMI NO 2卫星资料的变分订正上述分析结果表明, 不论冬季还是夏季, NO 2实中国科学: 地球科学 2010年 第40卷 第4期515图2 2006年NO 2浓度相对较高日地面观测NO 2浓度与OMI NO 2(Polluted)卫星遥感垂直柱浓度的比较从左向右分别为: 1月3, 9, 10, 14, 15, 27, 29日(a); 8月18, 19, 22, 24, 25日(b)测浓度与OMI 卫星遥感柱浓度资料的相关性较显著, 两者空间分布特征较一致, 因此NO 2柱浓度卫星资料可适用于华北地区卫星遥感-地面观测综合变分分析, 本文采用的线性订正和变分订正方法参考文献[27]. 本文首先采用2006年1月NO 2浓度相对较高日NO 2地面观测浓度与OMI NO 2柱浓度的线性关系订正了2007年2月3~6日4天华北地区星下点的卫星遥感资料, 得到与地面实测浓度同量级的新的OMI NO 2卫星遥感资料; 然后采用卫星遥感-地面观测综合变分方法和2月3~6日华北地区23个测站的NO 2实测浓度对新的卫星遥感资料进行再次订正, 为分析周边污染源对北京空气质量的影响效应提供客观准确的卫星遥感数据. 式(1)为2006年1月重污染日NO 2地面观测浓度与OMI NO 2柱浓度的线性关系式.Y =0.14X +43.10, (1)式中X 代表OMI NO 2卫星遥感柱浓度, Y 代表新的OMI NO 2柱浓度.图3给出了2007年2月6日OMI NO 2卫星遥感柱浓度及其线性订正值、变分订正值与地面实测NO 2浓度的空间分布特征. 总体而言, 经过线性和变分订正后, 北京周边地区OMI NO 2柱浓度的空间分布特征与地面实测值一致, 变分订正效果较好. 图3(a)~(c)均可看出如下的NO 2空间分布特征: 济南、石家庄、邯郸、保定、唐山与北京等城市OMI NO 2柱浓度及程兴宏等: CMAQ模式卫星产品源同化模型及其在空气质量预报中的应用研究516图327年2月6日OMINO2卫星遥感柱浓度及经过线性和变分订正的值与地面实测NO2浓度的空间分布特征(a)OMINO2柱浓度(114mol/m2);(b)OMINO2柱浓度的线性、变分订正值(μg/m3);(c)NO2地面实测浓度(μg/m3)中国科学: 地球科学 2010年 第40卷 第4期517其订正值相对较高; 其他地区相对较低. OMI NO 2变分订正值的空间分布表现出天津、呼和浩特等城市污染较严重, 与实测值分布较一致. 上述分析结果表明经过地面实测资料变分订正后的NO 2柱浓度的空间分布可清晰反映出NO 2的空间分布特征, 尤其是表现出北京的西南、东南部(石家庄、保定、天津等地区)与北京地区形成NO 2的带状高值区. 本文结果与文献[22]研究结果一致.4 OMI NO 2卫星资料在源同化修正模型中的初步应用由上述分析结果可知, 经过线性和变分订正后, 北京周边地区OMI NO 2卫星遥感产品的空间分布特征与地面实测资料一致. 因此本文采用经过线性和变分订正后的、空间分辨率较高的OMI NO 2卫星遥感资料, 对华北地区12 km×12 km 的初始排放源进行源同化修正, 并采用该同化修正源和WRF-CMAQ 模式检验其客观性. 由于相对准确的源排放清单对于奥运会期间北京地区的空气质量保障服务及周边污染源的控制决策研究极为重要, 因此本文着重讨论了OMI NO 2高分辨率卫星遥感资料对于改善奥运时段华北地区的NO 2排放源清单及空气质量预报的重要作用.4.1 WRF-CMAQ 模式参数和试验设计方案 4.1.1 CMAQ 与WRF 模式基本参数设置(1) 网格设置: 采用两重单向嵌套网格, 第一重网格范围: 17°~49°N, 71°~134°E, 网格中心点位于34.0°N, 102.0°E, 网格数为130×94, 网格距为36 km; 第二重网格范围: 33°~45°N, 104°~125°E, 网格数为163×103, 网格距为12 km; 两重网格垂直方向均分为不等距13层, 其分辨率在大气低层较高并随高度逐渐降低, 其中近一半分布在2 km 以下.(2) 物理过程: 水平平流和垂直对流采用PPM 解法; 垂直扩散采用Crank-Nicholson 解法; 考虑了干沉降和湿沉降过程.(3) 化学机制: 选用改进的CBM-IV 机理(CB4- AE3-AQ), 该机理同时考虑了液相和气溶胶化学, 化学机理利用QSSA 算法求解.(4) 气象场输入: 逐时的气象场输入采用WRF 模式的模拟结果, 包括高度和气压场、风场、温度场、水汽场、云量、降水以及垂直扩散系数等; WRF 模式的水平网格设置同CMAQ 模式, 垂直方向分为不等距28层, 模式顶高约为17 km, 垂直分辩率在近地层较高; 采用1°×1°的NCEP 资料(6小时间隔)作为大尺度气象背景场和边界条件; 积云参数化方案为Kain-Fritsch(new Eta)方案, 边界层参数化方案为Mellor-Yamada-Janjic(Eta) 湍流动能方案, 大气辐射方案为RRTM 长波和云(Dudhia)短波辐射方案.(5) 源排放输入: 初始排放源清单由美国环保局(EPA)释放, 水平分辨率为36 km×36 km, 垂直方向12层, 根据David Streets 2000年亚洲地区1°×1°的排放源[11]编制, 其中自然源来自GEIA(Global Emission Inven- tory Activity). 并以该初始排放源为基础, 采用源同化方法反演源排放清单.(6) 初始条件和边界条件设置: CMAQ 模式运行第一天时采用模式自带的清洁大气的垂直廓线, 第二天运行时采用第一天的输出结果作为初始浓度场和边界值.(7) 源同化试验时段和效果检验时段分别如下: 源同化试验时段: 2007年2月6日(冬季)、2006年8月12日(夏季).效果检验时段: 2007年2月3~5日和2006年8月1~10日.在分析华北地区各城市的CMAQ 模式输出结果时, 取各城市范围内的网格点的平均值作为模式模拟值.4.1.2 试验方案设计(1) 冬季试验: 采用2007年2月6日华北地区340个格点上经地面实测资料变分订正的OMI NO 2卫星遥感订正值, 对空间分辨率为12 km×12 km 的初始排放源进行同化修正, 并采用同化修正源和WRF- CMAQ 模式模拟2月3~5日20个测站的NO 2浓度.(2) 夏季试验: 采用2006年8月12日华北地区330个格点上经地面实测资料变分订正的OMI NO 2卫星遥感订正值, 对空间分辨率为12 km×12 km 的初始排放源进行同化修正, 并采用同化修正源和WRF-CMAQ 模式模拟8月1~10日华北地区35个测站和北京地区5个测站的NO 2浓度.4.1.3 观测资料说明(1) 冬季: 2007年2月3~6日中国环境保护部提程兴宏等: CMAQ 模式卫星产品源同化模型及其在空气质量预报中的应用研究518供的全国112个环境监测站的SO 2和NO 2日平均浓度观测资料, 其中华北地区有20个站. 日平均资料计算方法同上.(2) 夏季: 2006年8月1~10日中国环境保护部提供的华北地区40个环境监测站的SO 2和NO 2日平均浓度观测资料, 日平均资料计算方法同上.4.2 试验结果分析 4.2.1 冬季图4给出了采用初始排放源和经变分订正的OMI NO 2高分辨率卫星遥感资料同化反演的修正源时, WRF-CMAQ 模式模拟的2007年2月3~5日华北地区每天20个测站的NO 2浓度与实测值的比较. 由图4可看出, 采用初始排放源时, 3天20个测站的NO 2浓度模拟值与实测值的相关较差, 相关系数为0.25; 而采用同化源时, 两者相关较显著, 相关系数为0.59, 超过了99.9%置信度水平(51个样本). 采用初始排放源和同化源时, 3天20个测站的NO 2模拟浓度与实测浓度的平均偏差分别为−66.98%和 2.22%. 由上述分析结果可知, 采用高分辨率的OMI NO 2卫星遥感资料同化修正排放源时, 除个别城市外, NO 2模拟浓度与实测值较接近, 两者的空间分布较一致. WRF-CMAQ 模式对于华北地区冬季NO 2趋势和浓度水平预报可取得较显著的改善效果.4.2.2 夏季图5给出了采用初始排放源和经变分订正的OMI NO 2高分辨率卫星遥感资料同化反演的修正源时, WRF-CMAQ 模式模拟的2006年8月1~10日华北地区每天35个测站和北京地区每天5个测站的NO 2浓度与实测值的比较. 对比图5(a)和(b)可看出, 采用初始排放源和同化源时, 华北35个测站的NO 2浓度模拟值与实测值的相关性和平均偏差差异较明显, 相关系数分别为0.12, 0.45, 平均偏差分别为−71.29%, −44.16%. 由该图可知, 经过OMI NO 2高分辨率卫星遥感资料同化修正后的排放源, 可在一定程度上改善华北地区NO 2浓度的趋势预报效果, 但大部分测站NO 2浓度模拟值低于实测值. 这可能与OMI NO 2柱浓度卫星遥感资料比实测柱浓度偏小有关[18]. 另外用于卫星遥感-地面观测变分订正的NO 2浓度实测资料站点较少, 订正效果有一定局限性. 本图4 分别采用初始排放源和经变分订正的OMI NO 2卫星资料同化反演的修正源时, WRF-CMAQ 模式模拟的2007年2月3~5日华北地区20个测站的NO 2浓度与实测值比较(a) 采用初始源时NO 2模拟值与实测值的相关分析; (b) 采用同化源时NO 2模拟值与实测值的相关分析; (c) 分别采用初始源和同化源时NO 2模拟值与实测值的浓度水平比较, 从左向右, 日期分别为2月3~5日中国科学: 地球科学 2010年 第40卷 第4期519图5 分别采用初始源和经变分订正的OMI NO 2卫星遥感资料进行源同化修正后, WRF-CMAQ 模式模拟的2006年8月1~10日华北地区47个测站和北京地区5个测站的NO 2浓度与实测值比较(a) 采用初始源时NO 2模拟值与实测值的相关分析; (b) 采用同化源时NO 2模拟值与实测值的相关分析; (c) 分别采用初始源和同化源时NO 2模拟值与实测值的浓度水平比较, 从左向右, 日期分别为8月1~10日文将在以后的工作中进一步深入研究. 图5(c)分别为采用初始排放源和同化源时, 北京地区5个测站的NO 2浓度模拟值与实测值的比较结果. 由该图可看出, OMI NO 2高分辨率卫星遥感资料可显著改善北京地区城市尺度的NO 2排放源及城区和近郊区的NO 2浓度趋势预报和浓度水平预报效果. 采用初始排放源时, 10天5个测站(部分测站资料缺测)NO 2浓度模拟值与实测值的相关较差, 相关系数为0.06; 而采用同化源时, 两者相关性较显著, 相关系数为0.63, 超过了99.9%置信度水平. 采用初始排放源和同化源时, NO 2浓度模拟值与实测值的平均偏差分别为−75.69%, −17.0%, 采用高分辨率的OMI NO 2卫星遥感资料同化修正排放源时, 北京街区尺度NO 2浓度的趋势和浓度水平预报效果均有显著改进. 除部分测站(主要是古城和天坛站)NO 2模拟值偏低外, 其他测站模拟值与实测值较接近, 奥体中心、东四和农展馆的模拟效果较好, 3个测站10天NO 2模拟值的平均偏差为 7.43%. 上述结果表明, OMI NO 2高分辨率卫星遥感资料对于华北和北京地区的NO 2排放源的改善以及街区尺度NO 2浓度预报水平的提高有一定的实际应用和参考价值.4.2.3 卫星资料对华北地区NO 2浓度空间分布模拟的重要影响 上述分析结果给出了采用经变分订正的OMI NO 2卫星遥感资料进行源同化修正时, CMAQ 模式的模拟结果与各测站NO 2实测浓度的比较, 本文亦比较了采用地面有限测站的NO 2实测浓度资料和采用高分辨率的、经变分订正的OMI NO 2卫星遥感资料进行源同化时, CMAQ 模式的模拟结果空间分布特征的差异, 如图6所示. 由图6可知, 采用卫星资料时, CMAQ 模拟的华北地区NO 2浓度空间分布与实测浓度分布较一致, 而且给出了常规观测站点以外较详细的、高分辨率的NO 2浓度信息. 尤其表现出石家庄、保定、北京一带的NO 2浓度高值区, 而且模拟值更接近实测值. 而采用地面有限的实测浓度资料时, CMAQ 模式仅模拟出常规测站的NO 2浓度, 而其他地区的NO 2浓度均为同样的模拟值, 与实际情况不符. 另外CMAQ 模拟的NO 2浓度空间分布与实测浓度分布差异较大, 与造成NO 2城市尺度污染特征的。
大气模拟与数据同化方法在气象灾害预测中的应用
大气模拟与数据同化方法在气象灾害预测中的应用随着人类社会的不断发展，气象灾害对我们的生活产生了越来越大的影响。
为了能够更好地预测和应对气象灾害，科学家们开始使用大气模拟与数据同化方法进行研究和分析。
这种方法的应用能够提高气象预测的准确性，为我们提供更加可靠的预警信息，有助于减轻灾害带来的损失。
大气模拟是通过计算机模拟大气系统运动规律的方法。
它基于大气动力学、热力学和物理过程等基本方程，以及地形和水文等综合因素，对大气变量的空间和时间分布进行模拟和预测。
模拟结果可以反映不同地区的气象变化，从而提供给气象部门和决策者们进行科学分析和决策的依据。
然而，由于大气系统的复杂性和不确定性，仅仅依靠大气模拟的结果进行预测是不够准确的。
因此，科学家们引入了数据同化方法，把观测数据与模拟结果结合起来，从而提高预测的准确性。
数据同化的基本思想是通过对模型参数进行修正，使模拟结果更加接近实际观测数据。
这样一来，预测的结果就可以更加可靠地反映实际情况，为气象灾害预测提供更加准确的依据。
在气象灾害预测中，大气模拟与数据同化方法可以应用于多个方面。
首先，它可以用于短期气象灾害预测，如暴雨、冰雹等。
通过对大气模拟和实际观测数据进行比较，科学家们可以及时发现模拟结果与实际情况的差异，从而及时调整预测结果，并向公众发布预警信息，以提醒人们采取相应的措施，减少损失。
其次，大气模拟与数据同化方法还可以应用于中长期气象灾害预测，如台风、龙卷风等。
通过对大气模拟和实测数据的比对，科学家们可以进一步优化模型参数，提高预测准确性。
这为相关部门的决策提供了重要的科学支持。
例如，提前预测到台风的路径和强度变化，可以帮助相关部门安排紧急救援工作、疏散人员等，有效减少灾害带来的伤亡和损失。
另外，大气模拟与数据同化方法还可以用于分析气候变化趋势和评估气候灾害的风险。
通过对气象数据的收集和同化，结合大气模拟的结果，科学家们可以揭示气候变化的规律，并预测未来气候灾害的可能性和严重程度。
大数据对城市空气质量预测与管理的影响与挑战
大数据对城市空气质量预测与管理的影响与挑战随着城市化进程的加速，城市空气质量成为人们关注的热点问题。
空气质量的好坏直接关系到人们的健康和生活质量，因此，对城市空气质量进行准确预测和有效管理变得尤为重要。
而大数据技术的发展为城市空气质量预测与管理带来了前所未有的机遇和挑战。
首先，大数据技术对城市空气质量预测起到了重要的推动作用。
通过收集和分析大量的空气质量数据，可以建立准确的预测模型，预测城市未来的空气质量状况。
传统的空气质量监测方法主要依靠有限的监测站点，数据采集范围有限，难以全面反映城市的空气质量状况。
而大数据技术可以实现对城市各个角落的空气质量进行实时监测和数据采集，从而提高预测的准确性。
同时，大数据技术还可以结合气象数据、交通数据等多种数据源，建立多维度的预测模型，更加全面地预测城市空气质量的变化趋势。
其次，大数据技术对城市空气质量管理带来了巨大的便利。
传统的城市空气质量管理主要依靠政府部门的监测和管理，效率低下且容易出现盲区。
而大数据技术可以实现对城市空气质量的实时监测和分析，政府部门可以及时获取城市各个区域的空气质量数据，从而可以有针对性地制定相应的管理措施。
此外，大数据技术还可以实现对空气污染源的精确定位和追踪，有助于政府部门对污染源进行精确治理，提高管理效率。
然而，大数据技术在城市空气质量预测与管理中也面临着一些挑战。
首先，数据的质量和可靠性是大数据技术应用的基础。
城市空气质量数据的采集和处理需要保证数据的准确性和完整性，但是由于监测设备的限制和数据传输的不稳定性，数据质量可能存在问题。
如何保证数据的质量和可靠性，成为了一个亟待解决的问题。
其次，大数据技术需要强大的计算和存储能力来处理海量的数据。
城市空气质量数据的规模庞大，对计算和存储设备的要求较高，而这也对技术和设备提出了更高的要求。
针对上述挑战，可以采取一系列的措施来提高城市空气质量预测与管理的效果。
首先，需要加强对监测设备和数据传输设备的更新和维护，提高数据的质量和可靠性。
《2024年空气质量模式“源同化”模型及排放源影响效应研究》范文
《空气质量模式“源同化”模型及排放源影响效应研究》篇一一、引言随着工业化进程的加快和城市化水平的提升，空气质量问题已经成为公众关注的焦点。
为准确预测和改善空气质量，科学地模拟和分析排放源的影响效应变得至关重要。
本研究主要针对空气质量模式中的“源同化”模型展开研究，深入探讨其建模方法以及排放源对空气质量的具体影响效应。
二、源同化模型概述源同化模型是一种空气质量模型，旨在通过模拟和分析大气污染物的来源及其传输过程，从而对空气质量进行准确预测。
该模型具有以下几个主要特点：1. 考虑多种污染物来源：模型能够综合分析工业排放、交通排放、农业活动等不同来源的污染物。
2. 精细化的空间模拟：模型具备高精度的空间模拟能力，能够根据地域特点进行精细化模拟。
3. 动态更新与优化：模型可以根据实际数据和最新研究成果进行动态更新和优化，提高预测的准确性。
三、建模方法与步骤源同化模型的建模过程主要包括以下几个步骤：1. 数据收集与整理：收集各种排放源的数据，包括工业排放、交通排放等，并进行整理和分类。
2. 构建排放源数据库：根据收集到的数据，构建一个完整的排放源数据库。
3. 模型参数设置：根据地域特点和污染物类型，设置模型的参数。
4. 模拟与分析：利用模型进行模拟和分析，得出各种排放源对空气质量的影响效应。
5. 结果验证与优化：将模拟结果与实际数据进行对比，验证模型的准确性，并根据需要进行优化。
四、排放源影响效应研究本研究重点分析了不同排放源对空气质量的影响效应，包括工业排放、交通排放等。
研究结果表明：1. 工业排放是主要的污染物来源之一，对空气质量产生显著影响。
其中，重工业区的污染物排放量较大，对当地空气质量造成严重影响。
2. 交通排放也是重要的污染物来源。
随着汽车保有量的增加，交通排放对空气质量的影响日益显著。
特别是城市中心区，交通拥堵导致尾气排放增加，进一步加剧了空气污染。
3. 除了工业和交通排放，农业活动等其他排放源也对空气质量产生一定影响。
多源数据融合技术在大气污染预测中的应用
多源数据融合技术在大气污染预测中的应用随着工业化和城市化的快速发展，环境污染问题越来越严重，大气污染更是不容忽视。
大气污染对人们的健康和生活质量产生了重大的影响，因此大气污染预测成为了当今热门的科学研究领域之一。
为了有效地进行大气污染预测，并采取相应的防治措施，多源数据融合技术被广泛应用。
本文将从介绍多源数据融合技术的基本概念入手，阐述其在大气污染预测中的应用，并且探讨其对于大气环境保护的重要意义。
第一部分多源数据融合技术的基本概念多源数据融合技术(Multi-source data fusion technology)是指将来自不同传感器、不同源的多个数据融合为一体，提高信息融合的精度、稳定性、可靠性以及有效性的过程。
其主要目的是充分利用不同数据来源的优点，通过互补、协同作用，提高数据融合后的精度和可靠度，以便为决策者提供准确的决策依据。
多源数据融合技术可以分为三个层次：数据抽取、数据关联和数据融合。
其中，数据抽取是指从各个数据源中获取最优质的数据，这个过程需要根据具体应用场景来进行确定；数据关联是指将不同机构或者传感器获得的信息进行相关性分析；数据融合是指将不同来源的多个数据融合为一整体，进而获取更准确和可靠的信息。
多源数据融合技术的应用领域广泛，比如气象、环境保护、交通管理、军事应用等都可以从中受益。
在大气污染预测方面，多源数据融合技术也得到了广泛的应用。
第二部分多源数据融合技术在大气污染预测中的应用大气污染预测是通过不同的监测手段，获取环境空气中大气污染物浓度的数据，并以此为依据对未来污染情况进行预测和预警。
在传统的大气污染预测中，往往只采用单一的监测参数进行预测，并且很难达到高准确性。
利用多源数据融合技术，可以将不同来源、不同传感器的数据进行融合，并进行信息的整合和处理，从而得出更为准确、可靠的大气污染预测结果。
同时，多源数据融合技术还可以包括遥感影像、气象观测数据、环境监测数据、模拟模型等多种数据输入，从而形成全面、系统、可靠的大气污染源信息库，为大气环境管理和防治提供更为精细、多维度的数据支持。
中国城市环境数据管理与共享对空气质量的影响
中国城市环境数据管理与共享对空气质量的影响随着城市的快速发展和人口的增加，中国的城市空气质量日益受到关注。
为了改善空气质量，有效的数据管理和共享成为一种必然的选择。
本文将从数据管理和共享两个方面，探讨中国城市环境数据管理与共享对空气质量的影响。
一、数据管理对空气质量的影响1. 提高数据采集和监测能力数据管理可以帮助城市提高对空气质量的监测和采集能力。
通过建立更多的监测站点和安装空气质量传感器，可以实时监测空气污染情况。
同时，数据管理的数字化处理和存储可以提高数据的准确性和可靠性，从而更好地指导环境保护决策。
2. 加强数据的分析和应用通过数据管理，能够对大量的环境数据进行分析，并将其应用于空气质量改善中。
数据分析可以帮助研究人员深入了解不同污染物的来源和传播途径，从而提出相应的污染防控策略。
同时，这些数据也能够与相关的领域进行交叉分析，如气象数据、交通数据等，为城市规划和治理提供更多参考。
二、数据共享对空气质量的影响1. 促进合作与共同治理数据共享可以促进不同城市之间及相关部门之间的合作与共同治理。
通过共享空气质量数据，各城市可以相互比较和学习，发现优劣之处，进而进行经验交流和合作改善空气质量。
同时，数据的共享也能够鼓励各相关部门加强合作，形成合力解决空气质量问题。
2. 提高公众参与度与信息透明度数据共享可以提高公众参与度和信息透明度，促进公众对空气质量问题的关注和理解。
通过提供空气质量数据的共享平台，公众可以实时了解本地的空气质量状况，并根据数据做出个人的保护和行动。
同时，数据共享也能够增加政府和相关机构的透明度，提高政府的责任感和对公众的反馈。
三、需注意的问题和挑战1. 数据安全和隐私保护在推进数据管理和共享的过程中，需注意数据的安全和隐私保护。
保护个人隐私和敏感信息不被滥用和泄露是一个重要的问题。
相关部门需要建立完善的保护机制，确保数据的安全性和合法性。
2. 数据一致性和可比性在数据管理和共享中，需要解决数据一致性和可比性的问题，确保各地数据的标准化和统一。
空气质量模式“源同化”模型及排放源影响效应研究
空气质量模式“源同化”模型及排放源影响效应研究摘要：空气污染是全球性的环境问题，对人类的健康和生态系统造成了不可忽视的影响。
因此，研究空气质量模式成为解决空气污染问题的关键。
本文旨在介绍一种称为“源同化”的模型，并探讨排放源对空气质量的影响效应。
1. 引言随着工业化和城市化的快速发展，大气污染问题日益突出。
排放源是空气污染的主要来源，通过深入研究排放源的影响，可以为改善空气质量提供有效的对策。
在此基础上，空气质量模型的建立和运用也变得尤为重要。
2. 空气质量模型的基本原理空气质量模型是一种基于物理和数学原理的模拟系统，用于预测和评估空气质量的变化。
它包括排放源分布模型、传输模型和化学反应模型等多个子模型。
其中，传输模型可以模拟污染物在大气中的传输和扩散过程，化学反应模型可以模拟污染物之间的相互作用。
通过将这些子模型综合运用，可以定量地评估不同排放源对空气质量的贡献。
3. “源同化”模型原理及方法“源同化”是一种基于观测数据的模型参数优化技术，它可以用于改进空气质量模型的准确性。
其基本思想是将观测数据与模拟结果相结合，通过优化模型参数，提高模型的预测能力。
具体而言，源同化模型可以通过对排放源进行有效的校正，减小模拟结果与实际观测数据之间的差距。
4. 排放源影响效应研究的重要性排放源的特征和分布对空气质量具有重要影响。
一方面，排放源的位置和数量直接决定了周围地区的污染水平；另一方面，排放源的特征（如污染物种类、浓度等）对污染物的传输和转化过程起到决定性作用。
因此，深入研究排放源的影响效应，可以帮助我们更好地理解和应对空气质量问题。
5. 实例分析通过实例分析，我们将具体介绍源同化模型在排放源影响效应研究中的应用。
以某城市为例，我们将通过建立空气质量模型，模拟不同排放源对该城市空气质量的贡献，并将模拟结果与实际观测数据进行对比。
最后，我们通过源同化技术对模型参数进行优化，并分析优化后模型的预测能力。
6. 结论与展望通过对空气质量模型“源同化”模型及排放源影响效应的研究，我们可以更好地了解和评估不同排放源对空气质量的贡献。
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高蒙 (mgao2@)
2017年4月21日 武汉
观测资料约束下的模型在研究与应用中越来越重要
✓ 需要更多气溶胶与大气 成分观测资料应用到资 料同化中
✓ 越来越多可用的观测资 料 （飞机航测，卫星， 探空，雷达，轮船观测 等）
地球静止大气成分观测
2019-2021发射
2021+发射
2019发射
O3, NO2, H2CO, SO2 和气溶胶等
离线和在线空气质量模型
Baklanov et al., ACPD, 2016
D三a维ta变As分si资m料ila同tio化n
Aug 27-29, 2012
应用: 同化地球静止气溶胶光 学厚度的影响
同化地表PM2.5的影响
Gao et al., ES&T, 2017
下一步
韩国延世大学更新了 陆地AOD反演算法
下一步
• 扩展GSI系统同时同化卫星和地表观测资料 • 同化观测修正排放源 • 加入气象资料同化
QThuaensktioynosu?!
WRF-Chem 没有同化
WRF-Chem同化 MODIS+GOCI
KORUS-AQ预报系 统
• WRF-Chem MOSAIC气溶胶模块+简化的气相化学和SOA 生成
• NCEP GFS+ECMWF MACC 气象+化学初始和边界场 • 韩国建国大学KORUS-AQ人为排放源(Jung-Hun Woo) • 同化了MODIS+GOCI的AOD观测 • 模式外层预报4天，内层预报2天
AERONET AOD验证
All sites in Korea
9
地面臭氧和PM2.5验证
10
重霾过程中AOD数据大量缺失 PM2.5 difference (μg/m3) at 13:00 (01/18, 2010)
扩展GSI系统同化地表PM2.5
Haze JAN 2013
R no DA 0.67
R DA 0.94
越来越多可用的PM2.5 观 测数据
Impacts of assimilating surface PM2.5
Mean over all surface observation
同化地表PM2.5的影响
Gao et al., ES&T, 2017
同化地表PM2.5的影响
01/24, 01/12, 01/08
韩国GOCI传感器AOD 不久的将来：GEMS, TEMPO, Sentinel-4!
• WRF-Chem模式–GSI 同化系统
• 对照试验: GSI AOD 每 三小时同化一次,
• 1. MODIS only, • 2. MODIS+GOCI（只
同化了GOCI海面数据， 因为陆地数据反演算法 不确定度太大）
应用: 同化地球静止气溶胶光
学厚度的影响
韩国GOCI传感器AOD 不久的将来：GEMS, TEMPO, Sentinel-4!
GOCI AOD
• WR对照试验: GSI AOD 每 三小时同化一次,
• 1. MODIS only,
• 2. MODIS+GOCI（只 同化了GOCI海面数据， 因为陆地数据反演算法 不确定度太大）