贵阳市空气质量预报方法与效果检验

详细信息    查看全文 | 推荐本文 |

英文篇名：Forecast Method and Effect Examination of Air Quality in Guiyang 作者：宋丹 ; 夏晓玲 ; 何玉龙 ; 张蕾 ; 杜正静 英文作者：Song Dan;Xia Xiaoling;He Yulong;Zhang Lei;Du Zhengjing;Meteorological Service Center of Guizhou Province;Rural Comprehensive Economic Information Center of Guizhou Province; 关键词：空气质量 ; 预报 ; 多元线性逐步回归 ; BP神经网络 ; 贵阳市 英文关键词：air quality;;forecast;;stepwise multiple linear regression;;BP neural network;;Guiyang city 中文刊名：气象与环境科学 英文刊名：Meteorological and Environmental Sciences 机构：贵州省气象服务中心;贵州省农村综合经济信息中心; 出版日期：2019-04-03 10:18 出版单位：气象与环境科学 年：2019 期：01 基金：贵州省科技支撑计划项目(黔科合支撑[2018]2779);; 贵州省气象局气象科技开放研究基金项目(黔气科合KF[2015]04号);; 中国气象局预报员专项(CMAYBY2016-064) 语种：中文; 页：95-102 页数：8 CN：41-1386/P ISSN：1673-7148 分类号：X51;P457

摘要

2012年环境保护部发布的《环境空气质量标准》实施后,贵阳市空气质量状况发生了变化。利用贵阳市空气质量指数和常规气象要素等资料,分析空气质量特征及其与气象要素的关系,通过多元线性逐步回归和BP神经网络方法,分季节建立空气质量指数预报模型,并同CUACE模式进行对比检验。结果表明:近3年贵阳市空气质量状况良好,优良天数增多,污染天数减少且污染天气多出现在冬季,首要污染物为PM_(2.5)、PM_(10)和O_3;各季相关因子不同,但主要与相对湿度和风速有关;两种模型预报效果均表现为夏季评价最高,等级TS评分超过85%,指数准确率近99%,冬季预报效果相对最差,TS评分接近或达到70%,指数准确率超过或接近80%,而春、秋季效果指标差距不大;对2015—2016年AQI的预报效果回归模型的优于CUACE模式的,TS评分和预报准确率分别相差16.2%和20.0%。
        The air quality in Guiyang has changed since the implementation of the new ambient air quality standards Ministry of Environmental Protection in 2012. Utilizing the air quality index(AQI) and conventional meteorological elements in Guiyang, the air quality characteristics and its relationship with meteorological elements are analyzed.AQI forecast models are developed according to different seasons, using the stepwise multiple linear regression and the BP neural network method, and compared with CUACE model. The results show as follows. The air quality in Guiyang city in recent 3 years has improved, with light pollution days increased and heavy pollution days decreased. The air pollution is mostly in winter, while the primary pollutants are PM_(2.5), PM_(10) and O_3. The correlation between AQI and meteorological factors is different in different seasons, but it's mainly related to the relative humidity and wind speed. The two AQI forecast models are season-dependent, with the highest(lowest) forecast skill in summer(winter). Level TS scores are over 85% and the accuracy of index are nearly 99% in summer, while level TS scores close to or reach 70% and the accuracy of index are over or near 80% in winter. The model effect indexes are middle level and close in spring and autumn. Stepwise regression model shows a better comprehensive skill score than the CUACE in 2015—2016, and the TS score and the prediction accuracy differ by 16.2% and 20.0%.

引文

[1]刘慧,饶晓琴,张恒德,等.环境气象业务数值模式预报效果对比检验[J].气象与环境学报,2017,33(5):17-24.
    [2]中华人民共和国生态环境部.HJ 633-2012 环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)[S].北京:中国环境科学出版社,2012.
    [3]张建忠,孙瑾,王冠岚,等.北京地区空气质量指数时空分布特征及其与气象条件的关系[J].气象与环境科学,2014,37(1):33-38.
    [4]刘闽,王帅,林宏,等.沈阳市冬季环境空气质量统计预报模型建立与应用[J].中国环境监测,2014,30(4):10-15.
    [5]林志强,罗布次仁,马艳鲜,等.拉萨市空气质量预报方法[J].中国农学通报,2015,31(8):218-222.
    [6]史旭明,金龙,黄小燕.基于KPCA的台风强度神经网络集合预报方法研究[J].气象科学,2013,33(2):184-189.
    [7]孙照渤,谭桂容,赵振国,等.中国东部夏季雨型的人工神经网络集合预测[J].大气科学学报,2013,36(1):1-6.
    [8]陈勇伟,郑涛,王汉堃,等.基于BP神经网络模型的雷电潜势预报[J].干旱气象,2013,31(3):595-601.
    [9]范竣翔,李琦,朱亚杰,等.基于RNN的空气污染时空预报模型研究[J].测绘科学,2017,42(7):76-83.
    [10]沈路路,王聿绚,段雷.神经网络模型在O3浓度预测中的应用[J].环境科学,2011,32(8): 2231-2235.
    [11]王国胜,郭联金,董晓清,等.深圳市区空气污染的人工神经网络预测[J].环境工程学报,2015,9(7):3393-3399.
    [12]李璐,刘永红,蔡铭,等.基于气象相似准则的城市空气质量预报模型[J].环境科学与技术,2013,36(5):156-161.
    [13]刘永红,谢敏,蔡铭,等.基于BP神经网络的佛山空气质量预报模型的研究[J].安全与环境学报,2011,11(2):125-130.
    [14]白鹤鸣,沈润平,师华定,等.基于BP神经网络的空气污染指数预测模型研究[J].环境科学与技术,2013,36(3):186-189.
    [15]李晓岚,马雁军,王扬锋,等.基于CUACE系统沈阳地区春季空气质量预报的检验及修正[J].气象与环境学报,2016,32(6):10-18.
    [16]杨关盈,邓学良,吴必文,等.基于CUACE模式的合肥地区空气质量预报效果检验[J].气象与环境学报,2017,33(1):51-57.
    [17]李曼,张载勇,李淑娟,等.CUACE系统在乌鲁木齐空气质量预报中的效果检验[J].沙漠与绿洲气象,2014,8(5):63-68.
    [18]何金梅,刘抗,王玉红,等.CUACE模式在兰州城市空气质量预报中的检验订正[J].干旱气象,2017,35(3):495-501.
    [19]麦健华,于玲玲,邓涛,等.基于GRAPES-CMAQ的中山市空气质量预报系统预报效果评估[J].热带气象学报,2018,34(1):78-86.
    [20]王晓敏,陈静,钤伟妙,等.新标准下空气质量预报指导产品对比检验[J].气象与环境科学,2016,39(3):97-103.
    [21]侯宜广,赵瑾,董玉昆,等.利用Kappa统计值研究多种空气质量预报方法的一致性[J].气象,2011,37(2):232-236.
    [22]张春辉,马琳达.2003-2014年贵阳市环境空气质量变化趋势分析[J].环境与健康杂志,2016,33(5):432-434.
    [23]李金娟,杨荣师.贵阳市大气颗粒物的污染特征及其与主要气象要素的相关性分析[J].西南大学学报(自然科学版), 2011,33(1):91-95.
    [24]夏晓玲,宋丹.贵阳市主要污染物浓度预报模型研究[J].贵州气象,2015,39(6):50-55.
    [25]杨云芸,李跃清,周慧,等.长沙市API指数时空变化特征及气象条件影响[J].气象与环境科学,2017,40(1):108-113.
    [26]王冠岚,薛建军,张建忠.2014年京津冀空气污染时空分布特征及主要成因分析[J].气象与环境科学,2016,39(1):34-42.
    [27]邓霞君,蔡振群,项晓美,等.丽水空气污染物时序特征及与气象条件的关系研究[J].气象与环境科学,2015,38(2):60-65.