基于CMACMAQ模式产品的空气质量预报方法研究
利用2007 年1 月至2010 年6 月CMAQ(Community Multiscale AirQuality Model)模式预报产品和福州市大气污染物的观测资料以及常规地面气象观测资料, 根据动力-统计相结合的预报方法, 通过多元线性逐步回归, 建立不同天气系统下CMAQ 模式产品和多类预报因子相结合的日污染物浓度预报模型.结果表明, 影响福州市的天气系统共分为大陆高压、副热带高压、切变、暖区辐合、高空槽、台风和热带辐合带等7 类天气型, 在暖区辐合、高空槽和大陆高压控制下, 福州市的空气质量较差, 而副热带高压和台风系统影响时, 福州市的空气质量最好.建立的日污染物浓度预报方程置信度均为P=0.000,模型有统计学意义.利用模型对2010 年7 月-12 月福州市各污染物浓度进行预报效果回代检验, 模型对PM10 的污染指数等级预报正确率达到了71.3%, 对SO2 和NO2 的级别预报正确率达到了100%.根据《气象部门空气质量预报质量考核和管理暂行办法》中的评分方法对空气质量预报质量进行评估考核, 预报模型对福州市空气质量日预报综合评分平均达88.8 分.
CMAQ模式 空气质量 多元回归 预报模型
陈彬彬 林长城 杨凯 林文 王宏 余永江
福建省气象科学研究所 福州 350001
国内会议
第九届海峡两岸气溶胶技术研讨会暨第二届海峡两岸环境保护双门论坛
厦门
中文
40-50
2012-03-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)