基于MOS的杭州秋冬季空气污染预报和霾诊断-论文.pdf

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1、中国环境科学2014，34(7)：1660-1666ChinaEnvironmentalScience基于MOS的杭州秋冬季空气污染预报和霾诊断尤佳红，束炯，陈亦君，段玉森。(1_华东师范大学气候变化研究所，地理信息科学教育部重点实验氢上海200241；2．上海市环境监测中心，上海200030)·摘要：利用由数值预报模式WRF和辨识理论实时迭代统计方法R~IM组成的MOS方法对杭州市2013年2-3月和11-12月期间的空气污染物日平均浓度做预报，预报值与实测值之间相关系数都超过0．75，PM25、PMlo、SO2、NO2、CO24h平均浓度和

2、O38h平均浓度分类预报临界成功指数(CSI)分别为89％、87％、100％、93％、100％和100％，命中率(POD)分别为93％、95％、100％、100％、l00％和100％．分析表明，研究期间杭州地区气溶胶以细颗粒为主．根据PM25浓度、相对湿度及能见度预报值做霾日分类预报，临界成功指数为89％，命中率为93％．说明该MOS系统对污染物浓度及霾天气预报性能良好，可以为业务化预报提供参考．关键词：空气污染：霾：PM25：能见度；WRF；MOS中图分类号：x51文献标识码：A文章编号：1000—6923(2014)07—1660—07Au

3、tumnandwinterairpollutionforecastingandhazeeventsdiagnosisinHangzhou：aMOS—basedapproach．YOUJia-hong，SHUJiong，CHENYi-jun，DUANYu-senz(1．TheKeyLaboratoryofGeographicInformmionScience，MinistryofEducation，InstituteofClimateChange，EastChinaNormalUniversity,Shanghai200241，China；2．S

4、hanghaiEnvironmentalMonitoringCenter,Shanghai200030，China)．ChinaEnvironmentalScience，2014，34(7)：1660-1666Abstract：AMOSmethod，comprisedof惭andRTIM，isusedtoforecastdailyaverageairpollutantconcentrationinHangzhoufromFebruarytoMarchandfromNovembertoDecembeg2013．Thecorrelationcoef

5、icientsbetweenthepredictedandobservedvaluesareallabove0．75．TheresultingCSIfor24-houraverageconcentrationofairpollutantsishighlypromising(89％forPM2．5，87％forPMx0，100％for802，93％forNO2，100％forco)andevenreaches100％for8-houraverageconcentrationsof03，andtheresultingPODis93％，95％，100

6、％，100％，100％，and100％foreachoftheabovepollutionmeasuresrespectively．TheanalyticresultsindicatethatPM25isthemajorcontributingpollutantintheaerosolinHangzhouduringtheresearchperiod．TheCSIandPODforhazeeventsdiagnosis，whichwasbasedontheclassificationofpredictedPM25，relativehumidit

7、y,andvisibility,reach89％and93％，respectively．ThehighaccuracyofairpollutantforecastingobtainedinthisstudyindicatesthattheMOSmodelperformswellduringthestudyperiodandhasgreatpotentialtobeappliedtoregionalairpollutionpredictioninoperationmode．Keywords：airpollutants；haze；PM25；visi

8、bility；WRF；MOS随着经济的快速发展，由PM2．5等引发的高污的WRF模式和辨识理论的实时迭代RTIM方法，染天气在长江三角洲等地区日趋严峻