中小城市空氣質量預報試驗與問題研究

汪 巍，高愈霄，趙熠琳，許 榮，朱莉莉，李健軍，李國剛，翟超英

中國環境監測總站，國家環境保護環境監測質量控制重點實驗室，北京 100012

近年來，中國中東部地區多次發生大范圍、長時間的連續重污染過程，對公眾健康、生態環境、交通運輸、生產生活等造成重大影響，引起全社會的廣泛關注［1-3］。按照環境空氣質量新標準評價，2014年京津冀、長三角、珠三角區域(以下簡稱“三區”)以及直轄市、省會城市和計劃單列市共74個城市的超標天數為34%，其中重度及以上污染天數比例約為6%［4］，與2013年相比，74個重點城市空氣質量總體改善，大氣污染治理工作初顯成效。但由于當前復合型的大氣污染成因十分復雜，大氣污染來源、形成機理、擴散規律等一系列基礎科學問題尚在研究探索階段，空氣重污染尚未得到有效遏制，大氣污染形勢仍然十分嚴峻，大氣污染防治工作依然任重而道遠。

環境空氣質量預報能夠為廣大公眾的日常生活提供咨詢建議，能夠為管理部門制定區域大氣污染防治政策、在重污染天氣來臨之前及時采取預警應急措施提供關鍵技術支撐，是環境保護工作的一個重要領域。國務院2013年頒布的《大氣污染防治行動計劃》(以下簡稱《計劃》)明確指出，三區各省市及其他省(區、直轄市)、副省級市和省會城市環保部門要建立重污染天氣監測預警體系，形成環境空氣質量預報預警能力并及時發布監測預警信息［5］。由于大氣污染問題的區域性特征，國內廣大中小城市(尤其是中東部地區)同樣受到區域性大氣污染的直接影響，也同樣有開展空氣質量預報預警的現實需求。然而，與直轄市、省會城市和計劃單列市等大城市相比，大部分中小城市尚不具備按新標準開展環境空氣質量預報的能力。同時，由于各地污染狀況、地理位置與類型以及氣候條件等客觀因素不同，不同地區的預報方法和流程難以標準化，也會給中小城市預報工作的推動帶來一定困難。

為深入了解中小城市開展空氣質量業務預報的基礎條件和可行性、調研全國預報業務體系建設相關中小城市對預報軟硬件和技術方法的實際需求，總站聯合中科院大氣物理研究所，在8個有典型地域代表性的中小城市開展了為期一個月的預報試驗工作。針對中小城市環境監測站開展預報能力建設和業務工作面臨的困難、問題進行調研和初步分析，并提出了相應的對策和建議，以期為中小城市空氣質量預報工作的開展提供參考與借鑒。

1 空氣質量預報試點

1.1 試驗城市

綜合考慮不同地域地理和氣候特征、城市規模、監測站業務基礎條件等代表性因素，選取8個中小城市作為預報試驗城市，如表1所示。這些城市基本覆蓋了中國大部分地區的地理、氣候類型以及污染水平，其人員編制、技術能力也能夠代表中小城市的平均水平。

表1 空氣質量預報試驗城市概況

8個試驗城市中，南寧自2014年9月起初步探索開展新空氣質量標準AQI預報，為廣西南寧東盟峰會提供空氣質量預報保障，但為期時間很短;西安具備原標準空氣質量API預報經驗，但不具備AQI預報經驗。其他城市均無任何預報經驗。目前，8個城市具備全國空氣質量預報水平的平均代表性。

1.2 預報方法

1.2.1 計算機系統預報方法

計算機模式預報方法是開展環境空氣質量預報的重要基礎，目前主要有數值模式、統計模式兩種基本方法。

數值模式能夠以較高的時空分辨率反映大氣污染的形成機理、時空分布、變化趨勢，但專業性較強、硬件要求高，運行維護復雜，并且需要持續更新大氣污染物排放清單，因此比較適用于區域和省際尺度的空氣質量形勢研判，為城市精細化預報提供初始場和邊界條件等，而普通中小城市自行建立運行數值模式開展預報的可操作性不高。

統計模式以統計學方法為基礎，利用歷史監測數據研究大氣污染的變化規律，建立大氣污染物濃度與氣象參數等影響因子之間的統計模型，以此來預測大氣污染物濃度。與數值模式相比，統計模式預報結果準確率高，硬件要求低，但無法反映污染過程的來龍去脈，且預報結果的時空分辨率低，難以為城市和區域尺度的大氣污染聯防聯控工作提供足夠的技術支持。

試驗工作采用的預報系統是中國科學院大氣物理研究所研發的基于數值預報基礎的統計模式預報方法，設計將數值模式與統計模式相結合，可利用國家平臺下發的數值預報格點數據在GIS平臺上展示影響城市空氣質量的污染過程和演變趨勢，同時可利用系統內的統計預報模塊開展城市各監測點位的空氣質量預報，可充分利用兩種預報方法的優勢。各試驗城市預報系統用于展示污染趨勢變化的格點數據由國家預報預警中心的數值預報平臺下發，無需各城市另行運轉復雜的數值模式。

1.2.2 人工客觀訂正方法

人工客觀訂正方法應用總站預報中心基于空氣質量預報通用技術和經驗框架總結的五步法，如圖1所示。流程包括數值和統計預報模式產品分析、本地和區域污染源變化分析、大氣擴散條件分析、實時和歷史監測資料分析、人工客觀訂正五個步驟，具體方法參見文獻［6］。試驗工作前期，總站派員赴各試驗城市開展了五步法培訓，同時每日下發總站測試平臺模式預報初步指導產品(中東部地區未來5日空氣質量分布圖)供各試驗城市參考。

圖1 預報方法流程

各城市預報員基于上述預報系統的預報結果，結合網絡上各種國內外大氣條件形勢產品等資料，對轄區大氣污染規律、地理地形條件、大氣擴散條件影響因素、城市污染源和周邊地區污染傳輸等進行綜合分析判斷，初步開展人工客觀訂正。

1.3 配置要求

試驗采用的統計模式預報系統作為各城市監測站的業務預報平臺，能夠接收國家、區域或省級預報中心下發的數值預報模式指導產品及格點數據，在此基礎上結合經訓練后適用于當地的統計預報模式，通過系統內的GIS平臺展示未來48 h城市轄區各國控點位的預報結果及區域空氣質量污染變化形勢。

按數據有效存儲時間(最低2年)和運算速度的最低要求，采用系統硬件配置的基本要求詳見表2。該系統所需服務器配置為目前商用小型服務器的主流配置。

表2 動力統計模式預報系統所需的硬件基本配置

2 預報結果評估

2.1 各城市空氣質量代表性

試驗時間為2014年12月—2015年2月，大部分城市均開展了為期一個月左右的預報工作。見圖2。

圖2 試驗期間各城市空氣質量級別天數比例

除西寧和嘉峪關出現良和輕度污染兩種污染級別之外，其他城市試驗期間的空氣質量均覆蓋了4種以上的污染級別，其中滁州、眉山試驗期間空氣質量由優至重度以上污染均有出現。衡水空氣質量狀況最為嚴重，重度及以上污染的天數比例達到46%。嘉峪關空氣質量相對最好，空氣質量為良的天數比例為83%。佳木斯空氣質量為優的天數比例相對最高，達到26%。預報試驗工作選取的8個城市中既有供暖城市，也有非供暖城市，試驗期間各城市的空氣質量狀況覆蓋了所有的污染級別，因此具備很好的空氣質量預報試驗代表性。

2.2 試驗城市預報結果級別準確率

2.2.1 模式預報效果評估

各試驗城市普遍反映試驗工作采用的統計模式預報系統能夠提供所在城市的24、48 h的空氣質量指數(AQI)預報以及各項污染物濃度預報，同時還能反映城市及鄰近地區大氣污染的演變過程，系統界面簡潔明了，操作簡單易于掌握。

示范期間內，各城市統計模式的級別預報準確率見表3。

表3 各城市試驗預報系統的24、48 h預報結果級別準確率 %

由表3可知，統計模式系統對8個城市的24、48 h時預報級別準確率普遍不高。由于該系統目前還處于初步研發和不斷改進階段，其中的統計預報模塊尚待進一步優化，且統計預報模塊需要當地空氣污染物、氣象等較長時期的歷史監測數據加以訓練，因而導致上述預報準確率偏低。

系統對嘉峪關、西寧的預報級別準確率為零，主要是總站臨時業務測試平臺的數值預報模式缺乏西北地區的污染源清單以及高原地區氣象條件復雜等因素所造成。

2.2.2 人工客觀訂正效果評估

預報試驗工作期間，各城市預報員基于動力統計模式的預報結果，并結合總站預報指導產品和大氣條件形勢產品等，結合總站培訓的預報方法開展人工預報，各城市人工訂正后的級別預報準確率見表4。

表4 各城市24、48 h人工訂正預報結果級別準確率 %

由表4可以看出，經過人工客觀訂正后預報結果的準確率普遍都有不同幅度的提升。廣西區站、西寧、西安3個市站預報成效相對較高，24 h預報超過80%，48 h預報超過50%，其中廣西區站在試驗期間對南寧的24 h級別預報準確率達到100%。嘉峪關的預報效果較好，24 h預報成效67%，48 h預報成效83%。滁州、眉山、衡水、佳木斯4個城市24 h預報準確率普遍低于60%，48 h預報準確率低于50%。由于預報人員技術水平和經驗差異、有無指導產品支持差別、污染形勢和地理環境復雜程度不同，各城市的人工級別預報準確率存在一定差異。

2.3 預報系統運行情況

總站下發數值預報模式指導產品與城市統計模式預報系統相結合的試驗設計，在8個城市的預報試驗工作過程中運行穩定，可靠性較高，除偶爾出現因總站平臺氣象數據下載延遲導致的數值預報產品數據推送不及時外，未出現其他系統性問題。因此，試驗結果表明，只要服務器配置滿足前述要求，并且網絡和氣象數據等條件有保障，該試驗系統基本能夠穩定可靠運行。

3 問題與對策和建議

3.1 空氣質量預報方法需不斷完善

各預報試驗城市普遍認為試驗工作采用的預報模式系統成本較低、界面簡潔、操作簡單、易于掌握，比較適用于中小型城市地區的空氣質量預報。但由于該系統還處于初步研發階段，目前還存在一些技術問題，如部分城市濃度值偏差較大、準確率低、網格分辨率低等，在一定程度上影響到預報結果的準確率。

建議統計模式研發部門針對上述問題開展研究，不斷優化完善預報系統，結合地方城市預報需求增加完善系統功能，不斷提高預報準確率，滿足中小城市空氣質量預報的需求。

如前所述，數值模式和統計模式各有優缺點，考慮到中小城市的規模大小不同、空氣質量污染類型和復雜程度不同，并且各中小城市環境監測部門的預報基礎條件、技術能力水平差異較大，建議各城市根據各自實際情況，參考總站編寫的《環境空氣質量預報預警技術指南》，自行選用適合轄區實際情況和條件的數值模式、統計模式等方法開展城市精細化空氣質量預報。各地開展轄區趨勢預報或精細化預報所需的周邊大范圍數值模擬指導產品可由國家、區域或有條件的省級環境監測部門下發，以節約成本，提高工作效率。

3.2 中小城市開展預報工作基礎條件有待提高

盡管“大氣十條”并未要求3個重點區域以外的地級城市開展預報預警工作，而國內部分地區，尤其是污染形勢嚴重的中東部地區的中小城市也有開展空氣質量預報業務的現實需求。但由于沒有國家明確的業務要求，大部分中小城市無法獲得預報業務所需的技術人員、能力建設、業務經費等方面的政策保障。

試驗結果表明，因無政策安排，目前大部分中小城市監測站還未設置預報科室和相關工作人員，試驗工作大部分由各城市監測站臨時由自動室、大氣室、信息室等科室抽調人員承擔。統計模式系統所需服務器等硬件費用盡管不高，但部分城市無相關經費支持，需要借用該省、市信息中心的服務器才能完成試驗工作。這些問題則導致中小城市環境監測部門難以穩定開展預報業務。

建議環境管理部門明確中小城市是否可以開展空氣質量預報業務工作。如明確要求開展，應編制印發相應的實施方案并組織相關技術部門編制相應的中小城市空氣質量預報預警業務指南和規范，支持和規范中小城市環境監測部門開展預報業務工作。同時，為保障預報業務的穩步開展，各地方監測站須爭取環境管理部門政策支持，以保障業務人員和資金投入，加強預報預警系統能力建設，并保證業務用房空間、技術隊伍、系統平臺、網絡、供電等預報運行經費。

3.3 中小城市空氣質量預報人員技術水平較弱

受多種因素制約，所有計算機模擬系統的空氣質量預報結果均存在一定程度的偏差。空氣質量預報員對計算機模型的預報產品及其統計應用、大氣條件及其分析、污染源及其來源貢獻成因、大氣污染機理及規律認識等方面的綜合分析判斷是空氣質量預報業務工作必不可少的重要技術環節，這些環節需要預報員具備較為全面的大氣化學、大氣物理、大氣和污染源監測等相關專業知識。試驗工作表明，目前中小城市環境監測部門技術人員的專業背景和知識結構主要以分析化學、環境科學等為主，與空氣質量預報工作的需要存在差距，還需針對性的進行專業技術培訓。

試驗結果表明，各試驗單位技術人員經過基本培訓，均能夠開展和完成初步的預報試驗工作。進一步而言，系統的預報技術培訓及實踐經驗也是決定預報水平高低的重要因素。該次試驗中，廣西區站、西安、青海省站的預報技術人員曾在總站提前參加了為期一個月的空氣質量預報理論培訓和技術實訓，其預報成效明顯高于其他地方站，而其他城市的預報準確率相對較低。總體來看，當前國內大部分中小城市尚未積累新標準空氣質量預報的技能和經驗，亟需接受空氣質量預報專業基礎知識培訓。

鑒于此，建議各地結合當前的空氣質量預報工作的形勢需要，適當增加人員編制，大力加強人才培訓和創新人才引入機制。同時，環保部等上級環境管理部門應組織相關部門和專家針對中小城市空氣質量預報開展專業技術培訓，加強技術指導和交流，不斷提高中小城市空氣質量預報水平。

4 結語

為更好的推進全國環境空氣質量預報體系建設，總站通過組織典型中小城市開展空氣質量預報試驗工作，調研了中小城市開展預報工作的基礎條件、現實需求和存在問題。試驗結果表明，在總站指導產品與城市簡單平臺相結合的總體設計基礎上，各試驗單位能夠很好地完成試驗預報工作。試驗城市在掌握了初步預報技術方法的基礎上，能夠基本開展預報業務工作，預報效果取決于各方面技術培訓和專業經驗等多種因素。

此外，開展城市預報業務面臨政策、人員、業務保障等基本問題。根據試驗調研，建議環境管理部門明確中小城市預報工作要求，在此前提下組織相關部門編制中小城市預報技術指南和規范，增加對中小城市空氣質量預報預警能力建設的資金投入。同時保障相應的業務運行費用，加強中小城市預報人才隊伍建設，大力開展預報技術交流和培訓。建議各中小城市根據各自實際情況，建立實用可行的空氣質量預報系統。

［1］孫峰，張大偉，孫瑞雯，等．北京地區冬季典型PM2.5重污染案例分析［J］．中國環境監測，2014，30(6)：1-12．

［2］程念亮，李云婷，張大偉，等．2014年10月北京市4次典型空氣重污染過程成因分析［J］．環境科學研究，2015，28(2)：163-170．

［3］鄒強，姚玉剛，林惠娟．蘇州市區灰霾現象形成的氣象條件分析［J］．中國環境監測，2014，30(1)：37-42．

［4］環境保護部．2014年京津冀、長三角、珠三角區域及直轄市、省會城市和計劃單列市空氣質量報告［R］．2015．

［5］國務院．大氣污染防治行動計劃(國發［2013］37號)［R］．2013．

［6］王曉彥，劉冰，李健軍，等．區域環境空氣質量預報的一般方法和基本原則［J］．中國環境監測，2015，31(1)：134-138．