對比分析法在環境空氣質量預報業務中的應用

劉 冰，趙熠琳，丁俊男，汪 巍，王曉彥，李健軍，田旭東，徐圣辰

1.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 2.浙江省環境監測中心，浙江 杭州 310012

中國環境監測總站利用京津冀及周邊區域空氣質量預報開展的經驗，提出了區域環境空氣質量預報一般方法和基本原則，并歸納了城市環境空氣質量指數范圍的預報方法[1-2]，為全國各級空氣質量預報員提供技術支持和指導。研究采用區域空氣質量預報業務中常用的對比分析法，從環境空氣質量實時監測、污染源排放、大氣條件以及數值預報模擬數據4個方面利用時間、空間等影響因子進行實際案例研究比較，總結區域業務預報經驗和重污染過程規律，為開展區域環境空氣質量預報提供重要參考。

對比分析法是將客觀事物加以比較，以達到認識事物本質和規律的目的，其源于對經驗的積累和對類似情況的深刻認識與歸納總結，目前已有很多研究應用該方法在環境監測、衛星遙感監測等領域開展相關研究，比較區域空氣質量年際變化以及城市間空氣質量狀況、分析重大活動期間環境空氣質量改善程度、對比煙花爆竹燃放與禁限實施前后空氣質量水平、類比持續性重污染天氣下的環境氣象條件、研究秸稈焚燒遙感監測結果年際變化等[3-7]。對比分析法是開展京津冀及周邊區域空氣質量業務預報流程中的重要環節，有利于持續提高空氣質量預報的準確率。

1 實時監測數據對比法

1.1 時間同比法

時間同比法是以時間作為預報和實況監測結果比較的參考，主要包括:①歷史同期主要污染物濃度水平的比較；②歷史同期重污染出現的頻次比較。

1.1.1 歷史同期主要污染物濃度水平比較

考慮歷史同期主要污染物濃度水平，通常能夠獲得在類似污染源排放量和類似氣象條件下污染物濃度的水平分布，幫助預報員判斷污染物濃度的平均水平和變化程度。研究選取北京、天津、石家莊、保定、廊坊、唐山和滄州7個城市作為京津冀中部區域的代表城市，分析2013—2016年PM2.5年均質量濃度變化(圖1)，結果顯示代表城市PM2.5質量濃度呈明顯下降趨勢。從各城市4個季度PM2.5平均質量濃度來看，第一季度和第四季度PM2.5質量濃度較高且2013—2016年呈總體下降趨勢(圖2)。O3最大8 h平均質量濃度的季節變化見圖3，2013—2016年第二季度和第三季度呈明顯偏高情況。

注：四城市包括廊坊、保定、唐山、滄州，下同。

圖2 京津冀區域重點城市PM2.5季度平均質量濃度比較Fig.2 Comparison for the quarterly concentration of PM2.5 between main cities of Beijing-Tianjin-Heibei region

圖3 京津冀區域重點城市O3最大8 h季度平均質量濃度比較Fig.3 Comparison for the quarterly concentration of O3 Maximum 8-hour between main cities of Beijing-Tianjin-Heibei region

1.1.2 歷史同期重污染出現頻次比較

對歷史同期重污染出現頻次的比較，通?？梢垣@得在類似污染物排放水平和相似的氣象條件下重污染過程的發生情況，幫助預報員了解區域重污染過程的相似性。圖4所示為2016年1月和2017年1月京津冀13個城市日AQI對比圖，通過比較歷史同期重污染出現的頻次、持續時間、嚴重程度、影響范圍等，分析重污染過程的規律性，幫助預報員判斷重污染過程發生頻次和特點。

圖4 2016年1月和2017年1月京津冀區域重點城市日AQI對比Fig.4 Comparison of daily AQI in January 2016 and January 2017 between main cities of Beijing-Tianjin-Heibei region

1.2 空間對比法

空間對比法是以水平空間作為預報和實況監測結果比較的參考，主要包括:①突發性沙塵暴上下游空間分布比較；②區域鄰近城市重污染傳輸的影響；③大范圍污染帶的傳輸影響。

1.2.1 突發性沙塵暴上下游空間分布比較

利用實時監測網獲得PM10的空間分布數據前提下，通?？梢允褂梅直嬷笜薖M2.5/PM10或PM10/PM2.5，幫助預報員通過上游的PM10量級水平獲得其對下游的區域傳輸水平。圖5為2016年3月4—5日保定市某點位PM10/PM2.5的小時變化曲線圖，在沙塵過程前PM10/PM2.5值為1.3～1.5，平均值約為1.4，而在沙塵發生過程中，這一比值急速上升至8.1～10.5，平均值約為8。圖6為監測的PM10和PM2.5小時濃度結果，以及根據非沙塵過程中PM10/PM2.5的值(1.4)計算的沙塵過程中PM10的小時濃度，其中灰色部分即為突發性沙塵過程產生的PM10增量，其為對下游區域可能造成的PM10輸送影響水平。

圖5 2016年3月4—5日保定市某點位PM10/PM2.5小時變化趨勢Fig.5 Hourly variation of PM10/PM2.5 for one monitoring station in Baoding city from March 4-5, 2016

圖6 2016年3月4—5日保定市某點位顆粒物小時變化趨勢Fig.6 Hourly variation of PM2.5 for one monitoring station in Baoding city from March 4-5, 2016

1.2.2 鄰近城市區域性重污染傳輸的影響

通過比較城市邊界站的地面監測結果，幫助預報員獲得鄰近城市區域污染物可能的低空傳輸水平。圖7體現了保定與涿州市監測點位PM2.5小時質量濃度序列變化情況。

如圖7所示，在2016年4月12—13日的一次PM2.5污染過程中，京津冀中部區域盛行西南風，保定市監測點位PM2.5濃度先于其西北方向的涿州市監測點位升高，表現出可能的區域傳輸影響，影響水平是2條曲線的差值，約為25 μg/m3。

圖7 2016年4月12—13日保定市和涿州市監測點位PM2.5小時質量濃度序列Fig.7 Hourly variations of PM2.5 in the monitoring stations of Baoding and Zhuozhou from April 12-13, 2016

1.2.3 大范圍污染帶的傳輸影響

大范圍污染帶的傳輸影響通常指由北向南的重污染過程，傳輸路線包括河北-河南-湖北-湖南方向，以及山東-江蘇-安徽-浙江方向。以2016年12月5日中國中東部一次明顯的PM2.5重污染過程為例，早上07：00重污染帶主要集中在京津冀區域，之后開始自北向南移動，10：00從河北移動到河南北部和山東西部，13：00到達安徽和江蘇北部一帶，晚上繼續向南部傳輸到達江蘇中南部，通過大范圍污染帶的傳輸形成重污染過程影響。

2 污染源數據對比法

2.1 污染源排放水平正常和減緩的同期比較

在類似氣象條件下，獲得污染源減排對主要污染物濃度水平減緩的影響，幫助預報員分析污染源減排前后污染物的分布特點，作為對重大活動和節假日的空氣質量保障的技術支持。北京、上海、南京、杭州等很多城市都應用空氣質量數值預報在重大活動保障期間進行敏感性分析和減排情景模擬，取得了較好的預報效果[7-12]。圖8以2016年8月杭州管控為例，通過采用基準污染源、管控減排污染源2種情形對PM2.5和O3進行模擬，并同實際監測結果進行比較，結果顯示污染源減排后的模式模擬結果與實際監測結果更為接近，能夠更好地支持預報員開展重大活動和節假日期間空氣質量預報。

2.2 突發性污染源排放對污染物濃度的變化影響

春節期間煙花爆竹集中燃放，通?？梢垣@得在類似的大氣條件下，突發性污染源排放對主要污染物(如PM2.5)濃度水平的影響，幫助預報員了解春節期間煙花爆竹集中燃放對污染物濃度量級變化的影響程度。2016年2月7—8日北京某點位PM2.5小時質量濃度如圖9所示，除夕(7日)夜間和初一(8日)凌晨由于煙花爆竹燃放的影響，該點位PM2.5小時質量濃度出現急劇增長，最大小時濃度達到898 μg/m3。通過分析歷年同期煙花爆竹燃放對PM2.5濃度可能造成的增長程度，幫助預報員開展春節期間空氣質量預報。

圖8 2016年8月杭州保障期間基準/減排污染源及實況污染物濃度對比Fig.8 Comparison for the concentration of PM2.5 and O3 among basic level simulation, reductive level simulation and observation in Hangzhou August, 2016

圖9 2016年2月7—8日(除夕和初一)北京某點位煙花爆竹集中燃放前后PM2.5濃度水平Fig.9 Concentration of PM2.5 between firework time and non-firework time in one monitoring station of Beijing from February 7 to 8, 2016

3 大氣條件對比法

大氣條件對比通常是對相似案例的比較，即對大氣條件類似的案例進行比較的方法，基于歷史同期類似的大氣條件、槽脊過程、環流形勢等條件，分析在相似的大氣條件和污染源排放量級下，重污染過程發生的可能性，幫助預報員分析重污染的分布、污染水平和持續時間。在重污染頻發的冬季，京津冀及周邊區域在類似的大氣環流形勢和污染源排放量級水平下，重污染發生的可能性、范圍和程度是有規律可遵循的，有助于預報員開展重污染過程預報。2015年12月22日和2016年12月20日是歷史同期大氣環流形勢較為相似的2 d，通過分析比較得出這2 d京津冀及周邊區域高空均處于脊后西南氣流，中層升溫較為明顯，地面處于弱氣壓場控制，區域容易發生重污染過程。實際監測結果顯示2015年12月下旬污染過程持續一周以上，達到嚴重污染水平，部分城市日均AQI值為500；2016年12月下旬在類似的氣象條件下，污染過程影響范圍、持續時間和嚴重程度均與2015年同期相似。

4 數值預報模擬對比法

對不同時間得到的數值預報模擬結果進行對比分析，可以獲得在類似的污染源排放條件下，數值預報模式對大氣形勢變化的綜合模擬情況。若不同時間得到的模擬結果較為一致，則說明大氣環流形勢較為穩定，若不同時間得到的模擬結果有明顯變化，則說明大氣環流可能有快速轉變的趨勢，幫助預報員分析判斷大氣環流形勢是穩定的還是變化的，以及此形勢對主要污染物濃度水平的影響。2017年2月15—16日數值模式對京津冀及周邊區域PM2.5濃度的空間分布情況模擬結果如圖10所示，逐日模擬結果較為一致，表明2月19日大氣環流形勢較為穩定，出現PM2.5重污染的可能性較大。

圖10 2017年2月15—16日對2月19日京津冀及周邊區域PM2.5濃度模擬Fig.10 Simulation maps of PM2.5 concentration on February 19, 2017 in Beijing-Tianjin-Heibei region at different modeling time (February 15 and 16, 2017)

5 結論

對比分析法是建立一個參考系，用于比較類似污染源排放條件下的大氣條件或是類似大氣條件下的污染源變化，幫助預報員開展進一步的量化分析。研究結合京津冀及周邊區域空氣質量業務預報中的實際案例，從空氣質量實時監測、污染源、大氣條件以及數值預報模擬數據4個方面闡述了對比分析法在環境空氣質量預報業務中的應用。

研究結果顯示，利用時間同比、空間比較和大氣條件對比的分析方法，能夠獲得在類似污染源排放和相似大氣條件下，主要污染物的濃度水平、重污染發生、影響范圍、持續時間、嚴重程度等污染特征以及污染物的水平傳輸影響等；采用污染源變化對比分析法，能夠獲得在類似大氣條件下，污染源排放的減少或劇增對主要污染物濃度水平的影響程度；通過數值預報模式結果對比分析，能夠獲得在類似的污染源排放條件下，大氣環流形勢的穩定程度和變化情況，從而判斷其對污染物濃度水平的影響。

對比分析法利用預報經驗和預報規律，是開展京津冀及周邊區域環境空氣質量預報業務中的重要環節，有利于持續提高空氣質量預報的準確率；但其也具有一定的不確定性，正如大氣沒有一天是一樣的，污染源排放也在不斷地變化，在應用時也需考慮波動性的誤差，供全國預報員開展轄區空氣質量預報時參考。