構建環境監測與氣象監測大數據平臺，實現重污染天氣的預報預警

張麗艷，郭 玲

（河北省秦皇島環境監測中心，河北 秦皇島 006000）

按照《大氣污染防治法》和國務院印發的《打贏藍天保衛戰三年行動計劃》相關要求，各地生態環境部門積極加強和推動與政府各部門特別是氣象部門的合作，建立重污染天氣下的應急聯動機制。通過環境監測部門與氣象臺的監測數據、信息資源共享整合，人們可以分析MICAPS 常規氣象觀測數據資料和環境空氣自動監測數據的相關性，創建預測預警模型，實現AQI 和重污染天氣預警預報。

空氣質量預報預警系統建設是監測預警體系的核心部分，建設空氣質量預報預警系統是大氣污染成因及趨勢分析的需要，是跨部門會商及公眾發布的需要，是重污染天氣應急響應的需要，也是區域性大氣污染聯防聯控的需要。相關部門要對重污染天氣過程進行趨勢分析和預報預警，及時向上級主管部門及人民政府報送預警信息，并向社會公布，最大程度減輕重污染天氣特別是霧霾天氣對民眾的影響，為公眾健康出行提供幫助。

1 國內外空氣質量預報預警概況

國外的空氣質量預報預警主要以三維空氣質量模型為基礎。三維空氣質量模型主要包括空氣動力系統、云化學與動力學模塊、氣相化學模塊、氣溶膠模塊、柵格煙羽模塊、控制方程與計算結構、數值傳輸算法等。目前，國內應用于各城市的空氣質量預報預警業務的預報方法主要有三種：統計預報方法、數值模式預報方法和綜合經驗預報方法。統計預報方法主要是對歷史氣象、環境空氣質量數據進行統計分析處理，常用的建模方法包括神經網絡、多元線性回歸等，具有簡單易用性。數值預報方法是以大氣動力學理論為基礎，建立大氣污染濃度在空氣中的輸送擴散模型，借助計算機來預報大氣污染物濃度在空氣中的動態分布。其有兩種模式系統：一是中科院大氣物理所開發的城市空氣污染預報模式系統，二是中國氣象局氣象科學研究院開發的城市空氣污染預報系統。綜合經驗預報方法主要是預報員在參考天氣形勢預報、氣象要素預報和當日污染狀況的基礎上，對各種方法如統計預報方法和數值模式預報方法的結果加權做出的綜合預報[1]。

2 構建重污染天氣預報預警系統的思路和技術路線

該系統是以統計預報方法為基礎，利用MICAPS常規氣象觀測數據資料，通過與環境空氣自動監測數據的資源數據共享整合，研究氣象要素和環境空氣污染氣象條件與AQI、PM10、PM2.5、O3等環境空氣質量監測因子的相關性，建立多元線性回歸方程。在此基礎上，設計者利用該系統強大的數據處理功能，開發出秦皇島市重污染天氣氣象條件模型。

污染物排放量和大氣對污染物的稀釋擴散能力是影響城市大氣環境質量的兩個主要因素。在污染源相對穩定的條件下，空氣污染與氣象條件關系緊密，不同程度的空氣污染與污染物在大氣中的輸送、擴散過程相關，氣象條件特別是環流形勢成為影響空氣污染物擴散的主要因素。此外，地面風向風速也是大氣污染物稀釋擴散的最直接因素之一。其作用表現在：一是風的水平運移作用，排入到大氣中的污染物在風力的推動下，被輸送到其他地區；二是風對大氣污染物的稀釋作用，污染物隨風力飄移并得到攪動，不斷與周圍潔凈的空氣混合稀釋。地面風力條件也是影響雨、霾、霧等各類天氣的基礎要素，風速大小及風向輻合、輻散對污染物積聚和擴散具有顯著影響，風力≤2 級是連續重污染天氣產生的重要氣象條件之一[2-3]。

大氣污染因子特別是PM10、PM2.5、O3的濃度和空氣質量指數AQI 與氣象條件有著緊密的相關性。人們可以將環境空氣自動監測多年數據與氣象臺站歷史氣象數據實現資源數據共享整合，通過逐日逐時分析氣象條件（溫度、大氣壓、濕度、風向風速及大氣穩定度等）和對應空氣污染因子特別是PM10、PM2.5、O3的相關性，從中尋找規律，研究氣象要素和環境空氣污染氣象條件與AQI、PM10、PM2.5、O3等環境空氣質量監測因子的相關性，理清以下3 個關系：氣象要素與空氣質量監測數據的關系；氣象要素與空氣污染氣象條件等級的關系；空氣污染氣象條件等級與AQI 的關系。通過研究總結出重污染天氣與氣象條件的相關性，建立重污染天氣識別模型，隨著氣象和空氣環境監測數據逐年增加，人們可以逐步實現精準的AQI 預報和重污染天氣預測預報。

2.1 空氣環境監測數據整理及相關性分析

綜合整理SO2、NO2、PM10、PM2.5、O3等污染因子的監測數據，分析空氣質量嚴重污染日（AQI ＞300），重污染日（200 ＜AQI ≤300）各污染因子之間的相關性，特別是與PM2.5、PM10、O3之間的相關性。

2.2 氣象數據分析整理及相關性分析

根據生態環境監測部門提供的空氣環境自動監測數據，收集整理同步的MICAPS 氣象資料，包括溫度、大氣壓、濕度、風向、風速及大氣穩定度等。

定性分析氣象因子對環境空氣質量的影響，統計分析空氣質量嚴重污染日（AQI＞300）、重污染日（200＜AQI ≤300）逐時逐日氣象條件，定性分析氣象因子對環境空氣質量的影響趨勢。

2.3 AQI 和相關監測因子與主要氣象要素的相關性分析

定量分析各氣象要素與空氣監測因子濃度、AQI、PM2.5、PM10 濃度之間的相關性，分析總結出不同天氣和氣象參數對空氣污染氣象條件等級的權重，再將權重輸入到系統進行配置，依次得到對AQI和PM2.5、PM10 具有較大影響的氣象要素。利用主成分分析法選取出與AQI 和PM2.5、PM10 濃度相關性較強的氣象因子，分析O3濃度與日照時長、太陽輻射等氣象因子的相關性，建立多元線性回歸模型。主成分分析法處理環境數據客觀性強，能夠反映主要污染特征和與之相關的主要影響氣象要素。

2.4 建立網頁（網站）綜合研究預報系統

MICAPS 是現代化人機交互氣象信息處理和天氣預報制作系統，綜合應用中國氣象部門的氣象衛星、天氣雷達和數值預報等產品，系最強有力的業務技術支撐平臺。MICAPS 系統是我國氣象部門氣象預報最主要的預報業務系統。

建立空氣質量自動監測數據庫，對數據進行再分析后存入數據庫，并以圖片形式展示盡可能多的數據信息；建立氣象要素監測數據庫和AQI 指數數據庫，利用專用光纖，實現數據共享整合，利用VPN 點對點數據傳輸光纖，開發氣象實況數據入庫程序和空氣質量實況數據入庫程序。設計者要分析重污染日（200＜AQI ≤300）及嚴重污染日（AQI ＞300）天氣下的氣象要素和環流形勢，開發出秦皇島市重污染天氣氣象條件模型。另外，要編寫MICAPS 配置文件，通過MICAPS 軟件調閱中國氣象局下發的空氣質量數值預報產品，無縫融合現有綜合監控中心系統平臺，實現資源數據共享，完成AQI 預報和重污染天氣預測預報。

3 結論

本文的創新之處是利用MICAPS 系統數據，通過構建大氣環境自動監測數據和氣象臺站氣象數據資源信息共享整合，對重污染天氣逐日逐時氣象條件（溫度、大氣壓、濕度、風向、風速及大氣穩定度等）與空氣污染因子特別是PM10、PM2.5、O3的相關性分析，研究總結重污染天氣與氣象條件的相關性，嘗試將空氣質量監測數據引入MICAPS 軟件，開發出適合秦皇島市重污染天氣氣象條件模型MICAPS。目前，秦皇島市擁有國控、省控、市控空氣自動監測站330 多個（國控站點5 個、省控站點10 個、市控站點320 多個），分布在全市各個區縣鄉鎮，構成強大的空氣自動監測網絡，利用龐大的空氣自動監測數據，建設生態環境大數據平臺，推動數據資源全面整合共享，逐步實現精準的AQI 預報和重污染天氣預測預報。

隨著氣象臺和空氣環境自動監測站數據的逐年增加，未來將能夠實現對24 h、48 h、72 h 重污染天氣的時間、地點、范圍、預警等級、主要污染物濃度范圍及平均值、AQI 值范圍及平均值等精準預測預報及重污染天氣的預報預警，從而為政府部門研判空氣污染趨勢，及時啟動聯防聯控及應急預案提供重要技術支撐，為公眾健康出行提供幫助。因此，為加強生態環境科學決策，創新生態環境監管，完善生態環境公共服務，人們必須準確地預報空氣質量指數AQI，做好重污染天氣預警預報工作。