多尺度環境空氣質量預報業務產品測試研究

趙熠琳，袁昊辰，楊靜遠，王曉彥

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.中日友好環境保護中心，北京 100029 3.環境保護部核與輻射安全中心，北京 100082

近幾年，我國大氣污染狀況愈加嚴峻，大氣污染從單一型轉變為復合型，頻繁出現的持續污染過程嚴重影響了環境空氣質量和人體健康[1-3]。城市的局地性污染發展為城市群的區域性污染，預報工作也從預報單個城市空氣質量發展為聯合周邊城市群、省域、重點區域(跨省)的空氣質量預報工作，盡快完善空氣質量預報預警能力建設和加強各層級環境空氣質量預報業務技術成為我國環境保護中長期科技發展的重要戰略需求。

當前，我國幾個重點區域、城市(如京津冀、長三角、珠三角)均已建成了不同規模、不同尺度網格的環境空氣質量業務預報系統平臺，省市一級的空氣質量預報能力建設也得到了推動和發展[4-5]，但部分省市預報業務部門的日常業務開展能力仍嚴重不足。此外，近幾年部分地區、城市在開展空氣質量業務預報嘗試過程中也碰到了很多問題和困難[6-7]，例如空氣質量預報模式的建立和應用過于復雜、昂貴；缺乏空氣質量預報產品、流程等的標準和規范；各級部門缺乏上下級間的預報指導和產品共享；空氣質量業務預報人員嚴重缺乏；空氣質量數值預報關鍵技術支撐嚴重不足等。

因此，面向業務實際需求，本文科學選取不同尺度、有代表性地理位置和不同預報能力建設基礎的17家單位開展測試工作，通過使用多尺度對接的技術方法(國家-區域，國家-省，國家-省會城市，國家-其他城市)展開對不同尺度的環境空氣質量數值模式預報產品進行測試研究；測試包括模式不同尺度對接產品在預報業務使用過程中的產品級別準確效率[8]、重污染捕捉率、上下級預報產品對接效率等。測試結果可為國家-區域-省級-市級一體化的空氣質量業務預報體系奠定基礎框架，同時也可為各部分環境空氣質量預報能力建設提供有效技術支撐并大幅提升其數值預報能力。通過此研究明確不同地區城市預報業務需求及產品偏差，以期降低預報誤差，改善全國整體預報效果，為不同尺度預報部門提供日常作業工作思路、業務指導和技術參考。

1 方法

1.1 測試單位選取規則

重點抽取的全國17個省市監測中心站，包括2個區域級監測站(長三角和珠三角區域)、5個省級監測站、5個省會城市監測站和5個其他城市監測站開展空氣質量預報對接的重點業務示范和評估測試工作，主要測試內容包括預報產品指導作用、產品下發時效性、產品準確率、重污染捕捉率評估及新增指導產品需求建議5個方面。參與研究的17家單位見表1。

1.2 測試使用數據及方法

數據選自2016年1—12月NAQPMS模式及關于空氣質量預報業務產品進行測試研究。參與測試的預報模式產品包括：全國尺度污染物日均值面圖、污染物日均值面圖、京津冀PM2.5分布圖、剖面圖、AQI列表、污染物格點數據、全國500 hPa形勢圖、全國700 hPa形勢圖、全國850 hPa形勢圖、全國地面形勢圖、區域500 hPa形勢圖、區域700 hPa形勢圖、區域850 hPa形勢圖、區域地面形勢圖、氣象場格點數據等。使用統計方法對對接技術中環境空氣質量數值預報產品對接收數據信息單位產生的產品準確率、產品重污染捕捉率、指導作用、產品下發時效性評估等4方面進行研究。

表1 各層級測試代表單位Table 1 Representative test units in each level

2 測試單位預報業務現狀

2.1 測試單位預報工作基礎

截至2016年底，參與研究的17家省市監測中心站從建設預報業務平臺、數值預報系統、高性能計算系統及會商業務4個方向進行預報能力建設。

區域級：2個區域級監測站，包括上海環境監測中心(屬長三角區域中心)和廣東省環境監測中心(屬泛珠三角區域中心)，重點建設預報業務平臺、數值預報系統、高性能計算系統及會商中心，在空氣質量預報業務平臺的建設和業務開展上起到很好的示范作用。

省級：5個省級監測站通過提高現有高性能計算平臺的計算能力和儲存能力，更新大氣污染物高分辨率排放源清單，開發統計預報模型，集成各類數值預報模型或總站下發全國空氣質量數值預報指導產品等基礎研究工作的開展，極大地提升了省級范圍內的空氣質量預報能力水平，均建成了空氣質量預報業務平臺。

省會城市：5個地級市監測站中，西安市環境監測站和南寧市環境保護監測站2個站的空氣質量預報業務平臺因個別原因，建設仍在審批階段，其他3個站均已建成空氣質量預報預警平臺。

其他城市：衡水市環境監測站、南通市環境監測中心站和中山市環境監測站基本均已建成空氣質量預報預警系統，并不斷維護和升級等，其他站仍在開發和建設過程中。

2.2 測試單位業務預報工作方法

各省市監測中心的環境空氣質量業務化預報工作始于2013—2016年。在預報方式上，除青海省環境監測中心、沈陽市環境監測中心站和衡水市環境監測站仍以統計模式預報為主外，其他14個省市監測中心站均實現了數值模式與其他統計模式相結合的方式進行預報，建立了空氣質量多模式預報預警系統。

采用的數值模式主要包括NAQPMS、CMAQ、CAMx以及WRFChem 4種。目前，預報平臺向實現排放清單動態更新、統計預報、綜合預報、預報發布、預報評估優化、污染診斷分析和重污染天氣預警應急評估、預警預報會商一體化的方向發展，基本實現了為污染控制和治理以及管理部門綜合決策提供技術支撐。

3 產品準確率測試

各參與測試單位分別抽取了預報時間段內相關預報產品預報數據，并與各站點實況相關監測因子進行對比分析，評估選取時段內空氣質量級別預報準確率。評估標準以當天空氣質量級別是否在產品預報范圍內進行判斷，在范圍內則預報準確，不在范圍內則為出現偏差。

各參與測試單位接收的預報產品準確率情況匯總如表2所示。其中，廣西壯族自治區環境監測中心站和南寧市環境保護監測站的預報產品信息由于該部分提交的資料不滿足統計需要，暫不計入統計。

表2 預報產品準確率評估情況匯總Table 2 Summary of forecast product accuracy evaluation

各參與測試單位抽取結果顯示預報產品平均準確率為50.21%。2個區域級單位平均準確率為53.72%；4個省級單位(廣西除外)平均準確率為46.43%，4個省會城市(南寧除外)平均準確率為43.17%，5個其他城市平均準確率為57.46%。其中，預報準確率在50.21%以下的有8家省市監測中心站，高于50.21%的有7家監測中心站。預報準確率最低的是江蘇省環境監測中心，準確率僅為3.37%；準確率最高的為廣東省環境監測中心，達84.72%。黑龍江省環境監測中心預報準確率與廣東省環境監測中心相近，也達到80.34%，結果顯示如圖1。

從各參與測試單位的預報產品準確率評估來看，預報的誤差污染物主要涵蓋了PM2.5、PM10、O3、NO2、SO25種污染物。出現誤差頻率最高的為PM2.5，統計內的所有站點均出現預報誤差；其次為O3，共9家單位出現誤差預報；NO2預報結果出現誤差的單位有4家；PM10、SO2在其他某些站點均出現過預報結果偏高或偏低的情況。

圖1 17家測試單位測試預報產品準確率Fig.1 The forecast products’ accuracy rate of 17 test units

預報產品準確率評估各參與測試單位抽取的評估天數為61～182 d，預報期間，除中山市環境監測站外，其他省市監測中心站均出現過數據缺失情況。參與評估的單位數據平均缺失率為9.81%，其中缺失率最高的為保定市環境保護監測站(23.84%)，最低的為黑龍江省環境監測中心(2.55%)。

4 重污染過程捕捉

各參與測試單位的空氣質量預報開展和有效應用以來，抽取的有效時間段內，各參與測試單位統計的污染天氣發生天數合計為193 d，預報產品準確捕捉天數為101 d，捕捉準確率為52.33%。

其中準確捕捉的污染事件包括輕度污染16 d，中度污染3 d，重度污染60 d，嚴重污染22 d；首要污染物預報誤差未能準確捕捉的天數合計為92 d，預報結果偏高的為11 d，預報結果偏低的為81 d。污染事件未準確捕捉主要原因是預報結果偏低。

從參與測試單位來看，污染事件捕捉平均準確率為52.33%，其中高于捕捉準確率的有6家，準確率低于平均捕捉準確率的有9家。其中廣西壯族自治區環境監測中心站和中山市環境監測站在評估時間段內未發生重污染事件。污染事件捕捉準確率最高的為青海省環境監測中心和西安市環境監測站，達100%；準確率最低的有4家單位，分別為江蘇省環境監測中心、黑龍江省環境監測中心、南寧市環境保護監測站和寧波市環境監測中心，準確率均為0%。總體而言，全年重污染天數少的區域，捕捉率比較低(或基本捕捉不到)，東三省的捕捉率最低，京津冀及西北區域的捕捉率相對較高。預報產品污染過程捕捉匯總情況如表3所示。

表3 重污染過程捕捉情況匯總表Table 3 Summary of heavy pollution process capture sheet

5 產品作用評估及時效測試方法

5.1 產品作用評估

各省市監測中心站預報所接收的產品大體相似，也存在一定的差異，此次測試方法研究中使用了關于空氣質量預報業務產品共15類，各類產品主要為省市監測中心的空氣質量日常預報業務提供支撐。目前主要在6項污染物和AQI日常預報基礎、污染氣象條件分析、區域污染形勢、垂直擴散條件分析、數據備份及長期回顧評估等方面作出了重要的貢獻。

表4 產品作用評估Table 4 Evaluation on the function of forecast product

5.2 測試產品接收時間段

所有參與測試單位預報指導產品接收頻率均為每天接收，指導產品時長一般為5～7 d，大多數為5 d，僅個別監測中心站或個別產品為6～7 d。各監測中心接收和發布產品的時間也有所不同，其中單位發布時間也受接收產品時間的影響，除青海省環境監測中心和西安市環境監測站在下午14:00完成外，其他15家省市監測中心均可以在上午12:00前完成。各單位預報發布時間有5家能在上午11:00—12:00期間完成發布，其他12家均需在下午完成預報結果發布。

5.3 產品接收時效性評價

選取上海市環境監測中心、廣西壯族自治區環境監測中心站、鄭州市環境監測中心及保定市環境保護監測站4家單位分別代表區域尺度、省域尺度、省會城市尺度和其他城市尺度，測試接收數值數據產品的時效性，接收產品總體平均獲取時間均在2.5 h左右，下載成功率為68%～98%，各單位獲取時效描述：上海環境監測中心數據接收基本保持在30～210 min，評估時段2016年1月1日至11月30日，數據包下載的成功率為73%，平均每日下載耗時為2.3 h。廣西壯族自治區環境監測中心站評估時間為2016年5、8、11月，產品接收用時基本保持在9～318 min，平均用時2.7 h。鄭州市環境保護監測中心站產品接收時間為10～289 min，受網絡狀況和網絡帶寬影響產品接收時間差別較大。2016年1月1日至11月30日，鄭州市站預報產品接收成功率68%(8月由于鄭州市站網絡調整特殊情況，接收預報產品率僅為16%，拉低了整體接收成功率)，累計耗時499.4 h。保定市環境保護監測站產品接收時間基本為30～200 min，評估時段2016年1月18日至12月1日，數據包下載成功率為98%，平均每日下載耗時2.4 h。

6 結論

1) 測試產品的作用及時效性較強。此次所有參與研究單位接收預報產品共計15類，各類產品均為各省市監測中心空氣質量日常預報業務的開展做出了重要貢獻。產品接收時間一般可在上午12:00前完成，單位預報結果發布時間一般為下午。對上海市環境監測中心、廣西壯族自治區環境監測中心站、鄭州市環境監測中心及保定市環境保護監測站4家測試單位進行了接收指導產品的時效性數據測試統計，接收產品總體平均獲取時間均在2.5 h左右，下載平均成功率為80%，下載成功率為68%～98%。原因包括個別市站(如鄭州市環境監測中心)網絡調整影響及參與評估的示范單位產品本身平均缺失率為9.81%。

2) 空氣質量預報及重污染過程準確率仍需加強。各示范單位對預報產品準確率進行評估，抽取結果顯示，17個省市監測中心站預報產品平均準確率為50.21%。其中，2個區域級單位平均準確率為53.72%，4個省級單位(廣西除外)平均準確率為46.43%，4個省會城市(南寧除外)平均準確率為43.17%，5個其他城市平均準確率為57.46%。預報平均準確率最低、最高的分別是江蘇省環境監測中心(3.37%)和廣東省環境監測中心(84.72%)。各示范單位對參與測試研究的預報產品重污染過程捕捉準確率進行評估，結果顯示，重污染過程的平均捕捉準確率為52.33%。污染事件未準確捕捉主要是預報結果偏低。指導產品能基本反映污染物形成、發展及變化趨勢，但在PM2.5和O3預報準確率和重污染過程捕捉預報結果偏低等方面有待加強。預報過程存在預報誤差的污染物主要為PM2.5、PM10、O3、NO2、SO2，其中出現頻率最高的為PM2.5和O3。

3) 多尺度數值空氣質量預報模型的利弊。總體而言，全年重污染天數少的區域捕捉率比較低或基本捕捉不到，東三省的捕捉率最低，京津冀及西北區域的捕捉率相對較高的原因：此次測試使用的是NAQPMS數值預報模型，此模型為多層級不同尺度的網格嵌套方法，細網格主要覆蓋在京津冀及周邊等工業重污染頻發地區，重污染天數少的區域覆蓋數值預報模式網格尺度較大，不能做到像京津冀及周邊地區重污染過程傳輸的細網格數值過程模擬，加之當地特殊的本底排放，如秸稈燃燒等特殊情況下污染物排放及過程傳輸，增加了重污染過程的次數。