遼寧中部城市群臭氧污染特征及CAMx 模式預報效果檢驗

王闖 劉閩 孫學斌 侯樂 高木木 王佳音 杜毅明 王男

（遼寧省沈陽生態環境監測中心，遼寧沈陽 110167）

1 引言

自2012 年GB 3095—2012《環境空氣質量標準》發布以來，我國大氣污染防治工作逐年推進，2013年國務院印發了《大氣污染防治行動計劃》［1］，2017年黨的十九大作出打贏藍天保衛戰的重大決策部署［2］。在全社會的共同努力下，環境空氣質量有所好轉，2018 年全國338 個城市的PM2.5年均值降至39 μg/m3，接近我國環境空氣質量標準二級限值（35 μg/m3），但臭氧污染問題逐漸凸顯［3］。臭氧作為首要污染物比例超過PM2.5［4-6］，特別是在夏季，臭氧已成為造成空氣質量污染的首要污染物［7-8］。

在《大氣污染防治行動計劃》中明確要求地方政府建立監測預警體系，開展空氣質量預報工作之后［9-10］，越來越多的城市積極開展環境空氣質量預報工作，并將其作為地級環境監測機構的日常工作之一［11-13］。時至今日，環境空氣質量預報的重點逐漸向臭氧預報傾斜，對臭氧預報開展定期回顧及評估，探索如何提高臭氧預報準確率已成為環境質量預報人員所共同探索的課題。

本研究基于2020 年遼寧中部城市群7 個城市環境自動監測數據，分析遼寧中部城市群臭氧濃度變化特征，利用CAMx 模式所得出的臭氧日最大8 h滑動平均值（O3-8 h）24 h 預報數據，評估該數值預報模式對臭氧濃度的預報效果，以期為城市環境空氣質量預報工作積累可借鑒經驗，進而提高城市環境空氣質量預報的準確率，提升預報工作對區域污染聯防聯控及污染應急管控等環境管理的支撐水平，促進空氣質量改善。

2 研究對象及方法

2.1 研究時段

研究時段為2020 年1 月1 日至2020 年12 月31 日。

2.2 監測數據

本研究所用的臭氧監測數據根據沈陽市、鞍山市、撫順市、本溪市、營口市、遼陽市、鐵嶺市每個城市內國控監測站點中評價點位平均后得到對應城市的O3-8 h 值。監測儀器運行及維護、數據統計及分析參照GB 3095—2012《環境空氣質量標準》［14］、HJ 633—2012《環境空氣質量指數（AQI）技術規定（試行）》［15］、HJ 663—2013《環境空氣質量技術評價規范（試行）》［16］等相關標準執行。將城市編號如下：沈陽市（210100）、鞍山市（210300）、撫順市（210400）、本溪市（210500）、營口市（210800）、遼陽市（211000）、鐵嶺市（211200）。

2.3 預報模式

數值預報模式為CAMx［17］，該空氣質量模型為一個歐拉的區域光化學離散模型，允許將從鄰區到大陸空間尺度的對流層空氣污染（臭氧、顆粒物、大氣有毒物質）作為整體的“一個大氣”來考慮。前一日20：00 發布未來5 d 預報，包括主要污染物濃度、AQI 范圍、首要污染物等，本研究選取模式為對O3-8 h的24 h 預報結果進行評估。

2.4 預報評估方法

選擇氣象及環境的模式研究領域中通用的統計指標標準化平均偏差（NMB）、標準化平均誤差（NME）、相關系數（R）3 項指標對臭氧數值預報結果進行評估。NMB，NME 可表現出預報值與實況值的平均偏離程度、平均絕對誤差，此2 項指標均為越接近0 則預報效果越好［18］；R 表示預報值與實況值逐漸變化趨勢的吻合程度，R＞0 表示正相關，R＜0 表示負相關，其值越接近1，表示預報效果越好。上述3 項指標的計算公式如下：

式中，Mi為第i 天的預報值；Oi為第i 天的實況值；M為預報結果的平均值；O 為實況結果的平均值。

參考《環境空氣質量預報預警方法技術指南》，臭氧預報準確性的標準為：-15%＜NMB＜15%，NME＜35%，R＞0.4。

3 結果與討論

3.1 遼寧中部城市群臭氧污染特征

圖1 為2020 年遼寧中部城市群中7 個城市O3-8 h 濃度變化。結果顯示，7 個城市O3-8 h 濃度均未超過國家二級標準限值（160 μg/m3），濃度范圍在128～156 μg/m3。其中城市210800，210100 的O3-8 h濃度較高，接近二級標準，城市210500，211000 濃度較低。

圖1 2020 年遼寧中部城市群臭氧濃度對比

逐月對比遼寧中部城市群臭氧濃度，全年7 個城市臭氧逐月濃度呈先上升后下降趨勢變化，在4—8 月出現O3-8 h 濃度超標（大于160 μg/m3），6月、7 月O3-8 h 濃度較高，城市210100，210300，210400，211200 的O3-8 h 濃度均超過200 μg/m3，城市210800，211000 在6 月、7 月中有1 個月O3-8 h濃度均超過200 μg/m3；城市210500 的O3-8 h 濃度最低，均未超過200 μg/m3。7 個城市的臭氧超標天數變化特征與濃度相似，臭氧超標日集中出現在4—8月，6 月、7 月臭氧超標天數最多。其中，城市210400，210100 在6 月、7 月臭氧超標天數最多，分別為23，21 d。而城市210800 在3 月、10 月均出現臭氧超標，為7 個城市中臭氧超標時間跨度最長的城市。

統計2020 年遼寧中部城市群各城市O3-8 h 最大值出現時間，結果顯示，最大O3-8 h 濃度在每日14：00—16：00 出現頻率較大。7 個城市14：00—16：00 O3-8 h 最大值出現頻率分別為：210100 為66.7%，210300 為51.1%，210400 為55.2%，210800 為54.6%，211000 為50.0%，211200 為61.7%，7 個城市均達到或超過50%。

3.2 臭氧預報效果評估

3.2.1 時間序列及散點圖分析

圖2—8 為2020 年遼寧中部城市群7 個城市O3-8 h 濃度預報值與實況值的時間序列、散點圖對比，可對CAMx 模式未來24 h 預報效果進行評估。

圖2 2020 年城市210100 O3-8 h 濃度預報值與實況值的時間序列及散點圖

圖3 2020 年城市210300 O3-8 h 濃度預報值與實況值的時間序列及散點圖

圖4 2020 年城市210400 O3-8 h 濃度預報值與實況值的時間序列及散點圖

圖5 2020 年城市210500 O3-8 h 濃度預報值與實況值的時間序列及散點圖

圖6 2020 年城市210800 O3-8 h 濃度預報值與實況值的時間序列及散點圖

圖7 2020 年城市211000 O3-8 h 濃度預報值與實況值的時間序列及散點圖

圖8 2020 年城市211200 O3-8 h 濃度預報值與實況值的時間序列及散點圖

利用CAMx 模式未來24 h O3-8 h 濃度預報值與實況數據進行2020 年逐日趨勢對比，圖2—8 中7 個城市預報值、實況值的時間序列對比圖顯示，各城市的臭氧預報值與實況值的變化趨勢基本一致，CAMx 模式基本可預測各城市O3-8 h 濃度變化趨勢，但預報值與實況數據仍存在偏差。7 個城市中210500 在夏季、秋季出現預報值高估，春季、冬季均預報值低于實況值；其他城市在春、夏、秋、冬四季中存在預報值低于實況值，在冬季預報值低估情況更為明顯，特別是城市210100，210300，210400，211200的預報值與實況值的相對誤差在30%左右。

利用散點圖所反映的預報值與實況值線性關系，可判斷預報結果的高估或低估。設定預報值在實況值的0.5～2.0 倍范圍為預報的合理范圍［19］。圖2—8 散點圖顯示，CAMx 模式對城市210800 預報落在合理范圍內最高達到98.4%，其次為城市210500，211200，分別為95.1%，94.2%，而城市210300 最低，為89.9%。7 個城市未在合理范圍內的預報結果低估多于高估。

3.2.2 統計指標分析

統計指標分析可以定量評估模式預報的偏差及對O3-8 h 濃度變化趨勢預測的能力。表1 統計了CAMx 模式對遼寧中部城市群中7 個城市O3-8 h 濃度預報效果。各城市模式對O3-8 h 濃度預報的NMB，NME 平均誤差在各個季節相差較大。城市210500 在夏季、秋季存在高估，其他城市、季節均有不同程度低估。除城市210500 外，其他6 個城市均在秋季的NMB，NME 最低，即預報數據與實況值相差較小，準確率相對較高；城市210500 在春季NMB，NME 最低，預報準確率為四季最高。

表1 CAMx 模式24 h 臭氧預報效果評估

利用NMB，NME，R 3 項指標綜合評估CAMx 模式對7 個城市的預報結果，結果顯示，7 個城市冬季預報效果均較差，城市210300 的春季、夏季，城市210500 的秋季預報效果較差，其他城市、季節預報效果較好，都達到了《環境空氣質量預報預警方法指南》中對O3-8 h 預報準確性的要求。

4 結論

（1）2020 年遼寧中部城市群7 個城市的O3-8 h濃度，城市210800，210100 較高，城市210500 最低，7 個城市O3-8 h 濃度均未超過國家二級標準限值。

（2）遼寧中部城市群7 個城市的O3-8 h 濃度逐月變化呈先上升后下降趨勢，6 月、7 月的臭氧濃度最高，臭氧超標日最多。城市210800 的臭氧超標時間跨度為7 個城市最長。7 個城市臭氧日最大小時值在14：00—16：00 出現頻率最大，均超過50%。

（3）CAMx 模式對遼寧中部城市群7 個城市預報效果，對城市210500 的春季、夏季存在小幅高估，其他6 個城市及城市210500 秋季、冬季均存在不同程度的低估，冬季低估情況更加明顯。

（4）CAMx 模式對城市210800 預報落在合理范圍內最高達到98.4%，城市210300 最低，為89.9%。7個城市未在合理范圍內的預報結果低估多于高估。

（5）CAMx 模式對7 個城市冬季預報，城市210300的春季、夏季，城市210500 的秋季預報效果較差，未達到O3-8 h 預報準確性的要求。