沈陽市采暖期數值預報模式分區預報效果檢驗

孫學斌 王闖* 劉閩 于曉東 金冬青

（1. 遼寧省沈陽生態環境監測中心，遼寧沈陽 110179；2. 沈陽環境科學研究院，遼寧沈陽 110167）

1 引言

20 世紀30 年代，城市環境空氣污染問題已經在世界范圍內引起關注［1］。70 年代起，國際上開始出現多種環境空氣污染預報方法［2-3］，并取得顯著效果。2000 年左右，我國許多地區的氣象與環保部門合作，開展了空氣質量預報業務工作，主要以潛勢預報［4-5］、統計預報［6-8］為主，但受到資料、模式條件不足等限制，潛勢預報存在無法考慮城市不同區域差異、不能區分不同污染物、不能細致分析污染物濃度與氣象因子聯系機制等問題；統計預報則適合短期預報，且缺少定性污染機理，對重污染過程預報困難。2013 年，隨著GB 3095—2012《環境空氣質量標準》的實施，《大氣污染防治行動計劃》的發布，國內眾多城市積極開展環境空氣質量預報工作［9-11］。目前，環境空氣質量預報業務已成為環境監測機構的日常工作，而數值預報模式［12-13］在區域性空氣質量預報和分析方面具有明顯優勢，成為當前主要預報手段之一。對城市區域空氣質量及污染程度進行預報，可及時調整污染排放，能夠有效緩解重污染過程持續，減少重大災害的發生，是科學化、定量化環境管理的有效技術手段。

本文以2019 年11 月至2020 年3 月NAQPMS（嵌套網格空氣質量預報模型系統）預報結果及實況監測數據為基礎，通過不同指標綜合對數值預報模式的分區預報能力進行檢驗，以期為沈陽市不同區域預報準確率的提高提供技術參考，為環境空氣污染預警預報提供科學依據和技術支撐。

2 資料與方法

2.1 資料來源

本研究使用2019 年11 月至2020 年3 月采暖期沈陽市的環境空氣質量監測數據，監測項目包括PM2.5，PM10，SO2，NO2，CO，O3，數據均來自沈陽市環境空氣質量自動監測點位，監測儀器運行及維護、數據分析及統計參照GB 3095—2012《環境空氣質量標準》和HJ 633—2012《環境空氣質量指數（AQI）技術規定（試行）》相關標準執行。

數值預報采用中國科學院開發的NAQPMS 模式，前一日20：00 時發布24 h 預報，包括6 項污染物濃度、AQI、首要污染物。本研究選取模式的24 h預報結果進行評估。

預報區域依沈陽市行政區劃分為大東區、和平區、沈河區、鐵西區、皇姑區、渾南區、于洪區、蘇家屯區、沈北新區、新民市、遼中區、法庫縣、康平縣等13個區域，并將區域分別編號為101，102，103，104，105，106，107，108，109，110，111，112，113。

2.2 預報方法

NAQPMS 是由中國科學院自主研發的三維歐拉化學傳輸模型，充分借鑒數值預報模式的優點，由基礎數據系統、中尺度天氣預報系統、空氣質量預報系統、預報結果分析系統4 個子系統構成［14］。該系統考慮了自然源對空氣質量的影響，設計了東亞地區的起沙機制模型，同時耦合了污染源的識別、追蹤模塊［15］，實現了沙塵、酸沉降、顆粒物、臭氧等復合污染的全尺度嵌套耦合建模，不僅能夠研究城市尺度的環境空氣污染問題，還能研究其發生機制、變化規律及不同尺度間的相互影響。模型已經被國家預報預警中心，京津冀、長三角和珠三角預報預警中心，多個省、直轄市、副省級城市投入業務化運行，同時被應用在北京奧運會［16］、上海世博會［17］、南京青奧會［18］、G20 峰會［19］等重大活動的空氣質量保障。

2.3 預報評估方法

參考《環境空氣質量預報成效評估方法技術指南》中的城市預報評估方法，對沈陽市內區域進行預報效果評估，評估項目分別為AQI 范圍、級別及首要污染物準確率。

污染物預報結果使用平均偏差（MB）、均方根誤差（RMSE）、標準化平均偏差（NMB）、平均分數偏差（MFB）、平均分數誤差（MFE）等模式研究中較為常見的統計指標進行評估。計算方法見表1。

表1 預報結果評價指標及計算方法

注：公式1～5 中Mi為第i 天的預報值；Oi為第i 天的實況值。公式1～3 中MB，RMSE，NMB 統計指標可反映預報值和實況值的偏差水平，當預報值與實況值差異較大時，可參考NMB，當差異較小時，可參考MB 和RMSE。公式4，5 中MFB，MFE 是2 個無量綱的統計量，更適合評估模型的預報效果，合理預報范圍為－60%≤MFB≤60%，MFE≤75%；理想水平范圍為－30%≤MFB≤30%，MFE≤50%。

3 采暖期沈陽市區域空氣質量特征分析

2019 年11 月至2020 年3 月采暖期沈陽市13個區域空氣質量受地理位置及周圍污染源不同等因素影響，空氣質量出現差異。以優良天數來比較，109區域為13 個區域最多，120 d，采暖期的優良天數比例為78.9%；113 區域優良天數居中，但優級天數最多；103，106，108 區域優良天數偏少，并且優良天數比例低于70%；其他區優良天數比例在70.4%～75.7%之間。見圖1。

圖1 沈陽市各區域采暖期優良天數及優良天數比例對比

圖2 中，13 個區域的綜合污染指數中6 項污染物單項指數占比特征相同，顆粒物占比高于氣態污染物，PM2.5，PM10占比之和在52.9%～63.1%之間，其中PM2.5單項指數占比高于PM10，說明采暖期顆粒物污染較其他4 種氣態污染物（SO2，NO2，CO，O3）更為明顯。但13 個區域綜合污染指數大小存在差異，其中108 區域綜合污染指數最高，111 區域綜合污染指數最低；以空間分布劃分，城市西南部（106，107，108，110 區域）、中部（101，102，103，105 區域）綜合污染指數偏高，在5.36～6.28 之間，北部（109，111，112，113）偏低，在4.71～5.03 之間。

圖2 沈陽市采暖期各區域綜合污染指數及污染物單項指數對比

綜合優良天數、綜合污染指數對比分析沈陽市區域污染特征，各區域的污染特征相似，但污染程度表現出差異性。因此，針對城市不同區域開展空氣質量分析及預報，可有效地為環境空氣污染預警預報提供科學依據和技術支撐。

4 預報效果評估

4.1 AQI 預報效果評估

通過統計2019 年11 月至2020 年3 月沈陽市13 個區域NAQPMS 模式預報AQI 結果的范圍、級別及首要污染物準確率，對不同區域預報結果進行對比評估（見表2）。結果顯示，13 個區域的范圍準確率為9.2%～43.8%，級別準確率為25.0%～70.8%，首要污染物準確率為40.3%～74.5%，均存在較大差異。范圍準確率、級別準確率均為102 區域最低，僅為9.2%，25.0%；101 區域次之，分別為16.4%，46.1%；111 區域2 種準確率在評估中均最高，為43.8%，70.8%；除以上區域外，范圍準確率統計中，109，113 區域較高，級別準確率109，110，112，113 區域較高；其余區域范圍準確率在23.8%～38.4%之間，級別準確率在53.0%～59.9%之間，處于中等水平。首要污染物準確率特點與前面2 種準確率有所不同，準確率最低的區域為110，僅為40.3%，112，113，101，102 區域次之，在52.0%～56.9%之間；準確率最高的區域為109，達到74.5%，111 區域次之，為72.9%。綜合范圍準確率、級別準確率及首要污染物準確率統計結果，NAQPMS 模式的AQI 預報111 區域預報效果最好，101，102 區域預報效果最差。

表2 沈陽市分區域AQI 預報效果評估對比 %

進一步對NAQPMS 模式13 個區域的AQI 預報值與實況值逐日對比結果進行分析，采暖期預報值和實況值變化趨勢基本一致，102 區域平均偏差最大。其中，101 至109 區域總體預報值出現不同程度的偏高，平均偏差為7.8～101.6；110 至113 區域總體預報偏低，平均偏差為－28.4～－13.4。預報準確率最差的101，102 區域在2020 年1 月中上旬出現明顯預報值高于實況值，而102 區域在2020 年2 月上旬再次出現預報值偏高的情況，從而導致準確率最低，平均偏差最大。沈陽市采暖期分區域AQI 預報與實況對比見圖3。

圖3 沈陽市采暖期分區域AQI 預報與實況對比

4.2 污染物預報效果評估

表3 為沈陽市13 個區域NAQPMS 模式對環境空氣中6 項污染物預報效果統計分析。

表3 沈陽市各區域采暖期主要污染物統計指標

PM2.5預報值與實況值的MB 在－20.1～87.8 之間，101 至109 區域預報出現不同程度的高估，110至113 區域出現不同程度的低估；NMB 在－34.5%～149.7%之間，RMSE 在33.7～129.2 之間，101 至106區域的NMB，RMSE 較高，其他區域相對較小。其中，102 區域預報值與實況值偏差、誤差均最大；110 區域誤差、偏差最小。

PM10預報值與實況值統計指標特征與PM2.5相似，MB 在－50.9～158.6 之間，101 至109 區域預報出現不同程度的高估，110 至113 區域出現不同程度的 低 估；NMB 在－52.2%～179.8%之 間，RMSE 在53.8 ～234.0 之 間，101 至106、113 區 域 的NMB，RMSE 較高。其中，102 區域預報值與實況值偏差、誤差均最大；108，111 區域誤差、偏差較小。

SO2預報值與實況值的MB 在－3.8～64.5 之間，101 至112 區域預報出現不同程度的高估，113 區域出現低估；NMB 在－22.7%～214.7%之間，RMSE 在7.2～90.6 之間，101 至103、106 區域的NMB，RMSE較高。其中，102 區域預報值與實況值偏差、誤差均最大；111，112 區域誤差、偏差較小。

NO2預報值與實況值的MB 在3.9～39.5 之間，101 至113 區域預報均出現不同程度的高估；NMB在12.3%～85.3%之間，RMSE 在15.6～45.0 之間，101至108 區域的NMB，RMSE 較高。其中，102 區域預報值與實況值偏差、誤差均最大；111 區域誤差、偏差較小。

CO 預報值與實況值的MB 在－0.1～2.0 之間，110 區域預報出現低估，其他區域出現不同程度的高估；NMB 在－7.2%～188.5%之間，RMSE 在0.4～2.9之間，101 至106 區域的NMB，RMSE 較高。其中，102 區域預報值與實況值偏差、誤差均最大；111 區域誤差、偏差最小。

O3預報值與實況值的MB 在－28.7～－3.5 之間，所有區域預報均出現不同程度的低估；NMB 在－54.1%～－6.1%之間，RMSE 在18.0～35.5 之間。102區域的NMB，RMSE 較高，即102 區域預報值與實況值偏差、誤差均最大；110，111 區域誤差、偏差較小。

對比各區域6 項污染物的MFB，MFE，104，105和107 至112 區域的預報效果在合理范圍內，102區域6 項均不在合理范圍內；101 區域PM2.5，SO2，CO，103 以及106 區域SO2和113 區域PM10預報效果不在合理范圍內，以上區域其他污染物預報效果均在合理范圍內。109，110 區域有5 項污染物預報效果在 合 理 范 圍 內；107，112 區 域 有4 項，108，111，113 區域有3 項，101 至106 區域6 項污染物預報效果均不在合理范圍內。

5 結論

本研究利用2019 年11 月至2020 年3 月采暖期的環境空氣質量監測數據，對沈陽市13 個區域污染特征進行分析，以統計參數對比采暖期沈陽市13個區域NAQPMS 模式預報值與實況值，評估模式對6 項污染物的預報能力，并統計范圍、級別及首要污染物準確率評估模式對AQI 的預報效果。得到如下結論：

（1）采暖期沈陽市13 個區域污染特征相似，均為顆粒物占比高于氣態污染物，PM2.5，PM10占比均超過50%，顆粒物污染較其他4 種氣態污染物（SO2，NO2，CO，O3）更為明顯。但不同區域污染程度存在差異，城市西南部（106，107，108，110 區域），中部（101，102，103，105 區域）綜合污染指數偏高，北部（109，111，112，113 區域）偏低。

（2）13 個區域中111 區域AQI 范圍、級別準確率均最高，分別為43.8%，70.8%，109 區域的首要污染物準確率最高，為74.5%。102 區域AQI 范圍、級別準確率均最低，分別為9.2%，25.0%，110 區域的首要污染物準確率最低，為40.3%。

（3）13 個區域對于6 項污染物預報效果的評估結 果 顯 示，110 至113 區 域PM2.5，PM10，113 區 域SO2，110 區域CO，所有區域的O3出現低估，其余均出現高估。102 區域的6 項污染物預報偏差、誤差均為最大。

（4）13 個區域6 項污染物的MFB，MFE 統計分析結果顯示，102 區域預報效果最差，均不在合理范圍內，109，110 區域預報效果良好，均存在5 項污染物預報效果在合理范圍內。