我国城市PM2.5数值预报简述

程念亮　李红霞　孟凡等

摘要对当前国内PM2.5数值预报模式及应用作了简单的评述和介绍，重点介绍了北京、上海、南京空气质量数值模拟预报系统。在此基础上探讨了我国城市PM2.5大气污染预报模式的发展方向及存在问题，结合我国目前面临的PM2.5污染问题， 揭示了数值模式对空气质量预报的意义。

关键词PM2.5；空气质量；污染预报

中图分类号S181.3；X16文献标识码A文章编号0517-6611（2015）07-243-04

Review about Urban PM2.5 Numerical Prediction Model in China

CHENG Nian-liang1， LI Hong-xia2， MENG Fan3 et al

（1. Bejing Municipal Environmental Monitoring Center， Beijing 100048； 2.Institute of Advanced Technology，Sun Yat-sen University，Guangzhou， Guangdong 510275；3.Chinese Research Academy of Environmental Sciences， Beijing 100012）

AbstractThis paper introduced the current domestic PM2.5 forecasting model and provided a comprehensive critical review of the air quality numerical simulation forecasting system in Beijing， Shanghai and Nanjing. The real time forecast model system for air quality indicated its better simulation performance. Further study explored the direction of Chinese urban PM2.5 air pollution forecasting system development and revealed the significance of the numerical simulation for regional air quality forecast combined with the serious PM2.5 pollution problems in China.

Key words PM2.5； Air quality； Pollution forecast

近年来，随着国家经济的高速发展、城市化进程的加快和工业规模的扩大，大气污染形势日益严峻[1-2]。以细颗粒物PM2.5为首要污染物的空气污染现象日益突出，对公众健康构成较大威胁[3]。PM2.5是指环境空气中空气动力学粒径≤2.5 μm的颗粒物，也称为细颗粒物，它的直径约为人的头发丝直径的1/20[4]。新《环境空气质量标准》（GB3095-2012）[5]将PM2.5纳入常规环境空气质量评价，这也是我国首次制定PM2.5标准。

2013年1月我国中东部、西南10省区市约100万km2区域出现持续严重灰霾污染天气，引起政府和公众的广泛关注。十二五期间开展城市PM2.5浓度预测预报工作，发展适合我国国情的城市空气质量系统，为管理部门提供准确、及时、全面的信息显得十分必要而迫切。

空气质量预报是一项复杂的系统工程，是当今环境科学研究的热点与难题[6]。按预报的方法划分，城市空气污染预报可分为潜势预报、统计预报和数值模拟预报。数值预报以其完善的理论基础、合理的模式设计、定时定量的预报效果成为空气污染预报的发展趋势。与潜势预报、统计预报相比，空气质量数值预报涉及多尺度范围（城市尺度及天气尺度）、多种污染物（几十种物质的化学反应）、多种过程（污染物输送、扩散、化学转化以及清除过程）、高时空分辨率特性（数千米分辨的污染物小时浓度变化）等方面的先进预报技术[7]。

气溶胶模型是空气质量预报模式重要组成部分，从20世纪80年代开始发展[8]，用模式模拟大气气溶胶尺度、化学组成的变化要比模拟气态污染物的变化复杂得多，模式在处理气溶胶时就要考虑如何去表征粒子的总数、总质量和粒子尺度分布和不同大小粒子的化学组分，以及粒子的主要物理、化学过程[9]。图1显示了模拟气溶胶的流程。

图1 气溶胶模拟流程

城市空气质量数值模式在北美和欧洲已有几十年的发展历史，国外常用的模式有美国的CMAQ和CAMx，加拿大的MC2-CALGRID，德国的EURAD，英国的“Your Air”系统等。我国的空气质量预报工作起步较晚，基础研究基本处于被动跟踪状态[5]。20 世纪 80年代，北京、沈阳、兰州、天津、南京等城市通过统计方法来预测城市内空气质量。20 世纪 90 年代，城市空气质量的数值预报模型也有所发展。2000 年开始，中国环境监测总站组织 47 个环境保护重点城市开展城市环境空气质量预报工作，仅少数城市进行数值预报。环发[2000]231号推荐的中国气象科学研究院CAPSS城市大气污染数值预报系统，不依赖城市污染源排放清单，尽管增加了臭氧预报，但无化学过程对PM2.5无法模拟预报。进入21世纪以来，大气环境问题特别是重污染预报预警引起国内外专家及政府官员的广泛重视。2013年颁布的《大气污染防治行动计划》（国发〔2013〕37号）也明确要求环境保护部门要加强与有关部门的合作，建立重污染天气空气质量监测预警体系。鉴于此，近两年数值预报模式在北京、上海、广州、沈阳等许多城市蓬勃开展。笔者选取了当前国内几种通用的PM2.5数值预报模式作了简单的评述并介绍了其在不同地区应用，探讨了我国城市大气污染预报模式的存在问题及发展方向，揭示了数值模式对空气质量预报的意义。

广州广州市环境监测中心2013年8月内部正式预报CMAQ+CAMx+NAQPMS

天津天津市环境监测中心2013年11月正式预报AUROAR

重庆重庆市环境监测中心筹备阶段CMAQ+CAMx+NAQPMS

济南济南市环境监测中心2013年12月正式预报CUACE

石家庄大气预警中心筹备阶段NAQPMS

杭州杭州市环境监测中心2013年12月正式预报WRFCHEM

南京南京市环境监测中心2001年API预报，2013年AQI预报CMAQ+CAMx+WRFCHEM

沈阳沈阳市环境监测中心2013年11月正式预报无

2.1北京市空气质量预报系统

早在2001年，北京市就开展了空气质量数值预报，2008年以举办北京奥运会为契机，完成了北京市空气质量预报技术框架的系统性升级，主要包括动态统计预报系统的开发及应用，综合预报业务平台的建设和应用和数值预报模型的搭建。数值预报集合模式系统包括中国科学院大气物理所自主开发的NAQPMS模式，美国环保署（EPA）的CMAQ模式及美国Environ公司的CAMx模式；系统采用统一的模式区域设置，使用统一污染排放清单及SMOKE模式处理排放源，并由统一气象模式MM5驱动，网格区域设置四重嵌套，第一层覆盖中国地区，第二层覆盖华北地区，第三层覆盖京津冀地区，第四层覆盖北京市。图2显示了该数值模式预报系统的框架结构。

图2 北京空气质量预报系统框架[18]

各空气质量模式在不同站点模拟效果各有特点，为优化空气质量预报结果，采用算术集合平均、权重集成方法等方法发布数值预报结果；计算各种统计参数检验该空气质量数值预报水平。经业务应用研究表明，该模式预警预报结果正确率在80%以上。考虑目前各种污染预报方法都没有绝对的优势，因此对各种预报方法进行综合集成，即污染潜势预报→统计预报数值预报→重污染日指标判据→重污染日统计预报方程→综合预报结果→重污染日预警发布，建立了基于中尺度气象模式预报产品基础上的北京重污染预警技术业务流程，以求更加精确识别和预报重污染过程的时间及成因。

2.2上海市空气质量预报系统

上海市于2010年借助世博会建设了预报技术体系，并在近两年的工作中加以完善。多模式体系的组成包含气象模式、集成数值预报模式、统计模式，辅以各类观测和信息化工具，最终形成对空气质量的预报能力（图3）。上海市的空气质量预报工作由上海市环境监测中心的大气环境监测室与信息技术部联合开展，2013年成立了“长三角区域空气质量预测预报中心”，同时执行区域中心的职能。2013年8月1日内部试报，9月1日起，上海市环境监测中心正式对外发布AQI预报。上海市的空气质量预报预警系统在世博会的基础上进一步优化改进，融合近年新加入的技术方发，形成由4个部分（多模式集合预报系统、秸秆禁烧预警系统、自动报警系统、联合会商系统）组成的业务系统。

图3 上海空气质量模式预报系统框架[19]

43卷7期

程念亮等我国城市PM2.5数值预报简述

2.3南京市空气质量预报系统

为迎接南京青奥会同时建立城市的预报能力，南京市建设了空气质量和灰霾天气的预报系统。预报方法也主要包括潜势预报、统计预报和数值预报。潜势预报以天气形势及其气象要素指标为依据，对未来大气环境质量状况进行定性或半定量的预报。统计预报主要采用BP 神经网络模型法，拓扑结构包括输入层、隐含层和输出层。BP 网络结构是通过确定网络层数、每层节点数、传递函数、初始权系数、学习算法来确定的。数值预报主要以WRF-CHEM、WRF-CMAQ、RegAEMS、NJU_CAQPS为基础，加以必要的改进和完善，构建了城市/区域灰霾天气和空气质量预报系统（图4）。南京市环保局早在2014年11月1日就在官网正式上线了空气质量预报，预报当天00：00～次日00：00的空气质量状况、等级和首要污染物，统计的准确率在70%左右。

图4 南京空气质量模式预报系统框架[20]

3问题与展望

目前我国大气污染预报模式系统的研究得到了很大的发展，与国外相比仍存在污染源清单资料、模式预报的准确率不够等问题。我国目前仍然面临着大气环境问题的挑战，必须进一步发展大气环境数值模式。

一是建立完善的污染预报系统。目前国内预报模式存在的污染源清单误差大、预报项目少、覆盖范围有限、预报精度低等问题，需要进一步研究解决；模式预报结果的检验也是城市空气质量预报系统的一个重要组成部分，可发展其评估模式，评价其与实测值空间分布及时间变化符合程度，提高其在重污染过程中精细化预报效果。

二是要不断拓展大气环境模拟预报研究的新领域。一些新的研究技术及领域如多模式集合预报技术，污染源同化技术，气溶胶微物理过程研究等也带来诸多新思想与新挑战。

三是图形界面化和预报产品的研发。多样化的预报模式及产品提供的参考信息较为丰富，可为公众出行和政府决策提供及时、准确的预报预警依据。

四是与其他技术相结合如与3S技术、GIS技术。遥感技术以空间为信息获取平台，具有监测范围广、速度快、成本低，且便于进行长期的动态监测等优势，此外还能发现用常规方法往往难以揭示的污染源及其扩散的状态。通过GIS技术可以在网络上点击关注区域空气监测点位的当前空气质量状况信息及不同时间尺度的预报信息。预报模式与其他技术相结合能较好地为预警预报工作提供更加详细的参考依据，同时可为管理部门生成不同形式的预报预警产品信息。

五是数值预报与主观经验相结合。数值预测模式自动计算生成的预测结果，主要受模式本身设置和性能所影响。主观经验指预报人员依据以往积累的认识并结合其他辅助资料得出的预报结论，不确定因素更多，也存在偶然性，但预报结果相对更接近实际情况。最终对管理和公众提供的预报结果则是客观和主观的结合，同时尽可能满足各类需求。

六是完善相应规范及要求。国内开展的城市空气质量预报未形成相应的规范和要求，工作多是自主开展。在特定时期和一般时期内需求和关注程度波动较大，难以形成持续的推动力。此外，气象部门一直积极争取空气质量预报业务。需求和压力迅速膨胀，推动环保部门必须发挥主观能动性，利用已有优势，开展服务公众和管理部门的预报工作，规范化的工作方式和健全的考评制度更是非常必要的，需抓紧完善。

七是预报与管理相结合。模式预报的最终目的是为社会公众提供环境空气质量预报预警信息服务，为环境管理部门提供空气污染防控决策信息支持，为重点区域大气污染联防联控和应急响应提供技术保障，这就需要将预报与管理结合起来，进一步做好重污染精细化预报工作。

八是继续加强预报队伍建设，加大人才队伍建设，整合站内技术力量集智攻关，并不断深化与有关科研院校的战略合作，才能以此为基础完成环境质量预报预警中心建设。

2015年1月1日起，环保部正式发布空气质量新标准第三阶段所有点位的实时监测数据。全国338个地级及以上城市共1 436个监测点位，将全部开展空气质量新标准监测。监测布点不是一项简单的工作，需要充分考虑公众主观感受。我国幅员辽阔，不可能短时间内建立起像美国完善的空气质量监测网络；而空气质量预报模型作为一种极其有效的研究工具，可实现多尺度多过程的数值模拟，可模拟预报不同季节不同区域PM2.5浓度及变化趋势，可得到不同站点的背景浓度和预测浓度，通过源解析模型可获得各种污染物来源，可获得不同情景区域内点源、面源和移动源的模拟结果。通过充分利用监测和模拟预报的结果，为管理部门提供全面有效的信息，进而采取必要的应急措施以最大限度减轻PM2.5污染的不利影响。结合不同气象条件下不同地区PM2.5浓度，政府可制定颁布具有高约束力和强制性的排放标准，从而改善区域空气质量，由此可见做好空气质量预报工作具有十分重要的意义！工作中应注意不能单纯地强调PM2.5预报，还应继续做好多项污染物协同减排的工作。

参考文献

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[7] 房小怡，蒋维楣，吴涧，等.城市空气质量数值预报模式系统及其应用[J].环境科学学报，2004，24（1）：111-115.