对比分析法在环境空气质量预报业务中的应用

刘 冰，赵熠琳，丁俊男，汪 巍，王晓彦，李健军，田旭东，徐圣辰

1.中国环境监测总站，国家环境保护环境监测质量控制重点实验室，北京 100012 2.浙江省环境监测中心，浙江 杭州 310012

中国环境监测总站利用京津冀及周边区域空气质量预报开展的经验，提出了区域环境空气质量预报一般方法和基本原则，并归纳了城市环境空气质量指数范围的预报方法[1-2]，为全国各级空气质量预报员提供技术支持和指导。研究采用区域空气质量预报业务中常用的对比分析法，从环境空气质量实时监测、污染源排放、大气条件以及数值预报模拟数据4个方面利用时间、空间等影响因子进行实际案例研究比较，总结区域业务预报经验和重污染过程规律，为开展区域环境空气质量预报提供重要参考。

对比分析法是将客观事物加以比较，以达到认识事物本质和规律的目的，其源于对经验的积累和对类似情况的深刻认识与归纳总结，目前已有很多研究应用该方法在环境监测、卫星遥感监测等领域开展相关研究，比较区域空气质量年际变化以及城市间空气质量状况、分析重大活动期间环境空气质量改善程度、对比烟花爆竹燃放与禁限实施前后空气质量水平、类比持续性重污染天气下的环境气象条件、研究秸秆焚烧遥感监测结果年际变化等[3-7]。对比分析法是开展京津冀及周边区域空气质量业务预报流程中的重要环节，有利于持续提高空气质量预报的准确率。

1 实时监测数据对比法

1.1 时间同比法

时间同比法是以时间作为预报和实况监测结果比较的参考，主要包括:①历史同期主要污染物浓度水平的比较；②历史同期重污染出现的频次比较。

1.1.1 历史同期主要污染物浓度水平比较

考虑历史同期主要污染物浓度水平，通常能够获得在类似污染源排放量和类似气象条件下污染物浓度的水平分布，帮助预报员判断污染物浓度的平均水平和变化程度。研究选取北京、天津、石家庄、保定、廊坊、唐山和沧州7个城市作为京津冀中部区域的代表城市，分析2013—2016年PM2.5年均质量浓度变化(图1)，结果显示代表城市PM2.5质量浓度呈明显下降趋势。从各城市4个季度PM2.5平均质量浓度来看，第一季度和第四季度PM2.5质量浓度较高且2013—2016年呈总体下降趋势(图2)。O3最大8 h平均质量浓度的季节变化见图3，2013—2016年第二季度和第三季度呈明显偏高情况。

注：四城市包括廊坊、保定、唐山、沧州，下同。

图2 京津冀区域重点城市PM2.5季度平均质量浓度比较Fig.2 Comparison for the quarterly concentration of PM2.5 between main cities of Beijing-Tianjin-Heibei region

图3 京津冀区域重点城市O3最大8 h季度平均质量浓度比较Fig.3 Comparison for the quarterly concentration of O3 Maximum 8-hour between main cities of Beijing-Tianjin-Heibei region

1.1.2 历史同期重污染出现频次比较

对历史同期重污染出现频次的比较，通常可以获得在类似污染物排放水平和相似的气象条件下重污染过程的发生情况，帮助预报员了解区域重污染过程的相似性。图4所示为2016年1月和2017年1月京津冀13个城市日AQI对比图，通过比较历史同期重污染出现的频次、持续时间、严重程度、影响范围等，分析重污染过程的规律性，帮助预报员判断重污染过程发生频次和特点。

图4 2016年1月和2017年1月京津冀区域重点城市日AQI对比Fig.4 Comparison of daily AQI in January 2016 and January 2017 between main cities of Beijing-Tianjin-Heibei region

1.2 空间对比法

空间对比法是以水平空间作为预报和实况监测结果比较的参考，主要包括:①突发性沙尘暴上下游空间分布比较；②区域邻近城市重污染传输的影响；③大范围污染带的传输影响。

1.2.1 突发性沙尘暴上下游空间分布比较

利用实时监测网获得PM10的空间分布数据前提下，通常可以使用分辨指标PM2.5/PM10或PM10/PM2.5，帮助预报员通过上游的PM10量级水平获得其对下游的区域传输水平。图5为2016年3月4—5日保定市某点位PM10/PM2.5的小时变化曲线图，在沙尘过程前PM10/PM2.5值为1.3～1.5，平均值约为1.4，而在沙尘发生过程中，这一比值急速上升至8.1～10.5，平均值约为8。图6为监测的PM10和PM2.5小时浓度结果，以及根据非沙尘过程中PM10/PM2.5的值(1.4)计算的沙尘过程中PM10的小时浓度，其中灰色部分即为突发性沙尘过程产生的PM10增量，其为对下游区域可能造成的PM10输送影响水平。

图5 2016年3月4—5日保定市某点位PM10/PM2.5小时变化趋势Fig.5 Hourly variation of PM10/PM2.5 for one monitoring station in Baoding city from March 4-5, 2016

图6 2016年3月4—5日保定市某点位颗粒物小时变化趋势Fig.6 Hourly variation of PM2.5 for one monitoring station in Baoding city from March 4-5, 2016

1.2.2 邻近城市区域性重污染传输的影响

通过比较城市边界站的地面监测结果，帮助预报员获得邻近城市区域污染物可能的低空传输水平。图7体现了保定与涿州市监测点位PM2.5小时质量浓度序列变化情况。

如图7所示，在2016年4月12—13日的一次PM2.5污染过程中，京津冀中部区域盛行西南风，保定市监测点位PM2.5浓度先于其西北方向的涿州市监测点位升高，表现出可能的区域传输影响，影响水平是2条曲线的差值，约为25 μg/m3。

图7 2016年4月12—13日保定市和涿州市监测点位PM2.5小时质量浓度序列Fig.7 Hourly variations of PM2.5 in the monitoring stations of Baoding and Zhuozhou from April 12-13, 2016

1.2.3 大范围污染带的传输影响

大范围污染带的传输影响通常指由北向南的重污染过程，传输路线包括河北-河南-湖北-湖南方向，以及山东-江苏-安徽-浙江方向。以2016年12月5日中国中东部一次明显的PM2.5重污染过程为例，早上07：00重污染带主要集中在京津冀区域，之后开始自北向南移动，10：00从河北移动到河南北部和山东西部，13：00到达安徽和江苏北部一带，晚上继续向南部传输到达江苏中南部，通过大范围污染带的传输形成重污染过程影响。

2 污染源数据对比法

2.1 污染源排放水平正常和减缓的同期比较

在类似气象条件下，获得污染源减排对主要污染物浓度水平减缓的影响，帮助预报员分析污染源减排前后污染物的分布特点，作为对重大活动和节假日的空气质量保障的技术支持。北京、上海、南京、杭州等很多城市都应用空气质量数值预报在重大活动保障期间进行敏感性分析和减排情景模拟，取得了较好的预报效果[7-12]。图8以2016年8月杭州管控为例，通过采用基准污染源、管控减排污染源2种情形对PM2.5和O3进行模拟，并同实际监测结果进行比较，结果显示污染源减排后的模式模拟结果与实际监测结果更为接近，能够更好地支持预报员开展重大活动和节假日期间空气质量预报。

2.2 突发性污染源排放对污染物浓度的变化影响

春节期间烟花爆竹集中燃放，通常可以获得在类似的大气条件下，突发性污染源排放对主要污染物(如PM2.5)浓度水平的影响，帮助预报员了解春节期间烟花爆竹集中燃放对污染物浓度量级变化的影响程度。2016年2月7—8日北京某点位PM2.5小时质量浓度如图9所示，除夕(7日)夜间和初一(8日)凌晨由于烟花爆竹燃放的影响，该点位PM2.5小时质量浓度出现急剧增长，最大小时浓度达到898 μg/m3。通过分析历年同期烟花爆竹燃放对PM2.5浓度可能造成的增长程度，帮助预报员开展春节期间空气质量预报。

图8 2016年8月杭州保障期间基准/减排污染源及实况污染物浓度对比Fig.8 Comparison for the concentration of PM2.5 and O3 among basic level simulation, reductive level simulation and observation in Hangzhou August, 2016

图9 2016年2月7—8日(除夕和初一)北京某点位烟花爆竹集中燃放前后PM2.5浓度水平Fig.9 Concentration of PM2.5 between firework time and non-firework time in one monitoring station of Beijing from February 7 to 8, 2016

3 大气条件对比法

大气条件对比通常是对相似案例的比较，即对大气条件类似的案例进行比较的方法，基于历史同期类似的大气条件、槽脊过程、环流形势等条件，分析在相似的大气条件和污染源排放量级下，重污染过程发生的可能性，帮助预报员分析重污染的分布、污染水平和持续时间。在重污染频发的冬季，京津冀及周边区域在类似的大气环流形势和污染源排放量级水平下，重污染发生的可能性、范围和程度是有规律可遵循的，有助于预报员开展重污染过程预报。2015年12月22日和2016年12月20日是历史同期大气环流形势较为相似的2 d，通过分析比较得出这2 d京津冀及周边区域高空均处于脊后西南气流，中层升温较为明显，地面处于弱气压场控制，区域容易发生重污染过程。实际监测结果显示2015年12月下旬污染过程持续一周以上，达到严重污染水平，部分城市日均AQI值为500；2016年12月下旬在类似的气象条件下，污染过程影响范围、持续时间和严重程度均与2015年同期相似。

4 数值预报模拟对比法

对不同时间得到的数值预报模拟结果进行对比分析，可以获得在类似的污染源排放条件下，数值预报模式对大气形势变化的综合模拟情况。若不同时间得到的模拟结果较为一致，则说明大气环流形势较为稳定，若不同时间得到的模拟结果有明显变化，则说明大气环流可能有快速转变的趋势，帮助预报员分析判断大气环流形势是稳定的还是变化的，以及此形势对主要污染物浓度水平的影响。2017年2月15—16日数值模式对京津冀及周边区域PM2.5浓度的空间分布情况模拟结果如图10所示，逐日模拟结果较为一致，表明2月19日大气环流形势较为稳定，出现PM2.5重污染的可能性较大。

图10 2017年2月15—16日对2月19日京津冀及周边区域PM2.5浓度模拟Fig.10 Simulation maps of PM2.5 concentration on February 19, 2017 in Beijing-Tianjin-Heibei region at different modeling time (February 15 and 16, 2017)

5 结论

对比分析法是建立一个参考系，用于比较类似污染源排放条件下的大气条件或是类似大气条件下的污染源变化，帮助预报员开展进一步的量化分析。研究结合京津冀及周边区域空气质量业务预报中的实际案例，从空气质量实时监测、污染源、大气条件以及数值预报模拟数据4个方面阐述了对比分析法在环境空气质量预报业务中的应用。

研究结果显示，利用时间同比、空间比较和大气条件对比的分析方法，能够获得在类似污染源排放和相似大气条件下，主要污染物的浓度水平、重污染发生、影响范围、持续时间、严重程度等污染特征以及污染物的水平传输影响等；采用污染源变化对比分析法，能够获得在类似大气条件下，污染源排放的减少或剧增对主要污染物浓度水平的影响程度；通过数值预报模式结果对比分析，能够获得在类似的污染源排放条件下，大气环流形势的稳定程度和变化情况，从而判断其对污染物浓度水平的影响。

对比分析法利用预报经验和预报规律，是开展京津冀及周边区域环境空气质量预报业务中的重要环节，有利于持续提高空气质量预报的准确率；但其也具有一定的不确定性，正如大气没有一天是一样的，污染源排放也在不断地变化，在应用时也需考虑波动性的误差，供全国预报员开展辖区空气质量预报时参考。