多尺度环境空气质量预报业务产品测试研究

赵熠琳，袁昊辰，杨静远，王晓彦

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.中日友好环境保护中心，北京 100029 3.环境保护部核与辐射安全中心，北京 100082

近几年，我国大气污染状况愈加严峻，大气污染从单一型转变为复合型，频繁出现的持续污染过程严重影响了环境空气质量和人体健康[1-3]。城市的局地性污染发展为城市群的区域性污染，预报工作也从预报单个城市空气质量发展为联合周边城市群、省域、重点区域(跨省)的空气质量预报工作，尽快完善空气质量预报预警能力建设和加强各层级环境空气质量预报业务技术成为我国环境保护中长期科技发展的重要战略需求。

当前，我国几个重点区域、城市(如京津冀、长三角、珠三角)均已建成了不同规模、不同尺度网格的环境空气质量业务预报系统平台，省市一级的空气质量预报能力建设也得到了推动和发展[4-5]，但部分省市预报业务部门的日常业务开展能力仍严重不足。此外，近几年部分地区、城市在开展空气质量业务预报尝试过程中也碰到了很多问题和困难[6-7]，例如空气质量预报模式的建立和应用过于复杂、昂贵；缺乏空气质量预报产品、流程等的标准和规范；各级部门缺乏上下级间的预报指导和产品共享；空气质量业务预报人员严重缺乏；空气质量数值预报关键技术支撑严重不足等。

因此，面向业务实际需求，本文科学选取不同尺度、有代表性地理位置和不同预报能力建设基础的17家单位开展测试工作，通过使用多尺度对接的技术方法(国家-区域，国家-省，国家-省会城市，国家-其他城市)展开对不同尺度的环境空气质量数值模式预报产品进行测试研究；测试包括模式不同尺度对接产品在预报业务使用过程中的产品级别准确效率[8]、重污染捕捉率、上下级预报产品对接效率等。测试结果可为国家-区域-省级-市级一体化的空气质量业务预报体系奠定基础框架，同时也可为各部分环境空气质量预报能力建设提供有效技术支撑并大幅提升其数值预报能力。通过此研究明确不同地区城市预报业务需求及产品偏差，以期降低预报误差，改善全国整体预报效果，为不同尺度预报部门提供日常作业工作思路、业务指导和技术参考。

1 方法

1.1 测试单位选取规则

重点抽取的全国17个省市监测中心站，包括2个区域级监测站(长三角和珠三角区域)、5个省级监测站、5个省会城市监测站和5个其他城市监测站开展空气质量预报对接的重点业务示范和评估测试工作，主要测试内容包括预报产品指导作用、产品下发时效性、产品准确率、重污染捕捉率评估及新增指导产品需求建议5个方面。参与研究的17家单位见表1。

1.2 测试使用数据及方法

数据选自2016年1—12月NAQPMS模式及关于空气质量预报业务产品进行测试研究。参与测试的预报模式产品包括：全国尺度污染物日均值面图、污染物日均值面图、京津冀PM2.5分布图、剖面图、AQI列表、污染物格点数据、全国500 hPa形势图、全国700 hPa形势图、全国850 hPa形势图、全国地面形势图、区域500 hPa形势图、区域700 hPa形势图、区域850 hPa形势图、区域地面形势图、气象场格点数据等。使用统计方法对对接技术中环境空气质量数值预报产品对接收数据信息单位产生的产品准确率、产品重污染捕捉率、指导作用、产品下发时效性评估等4方面进行研究。

表1 各层级测试代表单位Table 1 Representative test units in each level

2 测试单位预报业务现状

2.1 测试单位预报工作基础

截至2016年底，参与研究的17家省市监测中心站从建设预报业务平台、数值预报系统、高性能计算系统及会商业务4个方向进行预报能力建设。

区域级：2个区域级监测站，包括上海环境监测中心(属长三角区域中心)和广东省环境监测中心(属泛珠三角区域中心)，重点建设预报业务平台、数值预报系统、高性能计算系统及会商中心，在空气质量预报业务平台的建设和业务开展上起到很好的示范作用。

省级：5个省级监测站通过提高现有高性能计算平台的计算能力和储存能力，更新大气污染物高分辨率排放源清单，开发统计预报模型，集成各类数值预报模型或总站下发全国空气质量数值预报指导产品等基础研究工作的开展，极大地提升了省级范围内的空气质量预报能力水平，均建成了空气质量预报业务平台。

省会城市：5个地级市监测站中，西安市环境监测站和南宁市环境保护监测站2个站的空气质量预报业务平台因个别原因，建设仍在审批阶段，其他3个站均已建成空气质量预报预警平台。

其他城市：衡水市环境监测站、南通市环境监测中心站和中山市环境监测站基本均已建成空气质量预报预警系统，并不断维护和升级等，其他站仍在开发和建设过程中。

2.2 测试单位业务预报工作方法

各省市监测中心的环境空气质量业务化预报工作始于2013—2016年。在预报方式上，除青海省环境监测中心、沈阳市环境监测中心站和衡水市环境监测站仍以统计模式预报为主外，其他14个省市监测中心站均实现了数值模式与其他统计模式相结合的方式进行预报，建立了空气质量多模式预报预警系统。

采用的数值模式主要包括NAQPMS、CMAQ、CAMx以及WRFChem 4种。目前，预报平台向实现排放清单动态更新、统计预报、综合预报、预报发布、预报评估优化、污染诊断分析和重污染天气预警应急评估、预警预报会商一体化的方向发展，基本实现了为污染控制和治理以及管理部门综合决策提供技术支撑。

3 产品准确率测试

各参与测试单位分别抽取了预报时间段内相关预报产品预报数据，并与各站点实况相关监测因子进行对比分析，评估选取时段内空气质量级别预报准确率。评估标准以当天空气质量级别是否在产品预报范围内进行判断，在范围内则预报准确，不在范围内则为出现偏差。

各参与测试单位接收的预报产品准确率情况汇总如表2所示。其中，广西壮族自治区环境监测中心站和南宁市环境保护监测站的预报产品信息由于该部分提交的资料不满足统计需要，暂不计入统计。

表2 预报产品准确率评估情况汇总Table 2 Summary of forecast product accuracy evaluation

各参与测试单位抽取结果显示预报产品平均准确率为50.21%。2个区域级单位平均准确率为53.72%；4个省级单位(广西除外)平均准确率为46.43%，4个省会城市(南宁除外)平均准确率为43.17%，5个其他城市平均准确率为57.46%。其中，预报准确率在50.21%以下的有8家省市监测中心站，高于50.21%的有7家监测中心站。预报准确率最低的是江苏省环境监测中心，准确率仅为3.37%；准确率最高的为广东省环境监测中心，达84.72%。黑龙江省环境监测中心预报准确率与广东省环境监测中心相近，也达到80.34%，结果显示如图1。

从各参与测试单位的预报产品准确率评估来看，预报的误差污染物主要涵盖了PM2.5、PM10、O3、NO2、SO25种污染物。出现误差频率最高的为PM2.5，统计内的所有站点均出现预报误差；其次为O3，共9家单位出现误差预报；NO2预报结果出现误差的单位有4家；PM10、SO2在其他某些站点均出现过预报结果偏高或偏低的情况。

图1 17家测试单位测试预报产品准确率Fig.1 The forecast products’ accuracy rate of 17 test units

预报产品准确率评估各参与测试单位抽取的评估天数为61～182 d，预报期间，除中山市环境监测站外，其他省市监测中心站均出现过数据缺失情况。参与评估的单位数据平均缺失率为9.81%，其中缺失率最高的为保定市环境保护监测站(23.84%)，最低的为黑龙江省环境监测中心(2.55%)。

4 重污染过程捕捉

各参与测试单位的空气质量预报开展和有效应用以来，抽取的有效时间段内，各参与测试单位统计的污染天气发生天数合计为193 d，预报产品准确捕捉天数为101 d，捕捉准确率为52.33%。

其中准确捕捉的污染事件包括轻度污染16 d，中度污染3 d，重度污染60 d，严重污染22 d；首要污染物预报误差未能准确捕捉的天数合计为92 d，预报结果偏高的为11 d，预报结果偏低的为81 d。污染事件未准确捕捉主要原因是预报结果偏低。

从参与测试单位来看，污染事件捕捉平均准确率为52.33%，其中高于捕捉准确率的有6家，准确率低于平均捕捉准确率的有9家。其中广西壮族自治区环境监测中心站和中山市环境监测站在评估时间段内未发生重污染事件。污染事件捕捉准确率最高的为青海省环境监测中心和西安市环境监测站，达100%；准确率最低的有4家单位，分别为江苏省环境监测中心、黑龙江省环境监测中心、南宁市环境保护监测站和宁波市环境监测中心，准确率均为0%。总体而言，全年重污染天数少的区域，捕捉率比较低(或基本捕捉不到)，东三省的捕捉率最低，京津冀及西北区域的捕捉率相对较高。预报产品污染过程捕捉汇总情况如表3所示。

表3 重污染过程捕捉情况汇总表Table 3 Summary of heavy pollution process capture sheet

5 产品作用评估及时效测试方法

5.1 产品作用评估

各省市监测中心站预报所接收的产品大体相似，也存在一定的差异，此次测试方法研究中使用了关于空气质量预报业务产品共15类，各类产品主要为省市监测中心的空气质量日常预报业务提供支撑。目前主要在6项污染物和AQI日常预报基础、污染气象条件分析、区域污染形势、垂直扩散条件分析、数据备份及长期回顾评估等方面作出了重要的贡献。

表4 产品作用评估Table 4 Evaluation on the function of forecast product

5.2 测试产品接收时间段

所有参与测试单位预报指导产品接收频率均为每天接收，指导产品时长一般为5～7 d，大多数为5 d，仅个别监测中心站或个别产品为6～7 d。各监测中心接收和发布产品的时间也有所不同，其中单位发布时间也受接收产品时间的影响，除青海省环境监测中心和西安市环境监测站在下午14:00完成外，其他15家省市监测中心均可以在上午12:00前完成。各单位预报发布时间有5家能在上午11:00—12:00期间完成发布，其他12家均需在下午完成预报结果发布。

5.3 产品接收时效性评价

选取上海市环境监测中心、广西壮族自治区环境监测中心站、郑州市环境监测中心及保定市环境保护监测站4家单位分别代表区域尺度、省域尺度、省会城市尺度和其他城市尺度，测试接收数值数据产品的时效性，接收产品总体平均获取时间均在2.5 h左右，下载成功率为68%～98%，各单位获取时效描述：上海环境监测中心数据接收基本保持在30～210 min，评估时段2016年1月1日至11月30日，数据包下载的成功率为73%，平均每日下载耗时为2.3 h。广西壮族自治区环境监测中心站评估时间为2016年5、8、11月，产品接收用时基本保持在9～318 min，平均用时2.7 h。郑州市环境保护监测中心站产品接收时间为10～289 min，受网络状况和网络带宽影响产品接收时间差别较大。2016年1月1日至11月30日，郑州市站预报产品接收成功率68%(8月由于郑州市站网络调整特殊情况，接收预报产品率仅为16%，拉低了整体接收成功率)，累计耗时499.4 h。保定市环境保护监测站产品接收时间基本为30～200 min，评估时段2016年1月18日至12月1日，数据包下载成功率为98%，平均每日下载耗时2.4 h。

6 结论

1) 测试产品的作用及时效性较强。此次所有参与研究单位接收预报产品共计15类，各类产品均为各省市监测中心空气质量日常预报业务的开展做出了重要贡献。产品接收时间一般可在上午12:00前完成，单位预报结果发布时间一般为下午。对上海市环境监测中心、广西壮族自治区环境监测中心站、郑州市环境监测中心及保定市环境保护监测站4家测试单位进行了接收指导产品的时效性数据测试统计，接收产品总体平均获取时间均在2.5 h左右，下载平均成功率为80%，下载成功率为68%～98%。原因包括个别市站(如郑州市环境监测中心)网络调整影响及参与评估的示范单位产品本身平均缺失率为9.81%。

2) 空气质量预报及重污染过程准确率仍需加强。各示范单位对预报产品准确率进行评估，抽取结果显示，17个省市监测中心站预报产品平均准确率为50.21%。其中，2个区域级单位平均准确率为53.72%，4个省级单位(广西除外)平均准确率为46.43%，4个省会城市(南宁除外)平均准确率为43.17%，5个其他城市平均准确率为57.46%。预报平均准确率最低、最高的分别是江苏省环境监测中心(3.37%)和广东省环境监测中心(84.72%)。各示范单位对参与测试研究的预报产品重污染过程捕捉准确率进行评估，结果显示，重污染过程的平均捕捉准确率为52.33%。污染事件未准确捕捉主要是预报结果偏低。指导产品能基本反映污染物形成、发展及变化趋势，但在PM2.5和O3预报准确率和重污染过程捕捉预报结果偏低等方面有待加强。预报过程存在预报误差的污染物主要为PM2.5、PM10、O3、NO2、SO2，其中出现频率最高的为PM2.5和O3。

3) 多尺度数值空气质量预报模型的利弊。总体而言，全年重污染天数少的区域捕捉率比较低或基本捕捉不到，东三省的捕捉率最低，京津冀及西北区域的捕捉率相对较高的原因：此次测试使用的是NAQPMS数值预报模型，此模型为多层级不同尺度的网格嵌套方法，细网格主要覆盖在京津冀及周边等工业重污染频发地区，重污染天数少的区域覆盖数值预报模式网格尺度较大，不能做到像京津冀及周边地区重污染过程传输的细网格数值过程模拟，加之当地特殊的本底排放，如秸秆燃烧等特殊情况下污染物排放及过程传输，增加了重污染过程的次数。