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基于关键气象因子和天气类型的广州空气污染预报方法 舒锋敏 罗森波 罗秋红 林少冰 （广东省气象台，广州市气象台，广州，510080） 摘要 本文以广州市环境监测站2007年1月～2009年12月监测的空气污染指数（API）以及SO 、NO 、PM 2 2 10 等污染物为研究对象，探讨了广州市空气污染的变化规律，并分析它们与常规观测的地面气象资料之间的 关系，建立了 API 指数以及 SO 、NO 、PM 等污染物的预报方程；且分析和确定了造成广州严重空气污染 2 2 10 的典型天气类型和相关指标；结果表明：（1）广州市 2007－2009 年 3 年总体呈现污染日减少，连续污染 过程时间缩短的趋势； 3年中冬季出现污染日的几率最大，其次是秋末春初的季节，呈现冬强夏弱的特点。 （2）冬半年 API 指数、SO、NO 、PM 与各种气象因子的相关较好且稳定，而夏半年只与风速、降水及能 2 2 10 见度具有较好且稳定的负相关关系，与其他气象因子相关较差且不稳定。无论冬夏半年，与风速和能见度 的关系最好。（3）用多元逐步分析方法建立的多元回归方程对原始观测值具有较好的拟合与预测，但对异 常峰值的拟合与预测仍存在较大的误差。（4）分析和确定了造成广州严重空气污染的典型天气类型和相关 指标，在具体的业务预报中可以根据天气形势和相关指标做进一步的订正；该预报方法于 2010 年 10 月应 用于广州市环境检测中心站，作为 2010 年 16 届亚运会广州空气质量预报预警服务的重要工具之一，运行 服务效果良好。 关键词：气象因子 ；天气类型；逆温层；空气污染预报 1、引言 随着经济的快速发展及城市人口的不断增加，以各种方式排放到大气中的污染物也不断 增加，大气污染环境问题日显突出，并引起政府的高度重视和人们的普遍关注。因此，了解 一个地区空气污染的变化特征并做出正确的预报，也愈来愈显得重要。根据国家环保局规定， 空气质量主要以SO2 、NO2、PM10三种污染物浓度来衡量。污染物浓度除了受排放量的变化影 响之外，另一主要影响因素就是1气象要素的变化。目前我国空气质量预报主要方法有数值 模式、数理统计和综合经验三类方法[1]。由于排放源强、污染浓度监测时空密度和精度等现 有条件的限制，目前数值模式直接预报的污染浓度准确率还不够高,大多采用数理统计类的 多元线性回归和卡尔曼滤波方法。此类方法气象因子的选取对空气质量预报的准确率有着很 大的影响，因此其关键点是准确分析气象因子对污染浓度的影响，寻找合适的气象因子（预 报因子）。利用地面气象资料作污染的统计预报，我国多个城市已开展了研究，如王式功等 [2]研究兰州城区冬半年冷锋活动及其对空气污染的影响，并建立了兰州冬半年污染浓度与气 象要素的回归方程；林祥明等[3]探讨污染物浓度与气象因子分布规律，建立气象预报指标及 统计预报方程；周丽等[4]利用北京白石桥小区的污染物观测资料和同期北京地区的气象观测 资料,对影响大气污染的气象因子进行了综合分析,并分别建立了气溶胶PM2.5粒子浓度与气 “基于WEB-GIS和天气类型的广州空气污染预报平台开发应用”课题资助 2 体 污染物、气象要素场的两类统计相关拟合模型，均取得了一定的效果。本文以广州市环 境监测站2007年1月～2009年12月监测的空气污染指数（API）以及SO2 、NO2 、PM10等污染 物以及同期地面气象要素为研究对象，探讨广州市空气污染的变化规律，并分析它们与常规 观测的地面气象资料之间的关系，建立了API指数以及SO 、NO 、PM 等污染物的预报方程； 2 2 10 分析和确定了造成广州严重空气污染的典型天气类型和相关指标，在具体的业务预报中可以 根据天气形势和相关指标做进一步的订正；该预报方法于2010年10月应用于广州市环境检测 中心站，作为2010年16届亚运会广州空气质量预报预警服务的重要工具之一，运行服务效果 良好。 2、资料与处理方法 1）空气污染实测资料的来源和处理。空气污染资料取自广州市环境监测站 2007 年 1 月～2009 年 12 月三整年空气污染指数（API）以及 SO 、NO 、PM 浓度的逐日平均值，其 2 2 10 中 SO 、NO 、PM 等污染物共有 9 个采样点，分别为广雅中学、海珠区站 市五中 、市监 2 2 10 测站、市环保所（天河职幼）、麓湖公园、广东商学院、市八十六中、番禺中学、花都师范， 它们较好地代表了广州市的污染状况，取它们逐日平均浓度的算术平均值以代表影响广州市 污染物的平均状况。 2）地面气象实测资料的来源和处理。地面气象资料为广州市五山站