长三角生态绿色一体化发展示范区环境空气质量预报技术规范资料下载.pdf
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本文件主要起草人:
王茜、张懿华、肖宇、黄蕊珠、王晓浩、陈沁晨、胡鸣、陆维青、田旭东、王晓元、徐圣辰。
DB31/T310004-2021DB32/T310004-2021DB33/T310004-20211长三角生态绿色一体化发展示范区环境空气质量预报技术规范1范围本文件规定了长三角生态绿色一体化发展示范区(以下简称“示范区”)环境空气质量预报的时效与内容、方法、步骤、发布及效果评估。
本文件适用于示范区的环境空气质量预报工作。
示范区范围覆盖上海市青浦区、江苏省苏州市吴江区和浙江省嘉兴市嘉善县。
长三角其他区域可参照执行。
2规范性引用文件下列文件的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。
其中,注日期的引用文件,仅该日期对应的版本适用于本文件;
不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。
GB3095-2012环境空气质量标准HJ633-2012环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)HJ663环境空气质量评价技术规范(试行)HJ1130-2020环境空气质量数值预报技术规范3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。
3.1空气质量指数airqualityindex(AQI)定量描述空气质量状况的无量纲指数。
来源:
HJ633-2012,3.13.2空气质量分指数individualairqualityindex(IAQI)单项污染物的空气质量指数。
HJ633-2012,3.23.3首要污染物primarypollutantAQI大于50时IAQI最大的空气污染物。
HJ633-2012,3.33.4环境空气质量预报ambientairqualityforecastingDB31/T310004-2021DB32/T310004-2021DB33/T310004-20212利用监测统计、数值模式、人工智能等多种技术手段和方法,对大气中的主要污染物的浓度及时空变化进行预测预报。
3.5环境空气质量数值预报numericalforecastingforambientairquality利用环境空气质量数值预报模式,对大气中的主要污染物浓度及时空变化进行形势预报,预测环境空气质量状况和潜在污染过程。
HJ1130-2020,3.23.6环境空气质量统计预报statisticalforecastingforambientairquality利用统计方法对历史上的大气污染物浓度数据和同期气象资料进行数学分析,建立统计关系或数学模型,对未来大气污染物浓度进行预测预报。
3.7环境空气质量人工智能预报artificialintelligenceforecastingforambientairquality利用随机森林、神经网络等人工智能算法,对数值预报和统计预报结果进行优化修正。
4预报时效与内容预报内容包括日IAQI范围、AQI范围、空气质量级别范围和首要污染物,以及空气质量变化趋势的文字描述及潜在污染过程提示,AQI预报时长不少于72h,文字描述及潜在污染过程预报时长不少于168h。
污染物及其AQI计算以GB3095-2012和HJ633-2012为准。
针对重污染过程增加污染过程预报内容。
5预报方法5.1环境空气质量数值预报5.1.1数值预报模式的选择数值预报的技术要求按照HJ1130-2020开展,既可采用空气质量数值模式单模式直接输出,也可采用单模式或多模式集合优化。
5.1.2空间尺度空气质量数值预报模式应客观反映示范区及其周边范围的环境空气质量状况和变化规律。
周边范围需覆盖江苏省、浙江省和上海市行政区全境。
5.1.3空间分辨率示范区数值预报模式水平分辨率不低于3km3km;
模式计算区域的垂直层数不少于10层,其中边界层内垂直层数不少于5层;
模式污染源清单空间分辨率与数值预报模式计算区域的空间分辨率一致。
5.1.4预报时长DB31/T310004-2021DB32/T310004-2021DB33/T310004-20213示范区数值预报模式计算的预报时长不少于168h。
5.1.5输出时间间隔示范区数值预报模式模拟输出的时间间隔在1h以内。
5.2环境空气质量统计预报5.2.1统计预报方法的选择统计预报方法的选择可根据各地预报基础和技术能力进行选择。
5.2.2多元回归方法5.2.2.1建立多元回归预测预报方程应至少具备三年的空气质量监测数据、气象监测数据和其他参数。
空气质量观测数据包括SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO和O3等大气污染物浓度监测结果,气象监测数据包括风速、风向、气温、湿度、气压和降水等,其他参数包括指季节、工作日和周末、节假日等。
5.2.2.2通过对历史空气质量监测、气象监测和其他参数的统计分析,识别对大气污染物浓度变化影响显著的参数,建立多元回归预报方程。
5.2.2.3利用监测数据对多元回归预报方程进行修正,每年不少于一次。
5.2.3天气形势分类法5.2.3.1通过统计不少于三年历史资料中各天气形势下不同污染物平均浓度,根据对污染物浓度的影响,将天气形势分为若干种类型。
5.2.3.2以各天气形势下污染物浓度的比值作为不同天气形势之间转变时污染物浓度的转换系数。
5.4人工智能预报人工智能预报基于空气质量数值模式预报结果、气象模式预报结果和污染物浓度等数据,利用人工智能方法对污染物浓度预报结果优化修正,进行预报。
6预报步骤6.1回顾分析分析过去57d及当前污染物浓度、AQI、首要污染物、气象条件和污染源排放等变化情况,分析造成空气质量变化的原因和造成预报偏差的原因。
6.2气象条件预判分析主要气象因素的监测和预报资料,主要气象因素包括但不限于风速、风向、温度、湿度、降水、气压和环流形势。
结合天气图和数值天气预报图,分析地面天气形势、地面风场、850hPa风场和温度场、700hPa垂直速度场、500hPa高空环流形势等,关注冷空气过境、降水、台风、沙尘过程等对空气质量有明显影响的天气过程或事件,研判影响未来空气质量变化的气象条件。
6.3模式预报参考结果分析以数值预报和人工智能预报结果为主,统计模式预报结果为辅,分析未来污染物浓度空间分布、污DB31/T310004-2021DB32/T310004-2021DB33/T310004-20214染区域范围及污染气团移动规律、空气质量等级与首要污染物等,形成模式预报参考结果。
6.4预报会商在模式预报参考结果的基础上,对未来污染物浓度变化趋势、AQI范围、首要污染物做出合理的判断和必要的修正。
开展预报团队内部会商,重点关注空气质量变化趋势、潜在的污染风险及污染成因。
开展外部会商,包括与气象部门和周边监测预报部门的会商等。
与气象部门的会商重点关注天气形势与气象要素的变化趋势,与周边监测预报部门的会商重点关注潜在的污染传输风险。
如有重污染风险,增加会商频次。
6.5形成预报结论在预报会商的基础上,形成最终的空气质量预测预报结论。
7预报发布7.1发布内容预报发布内容包括预报时效内空气质量级别范围和首要污染物,建议政府、公众采取的防范措施等。
7.2发布方式空气质量预报信息通过相关行政管理部门指定渠道进行发布,发布频率每日不少于一次。
8预报效果评估8.1评估内容8.1.1评估对象同预报内容。
8.1.2评估时效对预报时效内的预报结果分不同时效进行评估。
8.1.3评估时段根据需求可开展周、月、季、年的空气质量预报评估。
8.1.4评估基准以示范区环境空气质量评价点位的监测结果为评价基准,参照HJ663的相关技术要求。
8.2评估方法8.2.1AQI范围预报准确率RAQI=nN100%
(1)DB31/T310004-2021DB32/T310004-2021DB33/T310004-20215式中:
RAQIAQI范围预报准确率,AQI范围区间大小可参照城市环境空气质量指数(AQI)预报评估技术规定(暂行);
n评估时段内监测AQI在预报AQI范围内的天数;
N评估总天数。
8.2.2AQI级别预报准确率8.2.2.1分级别预报准确率Gcity,i=niNi100%
(2)式中:
iAQI级别,分为一级(优)至六级(严重污染);
Gcity,i第i级别预报准确率,即分级别预报准确率,指评估时段内监测AQI级别在预报AQI级别范围内的天数相比总天数的百分比;
ni第i级别预报准确天数,若监测AQI级别在预报AQI级别范围内,则认为AQI级别预报准确;
Ni监测AQI级别为i的总天数。
8.2.2.2级别预报准确率Gcity=i=1kni?
i=1kNi?
100%(3)式中:
Gcity级别预报准确率;
kAQI级别总数,为6;
ni第i级别预报准确天数;
8.2.3首要污染物预报准确率Pcity=nN100%(4)式中:
Pcity首要污染物预报准确率,指评估时段内首要污染物预报准确的天数相比总天数的百分比;
n预报首要污染物准确的天数,监测AQI级别为一级时,无首要污染物,不参与首要污染物预报评估,监测AQI级别为二级及以上时,当任一预报首要污染物与任一实况首要污染物相同时,则为首要污染物预报准确,预报首要污染物每日不超过2项;
N监测AQI级别为二级及以上的总天数。
8.2.4单项污染物预报评估DB31/T310004-2021DB32/T310004-2021DB33/T310004-20216单项污染物预报评估是指针对单项污染物IAQI预报结果开展指数范围和级别预报评估,计算方法同8.2.1和8.2.2。
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