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2018年11-12月北京市重污染天气过程数值预报能力评估
被引量：
3
1
作者
潘锦秀
李云婷
+2 位作者
刘保献
李倩
张章
《中国环境监测》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期29-37,共9页
2018年11—12月北京市发生了4次以PM2.5为首要污染物的重污染天气过程,为了分析数值模型对4次重污染过程的预报能力,将CMAQ模式提前1~7 d对北京市PM2.5的小时预报结果与观测结果对比,分别从离散统计和分类统计2个方面评估CMAQ模式对4次...
2018年11—12月北京市发生了4次以PM2.5为首要污染物的重污染天气过程,为了分析数值模型对4次重污染过程的预报能力,将CMAQ模式提前1~7 d对北京市PM2.5的小时预报结果与观测结果对比,分别从离散统计和分类统计2个方面评估CMAQ模式对4次重污染天气过程的预报效果,并简要分析了偏差产生的气象方面原因。结果表明:CMAQ模式提前1~6 d对重污染天气过程的预报显示出良好的性能,为日常业务预报提供了可借鉴的参考信息,可较好地预报出PM2.5小时浓度变化趋势和浓度水平,离散统计结果显示提前1~4 d的预报结果好于提前5~7 d,相关系数r基本大于0.8,但有一定程度的低估趋势;分类统计结果显示不同预报时效预报准确率大于70%,探测准确率高于55%,部分时段可以达到80%~90%,对人工预报起到了良好的参考作用;输入的气象场的变化及其偏差对于重污染的起始时间、持续时间及清除时间有一定的影响,对相对湿度预报偏小和风速预报偏大是造成CMAQ模式低估的一个重要原因。
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关键词
细颗粒物
重污染
数值预报
预报
准确率
探测准确率
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职称材料
题名
2018年11-12月北京市重污染天气过程数值预报能力评估
被引量：
3
1
作者
潘锦秀
李云婷
刘保献
李倩
张章
机构
北京市生态环境监测中心
出处
《中国环境监测》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期29-37,共9页
基金
国家重点研发计划课题(2017YFC0213004)
国家重点研发计划项目(2016YFC0208900)
首都蓝天行动培育计划项目(Z181100005418018)。
文摘
2018年11—12月北京市发生了4次以PM2.5为首要污染物的重污染天气过程,为了分析数值模型对4次重污染过程的预报能力,将CMAQ模式提前1~7 d对北京市PM2.5的小时预报结果与观测结果对比,分别从离散统计和分类统计2个方面评估CMAQ模式对4次重污染天气过程的预报效果,并简要分析了偏差产生的气象方面原因。结果表明:CMAQ模式提前1~6 d对重污染天气过程的预报显示出良好的性能,为日常业务预报提供了可借鉴的参考信息,可较好地预报出PM2.5小时浓度变化趋势和浓度水平,离散统计结果显示提前1~4 d的预报结果好于提前5~7 d,相关系数r基本大于0.8,但有一定程度的低估趋势;分类统计结果显示不同预报时效预报准确率大于70%,探测准确率高于55%,部分时段可以达到80%~90%,对人工预报起到了良好的参考作用;输入的气象场的变化及其偏差对于重污染的起始时间、持续时间及清除时间有一定的影响,对相对湿度预报偏小和风速预报偏大是造成CMAQ模式低估的一个重要原因。
关键词
细颗粒物
重污染
数值预报
预报
准确率
探测准确率
Keywords
PM2.5
heavy air pollution
numerical model
forecast accuracy
probability of detection
分类号
X8 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
2018年11-12月北京市重污染天气过程数值预报能力评估
潘锦秀
李云婷
刘保献
李倩
张章
《中国环境监测》
CAS
CSCD
北大核心
2020
3
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职称材料
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