基于WRF-CMAQ模式的非线性预报模型研究

• 作者: 王晓敏 程兴宏 钤伟妙 陈静 韩军彩
• 来源期刊: 环境科学与技术
• 学科: 地球科学
• 关键词: WRF-CMAQ模式 石家庄 污染物浓度 非线性自适应偏最小二乘回归滚动法
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 页码范围: 106-114
• 页数: 9页
• 分类号: X513
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6504.2017.08.017

摘要

文章基于WRF-CMAQ空气质量数值预报系统,对石家庄地区未来3d逐小时SO2、NO2、CO、O3、PM10和PM2.56种污染物浓度进行预报,选取2014年5-11月市区7个国控点的监测数据对模式预报能力进行评估检验.结果表明,CMAQ模式预报系统对CO的日均浓度预报准确率较高,而对其他污染物浓度的预报均有不同程度高估,其中PM10的预报效果相对较好,对SO2、NO2和PM2.5这3种污染物浓度的预报值均明显大于观测值,O3的预报效果最差.这与石家庄市排放源清单的不确定性及污染物日浓度变化幅度较大有关.为提高模式预报的准确性,采用非线性自适应偏最小二乘回归滚动法建立订正模型对逐小时污染物浓度预报值进行订正,结果明显改善了CMAQ模式预报值,对县市级的精细化预报有一定指导意义.订正结果对首要污染物PM10和PM2.5浓度的日变化特征表征较好,日变化曲线及波峰波谷值与观测结果基本一致,订正后的污染物浓度能反映出其在石家庄的区域分布特征,有利于预报分析不同天气背景下污染物的空间分布特征及输送变化过程.