全国网格化多模式集成空气质量预报的初步建立

• 作者: 南洋 吕梦瑶 安林昌 张天航 张恒德 张碧辉 江琪 王继康 谢超 迟茜元 饶晓琴
• 来源期刊: 气象
• 学科: 地球科学
• 关键词: 网格化 多模式集成 空气质量预报
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 精细化无缝隙网格预报专栏
• 页码范围: 381-392
• 页数: 12页
• 分类号: P456
• 字数: 9105字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7519/j.issn.1000-0526.2020.03.009

摘要

为降低单个模式预报的不确定性和提高多模式集成空气质量预报系统的精细化程度,利用Cressman插值初步建立了我国0.25°×0.25°网格化污染物实况.结合4套空气质量数值预报模式,通过均值集成、权重集成和多元线性回归集成分别逐格点建立了集成预报.在预报当天各单一模式和集成方法前50 d预报效果评估基础上,建立了最优集成预报.对2018年12月19—22日一次重污染过程中集成预报的PM2.5浓度评估结果显示:在污染较重时刻,最优集成预报与观测之间的归一化平均偏差(NMB)值在重污染地区保持在-20％～40％,对污染程度为良及以上区域的预报范围相较于单个模式更接近观测.整个过程中,最优集成在大部分污染区域与观测之间的NMB值为-20％～20％,均方根误差(RMSE)值为35～75μg·m-3,相关系数(R)值大于0.4.相较于所有单一模式和其他集成方法,最优集成在全国最多的格点有着较高的总体评分.在污染最重区域的8个城市,最优集成预报的污染过程平均开始和结束时间分别比观测时间早1.8和6.9 h.未来需融合卫星反演和地表观测来提高网格化污染物实况的精细化程度,利用降尺度、主客观融合和滚动订正等方法进一步提高网格化多模式集成空气质量预报的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	饶晓琴		14	302	7.0	14.0
2	安林昌		8	158	6.0	8.0
3	王继康		12	48	4.0	6.0
4	张恒德		33	369	12.0	18.0
5	江琪		18	107	7.0	10.0
6	吕梦瑶		14	130	7.0	11.0
7	张天航		12	26	3.0	4.0
8	迟茜元		3	4	1.0	2.0
9	张碧辉		21	192	7.0	13.0
10	谢超		4	7	1.0	2.0