江苏省区域空气质量多模式预报预警系统研究与设计

2015-04-12 05:11江峰琴杨雪王晨波丁铭
环境监控与预警 2015年2期
关键词:空气质量江苏省预警

江峰琴,杨雪,王晨波,丁铭

(江苏省环境监测中心,江苏 南京 210036)



·环境预警·

江苏省区域空气质量多模式预报预警系统研究与设计

江峰琴,杨雪,王晨波,丁铭

(江苏省环境监测中心,江苏 南京 210036)

围绕江苏省大气污染日益严峻的形势,设计了江苏省区域空气质量多模式预报预警系统,系统主要由数据中心、计算中心、分析展示中心、预报中心4个部分构成,运用了多模式集合预报、数据仓储联机分析处理、数据挖掘及智能关联等关键技术。系统的建成将为江苏省各级政府和相关单位决策层制定区域联动的大气污染防控措施,采取针对性的应急处置措施提供科学、及时的技术支撑。

空气质量;多模式预报预警系统;江苏省

在当前区域复合型大气污染十分突出的环境条件下[1],江苏省大气污染形势在长三角区域显得尤其严峻,2013年,空气质量平均达标率为 60.3%,PM2.5年均质量浓度为73 μg/m3,PM10年均质量浓度为115 μg/m3,均差于浙江和上海,见表1。

表1 2013年江苏省和长三角地区空气质量对比

全年共出现典型重污染天气8次,其中以1月和12月最为严重,全省空气质量平均达标率仅为25.1%和12.5%。重污染天气的经常发生,给群众健康和生产生活带来了不利影响。广州、北京、沈阳和上海等地区和城市已先后实现了空气质量数值预报的业务运行并对外发布预报预警信息[2]。江苏省在2002年开始开展空气质量预报工作,但只是在各省辖城市上报预报结果的基础上,进行汇总并统一在环保官网上发布,并未形成省级区域预报能力,且在原有监测体系下,预报项目仅包括SO2、NO2和PM103项,不能满足新监测体系下急需的主要污染物PM2.5和O3污染预报需求。按照《江苏省大气污染防治行动计划实施方案》中“2014年底前,建成重污染天气空气质量预报预警平台”要求,基于空气质量多模式集合预报技术,建立江苏省区域空气质量预报预警系统,开展空气质量预报预警成为迫切需要。

1 国内省级空气质量预报系统建设情况

北京市环境保护监测中心2008年作为奥运会空气质量预报工作的技术核心,在业务流程保障、预报准确性评估、预报结果的发布、污染事件预警及其对策效果分析等方面,建立了全方位针对奥运期间空气质量集合预报与评估的业务保障系统,并在实践中成功应用[3]。

上海市环境监测中心2009年依托世博会空气质量保障措施研究项目,正式投入运行上海市空气质量集合预报系统,实现了自动高效的气象96 h预报和空气质量72 h预报。2010年上海世博会期间,基于长三角区域空气质量联合预报会商系统,成功预测了多次污染过程并及时启动了应急联动措施,为环境管理提供了有力的技术支撑[4]。

广东省环境监测中心2010年依托国家863重大项目,建设了一套先进的珠三角区域空气质量多模式集合预报系统,并在2010年广州亚运会空气质量保障预测预报工作中发挥了重要作用,同时开始进行内部业务化运行。通过发展多种多模式集成预报方案,评估集合模式的特征与优势,不断提升多模式集合预报效果。

2 江苏省区域空气质量多模式预报预警系统建设

2.1 系统建设目标

借助NAQPMS[5]模式、WRF-Chem模式、CMAQ模式和CAMX模式等当前主流大气模型,综合运用资料同化技术、数据库技术、并行计算技术、WebGIS技术等,建成江苏省区域空气质量多模式预报预警系统,实现对环境空气质量的高精度数值预报和污染物来源解析。系统覆盖中国、长三角地区、江苏省三重嵌套预报模拟区域,预报产品覆盖江苏省72个国控站点SO2、NO2、PM10、PM2.5、O3和CO 6项污染物浓度预报,13个城市AQI预报以及污染等级预报。同时,基于空气质量多模式集合预报技术,探索大气重污染形成机理,了解不同行业污染源对污染物浓度的分担率,为制定污染控制方案并预测控制效果提供技术支撑。

2.2 系统总体架构

系统总体架构包括应用规范层、硬件支撑层、数据管理层、模式计算层、应用支撑层、应用逻辑层和应用展现层。其中应用规范层通过确定相应预报业务规范和数据标准规范,以保证系统数据的有效性、一致性;硬件支撑层包括所有接入本系统的数据传输及业务协同计算机互联网络设施、高性能集群计算设备、管理监控设备、存储设备等;数据管理层包括数据交换平台、各相关业务系统交换到本系统的数据存储以及本系统预报预警业务过程中产生各类数据的存储;模式计算层主要是对空气质量多模式预报预警系统所涉及的预报模式的全过程管理;应用支撑层指支撑业务实现的中间件平台,包括J2EE框架、系统应用的开发框架、三维展示平台等,通过对底层开发包进行封装,有效管理开发过程,提高开发效率;应用逻辑层实现空气质量观测系统、卫星遥感观测系统、气象观测系统以及预报预警系统的数据集成,充分利用环境空间数据,以Web Service方式部署,实现空气质量预报预警综合分析业务的一致性和规范性;应用展现层针对不同部门和角色用户,按照访问权限统一管理,通过门户技术和界面交互技术把最合适的空气质量预报预警信息展现给用户(图1)。

2.3 功能设计

根据系统建设的总体技术框架,本系统功能模块主要包括数据中心、计算中心、分析与展示中心、预报中心等。

2.3.1 数据中心

数据中心包括数据库、数据交换平台和大气污染排放源基础数据管理系统。

数据库包括基础数据库和业务数据库。基础数据库是指系统运行所需要的基础支撑数据,包括地理空间数据库、空气质量观测数据库、气象观测数据库、卫星遥感数据库、排放源清单数据库以及用户管理数据库等;业务数据库是指经过系统业务处理生成的管理数据,包括气象预报数据库、单模式污染预报数据库、多模式集合预报数据库、预警报告数据库、预报过程管理数据库等。

按照管理权限,空气质量预报预警基础数据分布在不同的业务管理部门及相应的业务管理系统,因此需要制定统一的数据标准规范,建设适用于本系统的数据交换平台,实现数据交换、数据比对和数据清洗等功能,保证来自于不同的业务管理部门的数据能够统一交换到本系统数据库中。

大气污染排放源基础数据管理系统具有排放源清单数据采集与校验功能,能够自动核算各类点源、面源、流动源等的污染物排放量,能够将点源与面源清单数据进行耦合同化,生成江苏省大气污染物排放源清单,提供排放源清单局部调整和修改功能,适应排放清单的动态变化。

图1 系统总体架构

2.3.2 计算中心

计算中心主要是对模式参数配置管理、模式计算过程管理、模式预测结果后处理等的全过程管理,并根据计算需求配置集群计算资源,确保预报预警系统的业务化运行。

计算中心具体包括气象预报模块、源处理模式模块、空气质量数值预报模式模块、AQI集合预报模块、模式自动化处理模块、源解析模块、污染资料同化模块、观测数据空间场模块、基于MOS的空气质量统计预报模块以及计算资源配置等内容。

多模式集合预报采用多重网格嵌套技术,基于WRF模式和三维排放源的区域设置,所选用的空气质量预报数值模式都采用相同的模拟区域嵌套网格设置,模拟区域拟设置三重嵌套网格,第一区域选取中国,水平分辨率为27 km;第二区域选取长三角地区,水平分辨率为9 km;第三区域选取江苏省,水平分辨率为3 km。

2.3.3 分析展示中心

分析中心主要是对气象观测数据、空气质量观测数据、卫星遥感数据、排放源清单数据、数值预报以及统计预报数据进行统计分析,评估各单模式预测效果,形成空气质量预报参考资料集,便于预报员制作预报产品时参考,并可通过数据挖掘技术,实现污染成因分析、污染来源区域解析、污染来源行业解析、污染去向追踪、污染减排情景模拟等功能,为大气污染治理提供技术支持。

展示中心将空气质量观测数据、气象观测数据、模式预测数据、预报产品数据、污染成因分析、污染来源解析、区域污染溯源等业务信息与空间数据信息有机结合起来,为用户提供信息图形化和GIS展示功能,向用户动态实时展示污染评估和预报结果。

2.3.4 预报中心

预报中心是空气质量预报预警及发布的业务管理系统,主要为预报员提供业务操作平台,服务于空气质量预报、信息发布、预警报告生成等的全过程管理,实现预报工作流程管理、预报会商及预报制作管理、预报分析及修正、预报发布以及预报员预报准确率评估等功能。提供预警潜势分析与报告自动生成功能,根据《江苏省重污染天气应急预案》规定,综合考虑污染程度和区域范围进行预警响应分级,实现系统自动报警和预警报告生成,为重污染天气预警与应急提供技术支撑。

另外,预报中心提供WEB发布、移动发布等多种信息发布手段,为社会公众日常出行提供健康指引,降低污染天气对人体健康的影响,并为系统功能的完善提供相应的信息反馈渠道。

2.4 关键技术

2.4.1 多模式集合预报技术

多模式集合预报选用NAQPMS模式、WRF-Chem模式、CMAQ模式和CAMX模式等当前主流大气模型,通过对模式输入的气象场、排放源和关键模式参数分别进行扰动,产生多个包含模式不确定性的差异预报样本,其中每个空气质量模式通过扰动产生至少10个集合预报成员,再采用多元回归、偏差订正和神经网络等空气质量集合预报优化方法,对若干个集合预报成员进行统计集成,提供最优集合预报结果,提高空气质量数值预报准确度和能力。

2.4.2 数据仓库联机分析处理及数据挖掘技术

为分析江苏省空气质量-污染源排放-区域复合污染三者之间的影响和效应关系,采用数据仓库联机分析处理(OLAP)和数据挖掘技术,基于大气污染排放源清单数据库、空气质量观测数据库和卫星遥感数据库,对经过聚合和整理的各类数据构建大气环境管理多维数据集,通过统计分析、知识发现、可视化方法,从时间、地区、行业、重点区域的不同角度来深入研究大气环境监测和管理数据指标之间的相关性,为大气污染防治和管理决策提供技术支撑。

2.4.3 智能关联技术和重污染案例分析

为分析相似空气质量和天气系统的空气污染形势,建立关联规则,采取智能关联和识别技术,自动搜索相似条件,还原相似天气系统下的污染过程分析、相似污染形势下的天气系统分析、相似行为下的业务流程等,自动推送至预报业务界面,供业务人员参考,辅助开展预报业务,提高业务过程的效率和便捷性。建立典型污染案例分析库,依托历史天气演变图和污染形势演变图等实现对重污染案例的形成、发展、演变、结束全过程分析。

3 结语

通过上述系统研究与设计,基本可以满足江苏省空气质量预报预警需求,实现系统的业务化运行。系统的建成将逐步提升全省空气质量预报预警能力,实现在重污染天气下及时、准确地预报预警,向环境管理决策者、社会公众统一、及时发布全省大气环境预报预警信息,为各级政府和相关单位决策层制定区域联动的大气污染防控措施,采取针对性的应急处置措施提供科学、及时的决策依据[6],为解决江苏城市群大气灰霾,实现污染总量控制,制定环境整体优化政策和措施提供科学支撑[7]。

[1] 高健,王韬,柴发合,等.长江三角洲大气颗粒物生成-成长过程的研究[J].中国环境科学,2010,30(7):931-940.

[2] 王茜,伏晴艳,陆涛,等.数值模式在上海市空气质量预报中的应用研究[C]//中国环境科学学会论文集.北京:中国环境科学学会,2009:1006-1011.

[3] 王自发,吴其重,ALEX G,等.北京空气质量多模式集成预报系统的建立及初步应用[J].南京信息工程大学学报:自然科学版,2009,1(1):19-26.

[4] 陆涛.上海世博会长三角区域空气质量预警联动系统开发与应用[J].中国环境监测,2013,29(1):141-146.

[5] 王自发,谢付莹,王喜全,等.嵌套网格空气质量预报模式系统的发展与应用[J].大气科学,2006,30(5):778-790.

[6] 解淑艳,刘冰,李健军.全国环境空气质量数值预报预警系统建立探析[J].环境监控与预警,2013,5(4):1-4.

[7] 李彬华,王利超,唐征,等.城市大气重污染事件预警机制研究[J].环境监控与预警,2014,6(4):6-9.

Research and Design of Jiangsu Province Regional Air Quality Multi-mode Forecast and Early Warning System

JIANG Feng-qin, YANG Xue, WANG Chen-bo, DING Ming

(JiangsuEnvironmentalMonitoringCenter,Nanjing,Jiangsu210036,China)

Concerning the increasingly severe deterioration of air quality in Jiangsu Province, we designed a regional air quality multi-mode forecast and early warning system which consisted of a data center, a computation center, an analysis and display center, and a forecast center. We employed some key techniques, including air quality forecast from ensemble multi-mode system, warehousing OLAP, data mining technique and intelligent association technique. The establishment of the system will provide scientific and timely technical support for the government and relevant units which are able to make regional-linked air pollution prevention, control, and emergency measures.

Air quality;Multi-mode forecast and early warning system;Jiangsu Province

2014-08-24;

2014-10-11

江峰琴(1971—),女,高级工程师,本科,从事环境监测与管理工作。

X831

A

1674-6732(2015)02-0004-04

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