NAQPMS和CMAQ模式在臭氧预报应用中的效果检验

吴 莹，王玉祥

(泰州市环境监测中心站，江苏 泰州 225300)

1 前 言

自北京、上海等城市率先启动空气质量预报工作以后[1～5]，越来越多的城市积极开展空气质量预报[6～10]。时至今日，环境空气质量预报工作已成为地市级环境监测机构日常工作。2012～2013年，全国出现大范围的颗粒物污染，因而业内比较关注对细颗粒物的预报。泰州地处长三角北翼，近几年随着减排措施的实施，大气颗粒物污染现象得到有效控制，秋冬季节城市空气质量显著改善。但新的环保问题随之而来，臭氧年均浓度逐年上升，主要污染物从细颗粒物逐渐转变成臭氧。现如今，空气质量预报工作的重点也逐渐向臭氧倾斜。作为光化学产物，臭氧预报较颗粒物预报难度增加，如何提高臭氧预报的准确率已经成为预报人员共同探寻的课题[11-12]。定期开展预报数据回顾，评估预报准确率就显得极为重要。

泰州市空气质量预报预警工作于2015年启动，依托江苏省级区域空气质量数值预报系统，具备对污染物浓度未来5 d的预报能力。本研究基于2017年泰州市环境空气质量自动监测数据，分析NAQPMS模式、CAMQ模式2种预报模式得出的O3日最大8小时滑动平均值(以下简称O3-8h)预报数据，定量评估2种预报模式的预报效果，以期为城市空气质量预报工作的发展提供经验借鉴。

2 评估方法

2.1 评估时段

评估时段为2017年1月1日～2017年12月31日。

2.2 监测数据和预报数据

O3-8h监测数据来自泰州市4个环境空气质量自动监测国控站点，空间平均后选取日数据进行比对，仪器监测、数据分析统计严格按照《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)、《环境空气质量指数(AQI)技术规定》(HJ 633-2012)等相关标准执行。

数值预报模式为中科院开发的嵌套网格空气质量预报系统NAQPMS模式和美国环保署的区域多尺度空气质量模型CMAQ模式2种，前一日20时发布未来5日预报，包括污染物浓度、AQI范围、首要污染物等，研究选取2种模式对O3-8h浓度24h预报结果。

2.3 预报评估方法

根据中国环境监测总站编制的《环境空气质量预报预警方法技术指南》[13]，采用相关系数(R)、标准化平均偏差(NMB)和标准化平均误差(NME)作为评价依据来评估预报结果。R用于衡量预报值与监测值变化趋势的相关程度，NMB和NME用于衡量预报值与监测值差异大小。

式中：Pi——第i天的预报值，μg/m3；

Oi——第i天的实际监测值，μg/m3；

N——评价时段的总天数。

根据总站编制的《环境空气质量预报预警方法技术指南》[13]，O3-8h预报准确性的评价标准为：-15%0.4。

3 预报效果评估

3.1 统计分析

选择2017年O3-8h日数据进行评估，图1对比了O3-8h浓度模式24h预报结果与实际监测浓度，总体变化趋势基本一致，但是预报值与监测值存在差距。NAQPMS模式存在1～4月预报结果较监测值偏低以及7～9月较监测值偏高的现象；CAMQ模式在4月也存在预报值偏低的情况，11～12月预报值偏高较多。

图1 O3-8h浓度模式24h时效预报与监测值对比Fig.1 Comparison between the 24-hour forecasted values using O3-8h model and monitoring data

评估期间，泰州市共出现52d O3-8h污染，其中O3作为首要污染物的天数共计49d。受太阳辐射强度和气温影响，O3-8h污染时段集中在4～9月，各月污染天数依次为9d、16d、14d、7d、4d、2d。上述O3-8h污染日中，NAQPMS预报值超过160μg/m3的天数依次为2d、10d、13d、7d、4d、2d，CMAQ预报值超过160μg/m3的天数依次为0d、7d、10d、4d、2d、1d；4～9月NAQPMS对O3-8h污染日天数的预报准确率达73.1%，CMAQ预报准确率为46.2%。由此可见，NAQPMS模式对4～9月O3-8h预测值较CMAQ模式预测值高。

NAQPMS、CMAQ对O3-8h预报的相关系数分别为0.67、0.79，图2可见这2种模式对O3-8h变化趋势预报效果较好；NAQPMS、CMAQ标准化平均偏差NMB为1.1%、2.2%，标准化平均误差NME分别为30.5%、20.7%。整体而言，2种模式预报值高于实际监测浓度，尽管标准化平均偏差NMB和标准化平均误差NME均在《环境空气质量模型遴选工作指南(试行)》规定的范围内，但2种模式预报结果都与监测值存在不小的差异。结合相关系数R、标准化平均偏差NMB和标准化平均误差NME 3项评估指标得出，2种模式均能准确反映O3-8h变化趋势，CMAQ对O3-8h预报效果稍好。

图2 模式预报浓度与监测浓度散点对比Fig.2 Comparison of model predictive and monitoring concentration dispersion

3.2 时间序列分析

按不同季节(春季3～5月，夏季6～8月，秋季9～11月，冬季1～2月及12月)分别对2种模式O3-8h的24H预报效果进行评估分析，数据见下表。NAQPMS模式对O3-8h预报的相关系数R范围为0.30～0.72，春季最高，冬季最低；CMAQ相关系数为0.57～0.78，夏季最高，冬季最低。可以看出，除冬季O3-8h预报准确率有待提升外，NAQPMS和CMAQ模式基本能准确反映其它各个季节O3-8h浓度整体变化趋势，且 CMAQ模式对O3-8h浓度预报的相关系数R基本都高于NAQPMS模式。

表 NAQPMS和CMAQ模式24h预报效果评估Tab. Evaluation of the 24-hour prediction effectiveness of NAQPMS and CMAQ model

NAQPMS模式对O3-8h浓度预报的标准化平均偏差NMB和标准化平均误差NME各个季节相差较大，秋季的NMB和NME最低，与监测值相差最小，预报准确率相对较高。CMAQ模式对O3-8h浓度预报的标准化平均偏差NMB和标准化平均误差NME各个季节相差不大，所有指标均符合《环境空气质量模型遴选工作指南(试行)》相关的范围标准[13]。此外，NAQPMS模式的标准化平均偏差NMB值在春季、冬季均出现负值，表明这2个季节NAQPMS模式预报值低于监测值，夏、秋季节NAQPMS模式预报值高于监测值。CMAQ模式在春、夏季节预报值低于监测值，秋、冬季节预报值浓度偏高。

结合相关系数R、标准化平均偏差NMB和标准化平均误差NME 3项评估指标得出，2种模式对春季O3-8h预报效果相差不大；对于夏季和冬季的O3-8h浓度预报，CMAQ比NAQPMS预报效果好；NAQPMS模式对秋季O3-8h浓度预报效果较好。

3.3 季节差异原因分析

2017年，NAQPMS、CMAQ对泰州市环境空气O3-8h预报相关系数分别达到0.67、0.79，标准化平均误差NME分别为30.5%、20.7%，表明这2种模式对O3-8h预报效果总体情况良好，但模式预测浓度与实际监测值仍存在较大差异，且各个季节预报与实测差异大小有所变化。NAQPMS模式对春季O3-8h预报效果较好，秋季次之，夏季预报浓度稍高，冬季效果最差；CMAQ模式对春季、夏季O3-8h预报效果较好，冬季较差。

结合气象条件分析，春、秋季节气温适中，气象条件相对较稳定，浓度变化趋势趋于稳定，变化幅度较小，较易判断，因而预报准确率相对较高；夏季主要以臭氧污染为主，O3-8h浓度较高，因而对其变化趋势的预判难度不大，但较多的对流活动促使臭氧浓度的变化幅度较大，极易错估污染物浓度；冬季冷暖气流交替出现，对污染物变化趋势难以判断，因而模式预报的相关系数并不高，但鉴于这个季节臭氧浓度偏低，故模式预报的标准化平均偏差和标准化平均误差不至于相差较大。

4 结 论

4.1 对2017年泰州市环境空气O3-8h浓度模式预报结果进行比较分析，NAQPMS、CMAQ对O3-8h预报的相关系数分别为0.67、0.79，标准化平均偏差NMB分别为1.1%、2.2%，标准化平均误差NME分别为30.5%、20.7%。可见这2种模式对O3-8h变化趋势预报效果较好， CMAQ对O3-8h浓度预报更为准确。

4.2 O3-8h浓度模式预报显现出春季效果较好、冬季预报效果较差的特征，这可能与模式的物理化学机制有关。建议根据预报城市的历史数据、实际情况、季节差异等，进一步完善模式的本地化设置。