研究进展 | 中科三清高时空分辨率空气质量预测技术支撑城市 ...

姚冰心

近年来，我国空气质量持续向好，大气污染防治需求逐渐由粗放式管控转变为精细化管理。想要实现城市级尺度的空气质量精细化管理，管理部门需要掌握城市内部污染物时空变化特征，然而当前常规中尺度空气质量数值模式分辨率较粗，预报结果难以支撑管理部门实施精细化管理。

为了更好地支撑城市级空气质量精细化管理，中科三清研发了1km高时空分辨率的空气质量模拟预测技术。该技术能有效识别重大点源、工业园区、移动源等对城市尺度污染物浓度的影响特征，进一步刻画城市尺度局地污染演变特征，实现对常规污染物（PM2.5、PM10、CO、NO2、SO2、O3）的逐小时预报，帮助管理人员更精细地掌握城市内部污染物的时空变化特征。

空气质量预报需要有很强的及时性，在高时空分辨率下，模式模拟网格数量会增加，相同计算资源条件下模式运行时间会延长，从而影响空气质量预报业务工作。虽然通过增加计算资源能满足模式的运行时效，但会使硬件资源剧增，进而增加系统建设的成本及硬件运维的难度。基于此，中科三清通过模型并行计算优化、硬件资源动态调度等多种方法提升模式运行时效，优化后模式运行时间可缩短约40%，成功解决了高时空分辨率下模式模拟预测带来的运行时长增加的问题，在满足日常预报业务时效性的同时不额外增加系统建设成本。

图1为典型城市不同空间分辨率的预报效果评估结果，可以发现不同空间分辨率模拟结果的变化趋势基本一致，1km高时空分辨率的预报结果更接近实测，AQI等级准确率均为100%；针对7月14日空气质量出现的波动，模式也能较好的预测出首要污染物逐小时演变的趋势。因此，基于1km高时空分辨率的空气质量模拟预测技术，可为业务员日常空气质量会商及预报工作的开展提供有力的支撑。



图1：不同空间分辨率（D01-27km;D02-9km;D03-3km;D04-1km）下预报效果评估（左图：AQI实测与预报对比；右图：7月14日首要污染物O3小时实测浓度与预报对比）

同时，1km高时空分辨率的空气质量模拟预测从整个空间分布上相较于低时空分辨率也能体现出更多精细化的污染变化特征。1km面源排放清单的精细程度明显优于其他三种分辨率（图2），能更准确的分辨出城市主要排放源的空间分布，获得更精细的模拟结果（图3）。针对于点源的污染影响分析，从图3中可以看出3km和1km相较于27km和9km均有点源扩散特征，但1km分辨率的对单个大点源的局地污染特征预报的精细化程度明显优于3km分辨率（图4），1km分辨率的能识别出更多对空气质量影响较大的重点源，也能判别出哪些重点源对空气质量影响更大，从而为城市级大气污染的成因分析及污染防治精细化措施的制定提供更精准更有利的支撑。



图 2：不同空间分辨率（D01-27km;D02-9km;D03-3km;D04-1km）面源网格化排放源排放强度空间分布展示









图3：不同空间分辨率（D01-27km;D02-9km;D03-3km;D04-1km）模式预报NO2浓度逐小时空间分布演变



图4：不同空间分辨率（D03-3km;D04-1km）模式预报NO2空间分布与点源分布对比

目前，中科三清除了具有1km高时空分辨率空气质量模拟预测技术以外，小尺度百米级的模拟预测技术也在不同应用场景同步适配测试中，可进一步满足园区及企业级用户的预报及管控需求。未来，中科三清也将继续时刻紧密围绕各类客户需求，持续致力于模型研发和技术创新，助力污染精细化管控实现，支撑各级单位对大气污染防治实际的业务需求，不断助力各地区提升大气污染提前防控、精准防控、科学防控的能力。

想做村书记

纯粹路过，没任何兴趣，仅仅是看在老用户份上回复一下