摘要：黄山市2020年环境空气质量预报评估结果表明，AQI模式预报值和人工预报值的MFB和MFE均在“合理范围内”和“理想范围”内，人工预报值与实测值一致性最好，均能较好地反应黄山市空气质量变化趋势。模式预报与人工预报对PM2.5和O3的预测值与实测值线性相关程度均较好，PM2.5预报准确性总体优于O3。模式预报在空气质量为良时预报效果较好，人工预报的AQI相关指数预报准确率均高于模式预报。

关键词：模式预报; 人工预报; 准确率; 效果评估; AQI

1引言

目前，空气质量预报主要有统计预报、数值预报、人工研判综合预报三种方法[1]。黄山市环境空气质量预报工作基于安徽省空气质量预报预警业务系统客观数值预报与统计预报结果，预报员结合当天气象条件、大气污染物传输状况对模式预报结果进行人工订正，确定最终预报结果。预报业务系统目前提供的预报模式有6种，分别为NAQPMS （ 嵌套网格空气质量预报模式 ）、CAMx（综合空气质量扩散模型 ）、WRF-Chem （ 耦合气象模式和化学模式的空气质量模式）、WRF-CMAQ （耦合气象模式的通用多尺度空气质量模型）、集合预报模式和统计预报模式。预报模式可以模拟出当天及未来168h的空气质量预报结果，为预报工作提供了重要参考。因此，对预报模式的预报结果进行分析总结一方面有利于摸清每种预报模式对各项污染物预报结果的系统误差及偏差，以便于对预报模式进行改进，另一方面有利于预报员积累预报经验，合理选择预报模式并订正预报结果，提高预报准确率[2]。黄山市环境空气质量人工预报主要对AQI、PM2.5、O3三个指数开展每日预报（O3预报于2020年5月份中旬开始），本文基于 2020年黄山市逐日预报及实测 AQI、PM2.5、O3数据，对比分析NAQPMS、CAMx、WRF-Chem、WRF- CMAQ、集合预报和人工预报等6种预报方式的预报效果。

2 研究方法

2.1监测数据与研究时段

AQI、PM2.5、O3监测数据来源于安徽省空气质量预报预警业务系统。PM2.5、AQI监测数据研究时段为2020年1月1日至2020年12月31日。O3监测数据研究时段为2020年6月1日至2020年12月31日。

2.2预报评估方法

采用相关系数（R）、绝对误差（AE）、平均相对偏差（MFB）、平均相对误差（MFE）、标准化平均误差（NME）和标准化平均偏差（NMB）作为评价依据来评价预报结果。R反应预报值与实测值随时间变化趋势的线性相关程度，MFB和MFE用于分析AQI预报值与实测值之间的差异大小。ME指标用于判断误差大小，NME（标准化平均误差）和NMB（标准化平均偏差）适用于评价首要污染物预报准确性[3]。以 MFB 和MFE评估AQI预报效果[4]，合理范围为-60%≤MFB≤60%，MFE≤75%，理想水平范围为-30%≤MFB≤30% ，MFE ≤50%。PM2.5预报准确性评价方法[5]为-50%≤NMB≤80%，NME≤150%，相关系数R≥0.3;O3预报准确性评价方法为15%≤NMB≤15%，NME≤35%，相关系数R≥0.4。

式中：Mi是第i天的预报值;

Oi是第i天的实测值;

是评估时段内所有预报值的平均值;

是评估时段内所有实测值的平均值;

N是评价时段的总天数;

3 预报效果评估

3.1 24h预报时效AQI预报值与实测值相关性评估

从表1可以看出，当预报时效为24h时，5种模式预报相关系数为0.09～0.49，NAQPMS、WER-Chem、集合预报三种预报模式预报值与实测值的一致性相对较差。人工预报相关系数为0.70，预报结果与实测值一致性相对于模式预报明显提高。AQI预报以人工预报结果误差最小，另外五种预报模式以CMAQ模式误差和偏差最小，集合预报模式误差和偏差最大。集合预报模式预报结果的MFB处于“合理范围内”，其余四种预报模式及人工预报结果的MFB（-0.68%～15.94%）和MFE（18.44%～36.76%）均处于“理想范围”内。

表2是24h预报时效不同预报模式主要污染物预报值与实测值的相关系数、NMB和NME。各预报模式PM2.5和O3的预测值与实测值线性相关程度均较好，其中PM2.5预报相关系数最高的是集合预报为0.73，最低的是WRF-Chem模式为0.46。O3相关系数最高的是CAMx模式为0.75，最低的是NAQPMS模式为0.42。5种预报模式和人工预报对PM2.5预报结果的NMB和NME均满足-50%≤NMB≤80%、NME≤150%，预报准确性均较好。CMAQ、CAMx、WRF-Chem、集合预报等4种预报模式对O3预报结果的NMB（21.1%～25.5%）均不在-15%≤NMB≤15%范围内，预报效果相对于NAQPMS模式和人工预报较差。

3.2 不同预报时效AQI指数预报评估

从不同预报时效的AQI分级别预报准确率来看（表3），5种预报模式在空气质量为二级（良）时预报准确率较高且均高于空气质量为一级（优）时，说明在空气质量为良时模式预报效果更好。2020年黄山市空气质量为三级（轻度污染）的天数仅为1天，各预报模式基本做到了對轻度污染天气的准确模拟。从总体预报准确率来看，24h～72h预报准确率最高的均为CMAQ模式，WER-Chem模式预报准确率最低。经人工订正后，人工预报准确率得到进一步提高，24h～72h总体预报准确率均大于92%。

由表4可知，预报时效为24h～72h时，人工预报的AQI范围准确率和首要污染物准确率均为最高。5种预报模式AQI预报准确率范围为26.5%～54.7%（24h）、24.9%～51.9%（48h）、21.9%～48.1%（72h），CMAQ模式准确率最高，WER-Chem模式最低。首要污染物预报准确率范围为35.1%～68.4%（24h）、36.8%～66.1%（48h）、36.3%～66.1%（72h），集合预报模式准确率最高，NAQPMS模式预报准确率最低。随着预报时效的增加，AQI范围预报准确率整体呈下降趋势，首要污染物预报准确率无明显变化趋势。

四 结论

4.1模式预报中以CMAQ模式AQI预报值与实测值误差和偏差最小，集合预报模式误差和偏差最大。集合预报模式预报结果的MFB处于“合理范围内”，其余预报模式及人工预报的MFB和MFE均处于“理想范围”内。

4.2各预报模式对AQI的预报结果总体偏高，人工预报结果与实测值一致性较好。预报模式对PM2.5和O3的预测值与实测值线性相关程度及PM2.5的预报准确性均较好，NAQPMS模式和人工预报对O3的预报准确性较好。

4.3模式预报在空气质量为良时预报效果较好，且准确率高于空气质量为优时。CMAQ模式对污染等级和AQI范围预报准确率最高，WER-Chem模式最低。首要污染物集合预报模式准确率最高，NAQPMS模式预报准确率最低。

4.4经人工订正后的人工预报，对AQI范围、PM2.5、O3、污染等级和首要污染物预报准确率均有所提高，反映了人工订正在空气质量预报工作中的重要作用。模式预报应及时更新本地化大气污染源清单和气象场数据，定期开展预报效果评估，以不断提升模拟效果，为人工预报提供更可靠参考。

参考文献

[1] 张灿，王静，张君，等.环境空气质量预报方法简介[J]. 环境与可持续发展，2018，（5）：139-141.

[2] 张金谱，梁桂雄，冯彪，等.广州市2016年空气质量预报效果评估[J].广州环境科学，2017，32（2）：1-4.

[3] 王厚俊，程滢，吴莹.几种空气质量预报方法对冬季与预报效果的评估与对比[J].环境监控与预警，2018，10（5）：36-40.

[4] 杨卫芬，夏京，赵亚芳，等.WRF CMAQ 模式对常州市空气质量预报效果的评估[J].四川环境，2019，38 （5）：119-125.

[5] 中国环境监测总站，环境空气质量预报预警方法技术指南[M].北京，中国环境科学出版社，2014.

作者简介：任亚军（1990-），男，安徽界首人，汉族，硕士研究生，黄山市环境监测站助理工程师，从事环境监测与分析工作。