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中国科学（D辑） 2005年第A1期35卷 131-144页

作者：许建明徐祥德刘煜丁国安陈怀亮胡江凯张建春吴昊李维亮何金海杨元琴王佳禾南京信息工程大学南京210044 中国气象科学研究院北京10081 河南省气象局气象科学研究所郑州450000 中国气象局国家气象中心北京10081 中国气象局国家气象信息中心北京10081

通过分析2004年9月-2005年3月北京城市及远郊地区八个测点的大气污染观测资料，揭示出城区尺度不同测点大气污染同步性与同位相时空变化特征，并描述出采暖期与非采暖期大气污染物浓度存在源影响相关季节性显著差异，城区与远郊测站大... 详细信息

通过分析2004年9月-2005年3月北京城市及远郊地区八个测点的大气污染观测资料，揭示出城区尺度不同测点大气污染同步性与同位相时空变化特征，并描述出采暖期与非采暖期大气污染物浓度存在源影响相关季节性显著差异，城区与远郊测站大气污染物浓度亦表现出排放源影响相关显著的区域性特征，即大气污染物浓度时空分布与排放源强度及其空间分布密切相关；本文试验研究表明，美国EPA新一代空气质量模式cmaq对多类污染物不同尺度“面空间”分布及其变化倾向虽具有较强的预报能力，但由于污染源时空特征十分复杂，这是由于模式采用的平均源排放清单难以精细、客观描述预报区域不同尺度污染源强度的时空变化，cmaq模式尚存在类似其他模式污染浓度预报量与实况相比明显偏低的“系统性”误差，为了修正上述模式产品源排放清单产生的系统性预报偏差，本文利用不同季节cmaq模式产品与观测实况资料，建立cmaq-mos区域空气质量统计修正预报模型，并采用检验方法评估cmaq-mos方案预报能力，提出采用cmaq-mos统计修正模型统计．动力相结合的空气质量预报新途径，试验研究结果表明cmaq-mos方案可显著降低由于污染源影响不确定性产生的模式系统性预报误差，明显提高了cmaq模式空气质量预报水平，本文亦提出了采用点．面结合预报思路，即在大气污染具有同位相变化特征的“影响域”范围内，用一个中心测点的cmaq-mos产品预报周边区域面上其他预报点的模式产品“再分析”场以及区域平均空气质量“面预报”方案．

关键词： cmaq-mos 点-面结合污染源源影响

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Study of statistically correcting model cmaq-mos for forecasting regional air quality

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Science China Earth Sciences 2005年第S2期48卷 155-172页

作者： XU Jianming, XU Xiangde, LIU Yu, DING Guoan, CHEN Huailiang, HU Jiangkai, ZHANG Jianchun, WU Hao, LI Weiliang, HE Jinhai, YANG Yuanqin & WANG Jiahe Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China State Key Laboratory of Severe Weather, Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081, China Meteorological Bureau of Henan Province, Institute of Meteorological Sciences, Zhengzhou 450000, China National Meteorological Centre of China Meteorological Administration, Beijing 100081, China National Meteorological Information Centre of China Meteorological Administration, Beijing 100081, China Nanjing University of Information Science & Technology Nanjing 210044 China State Key Laboratory of Severe Weather Chinese Academy of Meteorological Sciences Beijing 100081 China Meteorological Bureau of Henan Province Institute of Meteorological Sciences Zhengzhou 450000 China National Meteorological Centre of China Meteorological Administration Beijing 100081 China National Meteorological Information Centre of China Meteorological Administration Beijing 100081 China

Based on analysis of the air pollution observational data at 8 observation sites in Beijing including outer suburbs during the period from September 2004 to March 2005, this paper reveals synchronal and in-phase characteristics in the spatial and temporal variation of air pollutants on a city-proper scale at deferent sites; describes seasonal differences of the pollutant emission influence between the heating and non-heating periods, also significantly local differences of the pollutant emission influence between the urban district and outer suburbs, i.e. the spatial and temporal distribution of air pollutant is closely related with that of the pollutant emission intensity. This study shows that due to complexity of the spatial and temporal distribution of pollution emission sources, the new generation Community Multi-scale Air Quality (cmaq) model developed by the EPA of USA produced forecasts, as other models did, with a systematic error of significantly lower than observations, albeit the model has better capability than previous models had in predicting the spatial distribution and variation tendency of multi-sort pollutants. The reason might be that the cmaq adopts average amount of pollutant emission inventory, so that the model is difficult to objectively and finely describe the distribution and variation of pollution emission sources intensity on different spatial and temporal scales in the areas, in which the pollution is to be forecast. In order to correct the systematic prediction error resulting from the average pollutant emission inventory in cmaq, this study proposes a new way of combining dynamics and statistics and establishes a statistically correcting model cmaq-mos for forecasts of regional air quality by utilizing the relationship of cmaq outputs with corresponding observations, and tests the forecast capability. The investigation of experiments presents that cmaq-mos reduces the systematic errors of cmaq because of the uncertainty of pollution e

关键词： cmaq-mos point-area combination emission source influence emission inventory air quality.

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