基于关键气象因子和天气类型的广州空气污染预报方法

摘要

本文以广州市环境监测站2007 年1 月～2009 年12 月监测的空气污染指数（API）以及SO2 、NO2 、PM10 等污染物为研究对象，探讨了广州市空气污染的变化规律，并分析它们与常规观测的地面气象资料之间的关系，建立了API 指数以及SO2 、NO2 、PM10等污染物的预报方程；且分析和确定了造成广州严重空气污染的典型天气类型和相关指标；结果表明：（1）广州市2007－2009 年3 年总体呈现污染日减少，连续污染过程时间缩短的趋势； 3 年中冬季出现污染日的几率最大，其次是秋末春初的季节，呈现冬强夏弱的特点。（2）冬半年API 指数、SO2 、NO2 、PM10 与各种气象因子的相关较好且稳定，而夏半年只与风速、降水及能见度具有较好且稳定的负相关关系，与其他气象因子相关较差且不稳定。无论冬夏半年，与风速和能见度的关系最好。（3）用多元逐步分析方法建立的多元回归方程对原始观测值具有较好的拟合与预测，但对异常峰值的拟合与预测仍存在较大的误差。（4）分析和确定了造成广州严重空气污染的典型天气类型和相关指标，在具体的业务预报中可以根据天气形势和相关指标做进一步的订正；该预报方法于2010 年10 月应用于广州市环境检测中心站，作为2010 年16 届亚运会广州空气质量预报预警服务的重要工具之一，运行服务效果良好。