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几种大气预测模式预测结果比较分析刘枫;江雅丽;赵可卉【摘要】估算模式、AERMOD模式系统、ADMS模式系统均是HJ2.2-2008《环境影响评价技术导则大气环境》中推荐的大气预测模式,为探求此3种大气预测模式预测结果的大小关系规律,选用估算模式、AERMOD模式系统、ADMS模式系统,在简单地形和复杂地形两种条件下,结合一般工业类环评项目中常见的点源、面源案例,对不同预测模式的大气预测结果进行比较分析,得出相应的规律,对环评工作中进一步预测模式的选用具有一定的参考借鉴意义.【期刊名称】《四川环境》【年(卷),期】2014(033)003【总页数】7页(P41-47)【关键词】估算模式;AERMOD模式系统;ADMS模式系统;比较【作者】刘枫;江雅丽;赵可卉【作者单位】轻工业环境保护研究所,北京100089;轻工业环境保护研究所,北京100089;轻工业环境保护研究所,北京100089【正文语种】中文【中图分类】X8311 引言2008年12月31日，中华人民共和国环境保护部发布了HJ2.2-2008《环境影响评价技术导则大气环境》［1］(以下简称“大气导则”)，推荐了一种估算模式和3种进一步预测模式，分别为估算模式、AERMOD模式系统、ADMS模式系统、CALPUFF模式系统，为建设项目及规划环境影响评价大气环境影响预测评价工作提供技术支持。
不同的预测模式，其内核及适用条件各有不同，预测结果也会有所不同。
一般工业类环评项目常见的大气排放源形式包括点源和面源，根据大气导则确定的预测范围通常小于50km，常用的进一步预测模式为AERMOD模式系统和ADMS模式系统。
多数环评单位只使用大气导则中推荐的某一种进一步预测模式开展相关环评工作，对预测模式的选用及不同预测模式之间预测结果的差别有待更加系统的了解。
此外，地形条件可能会对大气预测结果产生较显著的影响。
因此，本文选用估算模式(Screen3System)、AERMOD模式系统 (EIAProA)、ADMS模式系统 (ADMS4，即 ADMS-Industrial)，在大气导则所定义的简单地形和复杂地形两种条件下，结合一般工业类环评项目中常见的点源、面源案例，对不同预测模式的大气预测结果进行比较分析，得出相应的规律，对环评工作中进一步预测模式的选用具有一定的参考借鉴意义。
空气质量预测预报方法随着我国工业不断发展，废气的排放造成了极大的空气污染，不仅不利于为人们提供良好、舒适的生活环境，也不利于我国推动绿色工业发展，建立环保、绿色型社会。
所以，应重视空气质量对人们生产生活带来的影响。
我国环保部门一直致力于改善环境，提高空气质量，在实践中不断摸索，发展、创新空气质量检测方式方法，更为准确地对空气质量进行预警，以实现改善环境、净化空气、为人们提供安全、舒适的生存环境的主要目标。
1 区域环境空气质量预报一般方法1.1 数值预报模式數值预报模式是区域环境空气质量预报中常用的方法，具有直观、简洁等优势。
具体指将空气质量中的污染物等指数通过一些具体的参数进行表示，形成简洁明了的空气数值预报模式，将空气质量指数或者一些污染物准确的表示出来，能够为有效治理空气污染、环境污染提供准确的依据。
1.2 客观订正空气质量指数与污染源等数据在输入时准确性受到一定影响，导致空气数值模式的预报结果存在一定的偏差。
为了有效避免出现偏差，影响空气预报的准确性，预报员应对影响空气的各项参数进行深入的分析，例如：结合天气变化、污染源的排放情况、空气质量变化规律等，并结合自身实践经验，对空气数值预报结果进行更正，得出区域环境空气质量各项标准参数，为治理区域环境提供准确数据支持。
1.3 预报信息发布预测空气质量最直接的目的就是让公众对环境质量、空气质量有直观的了解，能够根据不同环境变化、空气质量变化，采取一定措施，保护自身健康。
所以，预报信息的发布一定要注意简洁、明了、清晰、直观。
同时，信息化已经成为时代发展趋势，信息化技术已经深入地融合到各个行业之中，空气预报信息的发布，可以与信息化技术相融合，扩大信息传播平台，实现资源共享，尽可能让公众能够随时随地获取空气预报预警信息，根据空气质量指数对自己的穿衣出行进行及时的调整。
2 区域环境空气质量预报基本原则2.1 预报系统建立原则区域环境空气质量预报需要建立在科学预测基础上，构建空气质量预报系统，对影响空气质量的原因深入分析，以得出与实际空气质量最为接近的数值。
环境空气质量预报方法简介张灿;王静;简高武;张君【摘要】准确预报城市未来空气质量对公众及时掌握未来空气质量,对管理部门应对重污染天气和开展区域大气污染联防联控具有重要作用.本文主要介绍了目前主要的空气质量预报方法,统计预报、数值预报和人工研判综合预报,分析了不同预报方法和特点以及国内应用研究情况,为各地开展空气质量预报工作和研究提供参考.【期刊名称】《环境与可持续发展》【年(卷),期】2018(043)005【总页数】3页(P139-141)【关键词】环境空气质量;预报;方法【作者】张灿;王静;简高武;张君【作者单位】重庆市生态环境监测中心,重庆 401147;城市大气环境综合观测与污染防控重庆市重点实验室,重庆 401147;云南农业大学,云南昆明 650201;重庆资源与环境交易中心,重庆 401147;重庆市生态环境监测中心,重庆 401147;城市大气环境综合观测与污染防控重庆市重点实验室,重庆 401147【正文语种】中文【中图分类】X211 前言当前，以细颗粒物(PM2.5)、臭氧(O3)为特征的区域性复合型大气污染日益突出，严重制约社会经济的可持续发展，威胁人民群众身体健康。
为有效遏制当前日益严重的大气污染，切实解决人民群众生存的环境问题，2013年国务院印发了《大气污染防治行动计划》(简称“大气十条”)，强调用硬措施完成硬任务，确保大气污染防治工作早见成效，促进民生改善。
其中，明确要求京津冀、长三角、珠三角区域之外的省(区、市)、副省级市、省会城市于2015年底要建立空气质量监测预报预警体系。
环境空气质量预报已经成为监测部门一项比较重要的例行工作[1]。
准确预报空气质量对管理部门掌握未来一段时间大气污染发展趋势并做出科学决策应对重污染天气开展区域大气污染联防联控，以及公众及时掌握空气质量都具有重要作用。
本文主要介绍目前主要的空气质量预报方法，为各地开展空气质量预报工作和研究提供参考。
影响空气质量的气象条件分析XX：16749944（20XX）080052041 引言随着城市规模的不断扩大、工业和交通运输业的飞速进展，导致人类生存的大气环境日趋恶化，雾霾天气时有出现，严峻危害人类的健康。
大气污染已成为全世界最为关注的环境问题之一，评估一个GJ、一个城市的现代化水平，环境质量日益成为了一个重要的参考依据。
空气污染指数（PI）使公众对空气污染水平有相对直观的了解，是依据大气污染物的浓度计算出来的。
一般来说，大气质量监测单位会监测几种大气污染物质分别计算对应的指数，然后在指数中选取最大的值为最终的空气污染指数值。
不同的地方计算空气污染指数的方法和原则不尽相同。
在我国，监测操纵的大气污染物质包含：可吸入颗粒物（PM10）、O3、NO2、SO2等。
2 研究现状我国关于气象条件对空气质量的影响也做过相关的研究，例如孙韧、刘长霞等在海洋性气候对天津市滨海地区空气质量的影响及预报中，统计分析了影响滨海地区天气形势，将天气形势分为不同的区域，得出不同大气形势产生不同的气象条件，从而影响环境空气质量的结论。
赵惠芳、杨建东等对晋江市20XX年到20XX年内的环境监测数据及同一时期气象数据资料研究分析，得出在副热带高压、冷空气和台风等天气形势影响下，大气质量相对较好；在入海高压后部偏东气流、弱冷空气影响后期等天气形势的作用之下，空气质量轻微污染。
王淑云、节江涛等基于沧州市20XX年6月1日到20XX年5月31日的环境空气质量及与之对应的气象资料也做过相关研究。
杨义彬也在收集数据的基础上对市的空气质量与温度、风速、大气逆温、降水等相关关系作了系统的分析研究。
王宏、林长城等将影响福州市的天气条件分为十个等级，并与其对应的空气质量资料结合，分析了不同天气形势对于空气质量的影响，研究结论显示地面倒槽和锋前暖区是最不利于大气污染物质分散的天气型，空气质量相对较好的天气形式是低涡锋面和台风。
山义昌、徐太安等的研究结果显示有些污染物浓度随季节和天气条件的变化较大，另外，雾、浓烟、浮沉等也是空气污染的重要因素。
西安市大气污染气象条件分析及空气质量预报方法研究西安市大气污染气象条件分析及空气质量预报方法研究引言：近年来，随着工业化进程的加快和城市化程度的提高，我国大气污染问题日益凸显。
作为我国重要的历史文化名城，西安市的大气污染问题不容忽视。
针对此问题，本文将对西安市的大气污染气象条件进行分析，并针对其特点研究空气质量的预报方法，旨在为相关政府部门提供科学依据和参考。
一、西安大气污染的气象条件分析1. 高湿度和气象逆温现象西安市地处内陆，季风和干旱气候交替影响，湿度相对较高。
在冬季，冷空气稳定，温度倒挂，形成气象逆温现象，促进大气污染物的积累。
2. 温度逆演条件与温度递减率西安市冬季的温度递减率较小，通常小于0.6℃/100m。
这种温度递减率不利于污染物的稀释扩散，造成大气污染物滞留时间较长。
3. 风速和地形对扩散能力的影响西安市位于低山丘陵地区，地理条件较为复杂，山地和峡谷等地形障碍物对大气扩散有一定的影响。
冬季北风较为频繁，但风速较低，扩散能力较差。
夏季南风较为常见，但由于污染源较多，扩散能力仍然受限。
二、西安市空气质量预报方法研究1. 数值模式预报方法利用大气数值模式，结合观测资料和气象网格数据，对污染物浓度进行模拟和预报。
该方法具有较高的精度和可靠性，但也存在计算量大和模式参数选择等问题。
2. 经验统计方法根据历史监测数据和气象要素的关联关系，拟合出经验统计模型，通过预测来预测未来的空气质量。
这种方法简单易行，但适用性有一定限制，对于特定的时期和情况需要进行相应的修正。
3. 气象物理模型方法结合气象和大气物理学理论，通过分析不同气象因素对污染物扩散和输送的影响，建立适用于西安市的气象物理模型，进而预测未来的空气质量。
这种方法在理论方面具有较高的可靠性，但对数据要求较高，需要准确的观测数据和模型参数。
结论：西安市大气污染问题需要多学科的综合研究和综合治理措施。
通过对西安市大气污染的气象条件进行分析，可以更好地理解和识别大气污染的形成机制。
我国南北方城市空气环境质量对比分析孙炳彦1,2，刘连友*1,2，郭兰兰1,2，朱孟郡3，吕艳丽21. 地表过程与资源生态国家重点实验室（北京师范大学），北京 (100875)2. 北京师范大学减灾与应急管理研究院，北京 (100875)3. 山东省环境保护科学研究设计院，济南 (250013)E-mail：lyliu@摘要：依据国家环境监测部门公布的空气环境质量日报，对27个省会城市、4个直辖市城市的2004－2006年空气质量数据进行分析。
结果显示：我国城市空气污染指数（API）时空差异明显，冬、春季节API值高于夏季和秋季，北方城市的API均值高于南方城市；PM10是大气环境的主要污染物，作为首要污染物出现所占比例南、北方城市分别是66.64%和83.97%；SO2为首要污染物所占比例南、北方城市分别是7.28%和6.19%；北方城市平均Ⅰ级和Ⅱ级天数所占百分比之和为77.00%，重污染级天数所占比例达到1.02%；南方城市平均Ⅰ级和Ⅱ级天数所占百分比之和为87.24%，重污染天数所占百分比是0.04%；城市空气质量优、良天数呈增加趋势。
关键词：空气环境质量，API，可吸入颗粒物，时空差异随着经济建设的不断发展，人民生活水平的提高，空气质量状况日益为大众瞩目；城市人口密集、工业集中，大量消耗化石燃料，高密度的建筑群又不利于污染物的扩散，大气污染问题十分严重；同时城市空气环境质量关系着整个地区甚至国家的居民生活质量和经济发展，所以在全球受到普遍关注[1,2]。
我国正处于城市化发展的高峰期，城市环境污染问题日益突出：20世纪70年代期间煤烟型污染排放成为中国工业城市的特点；80年代，许多南方城市遭受严重的酸雨危害；近年来，汽车尾气排放的NOx、CO及随后形成的光化学烟雾，使得许多大城市的空气质量恶化[3]。
近几年一些学者就沙尘天气对城市空气质量的影响作了精深的研究[4,5]；对某一城市大气环境污染状况的分析探讨也有很多报导[6,7]，但对我国城市大气环境整体分析和区域差异未见研究。
