大连精细化预报预警空气质量
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目前，空气质量预报预警一直是困扰许多地方的难题，尤其是对重度污染天气的预报，更是难上加难。
辽宁省大连市环境监测中心与中国环境科学研究院、中科宇图科技股份有限公司合作开发的大连市空气质量预报预警系统，目前可以实现未来3天空气质量精细化预报和5天~7天趋势预报，针对重污染天气的预报预警也颇有心得。
“这套系统不仅在空气预报预警方面取得了突破，还可以对环境风险预先防范，为环境管理提供决策支持。”大连市环境监测中心副主任、高级工程师包艳英告诉记者，验收专家表示，大连市空气质量预报预警系统无论建设规模，还是技术水准，都在全国处于较高水平。
亮点1
多模式预报模型是核心
走进大连市环境监测中心的空气质量预报会商室，屏幕上的地图被各种色块覆盖，包艳英告诉记者，这是数值预报模型的预报结果，不同的颜色表明不同地区的空气质量状况。
据了解，与其他采用一到两种数值预报模型不同，为实现精细化预报预警，空气质量预报预警系统集合了4种（CAMx、CMAQ、NAQPMS、WRF-CHEM）国际先进的数值预报模型。
“数值预报是空气质量预报的主要方式，可以计算出未来一定时段空气中的污染物浓度。”包艳英表示。
以数值预报为主，大连空气质量预报预警系统还同时采用统计预报和潜势预报等模型。包艳英告诉记者，这两种模型主要发挥辅助作用，对数值预报结果进行参考和纠偏。
统计预报主要通过搜集近5年的历史监测结果和气象数据，生成统计模型，根据当前的气象条件和空气质量条件，对未来的空气质量进行预测预报。潜势预报主要是结合气象因素进行空气质量预报。比如气象条件是否静稳、是否有逆温等。
“预报模型是空气质量预报预警系统的核心，预报结果都是由这些模型智能计算出来的。”包艳英介绍说。
亮点2
数据集成是基础
预报模式固然重要，但如果没有完善的数据源，预报模型也是“空有一身功夫，而无用武之地”。
为了提升预报预警的准确度，空气质量预报预警系统在以往气象条件数据和空气质量监测站点数据的基础上，整合了本地排放清单数据、超级站监测数据、企业在线监控数据等。
据了解，为了使本地排放清单数据更加精准，大连市环境监测中心将全市污染来源做了详细分类统计，并根据实际情况，对数据进行及时更新、修正，建立了污染源覆盖面广、污染物种类齐、时空分辨率高的本地化排放清单。
目前，污染源清单基本覆盖了影响空气质量的主要污染源，包括锅炉、工业窑炉等点源，道路、裸地、矿山、居民燃煤散烧源等面源，流动源不仅包括机动车，还首次纳入了飞机和船舶，开创了国内飞机排放清单编制的先河。
此外，清单还囊括了SO2、NOx、PM2.5、PM10、VOCs、NH3等影响空气质量的相关污染物。
在系统中，污染源清单是定期更新的，并且以地图形式展示，工作人员可以直观了解到污染物浓度的变化情况、各类源排放的区域分布。
“将建立的高时空分辨率本地化大气污染物排放清单，引入空气质量数值预报模式中，使数值预报模式的预报结果更加符合大连本地的情形，这有利于提高空气质量数值预报模式的准确性。”包艳英表示。
数据集成工作并不轻松，为畅通环境保护部、国家气象局、中国环境监测总站以及大连环保局内部系统的数据传输和共享，大连市环境监测中心下了一番苦功。首先协调内部使用的系统开放接口，供预报预警平台调用数据，其次主动编写程序，每日可从各大机构网站自动下载数据入库。
“这些数据集成到预报预警信息平台后，我们只需要通过一个平台，即可获取到所有工作所需的数据，不需要像以前那样频繁地在各大网站和内部系统进行切换、查询、下载等繁琐的操作，大大地提高了工作效率。”大连环境监测中心预报员张明明说。
亮点3
预报员是“把关人”
预报模型计算出的结果是否可以直接作为最终的预报结果呢？
其实，数值预报4种模型就会有4种预报结果，虽然趋势上呈现相似性，但具体的数值会有差异，如何进行甄别和订正，这就需要依靠预报员这个“把关人”。
预报员需要在预报工作中能深入了解各模式的特点，对各模式预报的准确性进行研究与评估，挖掘
各模式所适用的情景，进而准确判断不同情境下各种模式的参考权重，确保预报的准确性。
特别是当重污染天气或者污染天气持续时，也会通过加强会商，与大连市气象台和省级预报部门开展联合会商，对重污染天气过程进行研判。
此外，为提升预报员的预报水平，系统还内置预报误差分析功能，主要是针对预报模式或预报员的预报结果，与实际监测数据的误差进行统计和分析，可为预报模式本地化调整提供参考依据，还可供业务部门作为经验进行总结。
经过人工订正后的预报结果与大连市环保局的信息发布系统对接，可以自动对外发布。
亮点4
扩大预报预警区域是方向
系统除了可以实现空气质量预报预警外，还可以模拟污染物减排，为空气质量改善提供决策依据。
据介绍，系统预设了6种污染减排控制措施方案，对减排效果进行评估，涉及机动车移动源、工业源、居民面源和扬尘源，可以分别比较减排控制措施情景下和未减排情景下的SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO和O3浓度，更直观地得出减排效果。
此外，系统还可以对大连空气污染的污染源进行分析，不仅可以计算出不同行业对不同污染物浓度的贡献率，还可以分析周边地区对大连市污染物浓度的贡献情况。这些数据将可以直接用于指定减排措施方案，有助于空气质量预报和污染案例分析。
系统的溯源功能对重污染天气的预报预警和应急工作的作用尤其显著。利用这一功能，系统可定量追踪大气污染来源，识别出各地区、行业、重点源对于大连市空气污染的贡献情况，定量评估控制措施效果，获知不同减排方案下污染物浓度的变化情况，“这对重污染条件下应急措施的制定发挥了极大支撑作用。”包艳英表示。
“目前，系统预报预警范围为大连市区，未来将扩大精细化预报预警的区域，覆盖更广阔的区域，惠及更多的公众。”包艳英表示。
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