[发明专利]一种灰霾和沙尘天气的预报方法及预报系统

说明书

本发明公开了一种灰霾和沙尘天气的预报方法及预报系统，该方法包括：基于化学传输模式的颗粒物浓度预报(主要流程有：将下载的排放数据中的排放总量转化为单位排放量，将下载的气象数据与地表参数进行融合得到气象驱动场；通过单位排放量和气象驱动场求解第一预定时间内的气象场和颗粒物浓度)；将输出气象数据中获取相关数据与灰霾和沙尘预报表比对，得到灰霾和强沙尘天气的初步区分；获取待测地在第二预定时间内，出现灰霾和浮尘天气时的24小时变温ΔT和粗细颗粒物浓度比η，ΔT和η组成的数据集作为训练样本，训练得到预报模型；从化学传输模式输出的气象数据中提取ΔT_测和η_测并输入到预报模型中，将较难区分的浮尘与灰霾进行精细区分。

技术领域

本发明涉及气象技术领域，尤其涉及一种灰霾和沙尘天气的预报方法及系统。

背景技术

灰霾的定义是大量极细微的干尘粒等均匀地浮游在空中，使水平能见度小于10千米的空气普遍有混浊现象，使远处光亮物微带黄、红色，使黑暗物微带蓝色。而沙尘天气则包含了浮尘、扬沙和沙尘暴三种，水平能见度分别为小于10千米、1～10千米和小于1千米，扬尘和沙尘暴出现时都伴随着较大的风速，浮尘出现时风速一般较小。灰霾和沙尘天气都是与大气颗粒物密切相关的视程障碍天气现象，由于大气中的颗粒物会发生米散射现象，在灰霾和沙尘天气发生时，都会出现能见度下降、空气浑浊的现象，且颗粒物能够进入呼吸系统，对人体健康造成危害，因此，对灰霾和沙尘天气的准确预报具有重要的意义。

目前，灰霾和沙尘天气的预报方法有统计学方法、基于天气过程的天气学分析方法和数值预报方法。其中，统计学方法一般是以温度、气压、风速、风向和湿度等历史气象数据为自变量，以相应历史时期颗粒物浓度(PM2.5或PM10)或天气现象记录为因变量，通过多元回归得到气象数据和颗粒物浓度关系的显示数学表达式，并用该表达式进行霾和沙尘的预报。该方法操作简单，但颗粒物浓度不仅与气象要素有关，还与当地的排放源、地形以及地理区位有关，因此某一地的气象数据和颗粒物浓度数学关系并不能适用于其他地点的预报。另外，简单的单一关系式忽视了灰霾和沙尘生成、传输过程中复杂而关键的物理、化学机制，因此往往不能获得较准确的预报效果。

天气学分析方法则是通过将气象台站获取的观测资料和遥感监测资料进行可视化处理，从而提供地面天气系统的发生、发展和移动的实况以及大尺度的环流背景。预报员基于当地天气实况、高空环流背景对未来天气系统的发展和实地天气情况进行预测并在此基础上依据预测的风速、风向、能见度等指标，结合地面霾和沙尘天气发生的区域和发展情况，发布霾和沙尘的预报。该方法与气象台站业务化运行的天气预报相结合，通过天气要素的预报来进行霾与沙尘的预报，切合了霾和沙尘天气与气象背景密切相关的特征。然而与统计学方法相同，该方法并没有考虑当地污染源排放，缺少对大气颗粒物形成过程中同样重要的化学过程的分析。另外，该方法严重依赖预报员个人的经验和素质，预报结果与预报员的主观判断有很大的联系，尤其是在霾和浮尘的区分上，由于两者发生时往往能见度和风速相差不大，经验较为欠缺的预报员经常会犯错误。

数值预报方法通过偏微分方程组描述大气运动，利用复杂的数学关系反应大气中的化学过程并实现气象过程与化学过程的耦合，是一种切实可行的同时考虑气象要素和大气中化学过程的预报方法。该方法在空气质量预报中正获得越来越广泛的应用。然而该方法操作流程复杂，需要受过相应培训的专业人员进行操作，且数值模式直接输出的并不是预报的最终结果，而是温、压、风、湿等气象场要素和颗粒物浓度、污染气体浓度等化学场变量，对于普通群众而言，这些结果难以理解，不够直观。