京津冀臭氧污染特征、气象影响及基于神经网络的预报效果评估

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基于生态环境监测和气象观测数据,分析了2016—2020年京津冀13个城市臭氧(O3)浓度特征,讨论了O3污染高发月份日最高温度(Tmax)、日均地面气压(p)、日均地面相对湿度(RH)和日均地面风速(V)等气象要素对O3-8h浓度和O3-8h超标情况的影响规律,并采用AQI级别预报准确率、O3浓度范围预报准确率和O3级别预报准确率等方法,评估了基于神经网络的O3统计预报效果。结果表明,2016—2020年期间京津冀13城市ρ(O3-8h-90per)分别为157.4、177.2、177.3、190.6和175.6μg·m-3,区域臭氧浓度5a上升了11.6%,2016—2019年期间总体呈波动上升趋势,2020年环比下降;2020年与2016年相比,除北京、张家口和承德略有下降外,其他10个城市ρ(O3-8h-90per)上升了6~45.5μg·m-3。O3-8h月均值呈现“两头低,中间高”现象,ρ(O3-8h)在4~9月的月均值超过了100μg·m-3,在6月最高,为158.10μg·m-3。城市O3-8h超标率范围为8.6%~19.2%,97.8%的O3-8h超标情况发生在4~9月。区域尺度上O3-8h浓度与日最高温度相关性最强,当Tmax在25~28℃区间时,所有城市开始出现O3-8h超标。O3-8h浓度与日均地面气压呈负相关关系;当RH在60%以下时,大部分城市O3-8h浓度随相对湿度上升缓慢增长;当RH在61%~70%以上时,大部分城市O3-8h浓度随日均相对湿度上升而下降。O3-8h超标时的地面主导风向主要为偏南风,大部城市O3-8h浓度高值易集中出现在2~3m·s-1及以下低风速区间。OPAQ统计模式提前1~9d预报相关系数范围为0.72~0.86,AQI级别预报平均准确率为67%~86%,O3-8h浓度范围预报平均准确率为63%~84%。在O3-8h超标情况多发的4~9月,模式对O3轻度污染和O3-8h超标情况提前3d预报准确率分别为69%和66%,可为O3-8h超标管控提供参考依据。
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