基于源反演和气溶胶同化方法天津空气质量模式预报能力改进

为提升天津空气质量数值模式精细化预报能力,基于高分辨率排放源清单,技术应用源反演技术和气溶胶三维变分同化方法开展2020年天津空气质量数值预测分析,评估不同技术对空气质量模式预报能力改进,并结合气象因素评估模式系统性误差,以期提升天津空气质量精细化预报能力,服务分区精细化大气污染防治.结果表明,基于高分辨率排放源清单、源反演技术和气溶胶三维变分同化方法,可有效改进天津空气质量模式预报能力,调整后天津PM2.5、PM10、SO2、NO2和O3浓度预报平均偏差均在2 μg·m-3以内,其中高分辨率排放源清单应用后PM2.5平均偏差为1.80μg·m-3,源反演技术和气溶胶三维变分同化技术应用后平均偏差分别为-1.45μg·m-3和-3.98μg·m-3,均显著小于原模式的18.75 μg·m-3;PM2.5浓度预报和实况的相关系数,基于高分辨率排放源清单、源反演技术和气溶胶三维变分同化分别提高至0.77、0.80和0.92,相对误差分别下降至33.71％、30.62％和21.91％,空间差异有效预报天数提高至145、175和360 d,优于原空气质量模式PM2.5浓度预报相关系数的0.73、相对误差的35.66％和空间差异有效预报天数的100 d.其中气溶胶三维变分同化技术将天津中-重度过程预报TS评分由0.46提升至0.72,重污染过程预报TS评分由0.60提升至0.80.方法改进后天津空气质量数值模式预报仍存在一定系统性误差,呈现低污染时预报偏高,高浓度时预报偏低;低相对湿度时预报偏高,高相对湿度时预报偏低;低风速时预报偏低,高风速时预报偏高的特征,尤其锋前低压和低压槽天气时PM2.5浓度预报值比实况显著偏低,可根据上述特征进行系统性调整,进一步提升空气质量数值模式预报准确性,精细服务天津大气污染防治.