長三角區域統一標準《環境空氣質量預報技術規范》征求意見稿
根據《地方標準管理辦法》(國家市場監管總局第26號令)、規定,現將長三角區域統一標準《長三角生態綠色一體化發展示范區環境空氣質量預報技術規范》及編制說明予以公示,面向社會廣泛征求意見,期限為2020年11月16日至12月15日。
公開征求意見期間,相關單位和個人若對標準送審稿有修改意見,可以通過電話、電子郵件、信函等形式反饋。若無意見,我局將在公開征求意見期滿后組織專家對上述地方標準開展技術審查。電子郵箱:wangqian@sheemc.cn
更多詳情,請登錄上海市市場監督管理局官方網站查詢。
節選《環境空氣質量預報技術規范》征求意見稿部分內容:
本規范規定了長三角生態綠色一體化發展示范區(以下簡稱“示范區”)環境空氣質量預報的內容、方法、步驟、發布及評估等內容。
本規范適用于示范區及轄區內上海市青浦區、江蘇省蘇州市吳江區和浙江省嘉興市嘉善縣(以下簡稱“兩區一縣”)的環境空氣質量預報工作,用于規范示范區環境空氣質量預報業務工作。長三角內地級及以上城市或類似區塊可參考執行。
規范性引用文件:《GB 3095-2012 環境空氣質量標準及修改單》、《HJ 633-2012 環境空氣質量指數(AQI)技術規定(試行)》、《HJ 663-2013 環境空氣質量評價技術規范(試行)》、《HJ 1130-2020 環境空氣質量數值預報技術規范》等等。
預報內容
預報內容包括示范區和兩區一縣PM2.5和O3的日IAQI范圍,AQI范圍,空氣質量級別范圍和首要污染物,以及空氣質量變化趨勢的文字描述及潛在污染過程提示。
多元回歸方法
建立多元回歸方法應至少具備1年的空氣質量監測數據、氣象觀測數據和非氣象觀測條件??諝赓|量觀測數據指SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO和O3等大氣污染物濃度監測結果,氣象條件指風速、風向、溫度、相對濕度、壓力和降水等氣象參數,非氣象條件指季節、工作日和周末、節假日等參數。
通過對空氣質量和氣象條件歷史觀測數據的統計分析,明確對大氣污染物濃度變化影響顯著的氣象和非氣象關鍵參數。
天氣形勢分類法
通過統計不少于三年歷史資料中各天氣形勢下不同污染物平均濃度,確定高濃度天氣形勢和低濃度天氣形勢,將天氣形勢依次分為若干種類型。
統計各天氣形勢下污染物濃度的比值,該比值作為不同天氣形勢之間轉變時污染物濃度的轉換系數。
不同污染物的天氣形勢分類可能不同。
人工智能預報
人工智能是指計算機學習使用人類的思維方式來處理問題。人工智能預報是基于空氣質量數值模式預報結果、氣象模式預報結果和觀測污染物濃度等數據,利用人工智能方法如神經網絡、決策樹等,對不同污染物的濃度模擬值進行優化訂正,得到更為精準的預報值。
預報回顧分析
統計分析示范區內各監測站點的污染物濃度實況,作為預報的初始濃度場。
分析過去5~7天示范區和兩區一縣污染物濃度、AQI指數、首要污染物以及氣象條件等變化情況和污染成因。
關注示范區周邊城市和地區污染源對區內空氣質量的傳輸影響。
回顧過去5~7天的預報情況,包括氣象、污染、數值模式等預報效果和偏差。
氣象條件預判
分析示范區主要氣象因子的監測和預報資料,預判示范區和兩區一縣未來大氣環境擴散條件。
利用天氣圖和數值天氣預報圖,分析示范區和兩區一縣的地面天氣形勢和地面風場、850 hPa風場和溫度場、700 hPa垂直速度場、500 hPa高空環流形勢等。
關注降水、臺風、沙塵過程等對空氣質量有影響的天氣過程和事件。
模式預報結果分析
將數值模型預報結果、統計模型預報結果和人工智能預報結果作為示范區和兩區一縣空氣質量預報的參考。
以數值模型和人工智能預報結果為主,統計模型預報結果為輔。
分析數值模型預報輸出的未來污染物濃度空間分布、污染區域范圍及污染氣團移動規律、空氣質量等級與首要污染物等結果。
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