珠海市空气质量预测模型研究与分析

作者：徐伟嘉; 李红霞; 黄慎; 何芳芳; 江淑芳

来源：环境科学与技术, 2015, 38(11): 142-158.

• 空气质量
• 统计预报模型
• 大气监测
• PM2.5

空气质量统计预报模型是当前空气质量预报的重要工具之一。该研究选取珠海市4个国控大气自动监测站点(吉大、唐家、前山、斗门),基于大气环境监测数据和气象数据研究了同期回归、多元回归2种空气质量预报统计模型,并对模型在不同污染物(NO2、SO2、CO、O3、PM10、PM2.5)、不同预报时段(24、48、72、96、120、144 h)、不同国控监测站点的情景下进行了预报准确度综合评估。结果表明:(1)PM2.5浓度与风向的皮尔逊相关系数最大,其相关系数为0.403;O3浓度与气温、湿度均具有较大的相关性,其相关系数分别为0.705、-0.823;(2)同期回归模型对于6项污染物浓度预报的准确度由高至低分别为:CO>PM10>PM2.5>O3>NO2>SO2,其准确度分别为84%、75.9%、73.4%、72.3%、66.8%与61.9%;(3)多元回归模型对于6项污染物浓度预报的准确度由高至低分别为:CO>PM2.5>PM10>O3>NO2>SO2,其准确度分别为85.6%、73.3%、69.9%、67.6%、67.4%与58.7%。

• 单位
  中山大学; 东莞中山大学研究院