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山西省重污染天氣監測預報預警系統設計

文檔作者：馮琨1 孫莉2 文檔來源： 1.山西省環境監測中心站 2.渭南市環境科學研究所		點擊數：	更新時間： 2025年05月06日
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Chenmical Intermediate
57 當代化工研究 綠色化工 2016·06
山西省重污染天氣監測預報預警系統設計
馮琨1 孫莉2
(1.山西省環境監測中心站 山西 030022
2.渭南市環境科學研究所 陜西 714000)
摘要：為促進山西省重污染天氣監測預報預警體系建設,建立健全區域內重污染天氣應急機制和應對能力,需要建設立體感知、智能響
應的重污染天氣監測預報預警系統。山西省重污染天氣監測預報預警系統以環境空氣質量監測數據、氣象數據和污染源排放清單數據為基
礎,通過利用中尺度氣象預報模式WRF和排放源處理模式SMOKE驅動,利用空氣質量模式多模式集合預報的方法,實現山西省未來5天的空
氣質量分析、預報、預警和污染來源追因等功能,以期為重污染天氣提前預警、重污染天氣應急響應提供有效的技術支持和科學依據。
關鍵詞：環境空氣;預報預警
中圖分類號：X831 文獻標識碼：A
Design for Monitoring and Forecast and Pre-warning System of Heavy Polluted
Weather in Shanxi Province
Feng Kun1, Sun Li2
(1.Shanxi Environmental monitoring center, Shanxi, 030022
2.Weinan Institute of Environmental Science, Shanxi, 714000)
Abstract：In order to promote the construction of monitoring and forecast and pre-warning system for heavily polluted weather in Shanxi
province,and establish the emergency mechanism and perfect coping capacity of heavily polluted weather in the area, we need to build the monitoring
and forecast and pre-warning system with the characteristics of stereo perception and intelligent response for heavily polluted weather. The monitoring
and forecast and pre-warning system for heavily polluted weather in Shanxi, taking the ambient air quality monitoring data, meteorological data and
pollution sources emission inventory data as the basis, drove by the mid-scale meteorological forecast model WRF and emission source processing
model SMOKE, taking the method of multi-mode ensemble forecast for air quality to realize the functions of analysis, forecast, pre-warning of air
quality and reason seeking for pollution source in the next five days in Shanxi province,in order to provide effective technical support and scientific
basis for the early warning and emergency response for heavily polluted weather.
Key words：ambient air；forecast and pre-warning
一、引言
美國航空航天局NASA衛星觀測得到2001-2006年
PM2.5年均濃度分布圖顯示，中國華中、華東、成渝地區已
成為全球PM2.5污染最嚴重的區域。近年來，環境空氣重污
染事件頻發，嚴重影響人們的身體健康，給生產生活帶來諸
多不便，引起全社會的廣泛關注。山西省位于太行山脈以
西，受到山谷效應的影響，太原、晉中、臨汾直至運城地區
PM2.5污染物濃度與華東地區相連，處于濃度高值區。這與
山西省地形因素、氣象擴散條件以及長期以煤煙型污染排放
有重要關系。傳統的空氣質量預報工作主要由預報員以當日
24小時環境空氣質量監測結果為基礎，結合氣象部門空氣
污染氣象條件的等級預報結果，對區域內未來24小時環境
空氣質量進行預測預報。這種預報方式僅籠統劃分氣象擴散
條件等級，不考慮氣象變化對源排放污染物的傳輸作用和污
染物之間的化學反應，對預報員的工作經驗有較強的依賴
性，對于準確有效預警重污染天氣出現時間和原因及時進行
常結焦或發熱值不夠，則會多耗能源。所以更換先進的、性
能好的火嘴對爐子的節能降耗起到至關重要的作用。
6.精益化管理
裝置以安全風險預控管理體系為基點，進一步完善各
項安全生產規章制度，為了確保能夠完成各項生產指標，制
定了重點工作任務分解及推進計劃，包含安全環保、生產
運營、設備管理、技術創新、綜合管理等內容，并按照指標
的“五定”原則來推進落實，即定量、定措、定時、定責、
定人，每月統計匯總指標完成情況，找出差距、完善措施、
優化管理、固化成果，確保各項指標保質保量完成。此外，
通過完善裝置經濟核算制度，細化公用工程消耗指標，以裝
置歷史運行的水、電、汽、風、燃料氣的最佳單耗為對標控
制指標，嚴控消耗、提高效益。
四、總結
本文介紹了加氫精制與改質裝置的概況、工藝路線和
工藝特點，結合生產的實際操作，提出了裝置的優化操作方
法，對節能降耗有著顯著特點。
參考文獻
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（上接第56頁）
（下轉第58頁）
【作者簡介】劉鵬（1984~），男，中國神華煤制油化工有限公司鄂爾多斯煤制油分公司，研究方向：煤化工（煤制油）。李金財
（1986~），男，中國神華煤制油化工有限公司鄂爾多斯煤制油分公司，研究方向：煤化工（煤制油）。
萬方數據
2016·06 綠色化工 Chenmical Intermediate 58
當代化工研究
大氣污染防治工作仍存在一定困難。為促進山西省重污染天
氣監測預報預警的綜合管理，建立健全區域內重污染天氣應
急機制和應對能力，需要建設立體感知、智能響應的重污染
天氣監測預報預警系統。
山西省重污染天氣監測預報預警系統設計，以氣象數
據、環境空氣質量監測數據和污染源排放數據為基礎，利
用空氣質量模式集合預報，對山西省區域包括11個設區市
的環境空氣質量AQI指數和六種污染物濃度（包括阿SO2、
NO2、PM10、O3、PM2.5和CO）進行未來7天預報分析
（48小時精準預報和5天潛勢預報），實現重污染天氣預
警、來源分析、污染源追因等功能，為及時應對重污染天
氣、最大限度降低重污染天氣造成的危害提供權威的預報預
警信息，同時為合理調整污染源布局、切實做好大氣污染防
治提供決策支持和科學依據。
二、系統設計
1.總體架構
山西省重污染天氣預報預警系統建設由“四層三體系”
組成。“四層”為軟硬件支撐層、數據資源層、應用服務層
和會商展示層；“三體系”包括環境信息標準規范體系、環
境信息安全保障體系和環境信息運行管理體系。會商展示層
緊緊圍繞大氣環境管理業務需求，從空氣質量日報、預報、
污染防控和發布三個方面出發，建立區域環境空氣質量監測
預報預警信息的發布與展示平臺。應用服務層包括數據管
理、污染源排放清單管理、空氣質量集合預報、重污染天氣
分析預警、來源追因、可視化業務會商和公共信息服務七大
系統模塊。實現預報預警數據管理、分析、來源追因、會商
及數據發布服務的綜合應用管理。數據資源層是以空氣質量
實時監測數據、預報預警數據、專家庫數據、空間數據等為
基礎，為系統提供決策所需量化數據。軟硬件支撐層是以高
性能計算環境、支撐環境、網絡環境等硬件支撐。
2.技術選型
山西省重污染天氣監測預報預警系統將中尺度氣象模式
WRF和排放源處理模式SMOKE模擬結果作為空氣質量模式
提供所需的三位網格化氣象場數據和排放源數據，應用多種
數值預報模式相結合的方法進行預報，以減少因預報模式本
身的缺陷而造成的預報結果偏差，最終得到未來5天精準預
報和潛勢預報結果。其中，數值預報模式以三維歐拉化學傳
輸模式為核心，選用美國環保署（EPA）推薦的Models-3/
CMAQ模式、美國Environ公司開發的CAMx模式、美國國
家大氣海洋局（NOAA）的WRF-Chem和中國科學院大氣
物理所自助研發的NAQPMS模式四種空氣質量模式，采用
蒙特卡洛隨機集合預報、對氣象場、排放源和關鍵模式參
數分別進行擾動，產生多個包含模式不確定性的差異預報樣
本，其中空氣質量模式通過擾動優化產生至少10個以上集
合預報成員。采用山西省區域空氣質量集合預報優化方法，
利用包括多元回歸、偏差訂正、神經網絡等方法對空氣質量
集合預報結果進行統計集成。
3.主要模塊設計及功能
(1)數據庫系統模塊
數據庫系統模塊為系統存儲預報模擬所需的氣象數據、
污染源排放數據和空氣質量監測數據，是模式運行的基礎。
該系統采用B/S結構，部署在應用服務器上，主要進行環境
空氣質量及氣象數據的收集與共享，實現環保數據和氣象
數據的對接和交換，最終基于GIS平臺對分析后的數據進行
圖、表展示。
(2)污染源排放清單可視化系統模塊
污染源調查與排放清單的建立是空氣質量預測預報的重
要前提，同時也是研究城市環境空氣質量變化成因和污染排
放控制管理的重要基礎工作之一。系統建設采用SMOKE排
放源處理模型處理山西省源排放清單，直接為系統提供網格
化的排放源。模塊設計按照各數值模型的特點和運算需求合
理分配軟硬件資源，各空氣質量預報模型均使用統一的污染
源排放清單。
在排放清單中，針對沙塵暴、燃放煙花爆竹、臭氧等導
致的重污染天氣進行專門的設定。
針對沙塵暴，通過起沙條件的設定、監測數據和氣象條
件的分析統計，估算沙塵貢獻的程度。
針對煙花爆竹，排放清單中統計煙花爆竹集中燃放的日
期（例如春節、元宵節、清明節等）集中燃放時間段、集中
燃放地點和限制燃放地點、煙花爆竹銷售量、煙花爆竹的排
放參數、法規政策因素影響（山西省及各地禁止煙花爆竹燃
放的法規政策等）等影響，估算煙花爆竹燃放貢獻的程度。
針對臭氧等其他因素，通過排放清單的統計，估算臭氧
等其他因素貢獻的程度。
通過各地市提供的最新污染源排放清單獲取本省內現有
的污染物排放清單數據，利用GIS系統實現污染數據的空間
插值展示。排放清單可視化系統可以直觀地提供污染物在本
區域內的空間分布，對制定污染物控制措施提供重要的決策
依據。
(3)空氣質量集合預報系統模塊
設計采用多模式集合預報方式，以空氣質量數值模
式系統模塊為核心，選用中尺度氣象模式WRF提供氣象
場驅動，基于排放源處理模型制作三維網格化排放源，選
用中國科學院大氣物理所自主研發的NAQPMS模式，美
國環保署（EPA）的Models-3/CMAQ模式、美國Environ
公司的CAMx模式和美國國家大氣和海洋局（NOAA）的
WRF-Chem進行空氣質量集合預報。設置多模式預報系統
區域嵌套計算網格：東亞區域(Domain1精度27km網格數
237*178)→華中區域 (Domain2精度9km 網格數55*68)→山
西省域(Domain3精度3km網格數107*254)。同時，采用蒙
特卡洛隨機集合預報，對氣象場、排放源和關鍵模式參數分
別進行擾動，產生多個包含模式不確定性的差異預報樣本，
其中每個空氣質量模式通過擾動產生至少10個集合預報成
員。利用包括多元回歸、偏差訂正、神經網絡等方法對空氣
質量集合預報結果進行統計集成，輸入當天預報結果。
多模式集合預報可以在一次模擬中解析多個目標區域、
行業等的貢獻，克服化學非線性問題同時保持質量守恒機
制，預報PM2.5和O3等二次污染物的來源，其整體預報技巧
高于最好的單模式預報。輸出預報結果表達上，多模式集合
預報進行確定性結果分析、不同污染事件發生的概率、預報
的可靠性和可預報性等信息。多模式集合預報不再過分依賴
某一個可能誤差較大的初始條件和參數值，可以通過集成方
法將不同集合預報成員的優點結合起來，將不同模式在數值
框架和參數化的不確定性考慮進來，通過針對單模式構建隨機
萬方數據
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擾動集合建立一個考慮全方位不確定性的集合預報系統。
(4)重污染天氣分析預警系統
根據未來5天空氣質量預報結果，當達到《山西省重污
染天氣應急預案》（晉政辦發〔2013〕109號）所規定的預
警級別時，按照省級重污染預警流程，報送重污染天氣預警
提示信息。同時，對重污染天氣形成有主要貢獻的污染物進
行來源分析，為適時啟動應急預案、開展污染防治工作提供技
術決策支持，為正確引導公眾健康出行提供有效的技術服務。
根據持續污染提升一個響應級別的原則，省級空氣重
污染分為三個預警響應級別，由輕到重順序依次為Ⅲ級、Ⅱ
級、Ⅰ級，分別用黃、橙、紅顏色標示，預警Ⅰ級（紅色）
為最高級別：
級別市級預警條件省級預警條件顏色
Ⅲ
連續三天AQI>200，
未達Ⅱ、Ⅰ重度污
染或以上級別；
三個或以上連片設區市預警等級
可能同時達到Ⅲ級及以上級別，
但未達到省級Ⅱ級、Ⅰ級預警
級別；
黃色
Ⅱ
連續三天500
＞AQI＞300
嚴重污染級別；
三個或以上連片設區市預警等級
可能同時達到Ⅱ級預警級別；
橙色
Ⅰ
一天以上AQI≥500
極嚴重污染；
三個或以上連片設區市預警等級
可能同時達到Ⅰ級預警級別，或
太原和晉中兩市同時達到Ⅰ級預
警級別；
紅色
表1重污染天氣預警響應級別劃分
(5)空氣污染來源追因系統
污染源追因系統分為遙感反演和后向軌跡模擬兩個模塊
設計，實現對氣溶膠、氣態污染物的垂直方向濃度分布解譯
和為水平方向污染物傳輸的追因。
遙感反演通過對MODIS、OMI等遙感數據投影轉換、
拼接、裁剪、云掩膜等預處理，反演垂直方向氣溶膠AOD
的濃度分布，分析沙塵暴等大氣污染事件的時空變化規律，
并實現秸稈焚燒點逐日監測。
序號監測指標時間分辨率空間分辨率數據源
1 SO2 日、旬、月、年0.25°×0.25° OMI
2 NO2 日、旬、月、年0.25°×0.25° OMI
3 O3 日、旬、月、年0.25°×0.25° OMI
4 AOD 日500 m×500m MODIS
5 PM10 日500 m×500m MODIS
6 PM2.5 日500 m×500m MODIS
7 CO 日/8天/月，年
合成1°×1°
AIRS：
AIRS3STD、
AIRS3ST8、
AIRS3STM
8 秸稈焚燒日1km×1km MODIS：全球
火點監測產品
9
沙塵
（垂直分
布）
16天
水平：0.33 km
垂直：0.03 km
CALIPSO
Lidar Level2
10
沙塵
（后向軌
跡）
72小時內GDAS
表2遙感監測反演指標設計
備注：空間分辨率為由度轉為公里，即0.25°×0.25°
相當于13km×24km。
后向軌跡模擬基于GDAS全球氣象場數據，采用國際上
應用最廣泛的氣團軌跡模式HYSPLIT中氣團軌跡計算方法，
提取過去72小時氣溶膠傳輸軌跡，分析不同類型氣溶膠粒子
的來源及垂直分布。基于ArcGIS Engine，開發軟件模塊，對
主要大氣污染物進行追蹤溯源、展示、統計、分析、專題制
圖與報告制作。
三、效益分析
山西省重污染天氣監測預報預警系統的建立，綜合考
慮了大氣污染源排放及監管、城市環境空氣質量監測、環境
空氣質量模型模擬分析、政策經濟技術等空氣質量管理各個
因素，在業務預報工作中提供：1.區域污染形勢集合預報產
品，如區域污染形勢演變趨勢、邊界層垂直氣象污染結構特
征、PM2.5污染物組分譜分布、能見度預報以及可能發生的
沙塵傳輸路徑和影響程度等產品；2.區域中污染物污染過程
分析產品，如識別區域污染源中貢獻最大的地區及行業源污
染貢獻率，分析各城市、區域間污染物的相互輸送和相互
貢獻；3.污染物概率預報產品，例如不同等級污染事件發生
的概率及持續的時間，污染物累積和清除的關鍵時間節點
等；4.地方精細化預報所需的初始場產和邊界條件產品，指
導區域內各城市開展精細化空氣質量預報和重污染天氣預警
工作。在重污染天氣來臨時，系統可通過確定大氣污染來源
和污染貢獻根據現有響應機制為管理部門建立合理的應急預
案和具體措施，并為管理工作提供有效的數據支撐，提高重
污染天氣應對能力。此外，為滿足公眾的環境知情權，系統
通過廣播、電視、網絡、微信等多種媒體途徑對空氣質量預
報預警信息進行發布，為公眾提供健康指引和出行參考，減
少污染天氣對人體健康的影響。
參考文獻
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【作者簡介】馮琨(1987～)，女，山西省環境監測中心站，研究方向：環境空氣質量大氣模擬研究。

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