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“不到10小时,PM2.5的实时浓度就从50微克/立方米上升到了七八百微克/立方米,并最终攀升到1500微克/立方米,成霾速度之快,数值之高,我们的空气污染预报模式真是没‘见过’啊。”对於北京那场快速成霾的空气污染,中科院大气物理所研究员王自发仍然记忆犹新。
无独有偶,在短期高浓度雾霾面前,预报模型“少见多怪”的事情并非这一件。“上海雾霾最严重的那次,预报人员大着胆子报了个每立方米300多微克,结果第二天实际监测数据是每立方米400多微克。”清华大学环境学院教授贺克斌介绍说。
如今,很多人每天出门前除了关心天气状况外,又多了一项关心的新指标,那就是空气污染状况。我们每天看到的空气污染监测值正是基於预报系统模拟测算出来的,除了那些极端情况,雾霾预报的准确率到底有多高,怎样才能提高准确性,让预报预警更好地为应对工作争取更多时间?记者走访了相关专家。
空气污染预报是如何做出的?
中国气象科学研究院副院长张小曳告诉记者:“霾的核心物质是空气中悬浮的干尘粒,也就是干气溶胶粒子,而由於在实际的大气中没有气溶胶粒子作为云雾的凝结核就无法形成云雾,所以雾和霾的背后都与气溶胶粒子有关。”也就是说和天气预报一样,空气污染预报也是基於一定的模型,在模拟系统里进行。它也同样存在着稳定性差异、预报准确率差异等。
“国际上现有气溶胶模拟与空气质量预报模型有一类是离线的,缺少气溶胶与气象场之间的相互作用,这样的模型就没有在线的准确﹔预报模型中还有一个重要的部分就是将气溶胶分不同的粒度档模拟,这样才有利於模拟出气溶胶与云雾的相互作用。”基於对国外现有模型的研究和分析,张小曳团队建立了我国自主研发的预报模型,它规避了离线模型的弊端,整合了分档模型的优势,在全国范围内正式投入使用。
自上世纪八十年代末开始张小曳就一直致力於气溶胶的研究,是我国较早从事气溶胶研究的科学工作者之一。在科技部973计划项目的支持下,他所领导的团队先后承担了“气溶胶及其气候效应”和“气溶胶、云、辐射反馈、亚洲季风研究”两个项目。
所研发出的数值预报模型在2012年秋天正式在中央气象台做全国范围内的雾霾业务预报,结合中央气象台常规天气学方面的预报,二者有效结合向全国发布雾霾预报。今天,我们打开中央气象台网页,看到的就是这个预报结果。
“这个系统在去年年初北京及其以南区域的持续性雾霾,国庆前和期间的雾霾、10月底东北、以及12月初长三角地区的重大雾霾中,都做出了较好的预报。”
“我国的雾—霾预报系统在2010年、2011年连续两次参加国际空气质量预报大会,作大会特邀报告,WMO还以此预报系统为基础设立了先导性项目。”张小曳介绍说。
空气污染预报遭遇哪些难题?
“空气污染预报的确是一个比较困难和复杂的问题,但同时也至关重要。控制重污染天气涉及到污染源消减、交管局采取相关措施等,但如果预警时间太短,就没有足够的时间进行有效地控制。”王自发说,“这就要求我们预报预警时间提前,提前得越多,越有充分的时间进行更好地控制。”
从去年1月份开始,中国大范围出现雾霾天气,为了有效提前预报预警的时间,王自发研究团队对成霾过程进行了模拟,探究雾霾成因。
“现在他们模拟的数据已经基本上比较接近实际了,能够提前3天到7天就预报出来会不会有下一次霾。但是污染最重的霾的峰值往往模拟不出来,问题可能就在於污染最重的时候,有一些化学过程和机制我们没有认识清楚。”中科院生态环境研究中心研究员贺泓告诉记者。
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