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国内刊号：11-3693/P
国际刊号：1006-9585
发布日期:
作者：刘娜
单位：中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室, 北京 100029;中国科学院大学, 北京 100049,,中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室, 北京 100029;中国科学院大学, 北京 100049,,中国科学院大学, 北京 100049;中国科学院大气物理研究所大气边界层物理与大气化学国家重点实验室, 北京 100029,,中国科学院大气物理研究所大气边界层物理与大气化学国家重点实验室, 北京 100029,,中国科学院大气物理研究所云降水物理与强风暴实验室, 北京 100029,
关键词：空气污染;数值预报;目标观测;北京
基金：国家自然科学基金41525017
针对北京市2016年12月16～21日的空气重污染过程进行了回报试验，探讨了该次事件预报的目标观测敏感区。使用新一代高分辨率中尺度气象模式（Weather Research Forecasting，WRF）和嵌套网格空气质量模式（Nested Air Quality Prediction Model System，NAQPMS），针对初始气象场的不确定性，通过4套初始场资料识别了影响北京地区细颗粒物（PM2.5）预报水平的目标观测敏感变量及其敏感区。结果表明：当综合考虑初始气象场的风场、温度、比湿不确定性的影响时，发现改善黑龙江区域上述气象要素的初始场精度，对北京地区PM2.5预报不确定的减小最显著；当分别考察风场、温度、比湿的不确定性的影响时，发现初始风场精度的改善，尤其是黑龙江区域风场精度的改善，能够更大程度地减小北京地区PM2.5的预报误差，对北京东南地区的PM2.5预报误差的减小甚至可达到40%以上。因此，优先对黑龙江区域的气象场，尤其是该区域的风场进行目标观测，并将其同化到预报模式的初始场中，将会有效提高初始气象场的质量，进而大大减小北京地区PM2.5浓度的预报误差，提高北京地区空气质量的预报技巧。初始风场代表了北京地区该次空气重污染事件预报的目标观测变量，而黑龙江地区则是该目标观测的敏感区域。
来源：2018年第5期
《气候与环境研究》期刊编辑部
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