模型技术在大气环境质量业务化预报的应用简介
ID:1213 View Protection:ATTENDEE Updated Time:2024-04-11 12:42:27 Hits:1854 Invited speech

Start Time:2024-05-19 10:25(Asia/Shanghai)

Duration:15min

Session:S12 主题12、大气物理与气象气候 » S12-6主题12、大气物理与气象气候 专题12.6、专题12.11(19日上午,226)

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Abstract
中国环境监测总站生态环境质量预报中心自2013年成立以来,空气质量业务化预报作为其自身核心职能之一,为蓝天保卫战和重污染防治攻坚战等国家重点任务提供了有力技术支撑。近年来,随着大气污染治理工作不断走向深入,环境管理部门对于预报时效和精度不断提出更高要求,预报技术在管理需求驱动下由7天拓展为10天,并进一步尝试向15-30天尺度的污染潜势预测方向拓展;在提升预报精度方面,除了使用国家当前国控站和区县站数据开展准实时同化以改善初始场外,还研发并应用了基于海量监测数据的污染源业务化反演技术,用以评估近期排放清单的动态变化,滚动提升预报的精度和水平。此外,结合当前机器学习和人工智能的发展热潮,还积极引入了新的统计类模型,以便进一步提升预报结果的可参考性,并组织开展了面向业务部门和社会研究团队的业务化预报模比较计划,以建立开放的机制,促进新方法和新技术更好推动业务化预报能力发展。此外,污染案例库、相似气象条件影响评价、污染来源快速追踪以及情景模拟等技术也广泛应用在了污染成因回顾分析等方面,不断加深对于大气污染过程形成-发展-转移-消亡的全过程认知,为进一步精准研判大气污染进行持续技术储备。
 
Keywords
大气环境质量预测,数值模拟,业务化预报
Speaker
王威
高级工程师 中国环境监测总站

Submission Author
王威 中国环境监测总站
朱莉莉 中国环境监测总站
汪巍 中国环境监测总站
朱媛媛 中国环境监测总站
吴瑞丽 中国环境监测总站
王晓彦 中国环境监测总站
刘冰 中国环境监测总站
李健军 中国环境监测总站
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  • Conference Date

    May 17

    2024

    to

    May 20

    2024

  • Mar 31 2024

    Draft paper submission deadline

  • Mar 31 2024

    Contribution Submission Deadline

  • May 20 2024

    Registration deadline

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