杭州雾霾预测：WRF-RTIM模型助力PM2.5浓度与霾天气精准预报

本文主要探讨了"杭州地区污染预报和霾诊断WRF-RTIM研究"这一主题，由华东师范大学资源与环境科学学院的尤佳红、束炯教授以及陈亦君等人合作完成，得到了国家自然科学基金项目（No.41271055）和上海市科委基金项目（No.10DZ0581600）的支持。研究的核心是利用先进的气象数值预报模型——Weather Research and Forecasting Model (WRF) 和实时迭代统计方法RTIM（Real-time Iterative Model）结合的Model Output Statistics (MOS) 方法，对杭州市2013年2月至3月期间的空气质量进行预测。 研究结果显示，通过WRF-RTIM-MOS系统，预测的空气污染物日平均浓度如PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3的浓度与实际测量值高度相关，相关系数均超过0.75。具体而言，对于PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3的24小时和8小时平均浓度，分类预报的临界成功率为92%、85%、100%、96%、100%和100%，而命中率同样高达96%、96%、100%、100%、100%和100%。这表明该模型在污染物浓度预测方面的表现非常精准。 更进一步，研究通过PM2.5浓度、相对湿度和能见度数据，对霾日进行了分类预报，其临界成功指数达到了90%，而命中率也有96%，显示出模型在霾天气的诊断上也具有良好的性能。这些结果证明了WRF-RTIM-MOS系统的实用价值，能够为环境管理部门和相关行业的空气质量预报提供可靠的数据支持，有助于提高决策的科学性和准确性。 这项工作不仅提升了对杭州地区空气质量的预测能力，也为理解和应对雾霾等大气污染问题提供了科学依据，对于环境保护和城市规划具有重要意义。此外，文章的发表平台为中国科技论文在线，表明研究成果在国内乃至国际学术界都具有一定的影响力。