区域大气污染预报模型试验：天气气候学与扩散模式的应用

本文探讨了区域大气污染物浓度分布预报的一个创新模型及其应用试验。该研究针对区域尺度的大气污染问题，提出了一个以天气气候学为基础，结合大气污染物输送扩散区域模式的污染物浓度逐日预报方法。这种方法论的重要贡献在于它将天气气候学的分类理论与大气污染物的扩散过程相结合，旨在提高预测的准确性和实用性。 作者们首先指出，随着大气污染问题日益引起全球关注，众多科研人员进行了深入研究，并将研究成果应用于实际环境管理中。在当前的技术经济条件下，通过预测气象条件来控制污染源的活动是有效防止大气污染的方法之一，而污染浓度分布预报则是这一过程中至关重要的环节。它能为相关部门提供及时的决策依据，帮助他们采取措施降低排放，预防高污染状况的发生。 江苏省作为火电厂污染排放较大的省份，由于火电厂污染源通常是高架型，且污染物传播范围广泛，仅仅关注点源对局部浓度的影响是不够的。因此，进行区域性的大气污染研究并制定全省范围内的污染物浓度逐日预报显得尤为重要。本文提出的预报模式利用常规气象数据，能够实现一定水平的预测准确性，且对气象要素预报的要求相对较低，这使得模型在实际应用中具有较高的可行性和实用性。 通过在某年的冬季和春季对全省日平均浓度的逐日分布进行预报试验，并与实际监测数据进行对比验证，结果显示，这种模式在使用较少的气象数据情况下也能达到相当高的正确率，显示出其预报结果的可靠性。这项工作突破了传统预报模式在气象要素预报精度和监测数据限制上的局限，为江苏省乃至类似地区的大气污染防治提供了新的科学依据和技术支持，具有显著的现实意义。