[發明專利]空氣質量集合預報方法、裝置、設備和可讀存儲介質

有效

• 申請號: 202110873280.7
• 申請日: 2021-07-30
• 公開（公告）號: CN113743648B
• 公開（公告）日: 2022-07-15
• 發明（設計）人: 王洋;李詩瑤;易志安;孫明生;馬培翃;秦東明
• 申請（專利權）人: 中科三清科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/26;G01W1/10
• 代理公司: 北京華專卓海知識產權代理事務所(普通合伙) 11664
• 代理人: 王一;張繼鑫

本公開的實施例提供了空氣質量集合預報方法、裝置、設備和計算機可讀存儲介質。所述方法包括：對各站點的氣象信息進行擾動，然后輸入至氣象模式，以獲得所述各站點在預報時刻的多組氣象場，所述氣象信息包括以下至少一項：初始氣象以及所述氣象模式的模式參數；根據所述多組氣象場進行集合平均，獲得目標氣象場；將所述目標氣象場輸入至所述空氣質量模式中，以獲得所述各站點在預報時刻的空氣質量預報結果。以此方式，可確保獲得的預報時刻的空氣質量預報結果更為準確，誤差也更小，更加接近真實的空氣質量預報結果。

技術領域

本公開的實施例一般涉及空氣質量預報技術領域，并且更具體地，涉 及空氣質量集合預報方法、裝置、設備和計算機可讀存儲介質。

背景技術

大氣和大氣化學模式都是高度非線性的的系統，模式初始場、模式中 的各類參數化方案和不同模式都存在微小誤差，這些誤差會隨時間積分而 出現非線性離散。如圖1所示，在起報時間t0，初始場的大氣狀態和真實 的大氣狀態的誤差非常小，隨著模式積分時間的加長，這種誤差被不斷放 大，到t0+n時刻，預報的大氣狀態和真實的大氣狀態差距會非常大。而對 于初始場，由于人為的、儀器的、觀測網絡覆蓋率及同化和客觀分析方法 的影響總會存在誤差，永遠只可能是實際大氣的一種近似值。同樣不同的 模式和不同的參數化方案也只是實際大氣物理和化學過程中的一種近似處 理，存在較大誤差。為了消除初值、參數化方案和模式本身的誤差對預報 結果造成的影響，人們提出集合預報的思想。

集合預報方法最早主要應用在中短期天氣預報及氣候預測上。而隨著 空氣質量模式的發展，空氣質量預報也逐漸引入集合預報的方法。唐曉在 “北京地面O3的集合預報試驗”中對包括排放源、氣象場在內的151個模 式輸入參數進行了擾動，模擬了北京某一段時間的一次臭氧過程，結果表 明與原確定性預報相比，集合預報對臭氧的預報準確率更高。

但是這個方法只考慮了排放源、氣象場和空氣質量模式的模式參數的 不確定性，未考慮空不同空氣質量模式的不確定性。且這種方法在進行空 氣質量集合預報時，是先模擬得到一組氣象場(該氣象場未考慮氣象模式 的輸入場和氣象模式本身的不確定性)，然后對該氣象場進行隨機擾動， 同時對排放源和空氣質量模式的模式參數進行隨機擾動。該方法計算量非 常大，例如對氣象場和排放源對應的網格化排放清單各進行10次隨機擾動，通過隨機組合輸入一個空氣質量模式，這樣就需要有110組計算，且110 組計算同時進行，需要較多的計算資源。同時，該方法并未消除氣象模式 的預報誤差，對一個氣象場進行10次擾動生成的10個氣象場中，理論上 只有一個最接近真實大氣，其余氣象場的誤差較大，輸入到空氣質量模式 中會造成大部分空氣質量模式的預報誤差較大，進而影響集合預報效果。

發明內容

根據本公開的實施例，提供了一種空氣質量集合預報方案。

在本公開的第一方面，提供了一種空氣質量集合預報方法。該方法包 括：對各站點的氣象信息進行擾動，然后輸入至氣象模式，以獲得所述各 站點在預報時刻的多組氣象場，所述氣象信息包括以下至少一項：初始氣 象以及所述氣象模式的模式參數；

根據所述多組氣象場進行集合平均，獲得目標氣象場；

將所述目標氣象場輸入至所述空氣質量模式中，以獲得所述各站點在 預報時刻的空氣質量預報結果。

如上所述的方面和任一可能的實現方式，進一步提供一種實現方式，

所述對各站點的氣象信息進行擾動，然后輸入至氣象模式，以獲得所 述各站點在預報時刻的多組氣象場，包括：

對各站點的氣象信息進行擾動，然后分別輸入至一個或多個氣象模式 中，以獲得所述各站點在所述預報時刻的多組氣象場；

所述根據所述多組氣象場進行集合平均，獲得目標氣象場，包括：

將所述多組氣象場進行加權求和，以獲得預報時刻的目標氣象場。