广东省不同天气形势下GRACEs模式臭氧预报检验及误差来源分析

陈靖扬; 李婷苑; 邓涛; 翁佳烽; 欧阳珊珊; 林子锋

doi:10.16032/j.issn.1004-4965.2025.035

广东省不同天气形势下GRACEs模式臭氧预报检验及误差来源分析

doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2025.035

陈靖扬^{1, 2, 3, 4},
李婷苑^{1, 4, ,},
邓涛⁵,
翁佳烽⁶,
欧阳珊珊^{5, 7},
林子锋⁸

1.
广东省生态气象中心，广东广州 510641
2.
南京信息工程大学气候系统预测与变化应对全国重点实验室/气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心，江苏南京 210044
3.
南京信息工程大学大气科学学院，江苏南京 210044
4.
广东省南岭森林大气环境与碳中和野外科学观测研究站，广东广州 511443
5.
中国气象局广州热带海洋气象研究所，广东广州 510641
6.
肇庆市气象局，广东肇庆 526060
7.
暨南大学环境与气候研究院，广东广州 511443
8.
广东省生态环境监测中心，广东广州 510308

基金项目:

广东省基础与应用基础研究基金项目 2023A1515110536

广东省科技计划项目 2024B1212040006

中国气象局青年创新团队项目 CMA2023QN13

广东省气象局软科学项目 Z202304

江苏省研究生科研与实践创新计划 KYCX24_1422

广东省气象局科学技术研究项目 GRMC2022M09

广东省重点研发计划项目 2020B1111360003

详细信息

通讯作者:
李婷苑，女，广东省人，高级工程师，主要从事环境气象研究工作。E-mail: l-tiny@163.com

中图分类号: X16
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出版历程
- 收稿日期: 2024-01-10
- 修回日期: 2025-03-28
- 网络出版日期: 2025-07-06
- 刊出日期: 2025-06-20

Ozone Forecasting Performance Evaluation and Error Source Analysis of GRACEs Model Under Different Synoptic Patterns in Guangdong

CHEN Jingyang^{1, 2, 3, 4},
LI Tingyuan^{1, 4
, ,},
DENG Tao⁵,
WENG Jiafeng⁶,
OUYANG Shanshan^{5, 7},
LIN Zifeng⁸

1.
Guangdong Ecological Meteorological Center, Guangzhou 510641, China
2.
State Key Laboratory of Climate System Prediction and Risk Management/Key Laboratory of Meteorological Disaster, Ministry of Education/Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China
3.
School of Atmospheric Sciences, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China
4.
Guangdong Provincial Observation and Research Station for Atmospheric Environment and Carbon Neutrality in Nanling Forests, Guangzhou 511443, China
5.
Institute of Tropical and Marine Meteorology, China Meteorological Administration, Guangzhou 510641, China
6.
Zhaoqing Meteorology Bureau, Zhaoqing, Guangdong 526060, China
7.
Institute for Environmental and Climate Research, Jinan University, Guangzhou 511443, China
8.
Guangdong Environment Monitoring Center, Guangzhou 510308, China

摘要

摘要: 利用2018—2020年广东省空气质量和气象要素监测数据、再分析资料、CMA模式预报资料和客观天气分型方法，开展不同天气型下华南区域大气成分数值模式系统（GRACEs）臭氧预报性能评估及其误差来源分析。结果表明：（1）GRACEs模式对O₃_8h浓度趋势预报较好，但对O₃_8h及其前体物NO₂浓度预报值总体偏低，其中NO₂浓度预报偏差更显著。（2）在台风外围+冷高压脊（TPR）和弱冷高压脊（HR）天气型下，臭氧平均浓度和臭氧污染城次概率最高，且模式对此类型天气下O₃_8h浓度的预报能力亦最差。NO₂预报偏差是导致O₃_8h浓度预报偏差的重要原因，而CMA模式对边界层气象要素预报值的偏差可进一步导致O₃_8h浓度预报偏低。（3）GRACEs模式对臭氧污染的漏报率较高，相对于整体预报水平，在TPR天气型下GRACEs模式对NO₂浓度预报偏低程度更大，HR天气型下模式对2 m气温预报负偏差也更明显。（4）从空间分布来看，GRACEs模式对广东省东西两翼城市O₃_8h浓度预报效果较好，而GRACEs模式对NO₂浓度和CMA模式对全省21个城市2 m气温预报偏低的分布差异是导致O₃_8h浓度预报效果分布差异的重要原因。
- 臭氧 /
- 大气成分数值模式 /
- GRACEs /
- CMA模式 /
- 预报检验 /
- 误差来源
Abstract: Based on the observed data of air quality and meteorological elements, reanalysis data and CMA model forecast products of Guangdong during 2018-2020, along with an objective classification method, this study conducts a comprehensive evaluation of the ozone forecasting performance and error source analysis of the Guangzhou Regional Atmospheric Composition and Environment Forecasting System (GRACEs). The key findings are as follows: (1) The GRACEs system forecast the trend of O₃_8h concentration relatively well, but systematically underestimated both the concentrations of O₃_8h and its precursor NO₂, with the NO₂ bias being particularly pronounced. (2) Under the control of typhoon periphery combined with cold high ridge (TPR) and weak cold high ridge (HR), the average ozone concentration and the rate of cities over standard were highest, while the model's skill in forecasting O₃_8h was worst. The forecast deviation of NO₂ concentration was an important reason for the O₃_8h concentration bias, and the forecast deviation of boundary layer meteorological elements from CMA model might further lead to the underestimation of O₃_8h concentration. (3) The GRACEs model had a high omission rate for ozone pollution. Compared with the overall dataset, a larger negative forecasting deviation of NO₂ concentration appeared under the control of TPR, and the negative bias in 2 m temperature became more pronounced under the HR conditions. (4) As for the spatial distribution, GRACEs delivered superior O₃_8h forecasts of O₃_8h concentration over the eastern and western wings of Guangdong. The distinct patterns of the negative NO₂ concentration forecasting deviation by GRACEs and 2 m temperature by the CMA model were the important reasons for the distribution difference of O₃_8h concentration forecast skill.
- ozone /
- atmospheric composition and environment forecasting system /
- GRACEs /
- CMA model /
- forecast verification /
- error source

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图 1 广东省国家环境空气质量监测站和国家气象站点位置分布

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图 2 2018—2020年广东省21个城市GRACEs模式对24 h O₃_8h（a）和NO₂（b）R、RMSE和MB的预报结果检验分布图

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图 3 2018—2020年广东省不同天气型下臭氧污染情况

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图 4 2018—2020年不同天气型下广东省GRACEs模式O₃_8h预报效果相关系数R（a）、平均误差MB（b）和均方根误差RMSE（c）评估

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图 5 2018—2020年不同天气型下广东省GRACEs模式NO₂预报效果评估

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图 6 2018—2020不同天气型下广东省CMA模式累计降水量（a）、2m相对湿度（b）、海平面气压（c）、2 m气温（d）、10 m U风（e）和10 m V风（f）预报效果评估

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图 7 2018—2020年不同天气型下广东省21个城市GRACEs模式O₃_8h浓度（a）、NO₂浓度（b）和CMA模式累计降水量（c）、2 m气温（d）、2 m相对湿度（e）、10 m U风（e）和10 m V风（f）预报偏差分布。从左至右分别代表TPR、HR和OT天气型。

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图 8 2018—2020年臭氧污染漏报情况下GRACEs模式NO₂浓度预报效果评估

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图 9 2018—2020年漏报情况下广东省CMA模式累计降水量（a）、2 m相对湿度（b）、海平面气压（c）、2 m气温（d）、10 m U风（e）和10 m V风（f）预报效果评估

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图 10 2018—2020年漏报情况下广东省21个城市TPR天气型GRACEs模式O₃_8h（a）、NO₂（b）预报值偏差和HR天气型GRACEs模式O₃_8h浓度（c）、CMA模式2 m气温（d）预报偏差分布

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表 1 CMA模式和CMAQ模式的网格设置

CMA模式				CMAQ模式
嵌套区域	网格数	网格距/km	中心经纬度	嵌套区域	网格数	网格距/km	中心经纬度
1	283×184	27	121.86 °E, 23.05 °N	1	182×138	27	121.86 °E, 23.05 °N
2	233×163	9	117.55 °E, 23.02 °N	2	98×74	9	117.55 °E, 23.02 °N
3	172×130	3	113.38 °E, 22.93 °N	3	152×110	3	113.38 °E, 22.93 °N

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表 2 2018—2020年广东省GRACEs模式预报结果检验

要素	平均浓度/(μg·m^-3)	R			RMSE/(μg·m^-3)			MB/(μg·m^-3)
要素	平均浓度/(μg·m^-3)	24 h	48 h	72 h	24 h	48 h	72 h	24 h	48 h	72 h
O₃_8h	90	0.60	0.51	0.43	35.9	37.8	40.0	-11.8	-7.9	-6.2
NO₂	25	0.48	0.43	0.41	14.6	15.2	15.5	-2.4	-2.7	-2.4

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表 3 2018—2020年广东省GRACEs模式臭氧污染漏报率

天气型	污染总城次/个	24 h	48 h	72 h
TPR	290	99.3%	97.3%	97.6%
HR	126	99.0%	95.8%	96.9%
OT	668	90.8%	85.1%	88.2%

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