基于WRF-RTIM的上海地区霾预报MOS方法研究

应用基于系统辨识理论的实时迭代模式（real-timeiterativemodel，RTIM）对WRF模式预报结果进行后处理，建立了上海地区霾天气的模式输出-统计（modeloutputstatistics，MOS）方法.首先，根据WRF模式的气象输出资料，结合大气污染观测数据，筛选出霾事件的预报因子；其次，运用系统辨识实时迭代模型，建立依据MOS预报方法的PM2.5、PM10和能见度预报模式；最后根据霾事件的判别标准，对上海2012年11月—2013年1月的霾日进行24h和48h预报.结果表明，PM2.5模式预报成功率为75.0%~63.9%，PM10模式预报成功率为87.5%~81.8%，能见度模式预报成功率为71.0%~74.2%，霾日预报成功率为73.7%~72.7%.分析表明，研究期间上海的气溶胶以细颗粒物为主，低能见度主要由导致霾现象的PM2.5引起.该方法能较准确地预报霾日的发生，可为我国城市大气环境业务预报提供参考依据.