众所周知，美国洛杉矶光化学烟雾，也就是臭氧在改善的过程花费近50年，其中20年处于高位震荡。

近年来，我国颗粒物逐渐改善，但近地面臭氧浓度逐年上升，国家对臭氧污染的关注度仅次于雾霾。

有调查显示，45%的受访者认为，在城市地区，臭氧是除PM2.5之外最主要的大气污染物，92%的受访者认为其所生活地区存在臭氧污染问题。

臭氧作为地球的守护者，在离地面10-50km的平流层中，吸收着高能量的太阳紫外辐射，让地球上的生命免受紫外线灼伤。

可是到了近地面，臭氧不再像氧气一样受欢迎。一不小心就会对地球上的生命造成不可逆的伤害。因此臭氧也成为一种污染物，也就是人们所说的近地面“臭氧污染”。

近地面臭氧的主要来源是氮氧化物(NOx)和挥发性有机化合物(VOCs)，其经过足够的光照和温度，就会产生臭氧。大气中的臭氧既可以出现远距离传输，也可以在传输过程中生成，造成区域性持久性臭氧污染。

图源：北京大学

当前，各省级环保单位、科研机构、商业组织每天公布空气质量预报，并达到了相当高的准确度。

但针对臭氧绝对浓度的预报，目前还存在很多不确定性。

臭氧污染主要是大气光化学反应的结果，光化学反应的发生必须具备一定的条件，如气象条件（温度、辐射强度）和前体污染物分布及浓度水平、区域传输等。

因此，大气污染是个动态的过程，这就要求气象和污染物的时间分辨率和空间分辨率精细度非常高。

官方预报流程分为以下四步：

第一步为模式预报，在国家环境空气质量预测预报业务平台上，汇集了环境质量监测、污染源排放和气象预报等相关数据信息。这个系统依托的是一个高性能计算机群，每日零点下载最新气象预报数据后，会通过空气质量预报模型进行自动计算，给出未来7天至15天的空气质量预报等级、AQI和首要污染物。

第二步为人工订正，预报员根据模式预报结果、气象因素变化、最新环境监测数据、空气质量历史规律、排放源排放数据以及多家国际主流气象预报机构的预报数据信息进行综合分析研判，根据经验综合判断空气质量未来变化趋势，开展人工预报订正。

第三步为联合会商，与气象部门及地方预报中心进行联合会商，最终形成预报结论。

第四步为预报持续优化，经过人工订正、联合会商优化后，发布最终预报结果。

官方预报流程

在各地空气污染管控服务中，如何精准预报当地空气质量为管控打好基础？关键在于分析天气形势、近期污染物累积情况、识别历史相似案例。具体如下：

首先查看未来5-7天的天气系统（地面图+高空图），分析未来是否受副高、台风外围、均压场等不利气象条件的影响，同时结合当时气象局预测的未来风速、风向、降雨、温度情况，综合判断扩散条件及湿去除条件如何。

如果出现转风现象就可能会受到辐合、污染物回推的影响导致污染物浓度居高不下，风速小、高温扩散条件差，污染物易累积，受副高及台风外围下沉气流的影响臭氧可快速上升，此时如果模型预报空气质量以优良或者良为主时，数据分析人员就需要订正为良-轻度污染，甚至到中度污染。

每天早上8点前查看当天凌晨臭氧前体物及臭氧的累积情况，通过臭氧雷达和颗粒物雷达图查看夜间高空污染物残留及边界层高度。

若夜间高空残留较高浓度臭氧，且上午天气晴朗高温，残留层的臭氧就会和近地面混合导致臭氧浓度快速上升；如果没有风速风向的具体数据以及雷达图辅助的话，可以看看颗粒物浓度变化。若居高不下，表明扩散条件差，利于污染物累积。

此时可能还会有另外一种情况，就是臭氧浓度很低，小时浓度几微克/立方米左右，而NO2浓度却很高，说明臭氧夜间滴定作用明显，由于扩散条件差，NO2浓度较高，此时也可推测高空可能残留高浓度臭氧。

若遇到这些情况就需要数据分析人员将模型预报空气质量为“优至良”订正为“良至轻度污染”或“轻度污染至中度污染”。

根据历史相似案例预测当天未来空气质量情况，这就要求数据分析人员对当地的数据很熟悉，至少需要一年左右的数据分析经验，同时具备对数据的敏感性。

日常积累污染案例形成污染案例库可供查找相似天气型，查看污染物浓度是如何变化的，然后再根据实际情况给出未来预报。

如果有数字化平台利用就更方便了，可以自动匹配当天与历史相似变化趋势的曲线，这个时候就根据历史浓度变化情况预判当天污染物浓度峰值出现时刻，以及高值时间段，为当天的应急精准管控起到指示的作用。

近年来AI算法在空气质量预报领域快速发展，新禾利用机器学习算法实现空气质量预报，结合人工订正进一步提升预报的准确度尤其是臭氧绝对值预报，精准预测每一个微污染天。

所以你们当地是如何预警预报的呢？欢迎在公众号后台留言告诉我们哦~