1.引言

随着经济的快速发展，大气污染作为一个主要的环境问题正日趋凸显。自2001年6月47 个环保重点城市联合发布环境空气质量预报至今，很多城市相继开展大气污染预报业务。在气象业务技术改革的推动下，气象部门的业务领域不断拓展，研究和发布大气污染预报势在必行，大气污染预报逐渐被各级气象和环保部门纳入常规业务中[1]。

目前，常用的空气污染预报方法主要有统计预报、潜势预报和数值预报三种。数值预报方法对各种大气污染物在不同尺度下的不同类型污染过程进行模拟，是未来空气污染预报的发展趋势，但是此预报需要高分别率的气象数据和污染源作为数据支撑，在一些监测水平较低的中小城市较难实现[2] [3]。潜势预报避开了不确定性的污染源，重点关注影响空气质量的气象因子[1] [4]。美国自20 世纪70年代已经开始了关于空气污染潜势预报相关的研究，通过确定空气的滞留区域，可预报出可能出现严重污染的气象条件[5] [6]。近年来我国气象专家在空气污染预报方面做了许多研究工作，如程水源等通过计算混合层高度预报污染物长期平均浓度[7]；王迎春等考虑气象要素、不同的天气形势的影响下，利用加权方法得出空气污染潜势指数[8]；刘实、李琼等将污染指数与气象要素建立非线性关系，进一步建立空气污染潜势预报统计模型[9] [10]；徐大海、周小珊等利用大气平流扩散箱格模型确定潜势指数，用中尺度模型做污染气象条件预报等[11] [12]。虽然目前模式预报的发展较为迅速，但受模式所需的资料限值，预报准确率方面，统计模型效果较好[13]。统计预报模型是以数理统计为基础，以空气污染资料和同期气象资料为依据建立的预报模型，目前利用多元回归方法制作污染指数预报的研究较多。

发达城市早在十几年前大范围、大力度的开展了大气污染预报，新疆近几年才开始，仅在乌鲁木齐、石河子和哈密等少数地区开展了相关研究，主要集中在TSP 离子化学组分、大气混合层厚度变化和空气污染变化特点等方面[14]-[24]。前期昌吉市针对大气污染方面的研究主要集中在大气污染现状和机理研究方面，有关昌吉市大气污染预报与检验方面的相关研究尚未开展。由于大气污染严重影响市民的生活质量和招商投资环境，为了营造良好的生存空间及投资环境，开展昌吉市空气污染预报统计模型研究具有十分重要的意义，即可以填补昌吉市大气污染预报与效果校验的空白，亦可供沿天山一带气候特点类似的城市提供预报参考方法，共同为新疆的环境保护提供一定的决策依据。

2.资料及方法说明

2.1.污染物质量浓度资料

由于当日污染物浓度实况值作为污染物变化的基础因子，反映了污染物的变化情况，通常是影响次日污染物浓度的最显著的因子，本文选取前一次污染物浓度作为重要的影响因子。本文所用的六项污染物质量浓度数据由昌吉州生态环境保护局提供，已经过质量控制，保证了数据的可靠性；时间采用北京时间；考虑到2016年以后昌吉市常规观测的污染物由三项(二氧化硫、二氧化碳、PM10)增加为六项(二氧化硫、二氧化碳、PM10、PM2.5、一氧化碳、臭氧)，且2016年以后本地保存有较为完整的地面与高空数据，为确保气象要素与大气污染物质量浓度间建立良好的线性关系，本文大气污染物质量浓度统计时间为2016年1月至2018年12月。

2.2.气象因子的选取

考虑大气污染物水平与垂直扩散的机理，本文选取代表大气水平扩散能力的地面气象要素，包括：风场(2 min 风速、风向和10 min 风速、风向)、气压场；代表大气垂直扩散能力的水汽压、温度(日平均气温、高温、低温、整点气温)、最小相对湿度、露点、温度露点差；污染物扩散与稀释能力的气象要素：日降水量。高空气象要素选取可以及时获取的850 hPa、700 hPa 风速、风向、气温、露点、温度露点差。共计9 种气象要素62 项因子。

2.3.研究的方法

影响大气污染的气象因素较多，本文选取应用最广泛的逐步多元线性回归方法，借助SPSS (Statistical Package for the Social Science)软件来建立方程。SPSS 是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，具有操作界面友好，输出结果美观等特点，具备完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，应用较为广泛。

本文采用逐步回归的方法对前一日污染物浓度和气象要素做预报模型，在综合考虑冬半年与夏半年的大气混合层厚度和稳定度存在较大的差异，为了提高预报准确率，统计时段分为高污染期(11月至次年2月)和低污染期(3月至10月)。待选因子进入模型的显著型水平控制为0.10，模型自动剔除因子的显著性水平控制为0.15，得到各污染物质量浓度预报方程。