《表1 不同能见度参数化方案预报结果与观测值统计对比》

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《霾天能见度参数化方案改进及预报效果评估》

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图5给出了三套方案计算的能见度与观测实况的逐日变化.三套方案计算的能见度均能较好地预报出2017年2月京津冀地区能见度的时间演变趋势，从不同区域和城市预报能见度与观测值之间的相关统计来看，相关系数均可达到0.87以上，特别是D02区域、河北北部和北京市达到了0.92以上（表1）.对比来看，S3的相关系数在三套方案中相对最高，其次是S2和S1.总体上S1计算的能见度是最低的，而S3计算的能见度是最高的.从平均误差来看，三套方案除了在北京和天津预报偏低以外，在整个D02区域、河北南部、河北北部和石家庄市都是偏高的，在这些预报偏高的地区，S1的均方根误差和归一化平均绝对误差最低，S3的最高，S2居中.但对于北京和天津，则表现不尽相同，在北京地区S2方案计算的能见度的预报平均误差、均方根误差和归一化平均绝对误差都是最低的，这可能是因为该方案本身就是在北京城区通过观测实验数据拟合建立的，其更适用于北京地区的能见度计算，而在天津地区三套方案的预报结果在统计参数上均没有表现出明显优势，这可能与模式在此期间对天津市的气溶胶含量和相对湿度预报的偏差较大有关.S2在北京的最优表现也说明，经验的参数化方案是具有一定的地区适用性的.从整个区域的统计角度来看，S1方案具有一定的优势.原因在于，从整个京津冀区域而言，模式预报的PM2.5浓度整体偏低，造成不同的能见度参数化方案计算结果偏高，而在相同的PM2.5浓度和相对湿度水平下S1方案计算的能见度最低，这在一定程度上弥补了PM2.5浓度预报偏低的不足.对京津冀地区而言，不同的模式预报或者模拟的PM2.5浓度总体偏低，特别是严重霾或者重污染期间偏低更加明显[12，25，26]，因此，相比而言S1更适合应用于京津冀地区目前的能见度预报.