当前,我国面临严重的PM2.5污染问题,PM2.5对人体健康、能见度和气候有着重要影响。基于空气质量模式的数值预报是应对当前严重灰霾污染问题的重要技术方法。由于排放源、气象场以及模式本身的不确定性等因素,空气质量模式对PM2.5的预报仍具有较大的不确定性。减小模式的不确定性、改进模式预报效果既是当前科学研究的热点问题亦是相关业务工作的迫切需求。资料同化可以耦合空气质量数值模式的模拟结果和大气观测资料,对模式初值场进行订正以改进空气质量模式的预报效果。由于可用于同化的激光雷达观测资料获取不易以及观测对象与模式变量不完全一致等原因,目前PM2.5预报的同化研究主要集中在对地面观测资料和卫星遥感资料的同化,地基激光雷达观测资料的同化研究并不多见。本论文基于NAQPMS模式,对地面及激光雷达观测资料与模式的同化进行研究,旨在减少模式的不确定性,改进PM2.5预报。在开展地面观测和激光雷达观测同化实验前,基于NAQPMS对一次PM2.5污染过程的区域性影响进行研究,简要评估了 NAQPMS模式的模拟效果。研究发现,模拟值与观测值对比具有较好一致性,模式较为合理地反映了此次污染过程中PM2.5浓度变化与输送过程,表明NAQPMS模式对污染物时空演变的整体趋势把握较好,能够提供相对合理的同化背景浓度,但模式与观测仍存在一定差距,同化订正十分必要。本文基于中国环境监测总站提供的超过1400个国控常规污染物地面观测站点和NAQPMS模式,利用最优插值算法,建立了我国首个覆盖全国的污染资料实时同化业务系统。系统可以提供实时同化污染物浓度分布场和滚动预报初值场,具备多项污染物、多层嵌套网格同化和全自动业务化运行的特点,可满足预报业务工作的实时要求。在此同化系统的基础上,通过设置未同化预报、24小时间隔同化预报、12小时间隔同化预报三组预报实验,评估了地面观测同化对PM2.5实时预报的改进效果。研究结果表明,在一段时间内京津冀地区的三次PM2.5重污染过程中,地面观测同化可以有效改进PM2.5实时预报的效果。其中,24小时预报改进效果显著,京津冀地区模拟结果的平均分数偏差(MFB)和平均分数误差(MFE)分别由50.9%、70.67%(未同化前)优化为40%、62.3%(12小时间隔同化预报)。12小时间隔同化预报的同化效果好于24小时间隔同化预报,增加同化频次可以有效提高同化对预报的改进效果。12小时间隔同化对于京津冀地区0-24小时、24-48小时、48-72小时及0-72小时预报均方根误差(RMSE)改进分别为23%、8.2%、4.8%、12.3%,研究结果表明,地面观测同化随着预报时间的增加同化效果衰减明显。在地面观测同化的基础上,本文设计了 一种新的激光雷达观测同化算法,依据观测得到气溶胶消光系数和地面观测同化后的垂直第二层PM2.5浓度,订正初值场不同垂直层PM2.5的浓度值。基于此同化方法,设置未同化预报、地面观测同化预报以及激光雷达观测同化预报三组模拟实验,评估激光雷达观测同化对PM2.5预报的具体影响。结果表明,激光雷达观测可以较好的对初值场垂直层进行订正,同化后的初值场污染物垂直层浓度分布与实际情况更为吻合,同化后PM2.5模拟浓度垂直分布与观测到气溶胶消光系数垂直分布更为接近,但仍有一定差距,其原因为激光雷达观测点位较少,同化的影响范围和效果有限,预报时间的增加也导致了同化效果的衰减。激光雷达观测同化24小时预报改进在部分城市效果显著,如邯郸市同化前后相关系数从0.3分别上升为0.39和0.46,RMSE从同化前的94.8,分别降低为79.3(降低约16%)和60.5(降低约36%),但并非所有城市PM2.5预报得到显著的改善。其原因为,随着预报时长的增加,排放源、气象场及模式本身的不确定性逐渐成为导致预报偏差的主要原因,初值场垂直层同化的影响时间较长,很可能会放大这些不确定性导致的误差。激光雷达观测同化影响在模拟起始阶段较小,经过初始预报时间后,激光雷达观测同化影响逐渐显现,且其影响时间相比于地面同化更长。以邯郸市影响为例,激光雷达观测同化影响主要集中在第10至30预报时次之间,最高可超过地面观测同化效果20%以上,而后同化效果开始缓慢衰减,但直至第72小时预报仍有微弱的影响。