【文献】英国特定类群网格花粉建模系统开发与验证

背景介绍

Neal L S, Brown K, Agnew P, et al. Development and verification of a taxa-specific gridded pollen modelling system for the UK[J]. Aerobiologia, 2025, 41(2): 389-414. doi.org/10.1007/s10453-025-09858-w

过敏性鼻炎，一种主要由草本、树木或杂草花粉引起的季节性疾病，在英国乃至全球范围内影响着大量人口的健康与生活质量。据统计，英国有相当一部分人口深受花粉过敏之苦，这不仅给个体带来了不适，也给英国国家医疗服务体系（NHS）带来了显著的经济负担。当前，英国的花粉预报主要依赖人工生成，其数据粒度相对粗糙，仅能为全国16个地区提供每日单一水平的花粉信息。这种有限的预报精度和覆盖范围，使得公众和医疗专业人员在有效管理花粉风险方面面临挑战。为了解决这一问题，提升花粉预报的精细化和准确性，本研究致力于开发并验证一个先进的特定类群网格花粉建模系统。

研究方法

花粉粒由 Hirst（Hirst, 1952）设计的 Burkard 容积孢子陷阱收集。从三月下旬到九月上旬，陷阱于当地时间上午 9 点更换；草季（五月中旬到八月初）每天更换一次，此时期以外每周更换一次。

该将每个分类单元观察到的每日平均浓度合并起来，并转换成英国使用的分类每日花粉水平 (DPL)。定义了四个不同的级别——低、中、高（所有花粉症患者都可能受到影响) 和非常高（患者可能会出现大量症状）。

本研究的核心在于英国气象局数值大气扩散模型（Met Office Numerical Atmospheric-dispersion Modelling Environment, NAME）中实现了创新的花粉建模功能。该系统旨在提供高时间（每小时）和空间（5公里）分辨率的特定类群花粉浓度输出，以期显著提升未来花粉预报的细节水平。
研究初期，重点关注了英国人群中最常见的三个主要致敏花粉类群：桦树（Birch）、橡树（Oak）和草（Grass）。为了准确模拟花粉的来源，研究人员利用物种分布建模方法估算了花粉颗粒的排放图。这意味着通过分析这些植物在英国的地理分布，可以更精确地确定花粉的潜在来源区域。
在花粉释放机制方面，模型考虑了多重环境因素。花粉季节的开始时间由NAME模型中的累积温度和特定参数化过程共同控制。而花粉的具体释放量和时间，则根据短期的气象条件进行估算，这些条件包括降水、风速和水汽压亏缺等，同时还考虑了昼夜周期对花粉释放的影响，力求更真实地反映自然界中花粉的动态。

研究结论

下图是2022年和2023年（下行）主要花粉季节中，桦树（a、d）、橡树（b、e）和草类（c、f）的昼夜节律因子的影响：黑色表示昼夜节律平均观测值，浅蓝色表示无昼夜节律的 NAME 模型运行结果，深蓝色表示有昼夜节律的 NAME 模型运行结果

下图是NAME（a、c、d）和CAMS（b，e）模型对 2022 年和 2023 年不同花粉类型（桦树ab、橡树c、草de）年度花粉积分5%（花粉季节早期）和95%（花粉季节晚期）百分位数出现日期的预测与观测值对比。

本研究对所开发的特定类群网格花粉建模系统进行了严格的验证。结果显示，在后报（reanalysis）模式下运行时，NAME模型的性能表现出色，并且根据实际花粉观测数据进行验证后，其对桦树和草花粉的模拟结果与哥白尼大气监测服务（Copernicus Atmosphere Monitoring Service, CAMS）的集合中位数预测水平相当。这一发现表明，本研究开发的系统在模拟这两种关键花粉类型方面具有较高的可靠性和准确性。

更值得关注的是，在模拟英国每日花粉指数方面，本模型展现出比现有专家预测系统（NPARU-MO）更高的相关系数。这突出表明了新模型在捕捉花粉浓度日变化趋势方面的优越性，为提供更精准、更及时的花粉信息奠定了基础。

总结

这项研究成功开发并初步验证了一种创新的特定类群网格花粉建模系统，并将其集成到英国气象局的NAME模型中。该系统通过提供高分辨率、特定类群的花粉数据，有望彻底改变英国的花粉预报方式，从当前粗略的手动预报迈向精细化的自动化预报。这将极大地增强公众和医疗专业人员管理花粉过敏风险的能力，帮助他们更好地规划户外活动、采取预防措施，并为医疗干预提供更准确的依据。未来的工作将在此基础上继续优化模型，并扩展到更多花粉类群，以期为英国乃至全球的花粉过敏患者带来更大的福祉。

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