四川盆地一次污染过程的WRF模式参数化方案最优配置

精准的气象场是空气质量模型的基础,本文对中尺度气象模式WRF(The Weather Research and Forecasting)中微物理过程方案、陆面过程方案、行星边界层方案以及积云参数化方案进行组合,设计了24组参数化方案,对2014年5月初四川盆地内一次空气重污染过程中的气象场进行了模拟,将模拟输出的10 m风速、2 m温度、2 m相对湿度、水汽混合比廓线及位温廓线与研究区内14个气象站及1个探空站的实测数据进行对比.结果表明,Mellor-Yamada-Janjic(MYJ)边界层方案能更好的模拟出盆地内风速的变化趋势,而Yonsei University(YSU)边界层方案模拟的2 m相对湿度效果更优.第16组参数化方案(由WRF Single-Moment 3-class(WSM3)方案,热扩散(SLAB)方案、Mellor-Yamada-Janjic(MYJ)方案及Grell-Devenyi(GD)方案组合)能够较好地模拟盆地近地面风场的水平分布及风速的日变化规律,模拟的温度日变化规律更贴合实际情况,同时能够模拟出边界层内水汽混合比及位温的垂直分布特征,对边界层内逆温层和混合层的模拟也更加贴近实际,尽管该方案对2m相对湿度的模拟并不是最好,但基本能够模拟出四川盆地气象要素的变化特征,因此认为第16组参数化方案(WSM3,SLAB,MYJ及GD)适用于模拟此次重污染过程的气象场.     

CCSM4/WRF-CMAQ动力降尺度预估RCP8.5情景下京津冀地区空气质量的潜在变化

目前,针对气候变化对区域空气质量影响的研究相对较少,并且多采用统计降尺度方法对全球气候模式结果进行处理.采用WRF中尺度气象模式对CCSM4气候模式的CMIP5 RCP8.5情景预估结果进行动力降尺度处理,并为CMAQ空气质量模式提供气象场;在2012年清华大学MEIC大气污染物排放清单的基础上,选取2005年作为气候现状代表年、2049-2051年作为未来气候代表年,对京津冀地区典型月份（1月、4月、7月、10月）的气象及空气质量数值模拟结果进行对比,以此预估气候变化背景下京津冀地区空气质量潜在变化.结果表明,在排放情况不变及RCP8.5情景下,未来代表年与现状代表年相比,京津冀地区以典型月份为代表的年均气象因素整体呈现温度升高,风速、相对湿度及大气边界层高度均降低的趋势;年均大气污染物浓度整体呈现升高的趋势,其中,温度升高约0.8℃,风速降低约0.11 m/s,相对湿度降低约2%,大气边界层高度降低约8 m,ρ（PM_2.5）升高约2.4 μg/m3,ρ（SO₂）升高约1.8 μg/m3,ρ（NO_x）升高约1.0 μg/m3;此外,主要的气象条件（温度、风速、相对湿度、大气边界层高度）中,风速及大气边界层高度的降低可能是造成这些大气污染物浓度变化的主要气象因素,并且风速及大气边界层高度的降低与ρ（PM_2.5）降低的相关系数分别约为-0.44和-0.26.研究显示,气候变化会对京津冀地区造成污染物浓度升高的潜在风险,同时由于现阶段缺乏可用于空气质量模式的未来排放情景数据、在线耦合模式日臻完善,在我国气候-空气质量的研究领域亟待进行更深层次的研究.      

基于WRF模型与气溶胶光学厚度的PM2.5近地面浓度卫星反演

为了反演高分辨率的PM_2.5近地面浓度,利用WRF(中尺度气象模型)模拟的大气相对湿度、风速、边界层高度等气象因子对AOD(气溶胶光学厚度)分别进行订正,以逐步提高AOD与近地面ρ(PM_2.5)间的相关性;分析不同反演模型的统计学特征,优选反演模型,并利用最优模型反演中国中东部地区2014年年均ρ(PM_2.5)的空间分布特征.结果表明:AOD经相对湿度订正后,其与近地面ρ(PM_2.5)的相关性显著提高,相关系数达到0.77;同时引入相对湿度、风速2个气象因子,AOD与近地面ρ(PM_2.5)的相关系数升至0.79(n=145,P<0.01);同时引入相对湿度、风速和边界层高度3个气象因子,AOD与近地面ρ(PM_2.5)的相关系数进一步升至0.80(n=145,P<0.01).模型反演表明,研究区域内ρ(PM_2.5)年均值大于35 μg/m3的面积高达334.49×104 km2,占研究区域面积的83.2%,并且高污染地区与人口密度高度重合.分析表明,北京、天津、河北、山东及河南等典型重污染省、直辖市分别有96.30%、100%、78.16%、98.86%、100%面积的ρ(PM_2.5)超标,分别约有99.97%、100%、96.41%、98.88%、100%人口生活在空气质量超标地区.      

基于WRF-CMAQ模式的非线性预报模型研究

文章基于WRF-CMAQ空气质量数值预报系统,对石家庄地区未来3 d逐小时SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(10)和PM_(2.5)6种污染物浓度进行预报,选取2014年5-11月市区7个国控点的监测数据对模式预报能力进行评估检验。结果表明,CMAQ模式预报系统对CO的日均浓度预报准确率较高,而对其他污染物浓度的预报均有不同程度高估,其中PM10的预报效果相对较好,对SO_2、NO_2和PM_(2.5)这3种污染物浓度的预报值均明显大于观测值,O_3的预报效果最差。这与石家庄市排放源清单的不确定性及污染物日浓度变化幅度较大有关。为提高模式预报的准确性,采用非线性自适应偏最小二乘回归滚动法建立订正模型对逐小时污染物浓度预报值进行订正,结果明显改善了CMAQ模式预报值,对县市级的精细化预报有一定指导意义。订正结果对首要污染物PM_(10)和PM_(2.5)浓度的日变化特征表征较好,日变化曲线及波峰波谷值与观测结果基本一致,订正后的污染物浓度能反映出其在石家庄的区域分布特征,有利于预报分析不同天气背景下污染物的空间分布特征及输送变化过程。     

美国环保局第三代空气质量预报和评估系统

美国环保局研制的第三代空气质量预报和评估系统(Models-3)。Models-3由程序管理、科学管理、模式构架、数据库管理、决策管理、软件管理以及研究设计七大部分组成。其中最主要的是程序管理部分。它由中尺度气象模式、排放模式以及通用多尺度空气质量模式三大模式组成。三大模式的核心是通用多尺度空气质量模式(CMAQ)。中尺度气象模式为CMAQ提供气象场的数据；排放模式为CMAQ提供排放物的资料；CMAQ则利用上述的数据资料对污染物在空气中的物理和化学过程进行空气质量的数值预报。文章给出了一个个例的预报结果。     

气候变化对中国夏季臭氧影响

气象条件对近地层臭氧(O₃)的生成有重要影响.为了探讨未来气候变化如何影响中国不同地区的O₃浓度,本研究将全球耦合模式比较计划CMIP5提供的CESM地球系统模式的气候预测数据作为WRF区域气象模式的初始边界条件,降尺度模拟了3种代表情景(RCP4.5、 RCP6.0和RCP8.5)下的未来2046～2055年夏季气候变化情况,并驱动CMAQ区域空气质量模式模拟气候变化对O₃的影响.结果表明,气候变化使中国夏季边界层高度、温度均值和高温天数增加,相对湿度有所降低,近地面风速无明显变化.在气象要素的共同影响下,O₃浓度在京津冀、四川和华南等地区呈现增加趋势,O₃每日最大8 h滑动平均(MDA8)极值在不同情景下增幅为：RCP8.5(0.7μg·m^-3)>RCP6.0(0.3μg·m^-3)>RCP4.5(0.2μg·m^-3).夏季MDA8超标日变化与高温天数变化有较为相似的分布,MDA8超标的发生与高温天...     

佛山市中心城区工业污染源排放的数值模拟

以广东省佛山市中心城区为研究区域,在分析城区工业污染源排放与分布特征的基础上,应用中尺度气象模式MM5耦合空气质量模式CALPUFF的方法,模拟了中心城区工业污染源排放SO2的扩散传输过程.在考虑周边污染源及本地污染物的情况下,发现ρ(SO2)模拟值与实测值的变化趋势一致,表明模拟方案可较好地反映ρ(SO2)的时空分布特征.分析中心城区工业源排放时空分布模拟结果发现,工业污染源排放与分布特征和气象环境是影响城区工业源排放SO2的时空分布的重要因素.     

边界层方案对华北一次污染过程模拟的影响

采用WRF模式中YSU、MYJ和ACM2 3种边界层参数化方案,利用WRF模式和空气质量模式CAMx对2015年11月11~15日发生在京津冀地区的一次污染过程进行了模拟,同时利用地面气象要素、风廓线、秒探空和空气质量观测数据对3种参数化方案下的模拟结果进行了验证对比.一种基于临界垂直湍流交换系数确定边界高度的方法被用于对比3种参数化方案之间垂直扩散能力的差异.结果表明,MYJ方案对10m风速高估最大（平均高估0.66m/s）,对2m温度和2m湿度低估最小,YSU和ACM2方案对地面气象要素的模拟效果相近;ACM2方案对于边界层内垂直廓线模拟效果优于YSU和MYJ方案,但是3种参数化方案对边界层内风速均存在高估（高估可达2.6m/s）;基于临界垂直湍流交换系数方法定义的边界层高度更能反映大气的垂直扩散能力,MYJ方案边界层高度最小,其模拟的PM_2.5浓度最高;MYJ方案对于地面风速的高估,会降低模拟的区域整体PM_2.5浓度,但是会增加风速较大区域下风向的PM_2.5浓度;ACM2方案对边界层垂直廓线模拟最好,夜间底层垂直湍流交换系数计算值较大,使得ACM2方案对于本次过程中PM_2.5等污染物的模拟优于MYJ和YSU方案.     

基于多机器学习算法耦合的空气质量数值预报订正方法研究及应用

应用多种机器学习算法进行时空耦合从而建立一种新的多模式集合预报订正算法(简称“ET-BPNN算法”),对4种常规污染物(NO₂、O₃、PM_2.5和PM₁₀)的空气质量模型预报结果进行订正. 订正方法分为两步,第一步中利用随机森林、极端随机树和梯度提升回归树3种机器学习算法,采用4个空气质量数值预报模式(CMAQ、CAMx、NAQPMS和WRFChem)的多尺度污染物浓度预报数据、中尺度天气模式(WRF)的气象因子预报数据(包括2 m温度、2 m相对湿度、10 m风速、10 m风向、气压和小时累计降水量)以及污染物浓度观测数据作为训练集,训练结果进入基于均方根误差的择优选择器,选取3种机器学习算法中优化效果最好的算法;在第二步中利用了BP神经网络算法,通过加权平均获得集合模式订正预报结果. 结果表明:①与模式集合平均算法相比,ET-BPNN算法使NO₂、O₃、PM_2.5和PM₁₀浓度预报值与观测值之间的均方根误差分别减小了30.4%、18.9%、43.3%和38.1%. ②ET-BPNN算法的优化效果较随机森林、极端随机树和梯度提升回归树3个机器学习算法有明显提升,与极端随机树算法相比,ET-BPNN算法使NO₂、O₃、PM_2.5和PM₁₀浓度预报值与观测值之间的均方根误差分别降低了42.7%、20.1%、19.7%和9.7%. ③在易发生污染的秋冬季,ET-BPNN算法对PM_2.5浓度的预报具有明显的优化效果,此外该算法明显缩小了不同站点预报和不同预报时效之间的偏差,具有较好的鲁棒性. ④对O₃和PM_2.5浓度预报而言,经ET-BPNN算法优化后的预报结果能够更好地把握污染过程,对污染物峰值浓度的预报也较模式集合平均算法更准确. 研究显示,ET-BPNN算法提高了空气质量模式对污染物浓度的预报效果.      

城市空气质量数值预报模式系统及其应用

介绍了一种城市空气质量数值预报模式系统 ,该系统由气象模式 (中尺度气象模式MM5及城市大气边界层模式CBLM)和大气污染物输送扩散化学模式组成 .将模式系统应用于南京市 ,试预报结果同监测结果一致 ,表明模式具有较好的模拟性能 .模式系统试运行后的检验改进工作 ,气象资料、污染源及环境参数等质量的提高 ,预报结果检验方法的确定等都是模式系统业务化时应予以充分考虑的 .     

气态污染物和气溶胶在线检测装置(GAC)测量结果评估

气态污染物和气溶胶在线检测装置(GAC)是一种连续收集、测量气态污染物和气溶胶水溶性组分的装置.分别将GAC的测量结果与二氧化硫(SO2)分析仪、差分吸收光谱(DOAS)、颗粒物-液体转换采集系统(PILS)和膜采样法的测量结果进行比对.结果表明:GAC对SO2吸收完全,测量结果稳定可靠;GAC测量的气态亚硝酸(HONO)质量浓度比DOAS测量值略偏高,原因可能是在相对湿度较高的条件下GAC对HONO的测量受到了NO2的干扰;GAC和PILS测量的硫酸盐、硝酸盐和氯离子质量浓度〔分别以ρ(SO42-),ρ(NO3-)和ρ(Cl-)计〕均有较好的相关性,将ρGAC(SO42-)校正到与PILS相同的粒径范围后,与ρPILS(SO42-)的系统偏差仅为-2%;GAC与膜采样法测量的ρ(SO42-)具有较好的相关性(R2=0.96),而二者的ρ(NO3-)相关性较差,原因可能是硝酸盐在膜采样过程中有损失,使膜采样法的测量结果偏低.     

大气多环芳烃区域迁移转化模型比较与关键影响因素:以京津冀地区为例

针对芘(Pyr)和苯并[a]芘(BaP),以京津冀地区2014年为例分别构建CMAQ和BETR模型系统开展数值模拟,对比评估两种模型对PAHs大气迁移转化的模拟效果,并利用XGBoost模型识别CMAQ中影响PAHs环境行为的关键大气物理化学过程和参数.结果表明,BETR和CMAQ模拟年均值与实测年均值比值基本在1/2～2之间,且CMAQ模拟值和实测值季节变化趋势相同,验证了两类模型结果的可靠性.同时,将CMAQ模型9 km网格模拟浓度平均至27 km网格并和BETR模拟浓度的对比结果显示,BETR模型Pyr和BaP模拟浓度平均分别约为CMAQ年均模拟浓度的1.59倍和1.38倍,两类模型在年均浓度水平和空间分布方面具有较好的可比性.基于XGBoost模型的SHAP变量重要性分析表明,边界层高是对Pyr和BaP迁移转化影响最大的气象因素,其重要性在所有因素中占比高达22%～35%,在部分城市和污染物中对浓度变化的贡献甚至超过排放量,且和两种PAHs浓度呈显著负相关;PAHs浓度水平其次受风速影响最大,且风速和PAHs浓度呈负相关关系;风向对不同城市污染物浓度的影响则各不相同.     

A numerical study of summer ozone concentration over the Kanto area of Japan using the MM5/CMAQ model

We assessed the ability of the MM5/CMAQ model to predict ozone (O3) air quality over the Kanto area and to investigate the factors that a ect simulation of O3. We find that the coupled MM5/CMAQ model is a useful tool for the analysis of urban environmental problems. The simulation results were compared with observational data and were found to accurately replicate most of the important observed characteristics. The initial and boundary conditions were found to have a significant e ect on simulated O3 concentrations. The results show that on hot and dry days with high O3 concentration, the CMAQ model provides a poor simulation of O3 maxima when using initial and boundary conditions derived from the CMAQ default data. The simulation of peak O3 concentrations is improved with the JCAP initial and boundary conditions. On mild days, the default CMAQ initial and boundary conditions provide a more realistic simulation. Meteorological conditions also have a strong impact on the simulated distribution and accumulation of O3 concentrations in this area. Low O3 concentrations are simulated during mild weather conditions, and high concentrations are predicted during hot and dry weather. By investigating the e ects of di erent meteorological conditions on each model process, we find that advection and di usion di er the most between the two meteorological regimes. Thus, di erences in the winds that govern the transport of O3 and its precursors are likely the most important meteorological drivers of ozone concentration over the central Kanto area.     

珠三角空气质量暨光化学烟雾数值预报系统

基于中尺度气象模式(MM5)、排放源模式(SMOKE)和大气化学模式(CMAQ),耦合本地排放源清单,建立了珠三角区域空气质量数值模式预报系统。该套模式系统对清洁、污染过程的一次、二次污染物都有较好的预报能力。冬季,能见度和PM_(2.5)的预报值和观测值的相关系数最高达0.76和0.78。O_3和NO_x的预报值和观测值的相关系数为0.64和0.61。随着预报时效的增加,预报效果没有明显降低。夏季,在2个典型光化学过程中,O_3的预报值和观测值的相关系数分别为0.68和0.81,NO_x分别为0.57和0.64。在相关的边界层气象因子中,地表通风系数和能见度相关度最高,相关系数达0.71。混合层高度、地面风速、比湿和能见度的相关系数分别为0.55、0.50、和-0.37。在灰霾过程中,PM_(2.5)占PM_(10)的质量浓度为78%。在气溶胶质量权重中,硫酸盐所占的比重最高,占PM_(2.5)权重达到33%,元素碳为18%,有机碳为14%,铵盐为5%,硝酸盐仅为1%。灰霾过程的二次气溶胶的质量权重比清洁过程的大。     

珠三角秋季典型气象条件对空气污染过程的影响分析

利用空气质量指数(AQI)、主要大气污染物浓度和气象要素、天气图等数据资料,结合中尺度数值天气预报模式WRF,对2014年10月珠三角地区污染期间的天气形势及气象特征进行了分析.结果表明,WRF模式可以较好地反映珠三角地区主要城市地面和高空气象要素的时空变化,9个城市平均地表的温度、相对湿度和风速的模拟值与观测值的相关系数分别为0.90、0.87和0.78.对2014年10月3次污染过程的分析表明,造成该时段珠三角地区空气污染的天气形势主要是高压底部型和均压场型.静风或小风(2 m·s~(-1))及稳定的大气层结均不利于污染物的扩散,同时由于偏北气流输送周边污染物到珠三角地区,导致污染物浓度不断增加.相对湿度低于65%时,珠三角地区首要污染物以O_3为主;相对湿度高于70%时,PM_(2.5)浓度逐渐增加,成为主要污染物.高温等气象条件会影响光化学反应,加重珠江三角洲的空气污染,表现了该地区大气复合污染的特性.     

2001~2019年气象条件对江苏省PM2.5分布的影响

利用区域在线空气质量模式WRF-Chem模拟研究了2001～2019年气象条件对江苏省PM_2.5浓度分布的影响.在排放源不变的情况下,气象条件引起的江苏省PM_2.5年均浓度的最强正、负异常分别出现在2008和2001年,它们的异常值相对于多年平均值分别占比10.5%和-14.3%,表明气象条件对PM_2.5浓度年际变化有明显影响.经验正交函数分解的结果表明,气象条件对江苏省PM_2.5浓度的空间分布的影响具有一致性.边界层高度、温度、相对湿度、风速和降水整体上都与江苏省PM_2.5浓度呈现显著负相关关系.以上气象因子所构建的线性回归方程能较好地描述PM_2.5浓度和气象条件之间的关系,其拟合值与模拟值相关性为0.73,通过了99%的信度水平检验.     

2013年1月华北地区重霾污染过程SO2和NOx的CMAQ源同化模拟研究

以2006年中国地区的INTEX-B排放清单为基础,采用CMAQ模式污染源同化方法,反演更新了2013年1月重霾污染过程华北地区的SO₂和NO_x排放源;应用WRF-CMAQ模式以及2006年INTEX-B初始排放源和2013年1月改进的排放源,分别模拟了1月9-15日和28-31日两次持续重霾污染过程的SO₂和NO₂浓度,并与华北地区47个环境监测站点实测值进行对比,重点分析了基于初始源和同化反演源的模拟效果及其改进原因;本文亦采用2012年清华大学编制的东亚地区MEIC排放清单评估了SO₂和NO_x同化反演源的合理性.分析结果表明:①CMAQ模式污染源同化方法可适用于重霾污染过程,即采用同化反演源模拟的SO₂、NO₂浓度时空变化特征与实测值较一致,而且可反映SO₂、NO_x排放源强的动态变化特征;②基于同化反演源的SO₂、NO₂浓度模拟效果明显优于2006年INTEX-B排放源,其时间变化趋势与实测值较一致,而且可模拟重霾污染过程SO₂、NO₂浓度的峰值;③采用反演源模拟的SO₂、NO₂浓度空间区分布特征与实测值较一致,而且可较好反映重污染区的极值分布特征;④经污染源同化改进后SO₂、NO₂模拟浓度与实测值的相关系数有所提高,误差明显减小;SO₂的改进效果略优于NO₂,这与污染源对两种污染物浓度的影响差异有关;⑤初始源中SO₂、NO_x排放源的空间分布和强度与2012年清华大学编制的排放源强差异较大,而同化反演源的空间分布和强度均接近于上述2012年排放源,较好反映出重点地区的高污染源分布特征.本文研究结果将为改进重霾污染过程的空气质量预报、减小自下而上建立的排放源清单不确定性、评估SO₂、NO_x等排放源的影响效应以及不同气象条件下区域排放源的动态调控等提供新技术途径和研究思路.     

铜的大气腐蚀研究

综述了各种因素对铜大气腐蚀的影响,其中介绍了单一气体SO2、NOx、O3及混合气体协同作用对铜大气腐蚀的影响。在铜腐蚀中,SO2 NO2的协同效应只有在一个相对高的湿度(90%)下才发生。SO2 O3的协同效应要强于SO2 NO2的协同效应,这可以解释为什么铜在富含O3的乡村环境中有高的腐蚀率。重点阐述了硫酸铵微粒的影响,在硫酸铵的临界相对湿度(CRH)时,铜的腐蚀率和机制变化很显著;同时介绍了铜的几种腐蚀产物及其形成机制。简述了研究铜大气腐蚀的常用实验方法和几种表征手段,并展望了铜大气腐蚀的研究趋势。