基于集合卡尔曼滤波的区域臭氧资料同化试验

基于集合卡尔曼滤波方法和嵌套网格空气质量模式系统建立了一个区域空气质量资料同化系统(RAQDAS),并利用该系统开展了京津冀地区2008年北京奥运会期间的地面臭氧观测资料同化试验,分析了同化系统订正臭氧初始场对24 h臭氧预报的影响.试验结果表明采用50个集合样本的集合卡尔曼滤波同化不仅改进了观测站点的臭氧预报,也提高了观测以外区域的臭氧预报技巧,使得臭氧预报的均方根误差平均下降了15％,并且当集合样本数减小到20时也可达到相近的预报改进效果.为了解决滤波发散问题,分别采用了放大集合离散度和扰动模式误差源两种方法.其中放大集合离散度能避免滤波发散,但没有提高臭氧预报技巧,反而导致预报误差的增加;扰动模式误差源不仅解决了滤波发散问题,也使同化导致的臭氧预报均方根误差下降比例从15％进一步提高到20％.     

基于集合均方根滤波的太湖叶绿素a浓度估算与预测

叶绿素a浓度作为表征水质状况的重要参数之一,反映了水体富营养化程度和藻类含量,是决定水体的反射光谱特征的重要因素,也是水质遥感领域研究较多的一项水质参数.研究叶绿素a浓度的遥感定量反演可以为湖泊水质监测与评价提供新的思路和方法.本研究发展了一个基于集合均方根滤波和风生流的污染物扩散模型的数据同化方案,并结合2010年5月20日的太湖3个浮标观测站点的观测数据进行了同化实验.首先对太湖叶绿素a浓度进行同化估算,然后利用优化后的估算结果对太湖叶绿素a浓度进行了为期6 h的预报.在同化阶段,均方根误差分别从1.58、1.025、2.76降低到了0.465、0.276、1.01,平均相对误差也从0.2降低到了0.05、0.046、0.069.在预报阶段,均方根误差从1.486、1.143、2.38降低到了0.017、0.147、0.23,平均相对误差也从0.2降低到了0.002、0.025、0.019.结果表明,利用集合均方根滤波的数据同化方法可以有效地提高太湖叶绿素a浓度的估算与预报精度.     

基于CESM-EnSRF系统全球甲烷及臭氧卫星资料同化试验研究

臭氧(O3)与甲烷(CH4)均是大气中重要的微量气体,对全球气候变化有着重要的影响.为提高全球范围的臭氧、甲烷在气候模式中的预报效果,使用集合平方根滤波(En SRF)同化方法及地球系统模式(CESM)构建了CESM-En SRF卫星资料同化预报系统,并通过设计试验,将大气红外探测器(AIRS)的臭氧与甲烷观测资料同化到气候模式中,对模式的同化再预报效果进行系统的测试与评估.结果显示,臭氧、甲烷分析集合均值的偏差及均方根误差皆低于背景集合均值的偏差及均方根误差.臭氧、甲烷的同化再预报偏差及均方根误差较控制实验都得到改善,但对5 h Pa以上高度臭氧预报准确性的改进效果很小.随循环同化的进行,平流层臭氧与甲烷的平均同化改进率呈增加趋势,并逐渐趋于稳定;对流层平均同化改进率随时间变化不明显.试验表明,该系统可有效利用臭氧与甲烷的观测资料对模式场进行合理的改善,从而有效地提高臭氧、甲烷在气候模式中的再预报效果,但对于平流层顶-中间层高度(5 h Pa以上)臭氧预报准确度的提高,模式中臭氧光化学过程的准确模拟较同化观测资料具有更重要的作用.此外,循环同化对提高5~150 h Pa高度臭氧及1~200 h Pa高度甲烷在CESM模式中的预报效果最有效.     

资料同化方法在空气污染数值预报中的应用研究

基于第5代中尺度非静力气象模式MM5以及区域气溶胶和沉积模式REMSAD耦合的空气污染数值预报模型系统,分别采用最优插值法和集合卡尔曼滤波法对南京2002-08～2002-09 NOx和SO2模型预报结果进行了资料同化试验,结果表明,NOx和SO2经最优插值法同化后偏差平均值的改进率分别为34.20%、47.53%,均方根误差的改进率分别为31.95%、42.04%;NOx和SO2经集合个数为30的集合卡尔曼滤波法同化后偏差平均值的改进率分别为26.73%、60.75%,均方根误差的改进率分别为25.20%、55.16%;说明最优插值法和集合卡尔曼滤波法都具有改善空气污染数值预报中污染物浓度初始场的作用.进行了集合卡尔曼滤波法中集合个数为61时2种同化方法同化效果比较的试验,结果表明,随着集合卡尔曼滤波法集合个数的增加,NOx和SO2的同化效果都较集合个数为30时有所改善,并且,集合卡尔曼滤波法对NOx和SO2模式预报结果的改善效果将好于最优插值法.     

基于气溶胶三维变分同化天津PM2.5数值预报研究

基于气溶胶三维变分同化技术,建立天津空气质量数值模式气溶胶同化模块,通过天津地区两次重污染过程同化模拟敏感性试验,分析了观测资料范围对同化结果的影响,并结合一个月的滚动预报试验,分析了气溶胶同化对天津地区PM_2.5数值预报效果的影响,以期为提升天津空气质量预报能力提供支撑.结果表明：气溶胶同化各控制变量背景误差水平相关系数的衰减尺度约50km,垂直方向上400m高度与模式底层的相关系数衰减至0.6左右;观测资料范围对同化结果影响显著,仅采用天津地区观测数据进行同化,对重污染过程期间天津地区PM_2.5浓度模拟的影响时效约12h,采用模拟区域内所有观测数据进行同化影响时效可持续24h以上,且模拟效果更优;采用三维变分同化技术,实现地面PM_2.5观测资料同化,天津地区PM_2.5数值预报效果显著提升,预报值和实况值之间的相关系数由0.74增加到0.87,均方根误差由32.3μg/m³减小为22.4μg/m³,平均相对误差由39.9%减小为27.1%;同化对模式初始时刻的改进效果最明显,随时间同化效果衰减,14h内改进效果最佳,对24h PM_2.5浓度预报也有明显改进.     

基于贝叶斯优化的三维水动力-水质模型参数估值方法

随着水质目标管理要求的提升,基于复杂的三维水动力-水质模型的决策成为流域精准治理的必需.水质模型通常具有复杂的结构,包含大量的方程和参数,而参数取值的准确性会影响模型对水体系统表征的可靠性,进而影响根据模型结果进行水环境管理的效果,因此,有必要探究适用于复杂水质模型的高效参数估值方法.传统的自动参数估值方法应用于复杂的水质模型时会面临计算瓶颈,而贝叶斯优化适用于高运算成本模型的优化问题.本研究提出基于贝叶斯优化的复杂水质模型参数估值方法,主要包括:①重要影响参数识别;②重要参数敏感性排序与筛选;③采用贝叶斯优化对筛选出的参数进行估值;④方法的适用性评估.同时,将该方法应用于云南异龙湖的三维水动力-水质模型的参数估值中,发现进行参数估值后模型lg(NSE)均大于0.65,表明模型达到了满意的级别.研究表明,当贝叶斯优化算法的采集函数为EI时,仅需要141次迭代lg(NSE)即可达到0.766,该方法对复杂水质模型的参数估值具有一定的借鉴意义.     

基于EnKF排放清单反演方法的关键影响参数评估与优化

以中国一氧化碳(CO)排放反演为例,利用敏感性分析手段评估了集合数目、局地化半径､膨胀因子、观测站点密度和观测数据时间分辨率对排放清单反演的影响.结果表明:站点密度是影响排放反演的最重要参数.在不同站点密度下,反演的中国CO排放总量差异可达34%.同时,站点密度还会影响排放反演对其他参数的敏感性.随着站点密度的降低,排放反演对局地化半径、集合数目和膨胀因子参数变得更为敏感,但对观测数据时间分辨率的敏感性则有所下降.因此在站点稀疏地区,局地化半径是排放反演的主要影响参数,集合数目和膨胀因子次之;但在观测站点密集地区,局地化半径和观测数据时间分辨率是主要的影响参数,而膨胀因子和集合数目的影响相对较小.该研究能够为不同尺度的排放反演开展参数优化提供借鉴.在中国CO排放反演案例(站点密度为1.55个/10⁴km²)中,建议反演参数设置为:集合数目为50、局地化半径为100km、最大似然估计膨胀方案(MLE)、日均或小时观测数据.     

珠江三角洲SO_2初始场同化试验研究

基于WRF-CMAQ空气质量模式系统,采用最优插值法(OI)和集合平方根滤波法(EnSRF)对2013年12月广东珠江三角洲地区污染物SO_2进行初始场同化试验.背景场误差水平分布高值区主要位于江门一带,垂直分布在边界层内较大,400m以下基本不变,400m以上随高度增加而递减.对比OI与EnSRF两种方法同化前后SO_2浓度场变化,表明同化观测资料调整了污染物浓度场的分布型态,与观测场更为吻合,两种方法都能为模式提供与实际更加接近的初始场.敏感性试验表明最优插值法的最优水平尺度为20km;同化站点和检验站点的均方根误差平均下降率分别达到73%和39%.     

环境规划与环境管理

X32 200402019 观测误差对非线性环境模型参数识别的影响/杜鹏飞…(清华大学环境科学与工程系)∥环境科学学报/中科院生态环境研究中心.-2003,23(6). -781-785 环图X-9 采用SCE-UA方法和RSA方法,比较了在不同的观测误差条件下,优化方法和不确定性分析方法对于非线性模型参数识别的影响。分析表明,RSA方法是在具有观测误差的数据条件下进行参数识别的一种有效手段。同时,通过比较分析,发现RSA方法预测的浓度平均值和概率最大值与“真实值”并不完全一致。因此,在使用RSA     

观测误差对非线性环境模型参数识别的影响

采用SCE-UA方法和RSA方法，比较了在不同的观测误差条件下，优化方法和不确定性分析方法对于非线性模型参数识别的影响。分析表明，RSA方法是在具有观测误差的数据条件下进行参数识别的一种有效手段。同时，通过比较分析，发现RSA方法预测的浓度平均值和概率最大值与“真实值”并不完全一致。因此，在使用RSA方法时，应该充分考虑预测区间，以降低决策风险。     

考虑参数不确定性的地下水污染源识别

为分析参数不确定性对地下水污染源识别的影响,本文通过模拟-优化方法、灵敏度分析方法、蒙特卡罗方法和克里格方法的综合运用,建立了描述渗透系数与污染物质释放强度之间关系的推算模型,进行了考虑参数不确定性的地下水污染源识别研究.研究结果表明,推算模型具有较高的精度,确定性系数和平均相对误差分别为0.9895和4.51%;运用推算模型推算了8000组渗透系数影响下的污染源识别结果,节省了约99%的计算负荷和时间;对8000组污染源识别结果进行了定量的统计与分析,得到了概率密度最大的污染源识别结果和置信水平分别为80%、60%、40%和20%对应的污染源识别结果置信区间.本研究改善了应用模拟-优化方法进行地下水污染源识别时,难以考虑参数不确定性的缺点,可以为决策者提供更多的参考依据.     

环渤海区域风能资源WRF同化模拟及特征分析

利用WRF模式及其3DVAR同化模块,结合环渤海区域风能资源观测网测风塔观测数据,设计并构建了多种3DVAR 同化方案,用来提高环渤海区域风能资源数值模拟初始场质量。以2010 年4 月12 日至13 日一次大风过程为研究对象,利用该同化方案进行了一系列WRF数值模拟对比试验。选择较优的3DVAR同化方案对环渤海区域70 m高度风能资源进行了2009 年6 月1 日至2010 年5 月31 日一整年的数值模拟。模拟结果表明,较优的3DVAR同化方案能有效地改进区域风能资源数值模拟初始场质量,主要体现在模拟值与实测值更为接近,模拟效果得到显著改善。环渤海区域70 m高度年平均风速和年平均风功率密度呈现出南小北大的分布特征,渤海中部和北部风能较大,沿垂直于海岸线向内陆方向,风能参数急剧减小。     

基于双热阻模型的典型芯片封装热分析及评估方法

目的研究基于双热阻模型的芯片封装热分析及评估方法,并对比分析芯片封装不同建模方式对热分析结果的影响。方法采用双热阻模型建立某ECU产品的芯片封装模型,并与"集总参数法"建模法的计算结果进行对比分析与评价。根据案例中典型的实测环境(试验箱),建立等效环境模型,并进行对比分析。结果采用双热阻模型建模的器件热仿真结果更精确,且能较好地反映芯片封装的实际热分布,从而便于发现芯片散热措施的热设计缺陷。集总参数法在应用与芯片封装建模分析时,计算误差相对较大,且无法准确表现芯片的实际散热情况。另一方面,是否建立实测环境的等效模型对计算结果影响较大。结论双热阻模型能较好地适用于芯片封装简化建模,在应用于封装芯片热分析时具有更高的精确度,且参数获取难度不大,具备较大的工程应用价值。     

A meteorologically adjusted ensemble Kalman filter approach for inversing daily emissions: A case study in the Pearl River Delta, China

The conventional Ensemble Kalman filter (EnKF), which is now widely used to calibrate emission inventories and to improve air quality simulations, is susceptible to simulation errors of meteorological inputs, making accurate updates of high temporal-resolution emission inventories challenging. In this study, we developed a novel meteorologically adjusted inversion method (MAEInv) based on the EnKF to improve daily emission estimations. The new method combines sensitivity analysis and bias correction to alleviate the inversion biases caused by errors of meteorological inputs. For demonstration, we used the MAEInv to inverse daily carbon monoxide (CO) emissions in the Pearl River Delta (PRD) region, China. In the case study, 60% of the total CO simulation biases were associated with sensitive meteorological inputs, which would lead to the overestimation of daily variations of posterior emissions. Using the new inversion method, daily variations of emissions shrank dramatically, with the percentage change decreased by 30%. Also, the total amount of posterior CO emissions estimated by the MAEInv decreased by 14%, indicating that posterior CO emissions might be overestimated using the conventional EnKF. Model evaluations using independent observations revealed that daily CO emissions estimated by MAEInv better reproduce the magnitude and temporal patterns of ambient CO concentration, with a higher correlation coefficient (R, +37.0%) and lower normalized mean bias (NMB, -17.9%). Since errors of meteorological inputs are major sources of simulation biases for both low-reactive and reactive pollutants, the MAEInv is also applicable to improve the daily emission inversions of reactive pollutants.     

典型煤化工企业硫代谢特征及其质量平衡

针对煤化工行业排放数据,不同来源数据存在较大差异,社会各界对其真实性、准确性存在诸多质疑,因而有必要从新的角度对排放统计数据进行评估.选取某典型煤化工企业,采用物料平衡方法核算了该企业硫代谢通量,探讨了其代谢特征,核算结果清晰显示了该企业硫的主要来源和去向,为减排及政策制定提供了科学依据.该企业2014年硫输入输出基本平衡,平衡项表征的统计误差在可接受范围内,误差产生原因包括原料含硫系数不稳定、固废含硫系数缺失、废气监测难度大,成分复杂等.不同来源SO_2排放量对比分析显示,排污申报数据略高于基准核算值,后评估数据偏小,而环境统计数据远大于基准值.数据的真实性与准确性有待提高;不同层次、不同部门统计方法有待完善及统一;无组织排放是重要的硫输出途径,不容忽视.     

气象资料同化对PM2.5预报影响的模拟分析

基于GSI（网格点统计插值）同化系统和WRF-Chem模式,利用高分辨率的气象自动站观测资料和天气雷达资料进行同化和模拟预报,针对2017年11月4~5日发生在我国京津冀地区的一次污染过程,对比研究了气象资料同化对PM_2.5模拟效果的影响.结果表明,WRF-Chem模式能较为准确地预报出北京-石家庄-邯郸的污染带分布和演变,低层风场辐合是污染带形成的主要气象因素;无同化的控制试验由于地层风场辐合较强,高估了污染带上的PM_2.5浓度,同化试验减小了低层的风场辐合,同时增高了地面温度并抬升了边界层高度,从而降低了污染带上PM_2.5的浓度;预报检验分析表明,同化试验的预报效果整体好于控制试验,0~36h的平均BIAS（标准偏差）和RMSE（均方根误差）分别降低了7.55和5.42μg/m³,MFB（平均相对偏差）和MFE（平均相对误差）分别降低了28.8%和9.4%,同化试验在预报的第10~30h时段上的改善效果最为显著.