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1.
介绍了中山市空气质量多模式预报系统。对2015年3月—2016年2月的预报效果评估表明:系统可以较好地反映污染物的变化趋势但仍存在系统性偏差。通过对排放源清单的调整优化及对模式干沉降模块的改进使模式系统的偏差显著减小。总结并建立中山市污染天气案例库,发现在典型污染天气形势下,除O3-8 h外,其他污染物均值均能达到空气质量二级标准。未来将从2个方面提高中山市空气质量预报预警系统的实用性,包括逐步实现污染源排放清单的动态及时更新和提高极端气象条件下O3污染预报能力。  相似文献   
2.
中山市旱季霾特征及数值模拟分析   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
利用观测数据、Hysplit后向轨迹模式以及WRF-CMAQ模式对中山市旱季霾特征进行模拟分析.中山市霾污染的天气形势以大陆高压型为主.当相对湿度在71%~90%时,气溶胶浓度和能见度的负相关性最显著,且当能见度减小到5 km以下时,PM_(2.5)浓度的大幅减小才能使能见度略有好转.最有可能引起中山发生霾天气的两条污染带,一条是沿中山至湖南南部,另一条是沿中山到粤东地区.WRF-CMAQ模式能较好地模拟出2014年1月份中山PM_(2.5)浓度、能见度的变化趋势以及广东省区域内灰霾的污染过程.在气溶胶质量权重及消光贡献中,硫酸盐的比重最高,在高相对湿度下,二次气溶胶的消光权重超过80%.通过中山PM_(2.5)过程分析发现,在霾过程,无冷空气时PM_(2.5)主要来自气溶胶反应、排放源和水平平流,贡献率分别为35%、15%和10%,有冷空气时水平平流的贡献最大,达37%;在清洁过程,无冷空气时气溶胶主要靠水平平流和干沉降清除,贡献率分别为-39%和-14%,有冷空气时清除以水平平流和垂直对流、扩散为主,贡献率分别为-29%和-25%,说明不同天气条件下霾的污染和清洁机制有着明显差别.  相似文献   
3.
基于广州市2009,2000和1990年工业、交通、生活能源统计数据,通过能源清单法估算出广州市对应年份的人为热排放量,再通过在WRF模式中引入2009,2000和1990年的下垫面数据和人为热排放方案,对2005,2012和2017年广州市的3次持续高温过程进行模拟,从而评估不同年代人为热排放水平对广州市极端高温天气的影响.结果表明,模拟的2m气温较为准确,能合理模拟出城市地区的热岛效应,但对极端高温的模拟略有偏低,而引入人为热有助于改善模拟结果.在case2012中,2009,2000和1990年3种人为热排放水平使广州城市下垫面的平均气温分别上升0.53,0.44和0.13℃,热岛强度增强0.43,0.38和0.13℃.3个模拟个例的结果均表明,日间的人为热排放比夜间大,但夜间气温及热岛强度的变化比日间要明显.  相似文献   
4.
利用数值天气预报模式和嵌套网格空气质量预报系统的来源解析模块(WRF NAQPMS/OSAM)对中山市2019年9月1次臭氧(O3)污染过程进行了模拟分析,并对O3来源进行了解析。结果表明,WRF-NAQPMS/OSAM模型能较好地模拟出该时段的O3浓度。此次污染过程区域传输对中山市O3浓度贡献显著,平均贡献比例为82.9%,本地平均贡献比例为17.1%,对中山市O3贡献最大的2个来源分别是溶剂源和交通源,平均贡献占比分别为43.0%和42.7%。另外,工业源的贡献也不可忽略,平均贡献占比为11.0%。中山市O3总体上处于挥发性有机物(VOCs)控制区,结合臭氧生成潜势(OFP)分析和源解析结果,溶剂源、交通源和工业源排放的甲苯、间/对二甲苯、邻二甲苯、1,2,3-三甲苯、正丁烷和异戊烷对O3形成贡献显著,是中山市O3污染治理应注意的重要前体物。建议中山市建立以VOCs控制为主导,VOCs和氮氧化物(NOX)协同控制的长期O3防控策略。  相似文献   
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