上海典型持续性PM2.5重度污染的数值模拟

本研究针对2013年1月23~24日的上海PM_(2.5)持续重污染过程,采用WRF-Chem大气化学模式以及PM_(2.5)质量浓度、能见度、气象要素等地面实测资料相结合的方式,揭示了造成上海冬季PM_(2.5)持续性重污染的一类"天气学必要成因",即一次弱冷空气活动过程导致了两种不利污染天气条件——"弱气压场(静稳形势)"和"弱冷空气扩散(输送形势)",两者先后影响上海造成PM_(2.5)浓度持续上升.主要过程如下:首先弱冷空气影响之前,上海处在不利的局地气象扩散条件下,受弱气压场控制10 h后本地PM_(2.5)质量浓度达到重度污染水平,之后夜间稳定边界层(地面静风和低层逆温)使得PM_(2.5)重度污染维持了7h,期间PM_(2.5)平均质量浓度为172.4μg·m~(-3).后期弱冷空气影响上海,虽然改善了局地扩散条件但是同时产生了明显的周边污染物输送,使得本地PM_(2.5)质量浓度升高并达到峰值(280μg·m~(-3)),继续加重污染水平,期间PM_(2.5)平均质量浓度为213.6μg·m~(-3).WRF-Chem模拟结果进一步表明,整个污染过程周边区域输送对上海PM_(2.5)平均贡献率为23%,其中两个阶段周边区域输送的平均贡献率分别为17.2%和32.2%,可见在不同的污染天气条件下周边污染源的贡献存在显著差异,因此可以根据对污染天气类型的预判制定应急减排方案.     

2018年秋冬季长江三角洲区域PM2.5污染来源数值研究

使用WRF-Chem和WRF-FLEXPART模式定量研究了2018年秋冬季,尤其是在明显冷空气影响时的长江三角洲PM_2.5来源贡献.结果表明：2018年秋冬季长江三角洲以外的跨区域输送对长江三角洲PM_2.5的贡献占15.9%,长江三角洲内部排放贡献占84.1%,长江三角洲区域内部排放及污染相互传输的影响比长江三角洲外跨区域输送的影响更为显著.而在冷空气影响时段中,跨区域输送对长江三角洲PM_2.5的贡献率为33.1%,约为整个秋冬季长江三角洲外部跨区域平均输送贡献率的2倍,输送影响更为明显;输送对长江三角洲三省一市的贡献为46.2%~56.2%,其中跨区域输送的贡献10.2%~38.6%,也明显大于各自秋冬季的平均水平.在冷空气影响时段,长江三角洲四座重点城市（上海、合肥、南京、杭州）的污染潜在输送路径主要以中东路为主;上海、南京受到长江三角洲以外的污染潜在贡献较多,超过30%;杭州受到长江三角洲以外的污染潜在贡献较少,为16.1%.     

利用多模式最优集成方法预报上海PM2.5

采用多模式最优集成方法(OCF),对PANDA项目中国和欧洲7个空气质量模式的PM_(2.5)预报结果进行集成释用.2016年6月—2017年5月对上海逐日预报试验结果表明:和最优单模式预报结果相比,OCF预报的PM_(2.5)日均质量浓度的均方根误差降低1.9μg·m-3,相关系数提高0.04,日均质量浓度的精度评分TI提高了2.4,污染TS评分提高了0.28,污染空报率降低了20%,显著提高了PM_(2.5)污染等级预报、趋势预报和精度预报的技巧.对长三角合肥、南京、苏州、杭州、宁波5个城市的预报试验也得到类似的结果,为城市空气质量预报提供了新的方法和思路.但OCF对客观预报的改进幅度在夏季不如冬季显著,在降雨日相对较低.     

ECMWF气象场驱动长三角PM2.5预报与最优集成

采用华东区域大气环境数值预报业务系统（RAEMS-GFS）的整体框架和欧洲中期天气预报中心（ECMWF）高分辨率数值天气预报数据,建立了ECMWF气象场驱动的区域空气质量数值预报系统（RAEMS-EC）.评估结果显示：RAEMS-EC对2019年秋冬季长三角城市PM_2.5浓度和污染程度具有良好的预报准确性,其性能与RAEMS-GFS具有高度可比性的同时也存在一定的差异,数值上则有较明显的系统性偏高.RAEMS-EC与RAEMS-GFS双模式最优集成预报（OCF）可以大幅提升预报效果,长三角各城市PM_2.5浓度总体预报效果指标提升12%~83%,各指标在80%以上城市为正效果,PM_2.5污染预报TS评分也得到明显提升（14%）,OCF基本消除了数值预报系统性偏高的不足.     

2018年秋冬季长江三角洲区域PM2.5污染来源数值研究

使用WRF-Chem和WRF-FLEXPART模式定量研究了2018年秋冬季,尤其是在明显冷空气影响时的长江三角洲PM_2.5来源贡献.结果表明：2018年秋冬季长江三角洲以外的跨区域输送对长江三角洲PM_2.5的贡献占15.9%,长江三角洲内部排放贡献占84.1%,长江三角洲区域内部排放及污染相互传输的影响比长江三角洲外跨区域输送的影响更为显著.而在冷空气影响时段中,跨区域输送对长江三角洲PM_2.5的贡献率为33.1%,约为整个秋冬季长江三角洲外部跨区域平均输送贡献率的2倍,输送影响更为明显;输送对长江三角洲三省一市的贡献为46.2%~56.2%,其中跨区域输送的贡献10.2%~38.6%,也明显大于各自秋冬季的平均水平.在冷空气影响时段,长江三角洲四座重点城市（上海、合肥、南京、杭州）的污染潜在输送路径主要以中东路为主;上海、南京受到长江三角洲以外的污染潜在贡献较多,超过30%;杭州受到长江三角洲以外的污染潜在贡献较少,为16.1%.     

影响上海的一次沙尘过程WRF-Dust数值模拟

利用完全耦合大气化学模式WRF-Dust(Weather Research and Forecasting-Dust)对2011年5月1~4日影响上海地区的一次典型沙尘天气过程进行了数值模拟研究,并与观测资料进行了对比分析.结果表明:WRF-Dust模式成功模拟了此次沙尘过程的形成、发展和演变的整体特征及其影响时间及范围;较好地模拟了沙尘到达上海的时间(模式和观测均在1日11:00前后)和直接影响的结束时间(2日02:00前后),而且模式沙尘浓度与观测资料较为一致;但局部地区和部分时段的气象条件和沙尘模拟还存在一定的偏差,未能准确模拟过程后期沙尘回流对长三角沿海地区的影响.分析了导致模拟偏差的原因,并探讨了提高模式沙尘模拟能力的可能途径.     

WRF-Chem模式降水对上海PM2.5预报的影响

为探讨降水预报准确性对细颗粒物(PM_(2.5))数值预报效果的影响,利用基于WRF-Chem模式构建的华东区域大气环境数值预报系统在2015年1月1日—2016年12月31日期间的业务预报结果,分析了该系统对上海降水和PM_(2.5)的预报能力,探讨了其在不同降水预报准确性下的PM_(2.5)预报效果差异.结果表明,华东区域大气环境数值预报系统对上海的降水和PM_(2.5)都有良好的预报水平,2年平均偏差小于5%;正确预报、空报和漏报较明显降水及准确预报无降水日情况下的PM_(2.5)预报效果差异显著,正确预报降水时有较明显偏高且高估程度随降水的增强而增大,无降水时偏低;正确预报降水时PM_(2.5)预报效果相对较差,其他情况接近.模式湿沉降方案存在不足,需要进一步完善,同时也需要提升模式的降水等气象条件预报能力.     

长江三角洲城市臭氧数值预报与释用

应用华东区域大气环境数值预报业务系统对长江三角洲55个城市2019年逐日臭氧(O₃)进行了数值预报,结果表明不同时效的预报效果非常稳定,预报与观测在相关系数、倍比等指标上体现出良好的一致性,绝大多数城市的相关系数高于0.7,但数值上存在系统性偏高.时间变化上的高度一致性决定了学习期为5~7d、截距为0的单因子动态适应学习型线性修正算法是适用于长江三角洲的O₃数值预报释用方法.修正后O₃预报效果得到显著改进,预报偏差从超过25μg/m³降至0.4μg/m³;预报误差类指标减小30%以上,其中RMSE从42μg/m³下降至27μg/m³;除相关系数外,90%以上城市的其他指标得到明显改进;日最大8h滑动平均O₃和日最大小时平均O₃污染的预报临界成功指数(CSI)指数分别提高28%和17%;空报率和漏报率趋于平衡.修正方法的应用解决了数值预报系统性偏高的不足.     

影响上海的一次沙尘过程WRF-Dust数值模拟

利用完全耦合大气化学模式WRF-Dust(Weather Research and Forecasting-Dust)对2011年5月1~4日影响上海地区的一次典型沙尘天气过程进行了数值模拟研究,并与观测资料进行了对比分析.结果表明:WRF-Dust模式成功模拟了此次沙尘过程的形成、发展和演变的整体特征及其影响时间及范围;较好地模拟了沙尘到达上海的时间(模式和观测均在1日11:00前后)和直接影响的结束时间(2日02:00前后),而且模式沙尘浓度与观测资料较为一致;但局部地区和部分时段的气象条件和沙尘模拟还存在一定的偏差,未能准确模拟过程后期沙尘回流对长三角沿海地区的影响.分析了导致模拟偏差的原因,并探讨了提高模式沙尘模拟能力的可能途径.     

上海海陆风分类特征、环流背景及对O3的影响

针对2013～2019年上海三类海陆风(北支、南支和双支)过程,从气象要素(温度、湿度和风)、形成海陆风的六种环流背景及对O₃浓度的影响等方面进行了对比分析.结果表明:2013～2019年上海共出现海陆风237d,其中北支天数最多(209d),双支天数最少(88d),南支出现双支海陆风的比例最高(75.9%);三类海陆风中北支的起始时间最早,维持时间最长,海风强度最强,南支的平均温度最高,平均湿度较低,风场最分散;与无海陆风相比,北支、南支和双支海陆风的O₃浓度分别上升了20.5,26.4,25.1μg/m³,O₃污染浓度上南支与无海陆风持平,北支和双支均略低于无海陆风;在形成上海海陆风的6种弱环流背景中,高压中心型、无系统型和均压场型是最主要的三种类型,合计占比70%;环流背景和海陆风类型组合结果显示,上海海陆风中O₃污染概率最高的组合是均压场型的南支海陆风,达到40.0%,O₃浓度和O₃污染浓度最高的组合分别是无系统型的南支海陆风...