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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
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利用嵌套网格空气质量预报模式系统(Nested Air Quality Prediction Model System,NAQPMS)研究2006年亚运时段广州的空气质量状况,同时结合污染源追踪方法,分析珠三角各城市的源排放对广州全市、广州二环以内市区、广州6个亚运加强观测站的污染物浓度贡献.结果表明,NAQPMS模式能较好地反映广州各污染物(NO2、SO2、PM10)浓度的变化;广州全市、广州市区、6个亚运加强观测站的污染物最主要来源于本地排放,而周边城市以东莞的贡献最大.3个源受体中,广州市区受本地排放的影响最显著,来自本地的NO2、SO2、PM10的月均贡献率分别为89.5%、75.4%、86.7%;东莞则对6个亚运加强观测站的影响最为突出,其NO2、SO2、PM10的月均贡献率达9.3%、23.8%、21.7%,而日最大贡献率高达19.3%、40.2%、48.7%.因此在大力削减广州本地污染排放的同时,对周边城市特别是东莞实施区域联防联控,将能有效改善亚运场馆附近的空气质量. 相似文献
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利用嵌套网格空气质量模式(Nested Air Quality Prediction Model System,NAQPMS)模拟研究了2010年东亚地区可吸入颗粒物(PM10)的时空演变,并初步评估了其对人群健康的危险度.结果表明,NAQPMS模式能够合理地反映东亚地区PM10的时空分布,不同季节观测值和模拟值的总体相关系数达到0.65~0.85.2010年东亚PM10的地面浓度高值区(100μg·m-3)出现在我国华北、华中和内蒙古中西部等地区.其中,无机盐(硫酸盐、硝酸盐和铵盐)对我国东部PM10的贡献最大(10~70μg·m-3,20%~50%);一次PM10次之(5~50μg·m-3,10%~30%),有机物(5~30μg·m-3,10%~20%)和黑炭(3~20μg·m-3,3%~5%)紧随其后.PM10可以引起我国东部人群急性总死亡率增加2%~5%,对我国居民的健康水平构成了一定威胁. 相似文献
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2016年12月16~21日,京津冀地区经历了一次大范围重污染过程.本文基于空气质量监测资料及实况天气图分析了此次极端区域重污染事件的天气成因,并利用嵌套网格空气质量预报模式(NAQPMS)对京津冀主要城市PM2.5污染来源进行定量解析.结果表明:污染前中期500hPa高空为偏西气流伴空中回暖,后期转槽前偏南气流增温增湿明显;对应地面气压逐渐降低,辐合不断增强;垂直方向上,逆温层不断抬升加厚,中低层暖平流明显,风垂直切变小;大气长时间处于极度静稳状态也是造成此次重污染过程的天气因素.污染期间,京津冀各主要城市PM2.5污染本地贡献占40%~60%;北京市PM2.5本地贡献为48%,其中16~17日北京市主要受沿太行山东侧的西南向输送通道(邯郸-邢台-石家庄-保定-北京)影响,其后风速减小,北京本地及周边城市贡献增大. 相似文献
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基于嵌套网格空气质量预报模式(NAQPMS)及耦合的污染来源追踪模块模拟2017年12月16日至2018年1月3日成渝地区一次区域重污染过程,定量解析成渝地区主要城市PM2.5来源,评估过程中应急减排的成效。结果表明,天气静稳和风向辐合是造成此次重污染过程的重要因素,污染峰值阶段,成渝地区多个城市PM2.5日均质量浓度超过150μg/m3,达到重度污染级别。污染过程中,成都市PM2.5本地排放的贡献率为42%,眉山和德阳贡献率将近30%;重庆市PM2.5本地排放的贡献率为60%,外来输送以湖北、湖南和其他地区为主,贡献率为24%,成都和重庆市的工业源和交通源的贡献最大。区域联防联控应急减排对成渝各城市空气质量改善效果显著,成渝地区PM2.5浓度降低率为5%~11%,对于未实施应急预警方案的地区(如眉山市)受周边城市减排影响,浓度降低可达6%。 相似文献
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利用嵌套网格空气质量模式系统(NAQPMS)及其耦合的污染来源追踪模块,针对2013年1月珠三角区域的PM_(2.5)重污染过程输送特征进行了数值模拟研究.结果表明,污染气团首先形成于广州、佛山地区,并在弱偏北风的作用下南移加强,影响整个珠三角区域.重污染期间,广州(64.9%)、佛山(58.9%)的PM_(2.5)主要来自本地贡献,是区域输送最主要的来源地区;中山(51.9%)、珠海(66.2%)的PM_(2.5)主要来自外来贡献,是区域输送主要的受体地区.重污染期间,广州和佛山对中山的PM_(2.5)日均贡献率之和总体保持在25%以上,污染最重时达到40%.交通(26%)、工业(24%)、扬尘(16%)、火力发电(15%)和生物质燃烧(8%)是对中山贡献最大的5类源:工业源中山本地与外来输送贡献率基本相当;交通和扬尘源以中山本地贡献为主,贡献率分别为55%和67%;火力发电和生物质燃烧源以外来输送为主,贡献率分别为56%和62%.各类排放源的外来输送中,以广州、佛山所占的比例最大. 相似文献
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中山市2013年污染天气形势和气象要素特征分析 总被引:1,自引:1,他引:0
利用2013年中山市空气质量监测资料、气象观测资料、韩国气象厅天气图资料和WRF数值模式模拟分析了中山市全年大气污染的基本特征,总结了易于造成大气污染的典型天气形势和气象要素条件。结果表明:2013年中山市空气污染主要发生在秋季和冬季,首要污染物类型为PM2.5和O3,全年共发生12次持续污染事件;当中山市位于我国大陆冷高压底部(冷锋前部)副热带高压脊线北部或台风外围地区时有利于污染发生;中山市的弱(风速1~2 m/s)偏北风或偏东风、合适的相对湿度(40%~60%)和温度(秋季20~25℃,冬季10~15℃)均可能造成秋冬季的大气污染,而高温(大于30℃)是造成夏季大气污染的主要原因。1月PM2.5重污染期间的WRF数值模拟结果表明:此次PM2.5污染是小风(风速小于2 m/s)、地面增暖(增温2℃)、增湿(增湿5%以上)综合作用的结果,而大风(风速大于4 m/s)的强扩散作用对PM2.5的清除效果显著。 相似文献
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为了探讨三维变分法(3DVAR)对成渝城市群冬季PM2.5重污染模拟的改善效果,采用3DVAR对成渝城市群2017年12月至2018年1月的空气质量数值模拟结果进行资料同化,对比评估嵌套网格空气质量预报模式(NAQPMS)原始数据与同化再分析数据的准确率,并分析成渝重污染特征。研究结果显示,3DVAR在PM2.5、PM10和NO2的同化实验中均取得较好的改善效果,成渝地区检验站点各污染物相关系数(r)的平均提升比例依次为44%、90%和332%,r改善的站点占检验站点总数的比例分别为98%、100%和82%;检验站点均方根误差(RMSE)的平均下降比例分别为15%、37%和31%,RMSE改善的站点占检验站点总数的比例为65%、98%和84%。与原始模拟结果相比,同化结果能够更准确地反映成渝地区冬季重污染期间的PM2.5和PM10空间分布特征。 相似文献
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采用MM5-CMAQ模式系统模拟研究了2006—2008年间华北火电厂脱硫工程实施对奥运期间区域空气质量的影响,并对比研究了脱硫前后华北地区二氧化硫(SO2)、硫酸盐气溶胶(ASO4)浓度及能见度的变化.结果表明,华北火电厂脱硫可有效削减区域SO2和ASO4浓度,在奥运气象条件下,脱硫促使京津冀、山东北部、山西东部、内蒙河套地区SO2浓度下降1~10 ppbv,而大部分地区ASO4浓度下降约1μg·m-3.北京是SO2浓度降低最明显的地区,其SO2浓度下降百分比超过50%;太行山脉沿线、泰山地区是ASO4浓度下降最明显的地区,浓度降低达2μg·m-3.火电厂脱硫同时促使北京、河北大部、山西北部及内蒙南部地区的能见度上升0.5 km以上. 相似文献
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厘清PM2.5的来源是开展重霾污染防治的前提条件.本研究利用嵌套网格空气质量预报模式系统(NAQPMS)及其耦合的污染来源追踪技术,针对2013年1月我国中东部的重霾污染过程,定量模拟分析京津冀各城市PM2.5浓度的来源和相互贡献.研究结果表明,NAQPMS模式能够合理反映京津冀不同城市PM2.5浓度的变化特征.京津冀各城市近地面PM2.5浓度主要受本地排放影响,本地贡献率介于29.8%~63.7%.而800 m高空层各城市PM2.5浓度以外来贡献为主(69.3%~86.3%).在污染最严重的东南部地区(包括邢台、邯郸、沧州和衡水),PM2.5浓度受区域外的山东和河南的显著影响,贡献率可达25.2%~31.5%.因此,在京津冀区域内进行协同减排控制的同时,需进一步将山东、河南等省份纳入联防联控范围,才能有效防控重霾污染. 相似文献