亚运时段广州大气污染物来源数值模拟研究

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.     

东亚春季边界层臭氧的数值模拟研究

利用嵌套网格空气质量模式系统(NAQPMS)对2004年4月东亚边界层(距地面.km以下)臭氧进行了数值模拟.并评估了东亚边界层光化学反应的活性.结果表明.东亚春季臭氧呈带状分布,其高值.〔φ(O3)>55×10-9.主要集中在30°N～40°N.受东亚季风气候控制.沿蒙古、中国东北以及日本一线有一强臭氧输送通道.输送通量达3×10-.mol/(m2·s).通过计算边界层O3光化学净生成率可知.光化学影响主要集中在高污染源排放地区.其与水平输送对臭氧影响的分布具有负相关性.说明光化学生成的O3可被输送至下风地区,而不仅限于局地.      

珠三角冬季PM2.5重污染区域输送特征数值模拟研究

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.     

外来沙尘输送对北京市空气质量影响的预报预警技术初步研究

利用多方位监测数据和气象资料,分析了2010—2011年春季外来沙尘输送对北京市空气质量指数的影响,提出外来沙尘对北京市空气质量级别影响的预报判据。此外,基于NAQPMS模型的沙尘模块,开展数值预报研究,并对北京市2010年3月一次沙尘天气污染过程进行数值模拟试验,结果表明,模拟的PM10浓度值与实测值有较好的一致性。通过判别预报和数值模拟两种预报技术的开展,可以预报沙尘输送影响的空气质量级别、沙尘分布和演变规律,为进一步开展空气质量预报预警和防控沙尘工作打下了很好的科学基础。     

华北火电厂脱硫对奥运期间区域空气质量的影响

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.     

西安市建筑施工扬尘排放的模型估算

作为我国大气污染治理重点区域汾渭平原的重点城市,西安正处于城市建设迅速发展阶段,建筑扬尘排放量大,极大地影响了西安的空气质量.本研究基于西安市建筑和市政施工工程的调查资料,结合两套由不同机构测量的我国北方典型城市排放因子,估算获得了西安市2017年建筑施工扬尘PM_(10)、PM_(2.5)的排放量及排放强度,构建了西安市区县级别建筑扬尘排放颗粒物清单,并分析其空间分布特征.结果表明:①引用中国环境科学研究院依据建筑扬尘产生类型测定的排放因子,估算获得2017年西安市建筑施工扬尘PM_(10)、PM_(2.5)排放总量分别为6.8×10~4、1.4×10~4 t,其中,作业施工扬尘排放量占总排放量的74%,风蚀扬尘占26%;②引用北京市环境保护科学研究院构建的建筑扬尘季节性排放因子,估算西安市建筑施工扬尘PM_(10)、PM_(2.5)排放总量分别为10.8×10~4、2.2×10~4 t,建筑扬尘排放量存在着明显的季节差异,夏季、秋季、冬季的扬尘排放量明显低于春季,但冬季略高于夏季、秋季;③综合两套排放计算结果表明,估算的建筑扬尘排放量存在50%的差异,西安2017年建筑扬尘PM_(10)排放量约为6.8×10~4～10.8×10~4 t,PM_(2.5)排放量约为1.4×10~4～2.2×10~4 t;④空间分布上,主城区建筑施工扬尘排放量大,约占总排放量的72%;主城区建筑施工扬尘排放强度高,约为郊区县的29倍.     

基于数值模拟对西安地区冬季一次重污染过程PM2.5区域来源解析

西安是关中盆地经济发展的核心城市,特殊的地形和工业发展导致冬季细颗粒物（PM_2.5）污染严重,制定科学合理的治理措施迫切需要明确PM_2.5的来源.本文基于空气质量模式CAMx（Comprehensive Air Quality Model with extensions）、颗粒物源解析模块PSAT（Particulate Source Apportionment Technology）及融入多种来源数据后建立的排放清单来量化西安地区本地及区域传输贡献.在本文研究的重污染过程中,模式的模拟精度合理,模拟与观测值相关系数为0.78,FAC2达到95%.PSAT模块在本次重污染过程中对西安PM_2.5的来源解析结果显示：在城区,西安本地为最大的排放源区,日均贡献率均大于60%,其次为咸阳8%,省外的传输为6%;在郊区,西安本地的贡献减少,传输贡献增加,其中阎良区传输贡献达到83%.对西安城区的一次细颗粒物面源排放量减少50%模拟后,城区和郊区来自周边区域渭南或咸阳的贡献率有6%~8%的增长.该研究结果表明需要从本地排放管控和区域联防两方面来改善西安地区的空气质量.     

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％.     

北京市平原区裸露地风蚀扬尘排放量

以北京市平原区为研究对象,基于美国国家航空航天局（NASA）的陆地卫星（Landsat系列）遥感资料,设计算法批量提取裸露地信息,并结合通用扬尘排放模型,计算估计北京市平原区的裸露地风蚀扬尘源中PM₁₀、PM_2.5的排放系数及年排放量,建立了北京市各区的裸露地风蚀扬尘排放清单.研究表明,1987~2016年间北京市平原区裸露地面积减小了约600km²;风蚀扬尘最严重的地区为大兴区,其次为通州区;以气候年均值为参数计算获得,2016年北京平原区裸露地由于风蚀扬尘效应产生的PM₁₀年排放量为7591.7t,这一排放量与前人研究估算的北京裸地风蚀扬尘PM₁₀排放量较为接近.在此基础上,进一步引入月和季度尺度气候参数,并对模型进行改进,探讨了逐月和季度累计的扬尘排放结果.进一步的研究表明：北京市平原区裸露地面积具有显著季节变化特征,2月裸露地面积最大,可达4500km²,8月最小为500km²;基于月气候参数和季度气候参数结合每月卫星资料反演获得的裸地面积估算,逐月累计的PM₁₀年排放量可达55175t,分季度累计PM₁₀年排放量为39294t.这说明当前常采用的裸地扬尘估算方法,由于扬尘排放模型的气候参数采用年均值,忽视了风蚀过程的季节差异,将会导致裸地风蚀扬尘的极大低估.     

结合GIS数据对合肥市大气污染状况的初步数值模拟研究

应用WRF-SMOKE-CMAQ模式结合地理信息系统(GIS),数值模拟研究了合肥市大气污染状况.在排放处理过程中,安徽省统计类面源排放采用GIS工具进行空间分配,并收集重点企业排放数据,以点源形式导入数值模型中,驱动多尺度空气质量模式CMAQ模拟合肥2014年12月大气污染现状.结合合肥市环境空气质量站点PM_(2.5)、NO_2日均浓度和小时浓度对比验证表明:1采用GIS数据空间优化获得的统计类排放面源较合理地呈现相关联排放的地理特征.2当前模式系统可以较好地模拟出2014年12月合肥市PM_(2.5)污染物变化特征,尤其是12月20日—26日PM_(2.5)污染累积和消散过程,站点的模拟实测两倍因子在63%~77%之间,合理反映出当月合肥市区PM_(2.5)污染状况.3模式对于NO_2模拟,在部分区域具有较好的模拟效果,但在部分区域模式只能模拟出NO_2大致变化趋势;所有有效站点的比对结果平均偏差为21.92μg·m~(-3),整体存在偏高现象;有40%站点FAC2在73%~88%之间,除个别观测数据异常较多站点外,其他站点FAC2在50%左右,这种差异是由于模式网格分辨率较低、排放源分配及站点选取引起的.