| 珠三角空气质量模拟关键不确定性来源识别 |
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| 引用本文： | 于凯阳,黄志炯,史博文,郑传增,白莉,黄江荣,郑君瑜.珠三角空气质量模拟关键不确定性来源识别[J].环境科学学报,2020,40(8):2952-2961. |
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| 作者姓名： | 于凯阳 黄志炯 史博文 郑传增 白莉 黄江荣 郑君瑜 |
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| 作者单位： | 暨南大学环境与气候研究院,广州511486,暨南大学环境与气候研究院,广州511486,暨南大学环境与气候研究院,广州511486,暨南大学环境与气候研究院,广州511486,广东省环境监测中心,广州510220,广东省环境监测中心,广州510220,暨南大学环境与气候研究院,广州511486 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（No.41805068）；广东省自然科学基金（No.2018A030310654） |
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| 摘 要： | 由于受到模型输入参数不确定性和模型结构不确定性的影响，利用大气化学传输模型模拟空气质量普遍存在偏差.对大气化学传输模型进行不确定性诊断分析、识别其关键不确定性来源是提高空气质量模拟的重要手段，本研究以珠三角为研究区域，利用HDDM-SRSM不确定性诊断方法量化了清单排放（SO2、NOx、VOCs和NH3）、边界条件浓度和气象（风速和温度）等模型输入参数不确定性对空气质量模拟的影响.结果表明：SO2、NO2和O3模拟受排放、边界条件和气象不确定性影响明显，其相对不确定性为15.19%~43.33%.在这些因素中，边界条件、风速和前体物（NOx和VOCs）排放是O3模拟的关键不确定性来源，但各因素不确定性贡献比例在昼夜存在明显差异.在夜间，风速不确定性对O3模拟影响增大，其平均贡献比例上升至29.6%，表明改进风速模拟有助于改善夜间O3模拟；在白天，NOx和VOCs排放不确定性对O3峰值浓度模拟影响增大，其平均贡献比例上升至32.26%，表明改进前体物排放模拟有助于提高白天O3模拟准确性.不同于O3，SO2、NO2模拟更容易受到排放不确定性的影响，尤其是垂直分配的不确定性.模拟与观测结果对比也表明，合理的烟囱参数设置可以降低源排放垂直分配不确定性，提高SO2和NO2的模拟效果.
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| 关 键 词： | 空气质量模拟 不确定性分析 来源识别 垂直分配 |
| 收稿时间： | 2020/1/14 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2020/2/16 0:00:00 |
Identification of key uncertainties of air quality simulation in Pearl River Delta |
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| YU Kaiyang,HUANG Zhijiong,SHI Bowen,ZHENG Chuanzeng,BAI Li,HUANG Jiangrong,ZHENG Junyu.Identification of key uncertainties of air quality simulation in Pearl River Delta[J].Acta Scientiae Circumstantiae,2020,40(8):2952-2961. |
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| Authors: | YU Kaiyang HUANG Zhijiong SHI Bowen ZHENG Chuanzeng BAI Li HUANG Jiangrong ZHENG Junyu |
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| Institution: | Institute for Environmental and Climate Research, Jinan University, Guangzhou 511486;Guangdong Environmental Monitoring Center, Guangzhou 510220 |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | air quality simulation uncertainty analysis source identification vertical distribution |
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