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将先进的在线源追踪模拟模块ISAM与空气质量模式系统RAMS-CMAQ耦合,对2015年7月华北地区主要气溶胶物种(硫酸盐、硝酸盐、铵盐、黑碳、有机碳、沙尘和海盐)进行模拟,并且深入探讨了不同地区排放源对PM_(2.5)质量浓度的贡献特征。模拟结果显示PM。2.5质量浓度高值主要出现在河北省南部和山东省西部北京和天津市的排放源对PM_(2.5)质量浓度的贡献主要集中在本地,而河北和山东省则为华北地区PM_(2.5)质量浓度的主要贡献者。就北京市而言,由于近年执行了多项减排措施,目前该地区的本地贡献占20%-30%。而河北和山东省是北京市PM_(2.5)的主要区域传输贡献者,分别可超过25%和10%。此外,在污染背景下周边地区传输贡献的比重更大。当空气质量恶化时,河北和山东省的传输贡献比例均有所提升。因此,建议在污染期间,应重点基于对区域尺度的排放源开展协同控制,制定综合的减排措施方可进一步降低北京市的PM_(2.5)质量浓度。 相似文献
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基于全可压非静力中尺度预报模式WRF,选取Lin、WSM3、WSM5、WSM6、Goddard五种云微物理方案和Kain-Fritsch积云对流参数化方案,对2017年6月10日的江淮暴雨过程开展高分辨率数值预报试验,重点研究了云微物理方案对强降水预报的敏感性。结果表明:Lin方案模拟的局地暴雨区降水量随时间的演变与实况较为吻合,但降雨量偏小,WSM5、WSM6和Goddard方案模拟的降水量级与实况更为吻合;不同云微物理方案对此次江淮暴雨的预报能力具有明显差异,小雨量区域的模拟效果基本一致,暴雨和大暴雨对云微物理方案更加敏感;云中水成物的三维结构特征差异明显,其水成物含量也显著不同。WSM5方案模拟的雨水和云水含量较高,其降水量和落区质量较好;不同微物理方案产生差异明显的垂直速度,导致云量、云高有所差异,进而影响降水预报的性能,说明选用更为敏感的云微物理方案对降水预报质量的改善具有重要作用。 相似文献
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为了模拟球面平流传输过程,本文基于球面阴阳重叠网格设计了一种两时间层半拉格朗日平流方案.该方案在球面坐标下采用新型的LE水平跳点网格,同时针对阴阳网格重叠区,采用了不同插值方法进行比较分析,且进行了相关的理想数值试验对方案设计效果进行评估.数值试验表明方案设计是成功的,阴阳网格重叠区平流对插值方案比较敏感;半拉格朗日方案能较好地模拟球面刚体平流和变形涡旋的结构、位置及演变过程,并具有较好的数值稳定性和较高的数值精度. 相似文献
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云凝结核浓度对WRF模式模拟飑线降水的影响：不同云微物理参数化方案的对比研究 总被引：12，自引：7，他引：5
采用WRF模式模拟一次影响中国广东省的飑线过程, 分别选取Morrison、 Thompson07、 Thompson09和WDM6云微物理方案实施了四组试验, 每组试验包括不同云凝结核（CCN）浓度的三次模拟, 称为 “低浓度”、 “中浓度” 和 “高浓度”, 将模拟区域划分为深对流、 浅对流和层云区域, 对比分析四组试验中CCN浓度变化对模拟的总降水量、 不同区域降水率和不同区域面积的影响, 进一步分析了云微物理过程、 动力环流强度等受CCN浓度变化的影响。发现: （1） 由于不同云微物理过程与CCN浓度有着直接或间接的联系、 不同云微物理过程之间存在复杂的关联、 云微物理过程与动力环流之间发生非线性耦合, 采用不同的云微物理方案导致模拟的CCN—降雨影响既有相似、 也有差异; （2）模拟的CCN—降水影响在采用Thompson09和Thompson07方案时更显著, 采用WDM6方案时最小; （3）四组模拟试验均出现CCN浓度增加延迟降水产生、 初期降水减弱的情况, 在模拟后期降水量也随着CCN浓度增加而减小, 而飑线成熟阶段CCN—降水影响更加复杂。 相似文献
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源项对FLEXPART模式模拟福岛核事故放射性物质长距离传输的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
对包括拉格朗日粒子模式在内的大气扩散模式,提供准确的源项有助于获取更好的模拟结果。以日本福岛核电站2011年3月发生的核泄漏事故为研究对象,采用日本原子能机构Terada源项以及挪威大气研究所Stohl源项,利用FLEXPART(FLEXible PARTicle dispersion mode)模拟了放射性物质137Cs在全球大气中扩散传输的过程,并利用大气辐射监测数据讨论了基于两种源项模拟烟云的时空分布特征,探讨了源项对模拟结果的不确定性影响。结果显示:Terada源项及Stohl源项之间释放总量、释放速率、释放高度等虽然略有差别,但总体趋势描述相似,使得基于两源项的模拟烟云的扩散过程及影响区域基本一致。两模拟烟云在中纬度西风带作用下,均表现为自西向东扩散,经过太平洋、美洲大陆、欧洲,最后在整个北半球传输。基于两源项在亚洲—太平洋及北美大陆等近距离的模拟烟云的首次到达时间与首次监测时间吻合度较好,在全球尺度上基于Stohl源项的模拟在首次到达时间方面表现更优。其次,基于两源项进行全球尺度的模拟,近距离站点的模拟效果优于远距离站点模拟效果,且基于Stohl源项的模拟精度较好,Terada源项可能存在低估。另外模式进行全球尺度的模拟时,针对不同粒子数目对模拟结果的影响进行了分析,发现粒子数目的多寡对模拟精度有所影响,也影响模拟烟云扩散后期的疏密程度。 相似文献
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Response of fine particulate matter to reductions in anthropogenic emissions in Beijing during the 2014 Asia–Pacific Economic Cooperation summit 
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下载免费PDF全文 《大气和海洋科学快报》2016,(6)
研究使用全球大气化学传输模式GEOS-Chem高分辨率(1/4°×5/16°)区域嵌套版本评估2014年亚洲-太平洋经济合作峰会(APEC)期间不同地区不同污染物减排对北京地区PM_(2.5)(粒径小于2.5μm的气溶胶颗粒,本文中定义为硫酸盐、硝酸银、铵盐、一次有机碳和黑碳气溶胶浓度之和)浓度降低的不同影响。在2014年10月15日至11月29日期间,模拟结果表明:模式可以重现观测结果中PM_(2.5)及主要气态污染物(一氧化碳、二氧化氮和二氧化硫)浓度的日变化趋势。在APEC期间,模拟PM_(2.5)浓度相比会议前期和会议后期下降55.9%–58.5%,与观测结果具有较好的一致性。敏感性实验结果表明:APEC期间华北地区氮氧化物和一次有机碳的减排对于北京地区PM_(2.5)浓度的降低影响最为显著,相应减排措施致使北京地区PM_(2.5)浓度分别下降5.7%和4.6%。同时,对氨气排放的控制可以有效地降低整个华北地区在APEC期间的PM_(2.5)浓度。 相似文献
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北京奥运会空气质量保障方案京津冀地区措施评估 总被引：8，自引：1，他引：7
采用嵌套网格空气质量预报模式系统(NAQPMS)源追踪方法,研究了奥运会北京空气质量保障方案京津冀污染控制措施对北京城八区(包括东城区、西城区、崇文区、宣武区、海淀区、朝阳区、丰台区和石景山区)空气质量的影响,量化基准、减排情景下京津冀地区对北京城八区SO2、可吸入颗粒物(PM10)浓度的贡献率。首先,模式对比验证结果表明,NAQPMS较好地模拟出奥运会同期(2006年8月)北京空气质量状况。其次,源追踪方法研究结果表明:1)除平谷县外,其余各区县SO2、PM10浓度北京污染源贡献占主导地位,特别是城八区,北京污染源对SO2、PM10月平均浓度的贡献百分比都超过80%。2)保障方案污染减排情景下,一方面北京污染源对城八区SO2贡献浓度显著减小;另一方面除张家口外,天津、河北各源区对城八区SO2贡献浓度略微下降,综合效果下,城八区SO2浓度将显著下降。与此同时,分析表明北京污染源对城八区SO2浓度贡献效率将增加。3)保障方案减排情景下,北京污染源对城八区一次PM10贡献浓度也显著减小,而天津、河北各源区对城八区一次PM10浓度则略有增加,这与周边源区对城八区SO2浓度贡献特征略有不同,综合效果下,北京本地强有力的颗粒物削减措施依然可有效降低城八区近地面PM10浓度。 相似文献
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周边地区对北京地面SO2影响的初步研究 总被引：15，自引：2，他引：15
采用Lagrangian传输、扩散、沉降模式计算了1994年9、10月份(非采暖期)、1995年1月和2000年1月(采暖期)北京地区SO2的变化规律,并分别计算了北京市不同类型的排放源以及周边地区污染源对平均地面SO2浓度的贡献.计算结果与实际观测资料对比表明,模式能够较好地模拟北京地区SO2的浓度量级和逐日变化趋势.北京地区地面SO2浓度受天气条件的影响较大.采暖期,北京当地排放源的影响相对较大;但在大气条件有利输送的背景下,来自周边地区污染排放源的影响不容忽视. 相似文献
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分辨率对区域气候极端事件模拟的影响 总被引：13，自引：2，他引：13
利用NCAR MM5V3对1999年6月长江流域的极端异常降水事件进行了模拟,主要研究不同水平和垂直分辨率对极端区域气候事件模拟的影响。数值模拟试验表明:模式能够模拟出极端强降水的主要分布特征;水平分辨率的提高降低了模式模拟的强降水偏差,对逐日降水变化的模拟更加合理,而垂直分辨率的提高基本上也都减小了模拟的强降水过程的偏差,改善对强降水的模拟能力;模式水平、垂直分辨率的提高在一定程度上增强了对强降水过程的模拟能力。水平分辨率的提高能够改善模式对海平面气压的模拟,而垂直分辨率的提高可以改善模式模拟的地面气温和低层环流。分辨率对中层大气环流的影响不是很敏感。不同积云对流参数化方案模拟的对流降水比率随水平分辨率的变化是不同的,Grell方案对流降水比例随分辨率的提高而增加,而Kain-Fritsch方案的结果相反。 相似文献
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为研究成都地区城市化对局地气候的影响,利用新一代中尺度数值模式WRF,将不同时期下垫面土地利用类型作为控制试验和敏感试验的模拟条件,探讨了下垫面改变对成都市夏季和冬季城市化效应的影响。结果表明:城市下垫面对夏季中心城区的地表气温升高有显著影响,敏感性试验表明,下垫面的改变引起成都地区夏季28℃以上的高温区域扩大并向东北和西南扩张,且城区的外扩导致周边区域地表气温升高。冬季成都地区常为多云天气,能到达地面的太阳辐射较夏季大大减小,城市化导致的升温作用没有夏季显著。城市化作用使城市上风区降水量以减少为主,下风区降水量以增多为主,城市化使得发生强降水的概率增加,并且强降水在空间分布上更集中在城市下风区。 相似文献
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利用北京宝联站及北京上甸子大气本底站2006—2008年的7—9月PM2.5连续观测资料以及北京市观象台的探空数据、海淀气象站的风廓线雷达和降水量等资料,对北京地区夏末秋初PM2.5的质量浓度特征及其与气象要素的关系进行了统计分析。结果表明:城区站各月平均PM2.5质量浓度明显高于郊区站,高空偏南气流的输送是造成城区及本底地区出现细颗粒物污染的主要原因。从地面风速来看,城区当北风和南风分别达到2 m·s-1和3.5 m·s-1以上时能起到扩散作用;郊区在低风速的北风条件下也能起到扩散和稀释作用,而南风基本上对郊区的颗粒物无扩散作用。PM2.5质量浓度在降水前后的清除量与降水量、初始质量浓度均呈正相关关系,城区及郊区的云下清除过程更多取决于降水前污染物的浓度,降水量作用较弱。当混合层高度突破1500 m时,垂直扩散对污染物的稀释扩散效果明显。 相似文献
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基于北京地区快速更新循环同化预报系统 (BJ-RUC)、WRF-Chem模式和优选的能见度参数化方案,建立了北京区域环境气象数值预报系统。对2014年全年PM2.5浓度、能见度和APEC (Asia-Pacific Economic Cooperation) 期间预报效果检验结果表明:该系统对京津冀及周边地区PM2.5浓度的预报效果较好,大部分站点的相关系数在0.6以上,特别是北京的部分站点可达0.8以上,预报结果相比观测总体偏低,随着预报时效的延长,24 h之后预报效果略有下降。相比人工观测,能见度预报结果与自动观测能见度更加接近,对持续性低能见度过程预报与实况吻合较好,对于小时能见度低于10 km的分级检验显示,预报准确率从77%左右逐级下降,2 km以下在40%左右。2014年APEC期间,系统很好地预报出北京地区空气质量指数、PM2.5浓度和能见度的时空演变特征,为APEC期间环境气象预报服务提供了有力的技术支撑。 相似文献
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近些年京津冀地区秋、冬季大气重污染事件频发,工业生产与居民燃煤是大气灰霾污染的重要原因。河北省沙河市是京津冀地区以玻璃制造和加工为主的典型工业城市,本研究选取该城市为研究对象,主要利用2017年1月至12月国控站点的大气环境监测和气象数据,采用扩散模型、潜在源分析等手段,分析了沙河市主要污染物的时空分布特征和污染来源。主要结论有:（1）沙河市首要污染物具有明显季节特征,春季、夏季、秋冬季分别以PM10、O3、PM2.5污染为主,季节贡献率分别为43.3%、72.3%、61.5%。（2）受城市大气边界层和排放的共同影响,PM10、PM2.5、SO2、NO2和CO浓度均有剧烈的季节—日变化特征。（3）冬季东北风时PM2.5、NO2、SO2均展现出高浓度和高相关性特征,表明站点可能受东北方向玻璃企业排放影响。同时,站点可能也受城中村散煤燃烧影响。（4）沙河市冬季PM2.5浓度为143 μg m-3。冬季的一次重污染中硫氧化率SOR、氮氧化率NOR的最高值分别达0.67、0.39,气态污染物的二次转化剧烈,高湿度利于二次粒子的生成。重污染中C(NO3-)/C(SO42-)均值为1.89,推测沙河市NO2主要来自大型运输车辆和企业的共同排放。（5）本地源是沙河市PM2.5的主要潜在源区,周边几个重工业城市也有一定贡献。因此本研究建议沙河市PM2.5的治理除需加强本地污染源的削减和控制外,区域联防联控也十分重要。 相似文献
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利用贵州省安顺市2015—2019年大气污染物资料和气象资料,分析安顺市空气质量特征和主要大气污染物特征,通过TrajStat软件中HYSPLIT模型的后向轨迹模式,结合GDAS气象数据、PM2.5浓度,分析不同季节输送途径及其污染轨迹,采用潜在源贡献作用和浓度权重轨迹分析方法,分析研究期内所有PM2.5污染日（PM2.5日浓度高于75 μg·m-3）输送轨迹垂直与水平方向分布特征。结果表明: PM2.5是安顺城区主要大气污染物,冬季输送污染轨迹占比较大,输送方向主要为贵州东北方向、偏南方向; 污染日PM2.5输送路径以贵州东北方向近距离输送为主,该类轨迹基本分布在880—980 hPa高度; 潜在源高值区主要集中在贵阳整个地区、毕节织金县、黔西市、金沙县等,高贡献值区主要集中在安顺紫云县、镇宁县、毕节织金县、大方县等。 相似文献
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通过分析北京城区2007年夏季和秋季、2008年冬季和春季4个季节PM1中硫酸盐、硝酸盐、铵盐、有机物和黑碳等气溶胶化学组成,结合对我国及全球主要区域PM10中上述气溶胶组分及矿物气溶胶组成的评估,发现因受干旱区产生的沙尘和城市逸散性粉尘的共同影响,整个亚洲大陆,尤其是我国的矿物气溶胶浓度与欧美国家城市区域气溶胶总和的平均值相当或更高。我国在重视控制PM2.5等细粒子污染的同时,不应忽视对PM2.5~PM10之间粗粒子的控制力度;北京城区春、夏、秋、冬的PM1平均质量浓度分别约为94,74,66 μg·m-3和91 μg·m-3,全年平均约为81 μg·m-3,其中有机物气溶胶约占41%,硫酸盐占16%,硝酸盐占13%,铵盐占8%,黑碳和氯化物分别占11%和3%,细矿物气溶胶约贡献7%。对于PM2.5污染的控制,关键是消减PM1中主要气溶胶粒子的排放与转化,其中对有机物的控制更为重要,尽管对于北京而言进一步污染控制的难度已经很大。从科学上来说,即使我国的控制措施能百分之百实现,也很难稳定地达到欧美国家的空气质量水平,因为我国本底矿物气溶胶的浓度较高。应进一步评估各项控制措施的适用性,并制定考虑我国人群健康状况的PM2.5空气质量标准。 相似文献
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利用气象模式WRF和中科院大气所自主发展的大气气溶胶与大气化学模式IAP-AACM对2016年冬季内蒙古中部呼包鄂地区大气细颗粒物（PM2.5）的典型污染过程进行了模拟分析。结果表明,呼包鄂地区的空气质量变化主要受大范围天气形势影响。污染累积阶段,500 hPa高度上该区域受阻塞高压或弱高压脊前平直的偏西气流控制,地面为弱高压或均压场,风速较小,边界层高度低,污染物不易扩散,且气温和相对湿度较高,利于二次颗粒物生成;污染消散阶段,天气形势发生明显变化,550 hPa高度以下有强冷平流,地面易形成大风天气,利于污染物消散,伴随着冷空气的南下,下游地区的污染物也得到清除。呼包鄂区域PM2.5主要来源于本地排放,鄂尔多斯本地排放贡献大于60%,呼和浩特本地排放贡献大于80%,包头本地排放贡献达到90%,该区域空气质量的变化可以反映区域大气污染气象条件的变化。交叉相关分析发现,呼包鄂区域的PM2.5浓度与其下游的山西、河北、河南地区的PM2.5浓度具有高度的时间相关性,相位差在6～24小时。呼包鄂区域PM2.5污染的改善有赖于本地污染源的管控,该区域冬季空气质量变化可作为下游地区空气质量变化的前兆因子,有助于下游地区空气质量的预报预警。 相似文献
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利用2014年5月~2017年12月的成都市环境空气质量监测资料,分析了成都市空气污染情况及污染物浓度时空变化特征。结果表明:成都市空气质量以优良天气为主,市区的首要污染物以PM2.5为主,郊区以O3为主;灵岩寺监测点的PM2.5,PM10,NO2和CO四种污染物的质量浓度低于成都市区各监测点,O3的质量浓度高于成都市区各监测点,SO2的质量浓度值与成都市区各监测点相差不大;成都市各监测站点六种污染物质量浓度具有明显的年际变化、季节变化、月变化和日变化趋势,且成都市区各监测点的变化趋势比较一致。 相似文献
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2005年12月—2006年2月在太原市区持续观测了气溶胶细粒子PM2.5, 并应用Sunset碳分析仪进行了有机碳 (organic carbon, OC) 和元素碳 (elemental carbon, EC) 的测定。结果表明:太原冬季PM2.5, OC和EC浓度均较高, 其中PM2.5日平均浓度变化范围为25.4~419.0 μg/m3, 日平均浓度为193.4±102.3 μg/m3, OC平均浓度为28.9±14.8 μg/m3, EC平均浓度为4.8±2.2 μg/m3, OC/EC平均比值是7.0±3.9, 即太原市冬季PM2.5和碳气溶胶污染严重。OC在PM 2.5中占18.6%, EC占2.9%, 这表明碳气溶胶是太原大气细粒子污染控制的关键组分。在太原市冬季, 采暖燃烧的煤是OC和EC的主要贡献源, 造成OC大大高于EC, 从而使OC/EC比值增大。各种气象条件对PM2.5, OC, EC和OC/EC比值的变化都有不同程度的影响, 特别是大雾天气、相对湿度、风速和降雪是影响碳气溶胶浓度变化的重要因素。 相似文献
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利用2015年1月至2017年12月中国环境监测总站全国城市空气质量实时发布平台中公布的克拉玛依5个监测点数据和同时期克拉玛依国家基本气象站的观测数据,分别研究了克拉玛依市4个行政区的PM2.5浓度的时空变化特征以及气象条件对克拉玛依PM2.5浓度变化的影响。结果表明：从月份上看,克拉玛依每年的1月、2月、12月PM2.5浓度最高,3月、11月PM2.5浓度较高,其中,独山子每年2月的PM2.5浓度均最高,2016年2月独山子PM2.5平均浓度最高,达到134 μg·m-3,超过国家一级标准值的2.8倍,属于中度污染,从季节上看,克拉玛依四季PM2.5浓度变化呈现波峰波谷变化趋势,表现为冬季最高,春季次之,夏季、秋季各区变化不一的特点,采暖期的PM2.5浓度高于非采暖期的PM2.5浓度;克拉玛依PM2.5浓度在空间上的总体分布为：独山子区>白碱滩区>克拉玛依区>乌尔禾区;从风向、风速、气温、气压和相对湿度等气象要素与PM2.5浓度的相关性来看,气压、相对湿度与PM2.5浓度呈显著正相关,气温、风速、风向与PM2.5浓度呈负相关,其中气温、风向与PM2.5浓度呈显著负相关。 相似文献
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基于2014—2018年全国空气质量指数（AQI）和PM2.5质量浓度数据、美国国家环境预报中心GDAS数据和后向轨迹模式,分析研究了湖州市PM2.5浓度变化特征,并筛选出5 a内出现的8次重污染天气过程进行输送特征和潜在源分析。结果表明：湖州地区PM2.5日平均浓度频率分布呈指数分布,高频区主要集中在20—40 μg·m-3之间。污染主要出现在冬季,夏季、初秋为低浓度值,PM2.5小时平均浓度的日变化呈主副双峰型分布特征,其中主峰出现在10时,副峰出现在02时,谷值则在18时,其与NO2和SO2的变动有关。污染主要通过西北和偏东路径进行中远距离传输,其中西北路径传输对湖州地区影响较大,而偏东路径下气团经过海面,夹带的水汽与颗粒物充分混合,会加剧颗粒物的二次生成和老化过程;西南偏西路径和偏南路径对湖州空气污染也有一定贡献,但存在不确定性,个别过程中偏南路径表现为清洁通道。西北路径上的城市群是主要潜在源区,大值区主要集中在安徽中西部。 相似文献