沙尘气溶胶影响新疆对流云降水的数值模拟研究

为研究沙尘气溶胶层对云和降水的影响,本文使用耦合了分档云微物理方案(SBM)的Weather Research and Forecast Forecasting model(WRF)高分辨率天气模式(WRF-SBM),模拟了2016年7月8日发生在新疆阿克苏地区的一次强对流天气过程,并分别讨论了处于不同高度的沙尘层对云动力、微物理和降水形成过程中的作用。结果表明:沙尘层处于对流层中低层时,沙尘气溶胶作为云凝结核(cloud condensation nuclei,CCN)对云微物理过程的影响比其处于中高层时更明显,沙尘气溶胶使得CCN增加,云滴数浓度增加,云滴有效半径减小,降水延迟;而沙尘层处于对流层中高层时,沙尘气溶胶作为冰核(ice nuclei,IN)对云微物理过程影响更明显,沙尘气溶胶使得IN浓度增加,冰晶数量增加,雪、霰、雹的凇附增长率增加,参与融化过程的冰相粒子增多,降雨率增大。本文仅讨论了发生在新疆的这次对流天气过程对处于不同高度的沙尘气溶胶层的可能响应,要全面认识沙尘气溶胶对不同类型云降水过程的影响,需要进行更多的、有观测资料约束的模拟研究。

基于随机森林的南京市PM_(2.5)和O_(3)对减排的响应

自2013年《大气污染防治行动计划》实施后,南京市大气污染有所改善,但仍面临着细颗粒物(PM_(2.5))和臭氧(O_(3))污染问题.为探究污染物浓度对其前体物减排的响应,获得有效的减排策略,常利用大气化学模式进行多组基于排放扰动的敏感性试验,而这需要消耗大量计算时间和计算资源.应用随机森林算法对2015年大气化学传输模式(GEOS-Chem)模拟结果进行机器学习,高效地预测了南京2019年PM_(2.5)浓度日均值和日最大8 h臭氧(MDA8 O_(3))浓度对不同人为源排放控制情景的响应.随机森林结果表明2019年中国人为排放每减少10%,南京ρ(PM_(2.5))季节平均值下降2~4μg·m^(-3).当2019年中国人为源减排比例高于20%时,南京ρ(PM_(2.5))年均值将低于国家二级限值(35μg·m^(-3)).若仅对中国地区O_(3)前体物氮氧化物(NO_(x))和挥发性有机污染物(VOCs)同比例减排,反而可能导致南京MDA8 O_(3)浓度季节平均值上升.2019年中国地区人为排放同等比例减少10%~50%,南京ρ(MDA8 O_(3))季节平均值在春、秋和冬季分别比基准试验增高约1~3、1~4和3~11μg·m^(-3).而当中国地区NO_(x)减排10%且VOCs减排20%时,南京各季节的ρ(MDA8 O_(3))平均值均有所下降(3~6μg·m^(-3));在此基础上,进一步加大VOCs减排比例(30%),南京ρ(MDA8 O_(3))年均值将减少7μg·m^(-3).若是仅进行南京本地人为源减排,南京O_(3)浓度年均值将出现增加.因此,为有效缓解南京O_(3)污染,中国地区NO_(x)和VOCs减排比需小于1∶2.结合随机森林和GEOS-Chem模式可高效地得到污染物对前体物减排的响应,为大气污染防治策略的制定提供有效的科学支撑.