中山市一次臭氧重污染过程污染来源和减排效果模拟分析

利用WRF-CMAQ模式和中山市空气质量预报预警业务系统中的NAQPMS模式,对中山市2022年9月一次臭氧(O_(3))重污染过程进行了污染过程分析、来源解析和减排评估分析。WRF-CMAQ模式能较好地模拟出该时段的气象条件、二氧化氮及O_(3)浓度的变化过程。该次O_(3)污染过程主要是由台风外围下沉气流叠加大陆高压等不利气象条件引起的。本地排放及区域输送对中山市O_(3)浓度的平均贡献率分别为20.5%和79.5%,区域输送占主导。对中山市O_(3)浓度贡献最大的两个来源分别是交通源和溶剂使用源,平均贡献率分别为39.6%和35.6%。工业源的贡献也不可忽略,平均贡献率为9.9%。单独针对中山市进行减排,无法消除本次重度污染天气,表明单个城市减排难以抵御区域性大范围污染过程,需加强区域联动。模拟结果显示,对中山、广州、东莞、佛山、江门和深圳等珠三角重点城市进行联合减排,减排力度越大则空气质量改善越明显。当减排力度达到100%时,可消除中度及以上污染天气,但依然存在轻度污染天气,表明大幅度减排可以显著降低O_(3)浓度峰值和减少O_(3)污染天数,但仍难以完全抵御极端不利气象条件的影响。

空气质量多模式系统在广州应用及对PM10预报效果评估

介绍了广州空气质量多模式系统并评估其对2010年9月广州市的气象要素和PM10日均浓度的24h的预报效果。评估结果表明:模式系统较好地预测了气象要素的变化,但高估了风速;各空气质量模式能合理预测广州PM10浓度的时空变化,预报效果均处于可接受范围内(平均分数偏差MFB小于±60%且平均分数误差MFE小于75%),部分模式可达到优秀水平(MFB小于±30%且MFE小于50%),但同时各模式在郊区均预测偏高而在市区偏低;总体上,模式在广州郊区的PM10预报效果优于市区。模式间对比表明,在本次业务预报实践中,不存在最优的单模式,同一模式对不同的统计指标、不同的站点,其预报效果可能存在差异,基于算术平均集成各模式结果未能获得最优的预报效果。优化排放源空间分布并引进更好的集成预报方法(如权重平均、神经网络、多元回归等)是未来改进广州空气质量多模式系统预报效果的可能途径。

三维变分在PM2.5重污染数值模拟中的应用研究

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。

CMAQ模式及其修正预报在珠三角区域的应用检验

为检验CAMQ空气质量数值预报模式对区域性空气质量的预报准确度,通过对珠江三角洲地区16个监测站点数据进行聚类分析,对划分的评价区域进行预报误差分析。结果表明,CMAQ模式输出的污染物浓度水平存在明显偏低的现象,且可吸入颗粒物的浓度偏离最大,这与污染源清单削减程度有关。污染物浓度时变规律分析表明,CMAQ模式能较好地模拟可吸入颗粒物、二氧化氮和臭氧小时浓度的日变化特征,但对二氧化硫的模拟能力较弱,反映污染源时间分配因子存在不适应性。为提高预报的初始浓度值,采用预报日前一天的监测数据作为修正项,并考虑CMAQ模式预报的浓度变化趋势,从而进行修正预报。误差统计表明,修正预报的准确度显著提高,反映了引入实际监测数据对空气质量数值预报模式进行修正的研究意义和可行性。

最优化集成方法在城市臭氧数值预报中的应用研究

基于多模式(NAQPMS、CMAQ、CAMx、WRF-Chem)空气质量数值预报业务系统的滚动预报结果,结合站点观测资料,评估了最优化集成方法在城市臭氧数值预报中的可行性和预报效果。一年的评估结果表明:当训练期为15 d时,最优化集成方法能够得到相对较好的结果。总体而言,最优化集成方法对城市臭氧浓度变化趋势和浓度水平的预报效果明显优于单个模式,且在大部分城市优于多模式的最优预报,其预报值和观测的相关系数提高0.11以上,均方根误差降低约10μg/m^3;该方法对城市臭氧污染等级的预报能力也明显优于单个模式,特别是轻、中度污染。此外,在模拟偏差较大的城市,最优化集成方法对预报效果的改进更为显著;在模拟偏差较小的城市,该方法仍可进一步提升预报效果。

东亚边界层臭氧时空分布的数值模拟研究

利用嵌套网格空气质量预报模式系统（NAQPMS）对2010年东亚地区边界层臭氧（O3）的时空分布进行了数值模拟,并评估了东亚边界层光化学反应的活性.结果表明,NAQPMS 模式与观测结果较为一致,站点观测与模拟的日均值（月均值）相关系数达到0.56-0.91,模式能合理再现东亚地区地面O3的时空分布特征.东亚地区冬季边界层O3低值区出现在中国东部；春季O3浓度增加,西北太平洋沿岸地区O3浓度达60μL/m^3左右；夏季东亚中纬度35°N附近大陆地区O3由于强烈的光化学反应呈现出一浓度高值带,浓度达60μL/m^3以上；秋季东亚大部分地区O3浓度维持在40-45μL/m^3左右.夏季中国京津冀和长江三角洲部分地区光化学净生成率已超过30×10^-9/d.

中山市2013年污染天气形势和气象要素特征分析

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。

TSP和PM10监测指标对新疆城市空气质量级别的影响

以新疆干旱区绿洲城市为研究对象，对2005-2008、2011年TSP和PM10监测指标数据进行相关性分析，对比研究TSP与PM10监测指标对应的API污染指数分布和空气质量等级。结果显示：这两种大气颗粒物指标对新疆干旱区城市环境空气质量级别的影响显著，在春季沙尘多发期和冬季采暖期，以TSP标准评估的API空气质量等级与PM10为评价标准的空气质量结果偏离明显；监测指标采用PM10代替TSP后，城市环境空气质量出现较大幅度提升，环境空气质量优良率偏高，年均污染天数减少约50～60d，以PM10作为空气质量监测指标的空气质量级别严重偏低，无法真实评价干旱区城市的空气质量现状，而TSP作为评价指标则更能如实反映当地空气质量的真实状况，建议在新疆城市在开展PM10监测的同时不应简单废弃TSP监测指标，TSP监测指标在干旱区环境空气质量监测体系中应该继续保留，同时建议在今后环境空气质量标准修订中适当收严PM10的日均值标准，使评价结果与TSP和PM10两指标评价结果不至于相差悬殊。

基于观测、模拟和同化数据的PM2.5污染回顾分析

基于观测数据空间插值、数值模拟以及最优插值同化方法构建了京津冀地区PM2.5（空气动力学当量直径小于等于2.5μm的颗粒物,即细颗粒物）空间插值数据、模拟数据和同化数据,并首次比较分析了三种数据在PM2.5污染回顾分析上的应用潜力和优缺点。针对2014年2月19-28日京津冀地区PM2.5污染过程的分析发现：（1）观测空间插值数据难以完整表征PM2.5污染的时空演变特征,在没有观测覆盖区域误差较大,容易出现虚假的高低值中心;（2）模拟数据具有较高时空分辨率,对PM2.5污染时空演变特征描述更加细致,但在这次污染过程中仍存在较大不确定性,其均方根误差大于100μg/m^3;（3）同化数据不仅能对PM2.5空间分布特征进行细致描述,其数据精度在独立验证站点也显著高于模拟数据,其均方根误差比模拟数据低约50%,与站点观测数据的相关系数也比模拟数据高0.2以上。基于PM2.5同化数据,对这次京津冀PM2.5污染过程的时空演变特征进行了详细回顾分析,发现这次污染过程存在自京津冀南部PM2.5污染累积并向北输送发展的生成特点,消亡过程为风向转换下自北向南清除,造成京津冀南部城市先污染后清除,北部城市后污染先清除,并且有慢累积、快清除的特征。从发展演变过程中污染所占空间面积来看,25日PM2.5污染范围最大,覆盖模式第三区域60.5%面积。

一个适用于地球系统模式（CAS-ESM）的在线气溶胶与大气化学分量模式（IAP-AACM）的发展与评估

地球系统模式是研究全球气候与生态环境变化问题的重要工具,气溶胶与大气化学模式负责为其中的大气环流模式提供与气候效应有关的气态化学物质和气溶胶成分。本文在全球嵌套网格空气质量预报模式系统的基础上发展了一个适用于中国科学院地球系统模式(CAS-ESM)耦合计算的气溶胶与大气化学分量模式(IAPAACM),采用简化的气相化学机制,不仅考虑了人为气溶胶,同时考虑了海盐、沙尘和二甲基硫等自然气溶胶及其前体物的在线排放。评估结果表明,IAP-AACM氧化剂插值计算可靠,采用简化机制和碳键机制(CBM-Z)模拟的差异较小。和观测的对比表明,得益于CAS-ESM的气溶胶双向反馈作用,简化版能够较好地抓住气溶胶及其前体物的空间分布,为IAP-AGCM提供可靠的气溶胶模拟。另外,简化版能大幅提升计算效率,满足CASESM耦合长期积分的需求。为了在全球气候变化的研究中提供更完善的气溶胶模拟,未来考虑在IAP-AACM中增加氮化学和臭氧平流层化学机制。

京津冀一次重污染过程的成因和来源

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PM_(2.5)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PM_(2.5)污染本地贡献占40%～60%;北京市PM_(2.5)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.

春季沙尘对关中地区PM2.5浓度影响的多尺度模拟研究

“一带一路”建设让古代丝绸之路的起点——西安成为世界焦点,西安的空气质量也是政府和公众关注的焦点。以2017年5月我国北方的一次强沙尘过程为例,首次利用中国科学院大气物理研究所气溶胶和大气化学模式系统IAP-AACM(Aerosol and Atmospheric Chemistry Model of the Institute of Atmospheric Physics)模拟关中地区细颗粒物(PM2.5)的时空分布,并结合地面逐小时PM2.5观测数据对沙尘气溶胶和PM2.5模拟的关系进行深入探究。结果表明:加入沙尘组分对模拟关中地区PM2.5时空变化特征作用显著,相关性可提升0.4~0.6,并且可以很好地再现强沙尘时段PM2.5浓度骤增的过程;在强沙尘时段和一般时段,沙尘组分对PM2.5的贡献分别为60%~80%和10%~30%;0.11°×0.11°高分辨率模拟有助于提升模式捕捉污染物时空变化的能力。

基于机器学习的短临预报方法及其在空气质量保障中的应用

基于多个数值模式(NAQPMS、CMAQ)预报结果和站点观测资料,采用岭回归机器学习方法构建了一种多污染物短临预报方法,并应用于2017年厦门金砖国家峰会和2019年武汉军运会空气质量保障工作,评估总结了短临预报方法的可行性和预报效果。结果表明:短临预报表现出很好的预报能力,可以有效改进数值模式的预报趋势和量值。从日均模拟效果来看,短临预报的颗粒物相关系数达到0.9以上,均方根误差小于5μg/m^(3),而且预报的臭氧相关系数和均方根误差分别为0.99和2μg/m^(3)。相较于日均数值模式预报结果,短临预报可使颗粒物和臭氧的预报相关系数至少提升16%和9%,预报均方根误差至少下降50%和86%。对于小时模拟效果,短临预报能够更好地把握颗粒物的小时变化特征,其相关系数较模式提升了0.2以上;同时短临预报能够更好地再现观测到的臭氧日循环特征,对白天的峰值和夜晚的低值预报更好,其相关系数高达0.9。总体来说,短临预报方法可为重大活动空气质量保障提供较为精准的临近预报结果,具有较好的应用价值。

内蒙古呼包鄂区域冬季大气细颗粒物污染成因解析

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。

成渝地区一次区域重污染过程来源解析及减排效果研究

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%。

食雕的传统教学与电化教学

本人从事食雕教学工作已有多年了，一直不断地探索着食雕教学各方面的改革与创新，现将食雕传统教学与电化教学模式及特点与大家一起探讨。

北京市城六区2018 年空气质量数值预报效果评估

为更好地改进提高模式预报性能,评估了新一代WRF-CMAQ(Weather Research and Forecasting model-Community Multi-scale Air Quality model)模式系统的不同网格分辨率预报产品对2018年北京市城六区空气质量预报结果的影响。分析表明:(1)基于首要污染物为PM2.5的预报数据集,模式系统1 km网格分辨率(BJ01)和3 km网格分辨率(BJ03)等级准确率优于官方预报结果,模式系统BJ01和BJ03区域4天内预报等级准确率均达到50%以上,24 h内准确率达60%以上,官方预报24 h内等级准确率为59%。本文引入预报综合评分法,基于IAQI(Individual Air Quality Index)和等级级别正确性双因素的预报综合评分结果显示,模式系统BJ03得分75.0分最高,BJ01次之,优于官方预报结果,模式9 km网格分辨率(BJ09)得分69.1分最低。(2)基于模式系统2018年长时间序列预报结果分析表明:模式系统预报的PM2.5浓度与实测的变化趋势较为一致,其中模式系统BJ03结果与实测PM2.5浓度相关系数达0.76,覆盖区域较大的BJ03和BJ09对PM2.5浓度峰值模拟较好。中重度污染过程的PM2.5浓度峰值模式预测误差表明,不同分辨率模式预报峰值误差的变化趋势基本一致,覆盖区域更大的粗分辨率模式预报结果高于覆盖区域小的细分辨率模式预报结果。与预报综合评分结果一致,统计分析结果也表明BJ03区域预报效果最好,平均偏差为0.83μg/m^3;而BJ01区域预报整体偏低,BJ09区域预报整体偏高。(3)基于不同网格分辨率预报效果的空间差异性分析表明:同一站点在不同分辨率上表现不一致,BJ01区域中农展馆站表现最好,BJ03区域中万柳站表现最好,BJ09区域中东四站表现最好。

空气质量多模式预报系统在中山市的应用

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。

2014~2020年东部沿海典型城市甲醛柱浓度年际变化研究

利用臭氧检测仪(Ozone Monitoring Instrument,OMI)反演的甲醛柱浓度数据(OMHCHO_003),选取山东省日照市作为东部典型沿海城市,分析其2014~2020年甲醛柱浓度的时空变化特征和影响因素,发现其甲醛柱浓度空间分布呈现季节性特征,夏季高值是其他季节平均值的1.5倍左右,且夏季高值呈带状分布于西北部莒县境内。日照市7年间全境甲醛柱浓度呈现显著增长,其中东港区增幅达到0.20×10^(15) mol cm^(−2) a^(−1),该增幅与高人为源排放的京津冀地区的甲醛柱浓度增幅趋于一致,并且日照市甲醛柱浓度与森林覆盖、机动车保有量、工业能源消耗量存在显著相关性。为进一步探究山东省日照市在中国东部沿海城市中甲醛柱浓度变化,选取共32个中国东部沿海城市(对应六大沿海省份辽宁、山东、江苏、浙江、福建和广东省),对比分析其2014~2020年夏季甲醛柱浓度含量和变化趋势,其中山东省日照市甲醛柱浓度7年间增幅在32个中国东部沿海城市中排名第一。本研究对山东省日照市的甲醛防控部署有非常好的应用和参考,并很好地弥补了中国东部沿海城市甲醛柱浓度研究的空白。

深圳市2016年上半年气象与源排放变化对空气质量的影响

采用固定排放源的方式,定量研究了2015年与2016年上半年气象条件差异导致的6项污染物浓度变化。深圳市6项大气污染物变化方向与幅度均不相同,与2015年上半年相比,2016年上半年深圳市空气质量总体上改善明显,除SO_2以外的各项污染物浓度均有所下降,CO、PM_(10)和PM_(2.5)的浓度降幅均在15%以上,SO_2、O_3和NO_2浓度基本持平。在不利的气象条件下,2016年上半年深圳市空气质量的改善主要是由于源排放的变化导致的。