基于人工智能与大数据的双碳大气环境信息化应用进展与展望

[目的]二氧化碳与大气污染物化石燃料排放同源,在碳达峰碳中和的双碳进程中应协同治理,改善双碳大气环境。大气环境信息化应用主要基于大气化学传输数值模式展开,而双碳大气环境信息化应用还处于起步阶段。近年来,人工智能与大数据技术在双碳大气环境上的应用愈加广泛,蕴育科研范式从数值模式向与人工智能、大数据深度融合变革,因而亟需梳理当前进展并展望未来发展方向与路径。[方法]通过调研领域工作,勾勒基于人工智能与大数据的双碳大气环境信息化应用的研究路径和发展方向。[结果]双碳大气环境信息化应用应以人工智能、大数据科技创新实现对大气化学传输模式的融合替代,形成应用体系,实现更高精度、更快速度的数字化治理。[局限]本文提出的概念与设计,有待于未来的实施与验证。[结论]人工智能与大数据技术的应用,带来双碳大气环境科研范式变革机遇,同时也提出了挑战。协同推进算法突破与信息化系统研制,有助于实现这一科研范式变革。

2006年中国地区大气气溶胶浓度分布特征的模拟研究

结合2006年最新的气溶胶排放源资料,以NCEP/NCAR再分析资料为气象场,驱动大气化学传输模式MATCH(Model of Atmospheric Transport and Chemistry),模拟了2006年中国地区硫酸盐、黑碳和沙尘气溶胶的质量浓度分布及其季节变化。模拟的气溶胶光学厚度(AOD)结果与CSHNET观测网数据比较分析后发现,基于21个观测站的61组月平均数据与相应模拟结果的相关系数为0.63。模拟结果表明:2006年中国地区硫酸盐气溶胶高值区主要分布在中国的四川盆地、华北及长江流域等工业较发达地区,而且具有明显的季节变化,四川盆地及长江以南地区,硫酸盐气溶胶1月份浓度高于7月份,长江以北的大部分地区,7月份浓度高于1月份;黑碳气溶胶主要分布在黄河、长江中下游地区及华南等地区,1月份浓度高于7月份;沙尘气溶胶主要分布在内蒙古中部沙漠地区,4月份浓度最高,7月份次之,其他月份较少。

气候变化对空气污染影响的模拟研究

为了评估气候变化对空气污染影响机制研究中各类模式方案,更好地理解现有的研究结果,为未来进一步的模式研究提供支持,梳理“气候变化对空气污染影响”主题相关的各类模式研究,识别出全球和区域两类不同空间尺度下的3类模式研究,对比不同研究的方法特点和适用性。进一步地,使用CMIP5气候模式比较项目数据和WRF-Chem大气化学传输模式,研究气候变化背景下气象变化和污染物排放变化对2050年中国夏季近地面O3浓度的影响,并重点选取京津冀、长三角和珠三角3个地区进行分析。结果表明,在RCP8.5的气候变化和污染物排放增长情景下,气象和排放变化都将对本世纪中叶中国夏季臭氧浓度产生较明显的影响。在中国大部分区域,排放变化对臭氧浓度的影响较大,但东海附近地区气象场的影响也非常显著。此外,两类因素之间存在一定程度的相互影响。

MATCH对中国地区2006年气溶胶光学厚度分布特征的模拟研究

利用2006年NCEP/NCAR再分析资料驱动大气化学传输模式MATCH(Model of Atmos-pheric Transport and Chemistry),模拟了中国地区气溶胶光学厚度的分布及其季节变化特征,并与MODIS(MODerate resolution Imaging Spectro-radiometer)卫星产品MOD08_M3和中国太阳分光观测网CSHNET(the Chinese Sun Hazemeter Network)的观测资料进行了对比和验证。在此基础上,研究得出,2006年中国的华北、华中和华南地区是气溶胶光学厚度的高值区,青藏高原和东北地区是低值区。在中国的华北、华中、华南和西南等大部分地区,硫酸盐气溶胶产生的光学厚度所占的比重较大,其次为有机碳气溶胶,黑碳气溶胶和海盐气溶胶所占比重较小。