基于CESM-EnSRF系统全球甲烷及臭氧卫星资料同化试验研究

臭氧(O3)与甲烷(CH4)均是大气中重要的微量气体,对全球气候变化有着重要的影响.为提高全球范围的臭氧、甲烷在气候模式中的预报效果,使用集合平方根滤波(En SRF)同化方法及地球系统模式(CESM)构建了CESM-En SRF卫星资料同化预报系统,并通过设计试验,将大气红外探测器(AIRS)的臭氧与甲烷观测资料同化到气候模式中,对模式的同化再预报效果进行系统的测试与评估.结果显示,臭氧、甲烷分析集合均值的偏差及均方根误差皆低于背景集合均值的偏差及均方根误差.臭氧、甲烷的同化再预报偏差及均方根误差较控制实验都得到改善,但对5 h Pa以上高度臭氧预报准确性的改进效果很小.随循环同化的进行,平流层臭氧与甲烷的平均同化改进率呈增加趋势,并逐渐趋于稳定;对流层平均同化改进率随时间变化不明显.试验表明,该系统可有效利用臭氧与甲烷的观测资料对模式场进行合理的改善,从而有效地提高臭氧、甲烷在气候模式中的再预报效果,但对于平流层顶-中间层高度(5 h Pa以上)臭氧预报准确度的提高,模式中臭氧光化学过程的准确模拟较同化观测资料具有更重要的作用.此外,循环同化对提高5~150 h Pa高度臭氧及1~200 h Pa高度甲烷在CESM模式中的预报效果最有效.

新冠肺炎封城对南京污染排放的影响

2020年初新冠肺炎疫情爆发以后,为了有效防止疫情扩散和蔓延,全国主要城市都相继停工停产,人类活动和污染排放强度大幅降低.本文针对新冠肺炎爆发前后南京地区污染排放变化,利用南京及周边地区的逐时污染观测资料,基于在线区域化学传输模式WRF-Chem和集合平方根滤波同化系统,在同时同化污染物浓度初始场和污染源排放的框架下,在1 km的高分辨率条件下进行了逐时同化实验模拟.结果表明,由于疫情管控,2月南京市区的PM2.5气溶胶和NO源排放分别较1月减少4.4%和30%,减少的区域主要位于工业区和南京城区.该结果显示同化系统在反演高时空分辨率的污染源方面具有很好的潜力.