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利用集合均方根卡尔曼滤波反演重庆地区SO_2源排放
被引量:
4
1
作者
吴钲
谢旻
+3 位作者
高阳华
芦华
赵磊
高松
《环境科学研究》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期25-33,共9页
传统的"自下而上"清单方法估算的排放清单,其数据的准确性和时效性存在较大局限.基于集合均方根卡尔曼滤波的源清单反演方法,结合WRF-CMAQ(天气研究和预报模式-公共多尺度空气质量模型)被用于对以清华大学编制的2010年MEIC(...
传统的"自下而上"清单方法估算的排放清单,其数据的准确性和时效性存在较大局限.基于集合均方根卡尔曼滤波的源清单反演方法,结合WRF-CMAQ(天气研究和预报模式-公共多尺度空气质量模型)被用于对以清华大学编制的2010年MEIC(中国多尺度排放清单模型)排放清单为基础制作的重庆地区SO_2排放源进行反演试验以解决准确性和时效性问题,试验时间段为2014年10月15—31日,重庆主城17个环境空气质量国控监测点ρ(SO_2)小时观测资料用于反演及检验.结果表明:该方法能够反演重庆地区SO_2源排放量,随着反演次数增加,基于反演排放源预报的ρ(SO_2)预报误差持续减小,反演4次后预报误差达到比较低的稳定的水平,其均方根误差均低于20μg/m^3.5次反演后SO_2源排放量用于2014年10月24—29日每天起始预报,其预报的站点、时间平均的均方根误差从100~400μg/m^3降至30μg/m^3以下.反演中应用局地化尺度减少集合取样误差影响,54与81 km两个局地化尺度反演结果对预报改善效果相当,表明主要影响重庆主城ρ(SO_2)的源排放位于主城及周边地区,也说明内源排放对重庆主城ρ(SO_2)起主要影响.反演后面源排放量主城区降幅约为30 kg/(d·km^2),周边地区减少10~20 kg/(d·km^2),主城区部分SO_2点源排放量降幅约为25 kg/(d·km^2),说明2010年MEIC排放清单高估了试验时段重庆地区的SO_2排放.
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关键词
S02
w
rf-cmaq
源排放反演
集合均方根卡尔曼滤波
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职称材料
题名
利用集合均方根卡尔曼滤波反演重庆地区SO_2源排放
被引量:
4
1
作者
吴钲
谢旻
高阳华
芦华
赵磊
高松
机构
重庆市气象科学研究所
南京大学
出处
《环境科学研究》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期25-33,共9页
基金
国家科技支撑计划项目(2014BAC16B06)
重庆市气象局开放式研究基金项目(KFJJ-201607)~~
文摘
传统的"自下而上"清单方法估算的排放清单,其数据的准确性和时效性存在较大局限.基于集合均方根卡尔曼滤波的源清单反演方法,结合WRF-CMAQ(天气研究和预报模式-公共多尺度空气质量模型)被用于对以清华大学编制的2010年MEIC(中国多尺度排放清单模型)排放清单为基础制作的重庆地区SO_2排放源进行反演试验以解决准确性和时效性问题,试验时间段为2014年10月15—31日,重庆主城17个环境空气质量国控监测点ρ(SO_2)小时观测资料用于反演及检验.结果表明:该方法能够反演重庆地区SO_2源排放量,随着反演次数增加,基于反演排放源预报的ρ(SO_2)预报误差持续减小,反演4次后预报误差达到比较低的稳定的水平,其均方根误差均低于20μg/m^3.5次反演后SO_2源排放量用于2014年10月24—29日每天起始预报,其预报的站点、时间平均的均方根误差从100~400μg/m^3降至30μg/m^3以下.反演中应用局地化尺度减少集合取样误差影响,54与81 km两个局地化尺度反演结果对预报改善效果相当,表明主要影响重庆主城ρ(SO_2)的源排放位于主城及周边地区,也说明内源排放对重庆主城ρ(SO_2)起主要影响.反演后面源排放量主城区降幅约为30 kg/(d·km^2),周边地区减少10~20 kg/(d·km^2),主城区部分SO_2点源排放量降幅约为25 kg/(d·km^2),说明2010年MEIC排放清单高估了试验时段重庆地区的SO_2排放.
关键词
S02
w
rf-cmaq
源排放反演
集合均方根卡尔曼滤波
Keywords
S〇2
w rf-cmaq
inversion estimation
ensemble square root Kalman filter
分类号
X511 [环境科学与工程—环境工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用集合均方根卡尔曼滤波反演重庆地区SO_2源排放
吴钲
谢旻
高阳华
芦华
赵磊
高松
《环境科学研究》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
4
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职称材料
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