利用同化资料改进WRF-Chem对华北地区秋季PM_(2.5)预报的研究

气溶胶初始场同化能够提高WRF-Chem气象-气溶胶耦合预报的准确度。为了讨论气溶胶同化在不同时刻对耦合模式预报的影响,针对2015年10月一次重度霾污染过程,进行了一天4个不同时刻的气象-气溶胶联合同化及短时预报试验研究。结果表明,在同化气象资料的基础上同化气溶胶观测资料能够改善不确定性较大的排放源清单带来的模拟高估问题,减小初始场PM_(2.5)的正偏差;随着初始场PM_(2.5)浓度的下降,气溶胶导致的地面辐射的下降减弱,使得日间时刻6 h预报场的向下短波辐射量增加;日间近地面温度和湿度对辐射量变化的响应(增温减湿)呈现为在空间大面积上的重合和时间上的同步,这种响应在循环滚动预报的影响下即使在夜间也得到了延续;近地面增温减湿的结构有助于边界层向上发展,从而促进气溶胶的向上传输,最终进一步减弱预报场对地表PM_(2.5)的高估。因此,气溶胶同化带来的初始场PM_(2.5)信息的改善,使得6 h耦合预报的结果更加准确。

基于WRFDA-Chem三维变分同化系统的中国PM2.5和PM10资料同化试验

将大气化学三维变分同化系统WRFDA_Chem引入睿图—化学环境气象数值预报系统(RMAPS-Chem),利用2016年11月地面观测细颗粒物(PM2.5)和颗粒物(PM10)逐小时质量浓度资料进行同化预报试验:6 h循环同化结果表明,WRFDA-Chem对初始场PM2.5和PM10的模拟偏差和相关性有显著改善,均方根误差(RMSE)减小40%左右,相关性提高0.27~0.37;同化对预报改进能持续24 h以上,PM2.5(PM10)浓度预报RMSE降低25%(10%),相关性提升14%(25%);加密同化频次(逐小时循环同化)进一步改进预报效果。未来需要进一步开展同化数据质量控制方案研究以优化业务预报效果,并在深入理解模式不确定性和偏差来源的情况下,进一步开展模式和同化系统的协同发展。

基于WRFDA-Chem的中国大气成分数据再分析方法研究

大气成分数据是开展空气质量预报、认识大气污染形成机理、评估空气污染各种效应的基础,而融合了模式结果和观测资料的大气成分再分析数据则有更广泛的应用价值.本文基于WRFDA-Chem空气质量模型和三维变分同化技术,逐时同化地面站点污染物浓度观测资料(包括PM_(2.5)、PM_(10)、O_(3)、SO_(2)、NO_(2)及CO),建立了大气成分数据再分析的方法.以2019年7月和12月为例,构建空间分辨率为10 km、时间分辨率为1 h的全国大气成分再分析数据,并对该方法的性能进行了检验.结果表明,经过再分析后的大气成分数据的时间变化趋势和空间分布得到显著改善,其中,7月PM_(2.5)和O_(3)的平均偏差分别降低了55%和39%,相关系数分别提升了77%和7%,达到0.80和0.98;12月PM_(2.5)和O_(3)的平均偏差分别降低了55%和68%,相关系数分别提升了58%和13%,达到0.98和0.98.综合而言,基于WRFDA-Chem逐小时同化全国站点空气质量监测资料,能够得到高时空分辨率的大气成分再分析数据,可以为认识我国大气污染的演变特征和制定科学的管控措施提供有效支撑.