2013年1月我国中东部强霾污染的数值模拟和防控对策

利用自主研制的嵌套网格空气质量数值预报模式（NAQPMS）模拟研究2013年1月我国中东部的持续强灰霾天气，初步评估灰霾天气下大气细颗粒物（PM2.5）时空分布特征、传输规律和防控力度．结果表明：这一模式能够合理反映灰霾天气下中东部PM2．5，的时空分布特征和演变规律．发现静稳天气京津冀地区仍旧存在显著的区域输送，并直接造成京津冀地区PM2．5浓度的累积，来自区域外的跨城市群输送对京津冀PM2．5浓度贡献为20％-35％，区域内输送的贡献为26％-35％，两者之和与局地污染源贡献相当．针对这次强霾的控制试验表明，当京津冀周边区域省份污染源不控制，河北、天津和北京的污染物排放需要消减90％，90％和60％以上才能实现京津冀区域PM2．5达标（二级标准），表明京津冀灰霾污染防控不仅需要重视区域内的联防联控，同时也需要其他城市群的协同控制．气象一大气污染双向反馈机制对强霾的形成也有非常重要影响，可使京津冀部分地区细颗粒物月均浓度增加30％，忽视这种耦合作用会导致模式对重污染期间污染物浓度的低估．

基于数值模拟的2015年11月东北极端重污染过程成因的定量评估

2015年11月中上旬,我国东北地区经历了一系列连续重污染过程,其污染程度之高、影响范围之广、持续时间之长历史罕见.本文综合利用空气质量监测资料、遥感卫星资料、数值模式等方法手段探究了此次连续重污染事件的成因,并运用敏感性分析方法首次定量评估了各污染原因对PM_(2.5)浓度的贡献比重.结果表明,受阻塞高压控制、中低层强逆温、地面高湿度低风速等不利扩散条件可使PM_(2.5)浓度在污染过程中升高30%~50%;采暖季污染排放显著增强可使PM_(2.5)浓度整体升高100~200μg·m^(-3),重污染过程中对局部地区贡献达50%~70%;污染传输通道上游捕捉到的秸秆焚烧也可使局部地区PM_(2.5)浓度增加75~100μg·m^(-3),对PM_(2.5)浓度的平均贡献率为10%~20%.研究表明,不利扩散条件、采暖季污染源的加强排放及冬季的秸秆焚烧是引发此次高浓度PM_(2.5)的三大原因.本研究可为我国东北地区大气污染问题治理提供有益参考,也可帮助民众认知污染成因.