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《中国科学院研究生院》 2008年
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空气质量模式“源同化”模型及排放源影响效应研究

程兴宏  
【摘要】: 污染源排放清单是空气质量模式的重要输入数据,排放源的不确定性是影响当前空气质量模式研究结果准确性的主要因素之一,亦对污染源的调控产生较大影响。近年来排放源模式、源反演模型等间接源排放估算方法成为定量计算污染源排放量及其时空变化规律的主要研究方向之一,它们可以为空气质量模式提供高时空分辨率、多排放参数的污染源排放清单。采用简单易行、具有较高可信度和应用价值的“Nudging”源同化修正模型反演具有季节变化特征、高分辨率、动态的多尺度排放源清单,成为提高空气质量预报水平的重要途径之一。 本文研究的主要目的是采用多尺度源同化反演模型在中国各区域、各季节和不同天气条件下进行模拟试验研究,以探讨空气质量模式“源同化”模型的模拟效果及其理论认识;本文还研究气象场模拟技术的改进、不同空间分辨率的观测资料以及OMI高分辨率柱浓度卫星资料的应用对空气质量预报水平提高的显著性问题;本文着重讨论奥运时段华北不同地区污染源的不同排放控制情景对北京市空气质量的影响以及各种物理、化学过程的贡献率,试图寻找周边污染源的关键控制区,以提供奥运会期间北京地区空气质量保障与调控的科学依据。以下是本文的主要研究工作和结论总结。 (1)本文定量分析了“Nudging”污染源同化反演方法在中国不同地区、不同季节、不同天气过程的适用性及其对空气质量预报改进的长期客观效果检验。通过大样本模拟试验,揭示出中国区域排放源的月际和季节变化特征;证实引入源同化反演模型后,CMAQ模式在中国不同地区、不同季节和不同天气条件下预报水平均有较显著的改进。获取了全国47个城市区域具有季节变化特征的动态排放源,其预报效果明显优于2000年David Streets排放源;采用上述源同化反演方法,不仅显著改善了SO_2、NO_2浓度的预报趋势,而且可明显减少预报误差;SO_2排放源强增加导致源影响过程贡献的SO_2浓度增大是源同化方法提高SO_2浓度预报水平的主要物理机制,排放源的改善导致化学反应过程贡献的NO_2浓度增大是源同化方法提高NO_2浓度预报水平的主要化学机制;SO_2、NO_2排放源的改善对PM10、O3逐时预报以及O3最大值预报具有间接影响,可提高PM10、O3逐时及O3最大值浓度预报水平,趋势预报效果较好。 (2)比较了两种气象模式(MM5/WRF)提供的气象场对华北地区SO_2、NO_2源同化修正效果及其浓度预报水平的影响差异;采用CMAQ模式中的IPR过程分析模块着重分析了WRF模式中边界层高度、相对湿度模拟的改进对SO_2、NO_2源同化效果的影响。分析结果表明,边界层高度和相对湿度模拟的改进对于SO_2、NO_2浓度趋势模拟效果有一定的影响;相对气象模式模拟效果的改进而言,排放源的改善对于提高SO_2、NO_2浓度的趋势及浓度模拟水平的作用更显著。 (3)采用不同空间分辨率的SO_2、NO_2实测资料模拟分析了中国地区SO_2、NO_2不同观测信息密度对SO_2、NO_2源同化反演及空气质量预报的影响,重点分析了奥运时段华北地区SO_2、NO_2浓度加密观测对改善SO_2、NO_2排放源和空气质量预报的重要作用。分析结果表明,采用较高分辨率的实测资料进行SO_2、NO_2源同化修正时,可明显减小SO_2、NO_2浓度的预报误差,华北地区较高分辨率的观测信息对于改善源同化修正效果及奥运时段华北地区SO_2、NO_2浓度的趋势预报效果十分重要,尤其是对SO_2浓度的预报尤为重要。 (4)本文采用OMI SO_2、NO_2卫星遥感产品着重讨论北京周边地区SO_2、NO_2排放源的影响效应以及该产品在改善NOX源同化修正效果及提高NO_2浓度预报水平中的初步应用。提出了卫星遥感-地面大气污染观测综合分析及其卫星遥感变分场同化源技术途径。根据卫星遥感与地面观测相结合思路,利用地面实测污染资料变分订正卫星遥感OMI高分辨率柱浓度资料,并采用卫星遥感变分场源同化模型获取了华北地区高分辨率的动态NOX排放源,个例模拟试验研究表明该技术方案具有提高污染物预报水平的可行性。分析结果表明,无论冬季还是夏季,华北地区SO_2、NO_2实测浓度与OMI SO_2、NO_2卫星遥感柱浓度的高低值区分布较一致,SO_2、NO_2柱浓度卫星资料可适用于华北地区卫星遥感-地面观测综合变分分析;经变分订正的OMI SO_2、NO_2柱浓度的空间分布特征可看出,北京的西南、东南地区污染源对北京地区的SO_2、NO_2浓度的影响较大;采用经变分订正、分辨率较高的OMI NO_2卫星遥感资料同化修正排放源时,WRF-CMAQ模式对华北地区冬、夏季NO_2浓度水平预报和趋势预报可取得较显著的改善效果;采用经变分订正的、高分辨率的OMI NO_2卫星遥感资料进行源同化时,可模拟得到与实测浓度分布较一致的、细致的、高分辨率的NO_2浓度信息,弥补了采用地面有限实测资料模拟效果的不足,卫星观测资料对于城市区域尺度的NO_2浓度模拟尤为重要。OMI NO_2高分辨率卫星遥感资料对于奥运期间华北和北京地区的NOX排放源调控以及提高场馆尺度NO_2浓度预报水平有一定的实际应用和参考价值。 (5)在夏季奥运时段华北地区同化修正源的改善以及改进后的WRF模式技术的基础上,着重分析了北京区域气候背景、风向频率分布等气象条件以及奥运时段华北不同地区污染源的不同排放控制情景对北京市SO_2、NO_2、PM10、O3浓度的影响和各种物理、化学过程的贡献率。找到了周边污染源关键控制区,为奥运期间北京地区空气质量保障与调控决策提供科学依据。分析结果表明:1)周边污染源对北京地区空气质量影响的主要通道是北京的西南和东南部地区。北京西南部的污染源对北京地区SO_2、NO_2、PM10浓度的影响最大,东南部的污染源影响次之,西北部的污染源对北京地区SO_2和PM10有一定程度的影响。北京西南部对SO_2浓度影响程度最大,PM10次之,NO_2最小。周边污染源对北京地区O3浓度的影响较小;2)北京周边污染源应急调控方案需考虑当时的风场结构特征,选取“上风方”周边污染源为主要调控目标,其中重点调控北京周边城市西南与东南区域,其次为西北区域;另外在弱风或静风条件下需重点调控北京本地污染源。3)控制北京西南地区的SO_2、NO_2污染源排放时,北京及周边地区SO_2、NO_2、PM10三种污染物浓度的减少幅度形成由南向北的带状分布,而且带状分布地区PM10浓度减少比例存在日变化特征。4)夏季多数三级以上污染日北京地区SO_2、NO_2、PM10浓度减少幅度与北京主体“上风方”(西南、东南部)SO_2、NO_2污染源减排比例呈同步变化关系,且北京西南部三种污染物的减排效果明显优于东南部的调控效果,因此北京西南地区的污染源控制对于改善北京地区的空气质量更加重要。
【学位授予单位】:中国科学院研究生院
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:X823

【引证文献】
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6 盛青;主要氮氧化物排放源排放标准及其环境影响模拟研究[D];中国环境科学研究院;2011年
7 李阳;基于观测的污染气体区域排放特征研究[D];中国气象科学研究院;2011年
8 司瑶冰;呼和浩特市大气污染物变化特征及空气质量预报方法研究[D];南京气象学院;2003年
9 屈玉;福建省硫沉降变化及云下污染物对雨水酸度影响的数值模拟研究[D];南京信息工程大学;2005年
10 崔振雷;中国地区和全球大气气溶胶浓度及光学厚度的数值模拟研究[D];南京信息工程大学;2008年
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