北京城市大气环境污染机理与调控原理

该文主要介绍了科技部国家重点基础研究发展规划项目“首都北京及周边地区大气、水、土环境污染机理及调控原理”大气分项目的研究成果。项目分别于2001年和2003年重点开展了BECAPEX科学试验 (Beijing City Air Pollution Experiment)。BECAPEX试验同步进行城市边界层气象与大气化学观测, 通过卫星遥感、地面观测, 即城市空间和地面以及点与面结合的技术途径, 以揭示北京城市污染“空气穹隆”大气化学结构特征及其变化规律, 为城市环境大气动力-化学模式提供基本科学参数, 给出城市边界层大气物理化学过程综合模型, 为提高城市环境大气物理-化学过程耦合模式的准确性和可靠性提供科学依据。该项目揭示了北京城区和城近郊区城市边界层结构与湍流特征, 城市大气污染垂直结构特征; 发现了城市大气污染空间结构多尺度特征, 其中包括大气污染源影响和城市热岛多尺度特征; 揭示了城市大气重污染过程周边源影响域, 以及北京及周边地区气溶胶影响域和区域气候响应; 提出了北京市典型污染源排放清单; 发展了城市气象模式系统, 包括冠层模式、街谷环流和热力结构以及城市高大建筑群周围风环境数值模拟; 发展了空气质量模式技术, 包括二次气溶胶模拟试验、北京地区SO₂污染的长期模拟及不同类型排放源影响的计算与评估、影响北京地区的沙尘暴输送模拟、区域化学输送模式中NO_x和O₃源示踪法, 城市尺度的大气污染CAPPS模式及统计模型的应用、大气污染及紫外辐射数值预报模式和CMAQ-MOS空气质量预报方法; 改进了美国公共多尺度空气质量预报模式, 建立了CMAQ-MOS区域空气质量动力-统计模型预报模式, 以及发展的源同化技术, 突破了当前空气质量模式技术“瓶颈”, 使模式预报准确率明显提高。     

区域空气质量数值预报模型

给出了区域尺度空气质量数值预报模型的基本物理构架, 重点介绍了欧拉型输送／沉降模式对各种物理 （沉降、输送）、化学 （气相化学与液相化学） 过程、初值与边界条件等问题的处理／简化; 利用本模型作了一周的预报实验, 实验结果与分析说明, 区域空气质量数值预报模型能够较好地反映全国重点城市的空气质量以及污染物随时间的演变态势; 最后, 指出了需要进一步完善的工作。     

多尺度空气质量模式系统及其验证I. 模式系统介绍与气象要素模拟

主要介绍一个多尺度空气质量模式系统及其在东亚地区的应用. 这套模式系统充分考虑了天气系统与中、小尺度气象过程对污染物的输送、扩散、转化和迁移过程的影响, 区域与城市尺度之间大气污染物的相互影响, 以及污染物在大气中的气相与液相化学过程、非均相化学过程、气溶胶过程和干湿沉积过程对浓度分布的影响, 可用于区域与城市尺度对流层臭氧、大气气溶胶、能见度和其他空气污染物的预报和环境评价. 模拟的气象要素(风向、风速、温度和湿度)与TRACE-P 和ACE-Asia期间三架飞机上获取的观测资料的比较结果表明, 模拟值与其相应的观测值具有非常好的一致性, 它们的相关系数都超过了0.96.     

华中区域环境气象数值预报系统及其初步应用

基于WRF/Chem大气化学模式建立了华中区域环境气象数值预报系统,初步应用在武汉市大气污染物浓度数值预报中,并与CUACE全国环境气象模式产品预报进行比较,最后通过试验探讨了一种大气污染调控方案。结果表明,模式系统较好地验证了武汉市大气污染物浓度日变化及空间分布特征,对PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO浓度变化趋势及误差稳定性预报较好,平均绝对百分误差MAPE控制在20%~40%,冬季O3预报出现系统正偏差,但趋势预报较好。区域WRF/Chem模式对武汉市的大气污染物浓度预报效果要优于CUACE模式系统,可为武汉市空气质量预报提供更具有参考价值的模式指导产品。此外,试验探讨了污染源排放速率的优化调控方案,依据大气边界层高度日变化特征,通过动态调控一天中不同时段的污染源排放速率,调度日间最大排放至大气稀释扩散的有利时段,在不消减日排放总量的情况下,也可以减少大气污染。     

嵌套网格空气质量预报模式系统的发展与应用

主要综述中国科学院大气物理研究所自主开发的嵌套网格空气质量预报模式系统(NAQPMS,Nested Air Quality Prediction Modeling System)的历史发展与应用情况.模式发展伊始为欧拉污染物输送实用模型,利用其研究东亚硫氧化物的跨国输送问题,得出中国对于周边国家的输送量不大的结论; 在系统中嵌入适合东亚的起沙机制模块,用来模拟沙尘发生、输送及沉降等过程,估算亚洲大陆沙尘气溶胶对海洋地区的输送与沉降通量,为研究海洋生物地球化学循环提供基础数据; 利用该系统研究沙尘及其土壤粒子对酸雨的中和作用,发现沙尘输送对东亚酸雨的分布影响很大; 发展城市尺度高分辨率气象和空气质量预报技术,使模式水平分辨率达到500 m,并应用于台北高浓度臭氧和PM10的模拟; 研究和集成区域及城市尺度大气污染预报理论和模拟技术,研制成目前的嵌套网格空气质量预报模式系统,以探讨不同尺度各种污染(如沙尘暴、城市光化学烟雾、酸雨、高浓度悬浮颗粒物等)的变化规律.在模式系统中初步建立资料同化模块,开展大气化学成分及沙尘输送模拟的资料同化研究.系统已经在北京、上海、深圳、郑州等城市环境监测中心实施空气质量的实时预报.未来,系统将集成到全球环境大气输送模式(GEATM),以实现从城市群到全球具有双向耦合功能的模式系统.     

全国网格化多模式集成空气质量预报的初步建立

为降低单个模式预报的不确定性和提高多模式集成空气质量预报系统的精细化程度,利用Cressman插值初步建立了我国0.25°X0.25°网格化污染物实况。结合4套空气质量数值预报模式,通过均值集成、权重集成和多元线性回归集成分别逐格点建立了集成预报。在预报当天各单一模式和集成方法前50 d预报效果评估基础上,建立了最优集成预报。对2018年12月19一22日一次重污染过程中集成预报的PM_(2.5)浓度评估结果显示:在污染较重时刻,最优集成预报与观测之间的归一化平均偏差(NMB)值在重污染地区保持在—20%～40%,对污染程度为良及以上区域的预报范围相较于单个模式更接近观测。整个过程中,最优集成在大部分污染区域与观测之间的NMB值为—20%～20%,均方根误差(RMSE)值为35～75μg·m~(-3),相关系数(R)值大于0.4。相较于所有单一模式和其他集成方法,最优集成在全国最多的格点有着较高的总体评分。在污染最重区域的8个城市,最优集成预报的污染过程平均开始和结束时间分别比观测时间早1.8和6.9 h。未来需融合卫星反演和地表观测来提高网格化污染物实况的精细化程度,利用降尺度、主客观融合和滚动订正等方法进一步提高网格化多模式集成空气质量预报的准确率。     

东北区域空气质量数值预报模式应用研究进展

中国气象局沈阳大气环境研究在2014年基于CUACE和CMAQ建立了东北区域空气质量数值预报业务系统,本文介绍了空气质量数值模式的研究进展以及业务现状,为东北区域空气质量和雾霾预报提供了技术支撑。然而,随着预报精细化和更长预报时效的业务发展需求,存在预报准确率不高、计算资源短缺、科技创新能力不足等问题。本文基于存在的问题提出了东北区域空气质量数值预报未来发展建议与展望,包括加强大气污染源清单研究与技术规范制定、观测资料同化技术研究与业务应用、物理过程参数化方案的改进优化、发展数值预报产品订正技术、开发高分辨率7—10 d数值预报产品、加强人才引进和科技创新等。     

珠海市中小尺度大气扩散应急数值预报模式系统

采用中尺度的数值预报模式(MM5V3)和大气扩散模式(HYSPLIT4),并与GIS技术结合,建立了珠海市中小尺度大气扩散应急数值预报模式系统,能够有效模拟事故源排放的大气污染物或有害物质逐时的输送扩散过程;建立了包括地理信息、大气污染源和危险源库,以便估计污染影响范围和程度,受灾人口等,为突发性大气污染事件的处理提供科学可靠的依据。     

珠海市中小尺度大气扩散应急数值预报模式系统

采用中尺度的数值预报模式（MM5V3）和大气扩散模式（HYSPLIT4）,并与GIS技术结合,建立了珠海市中小尺度大气扩散应急数值预报模式系统,能够有效模拟事故源排放的大气污染物或有害物质逐时的输送扩散过程;建立了包括地理信息、大气污染源和危险源库,以便估计污染影响范围和程度,受灾人口等,为突发性大气污染事件的处理提供科学可靠的依据。     

第2代大气污染物排放源强反演模式SSIM2及其在城市规划大气环境影响评价中的应用

建立了第2代大气污染物排放源强反演模式（SSIM2）,SSIM2由MM5模式提供气象背景场,先在目标浓度分布的基础上,应用确定大气容量A值法得到污染源强分布的初估场,然后应用多箱格大气平流扩散模式,反复计算污染浓度分布和订正污染源强估算场,直到计算范围内所有网格点上的浓度与目标浓度的偏差小于5％时,即可得到合适的大气污染源强分布。采用山西长治地区大气污染源清单对模式的验证表明,反演的大气污染源强分布与真实源强分布非常接近。SSIM2在天津市和苏州市的城市规划大气环境影响评价中,为城市新建开发区和城市污染源的规划布局提供了科学依据。     

大气污染资料同化与应用综述

我国正面临以高浓度臭氧和细颗粒物为典型特征的大气复合污染问题,对其进行模拟和预报是有效应对大气污染的关键。大气复合污染预报的不确定性来源复杂,同时存在化学非线性的影响,各种模式输入不确定性对模拟预报影响的时空差异较大,从而导致很多不确定性约束方法难以确定关键的不确定性因子而进行有针对性的约束和订正。利用资料同化方法融合模式、多源观测等信息,减小模式输入数据的不确定性成为提升大气污染模拟预报精度的关键。本文将简要介绍大气污染资料同化相关的模式不确定性、同化算法以及污染物浓度场同化、源反演研究上的进展,探讨大气污染资料同化面临的主要挑战和发展趋势。     

集合卡尔曼平滑和集合卡尔曼滤波在污染源反演中的应用

此文目的是讨论污染源反演问题的统计方法.基于Bayes估计理论,该文将资料同化中的集合平滑、集合卡尔曼平滑和集合卡尔曼滤波应用在污染源反演问题中.在详细给出污染源反演的集合平滑、集合卡尔曼平滑和集合卡尔曼滤波的严格数学表达后,用一个简单的模型演示了集合卡尔曼平滑和集合卡尔曼滤波在污染源反演中的可行性,并且通过对比理想试验结果比较了集合卡尔曼平滑和集合卡尔曼滤波方法在反演污染源排放的效果,讨论了观测误差和污染源先验误差估计对反演结果的影响.试验结果表明在观测间隔小和观测误差小的情况下,集合卡尔曼滤波和集合卡尔曼平滑都可以有效地反演出随时间变化的污染源排放.当观测误差增大时,集合卡尔曼滤波和集合卡尔曼平滑的反演效果都有一定降低,但是反演误差的增加少于观测误差的增加,同时集合卡尔曼平滑(Ensemble Kalman smoother,简称EnKS)对观测误差比集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman filter,简称EnKF)更为敏感.当观测时间间隔较大时,EnKF不能对没有观测时的污染源排放进行估计,仅能对有观测时的污染源排放进行较好的反演.而EnKS可以利用观测对观测时刻前的污染源排放进行反演,因此其效果明显好于EnKF,并且在观测时间间隔较大的情况下依然可以较好地反演出污染源排放.试验结果还显示污染源排放的先验误差估计对反演的结果有较大影响.     

RMAPS_Chem V1.0系统SO2排放清单优化效果评估

RMAPS_Chem V1.0系统是基于WRF_Chem模式建立的服务于华北区域雾霾等污染预报业务的模式系统,该研究着重针对系统中污染排放清单不确定性带来的SO₂浓度预报偏差较大问题,采用EnKF源反演和误差统计订正相结合的方法对排放清单进行了改进,形成了一套优化后的华北区域SO₂排放清单。通过输入初始清单和优化清单对2017年10月进行模拟,并与华北地区616个地面环境监测站观测值进行对比,结果表明:EnKF源反演结合误差统计订正的排放清单优化方法适用于SO₂排放清单的改进,有效降低了清单系统性偏差,针对主要区域及重点城市的检验显示模拟结果接近观测值;排放清单优化后模拟误差显著降低,如河北南部、山东西部至北京一带模式预报均方根误差与归一化平均绝对误差明显下降,区域内站点模拟误差呈正态分布特征,误差分布范围、最大概率出现范围均明显变窄,且最大误差概率明显上升。     

Advances in Urban Meteorological Research in China

Over the past decades, a large number of studies have been carried out in the field of urban meteorology in China. This paper summarizes the main progress in urban meteorology research from four aspects: urban meteorological observation network and field campaign, multi-scale model of urban meteorology, interaction between urban meteorology and atmospheric environment, and the impacts of urbanization on weather and climate. Major advances are as follows. China’s major cities have established or are improving comprehensive urban meteorological observation networks characterized by multi-platform, multi-variable, multi-scale, multi-link, and multi-function. Beijing, Nanjing, Shanghai, and other cities carried out urban meteorological field campaigns, which were included in the WMO research demonstration project. Wind tunnel experiments and scale-model outdoor experiments were successfully conducted. Multi-scale urban meteorological and air quality prediction numerical model systems have been developed and put into operational use. The urban heat island effect; urban impacts on precipitation, regional climate, and air quality; urban planning; and interaction between urban meteorology and atmospheric environment are extensively investigated. Finally, efforts to improve observational technology, data assimilation, and urban system modeling, to explore the impacts of urbanization on environment and human health, and to provide integrated urban hydro-meteorological climate and environmental services are planned ahead.     

Air quality modeling in East Asia: present issues and future directions

The rapid economic growth has increased trace gas emissions in East Asia, resulting in various environmental issues, including acid deposition, regional haze, air quality degradation, and climate change, which are critical to the human existence. In particular, air quality degradation became an object of rising concern in East Asian countries. In order to understand sources, transport, and chemical transformation of air pollutants, scientists have widely used atmospheric chemical transport models (CTMs) in East Asia. Here we review our knowledge related to the present air quality issues and their modeling, focusing on O3 and particulate matter in East Asia. We finally suggest a few recommendations for the next generation of air quality models to improve their capability and use in this region.     

GRAPES区域集合预报尺度混合初始扰动构造的新方案

集合预报初始扰动能否准确反映预报误差的结构特征是决定区域集合预报质量的关键因素之一。本文针对GRAPES区域数值预报模式,发展设计了一种基于资料同化思想的混合尺度初始扰动构造新方案。该方案以全球大尺度信息为背景场,区域模式预报作为观测资料,借助GRAPES三维变分同化系统,将高质量的全球大尺度信息与区域模式预报中质量较高的中小尺度信息有效融合,构造混合尺度区域集合预报初始扰动,并通过个例试验和批量试验,比较分析了新方案和原区域集合预报的性能。试验结果表明,基于资料同化构造的初始扰动能够有效融合全球大尺度信息和中小尺度天气系统的信息,其降水概率预报更具参考价值。总体上看,区域集合预报混合初始扰动新方案能够较好地改进区域集合预报质量,尤其是对高度场和温度场效果更为显著,但对风场的集合预报性能影响略小。     

Interannual and Decadal Changes in Tropospheric Ozone in China and the Associated Chemistry–Climate Interactions: A Review

China has been experiencing widespread air pollution due to rapid industrialization and urbanization in recent decades.The two major concerns of ambient air quality in China are particulate matter(PM) and tropospheric ozone(O_3). With the implementation of air pollution prevention and control actions in the last five years, the PM pollution in China has been substantially reduced. In contrast, under the conditions of the urban air pollution complex, the elevated O_3 levels in city clusters of eastern China, especially in warm seasons, have drawn increasing attention. Emissions of air pollutants and their precursors not only contribute to regional air quality, but also alter climate. Climate change in turn can change chemical processes, long-range transport, and local meteorology that influence air pollution. Compared to PM, less is known about O_3 pollution and its climate effects over China. Here, we present a review of the main findings from the literature over the period 2011–18 with regard to the characteristics of O_3 concentrations in China and the mechanisms that drive its interannual to decadal variations, aiming to identify robust conclusions that may guide decision-making for emissions control and to highlight critical knowledge gaps. We also review regional and global modeling studies that have investigated the impacts of tropospheric O_3 on climate, as well as the projections of future tropospheric O_3 owing to climate and/or emission changes.