复杂地形城市冬季大气污染的数值模拟研究

采用中尺度大气动力模式与大气扩散模式相结合的方法，针对复杂地形条件下兰州市冬季无明显冷空气入侵天气过程时段（1994年12月2－3日）的大气污染状况，进行污染物（二氧化硫和烟尘）浓度分布的数值模拟研究，分析了模拟的风场的气温层结随时间的变化以及污染物浓度的分布及其变化，进一步分析了模拟的风场和气温层结与污染物浓度分布的关系。结果表明，该模式系统对兰州市大气边界层结构及污染物浓度的分布有较好的模拟能力，并证明了该模式系统可适用于兰州市大气质量预测预报研究。     

Nozaki混合层模式的适用性分析

本文对Nozaki混合层模式的适用性进行了讨论,并将其代入“箱模式”中估算城市大气污染物浓度,与实测值比较,取得了较为满意的结果。     

Models-3空气质量模式对兰州市污染物输送的模拟

较详细地介绍了美国环保总局的第三代空气质量模式系统Models-3的特点,并且针对兰州市冬季采暖期污染严重的特点,选取2002年12月份的个例,将兰州市最新的大气污染源资料加入模式中．对模式进行调试并检验了该模式对兰州污染的模拟性能。从模式对SO2,NO2和O3等几种大气污染物浓度的模拟结果与监测资料对比分析,表明该模式系统较好地模拟出了SO2,NO2的空间分布格局,模拟结果与监测结果比较吻合,而且模式模拟的污染物浓度场比较均匀;模式模拟的O3的日变化规律与资料分析结论基本一致,也符合O3的生成机理。因此该模式系统对于复杂地形条件下的城市污染物输送具有一定的模拟能力。     

西固工业区光化学烟雾的数值模拟

本文给出了一个半拉格朗日形式的大气扩散模式。模式除考虑污染物在大气中的输送、弥散过程外,还加入了光化学反应过程。我们用此模式计算了1983年8月中旬兰州市西固地区的光化学烟雾浓度。计算结果和监测资料的对比表明,模式对这一地区O_3最大浓度值有较好的模拟能力,对O_3浓度的日变化及地理分布也有一定的模拟能力。     

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。     

复杂地形气象场对污染物浓度空间分布影响的研究

利用WRF模式与多尺度空气质量模式(CMAQ)系统模拟了试验期间(2005年1月30-2月2日)兰州市城区SO2的地面浓度,并根据模拟结果进一步分析了兰州市冬季污染物的空间分布特征。研究结果表明西固区和城关区各有一处污染物高浓度区域;受排放源空间分布和气象场的综合影响,夜间SO2地面污染范围小于日间,夜间污染物地面最大浓度明显高于日间,夜间模拟区域平均值低于日间;水平流场和山谷风环流形成的垂直运动均对污染物地面浓度有明显影响。     

修正的拉格朗日K模式及其在区域尺度中的应用

本文建立了模拟区域尺度的大气污染物输送与扩散过程的拉格朗日K模式，该模式结构简单，计算量小。初始浓度场采用高斯烟流扩散模式确定大气污染物的垂直分布，克服了区域模式在近距离短时间预测浓度精度不高的缺点。应用修正的拉格朗日K模式预测了江苏省区域排放的SO2在大气中输送与散布过程，验证结果表明该模式的精度能够满足区域环境污染物分布预测等环境应用的需要。     

2016年1月我国中东部一次大气污染物传输过程分析

利用常规气象数据和空气质量模式CAMx对2016年1月15—19日一次冷空气影响下郑州、武汉、南京的大气污染物传输过程进行了分析。观测发现,本次过程中武汉和南京在地面锋线到达后出现明显的PM2.5浓度的快速增长。通过分析发现,两地在1000~950 hPa高度层上偏北风的侵入带来上风向的大气污染物,同时在垂直方向上锋区内的稳定性层结抑制了大气污染物的扩散,两种作用共同导致污染物快速增长。在冷空气主体影响下,尤其是950~900 hPa高度层上弱风区消失后,污染物得到清除。大气污染物的传输作用主要发生在1000~950 hPa高度上。模式PM2.5来源示踪模拟结果表明,武汉(17日夜间至18日)和南京(17日夜间)在本次污染物快速增长过程中区域污染物输入的贡献在51%和58%左右。由于模式对PM2.5传输过程的低估,区域输送贡献率仍存在不确定性。但是,与1月15—19日平均相比, PM2.5的本地贡献明显减少,上风区域贡献明显增加。     

兰州市空气污染气象条件综合分析

利用兰州市1971～1999年地面气象和探空资料,对影响兰州市污染物浓度变化的风、温、压、湿特性及逆温层、最大混合层厚度的变化特征进行分析,揭示了造成兰州市冬季空气污染特别严重的原因主要是各气象要素及有关污染参数均表现出冬季不利于大气污染物稀释扩散的特征.     

兰州春季沙尘过程PM10输送路径及其潜在源区

将2001-2008年分为沙尘天气相对多年和相对少年,计算兰州市春季逐日4个时次的4d气团后向轨迹。通过聚类分析得到春季到达兰州市区的主要气团轨迹组,结合可吸入颗粒物PM10日均质量浓度资料,通过计算潜在源贡献因子PSCF（potential source contribution function）和浓度权重轨迹CWT（concentration-weighted trajectory）,得到影响兰州市春季PMlo质量浓度的潜在源区以及不同源区对兰州市春季PM10质量浓度贡献的差异。结果表明,在沙尘天气相对多年,西路径和西北路径发生比例最高,分别占总轨迹的33％和19．4％,其中有50％以上为污染轨迹,是造成兰州市春季高质量浓度PM10污染的主要输送路径。沙尘天气相对少年的主要输送路径是西路径,其次是北路径,分别占23．6％和18％。影响兰州市春季大气PM10质量浓度的潜在源区分布在新疆塔里木盆地、吐鲁番盆地、青海柴达木盆地、甘肃河西走廊、内蒙古中部和西部的沙漠戈壁地区。     

辽宁中部城市群主要大气污染物时空分布特征的数值模拟

利用美国第三代空气质量模式系统Models-3对2002年1月17～18日辽宁中部城市群大气污染物SO2,NO2和PM10的浓度分布进行了数值模拟,并将模拟结果与监测结果进行了对比分析。结果表明:污染物的模拟值与观测值变化趋势具有一致性,模式反映了SO2,NO2和PM10浓度的时空分布特征和变化规律,再现了污染物浓度呈波峰波谷日变化的重要特征,可用于辽宁中部城市群区域大气污染物的研究。     

修正的拉朗日K模式及其在区域尺度中的应用

本文建立了模拟区域尺度的大气污染物输送与扩散过程的拉格朗日Ｋ模式，该模式结构简单，计算量小。初始浓度场采用高斯烟流扩散模式确定大气污染物的垂直分布，克服了区域模式在近距离短时间预测浓度精度不高的缺点。应用修正的拉格朗日Ｋ模式预测上江苏省区域排放的ＳＯ２在大气中输送与散布过程，验证结果表明该模式的精度能够满足区域环境污染物分布预测等环境应用的需要。     

基于PSCF与CWT方法的赣江新区大气污染物潜在源区个例分析

利用TrajStat软件和GDAS全球同化气象数据,对江西省赣江新区2011—2020年四季72 h气团后向轨迹进行聚类分析,并结合PM2.5和O3逐小时浓度数据,运用潜在源贡献因子分析法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）分析了2016年12月2—10日一次污染天气过程中大气污染物输送对赣江新区上空污染物浓度的贡献。结果表明,赣江新区2011—2020年四季气团后向轨迹中占比最大的均为短支气流,其中春季的短支气流来源于东侧,其他季节均来源于东北方向的安徽省,夏季和冬季的长支气流与季风的季节性变化一致。在2016年12月2—10日的污染天气过程中,赣江新区的PM2.5潜在源区主要分布于江西省北部、湖北省东南部,O3潜在源区主要分布于江西省北部、湖北省南部和湖南省东北小部分地区;同时天气形势显示,赣江新区处在槽后脊前,湖北省东南部存在偏强西北风,为大气污染物向赣江新区的输送创造了条件。     

大气平流扩散的箱格预报模型与污染潜势指数预报

该文在对平流扩散方程积分的基础上, 建立了对初始浓度有记忆力, 并对非相邻地区的浓度有感受力的箱格预报模式, 该模式的框架可用于各种时、空间尺度或多尺度的空气污染预测、预报.文中还定义了物理意义明确的空气污染潜势指数PPI以反映大气通风扩散稀释和干、湿沉降清除大气污染物的总能力, 结合天气预报模式和箱格预报模式则可进行空气污染潜势预报.给出了对源强和浓度监测要求灵活的空气污染指数PSI的预报公式和方法.在仅使用常规浓度监测资料的条件下, 检验了该文的基本方法, 其结果看来是可接受的.     

兰州春季沙尘过程PM10输送路径及其潜在源区

将2001-2008年分为沙尘天气相对多年和相对少年,计算兰州市春季逐日4个时次的4 d气团后向轨迹。通过聚类分析得到春季到达兰州市区的主要气团轨迹组,结合可吸入颗粒物PM₁₀日均质量浓度资料,通过计算潜在源贡献因子PSCF(potential source contribution function)和浓度权重轨迹CWT(concentration-weighted trajectory),得到影响兰州市春季PM₁₀质量浓度的潜在源区以及不同源区对兰州市春季PM₁₀质量浓度贡献的差异。结果表明,在沙尘天气相对多年,西路径和西北路径发生比例最高,分别占总轨迹的33%和19.4%,其中有50%以上为污染轨迹,是造成兰州市春季高质量浓度PM₁₀污染的主要输送路径。沙尘天气相对少年的主要输送路径是西路径,其次是北路径,分别占23.6%和18%。影响兰州市春季大气PM₁₀质量浓度的潜在源区分布在新疆塔里木盆地、吐鲁番盆地、青海柴达木盆地、甘肃河西走廊、内蒙古中部和西部的沙漠戈壁地区。     

贵州安顺市PM2.5气象输送条件及贡献源空间分布

利用贵州省安顺市2015—2019年大气污染物资料和气象资料,分析安顺市空气质量特征和主要大气污染物特征,通过TrajStat软件中HYSPLIT模型的后向轨迹模式,结合GDAS气象数据、PM_2.5浓度,分析不同季节输送途径及其污染轨迹,采用潜在源贡献作用和浓度权重轨迹分析方法,分析研究期内所有PM_2.5污染日（PM_2.5日浓度高于75 μg·m^-3）输送轨迹垂直与水平方向分布特征。结果表明: PM_2.5是安顺城区主要大气污染物,冬季输送污染轨迹占比较大,输送方向主要为贵州东北方向、偏南方向; 污染日PM_2.5输送路径以贵州东北方向近距离输送为主,该类轨迹基本分布在880—980 hPa高度; 潜在源高值区主要集中在贵阳整个地区、毕节织金县、黔西市、金沙县等,高贡献值区主要集中在安顺紫云县、镇宁县、毕节织金县、大方县等。     

天气系统对大气扩散模式的影响

本文把涡度引入大气扩散模式中来。结果发现在负涡度区污染物浓度增加,在正涡度区污染物浓度减小,而且和观察事实一致。     

大气环境影响评价中加权法选取典型气象日

为在计算大气环境影响评价中选取典型气象日,根据典型日的定义,利用2005年西安基准气候站气象观测资料和西安市环境监测站SO2、NO2和PM10日平均污染物质量浓度资料,分析西安市大气污染特征与气象条件的关系,按照不同气象要素确定权值选取典型气象日,对比西安市典型日天气现象与环境空气质量。加权法确定筛选的西安市典型气象日一般都出现在冬季,其风速、湿度都较小,计算得到的混合层高度也较小,基本符合污染严重的条件。结果表明大气环境影响评价中用加权法筛选典型日提高了计算精度,更真实地反映该地区的实际气象条件对大气污染物分布浓度的影响情况,基本上是可行的,能够为大气环境评价预测日平均质量浓度提供可靠的方法。     

污染气象观测实验

用数学模式模拟大气污染物在评价区内的传输扩散,最终得到污染物浓度的分布形态,是大气环境污染影响预测评价工作主要采用的方法。这一数学模式,是建立在大气流场特征基础之上,由污染气象特征参数所控制。因此,合适的污染气象特征参数,决定模式的模拟结果是否与真实大气的污染状况相吻合,也是我们进行大气环境污染预测评价的主要工作之一。　　污染气象特征参数,主要包含以下几个方面：大气湍流扩散的能力（大气稳定度）;污染物质点的水平运动（地面风场）;污染物传输中的上边界条件（逆温层高度、厚度及强度）;污染物在大气中具…     

呼市市区大气总悬浮物微粒来源解析

以呼和浩特市大气的重点污染物大气总悬浮物微粒（简称TSP）为研究对象，利用呼市环保局12年的监测资料，对呼市TSP污染进行了综合分析评价；并采用了美国CMB7软件为基础进行了汉化处理的R模式，对呼市大气TSP中的源强分布进行了计算和分析，得出了不同污染源对大气TSP浓度的贡献率，较好地实现TSP来源解析。提出了防治呼市大气污染的措施和建议。