大气扩散参数在大气污染物落地浓度估算中的贡献

从实际环评工作中如何确定扩散参数的角度，讨论其对污染物落地浓度的影响，提出在一定条件下切合实际的建议。     

一种基于集合最优插值的排放源快速反演方法

基于集合卡尔曼滤波的源反演方法是估计排放源、提高空气质量模拟和预报精度的有效方法。为构建排放源与污染物浓度之间的误差协方差矩阵,该方法通常需要运行几十次大气化学传输模式。庞大的计算量限制了该方法的应用,使其无法为实时预报系统快速更新排放源。本研究发展了一种基于集合最优插值的排放源反演方法。该方法使用历史集合数据构建误差协方差矩阵,仅需一次常规的空气质量模拟便可根据观测模拟差异反演排放源,从而显著降低计算量。本文使用该方法同化2015年1月全国1107个地面站点观测的CO小时浓度数据,结合2014年1月的历史集合数据集,估计2015年1月全国15 km分辨率的CO排放源。该方案反演的全国CO排放总量仅比使用2015年1月集合数据集的反演量高1%,表明历史时段与反演时段的气象条件差异对月均CO排放的影响有限。使用历史集合数据集更新的排放源再次模拟可将全国349个独立验证站点的平均低估从0.74 mg m?3降至0.01 mg m?3,均方根误差降低18%,表明该方法可快速更新排放源并降低其不确定性。     

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。     

环境影响评价中多源排放的浓度预测

文章首先对评价区进行网格化处理,然后根据评价项目和污染气象特征选择适当的浓度预测模式,最终绘出某种污染物在某一气象条件下各网格上的小时平均浓度叠加值或等浓度分布图。经应用验证,该方法具有数据准确、运算速度快、图型美观等优点,在环境影响评价中具有较高使用价值。     

M—γ尺度动力模式在SO2扩散数值模拟中的应用

引言在环境影响评价领域,高斯烟流模式被广泛应用于大气污染物的输送扩散计算,由于推导高斯烟流模式的假设条件要求风矢量与湍流扩散系数的时空结构为定常,与实际情况存在很大的偏离,而用逼近真实环境风温场结构的三维动力模式来进行污染物传输过程的数值模拟有其重要意义。本文即采用Ｍ—∪尺度动力模式对太原市ＳＯ２的传输扩散进行了数值模拟个例分析,分析模拟结果表明,Ｍ—∪尺度动力模式可用于大气污染物的数值模拟,能够反映太原市的ＳＯ２浓度分布状况。１Ｍ—∪尺度动力模式简介Ｍ—∪尺度动力模式是基于由地形动力、热力强迫…     

INTEX-B NO2排放源在中国地区的应用与检验

将INTEX-B排放源应用到空气质量模型Model3-CMAQ中,对中国地区对流层NO₂的浓度分布进行了数值模拟,并与OMI卫星对流层NO₂资料进行了对比和验证。结果表明：将INTEX-B排放源应用到Model3-CMAQ模式,模拟的NO₂浓度在中国地区的分布、季节变化规律与卫星资料所得结果一致。敏感性试验表明,工业及电厂排放对NO₂的浓度贡献最大,而交通排放的贡献相对较小,两种排放均主要集中在京津、长江三角洲等经济发达地区。     

INTEX-B NO_2排放源在中国地区的应用与检验

将INTEX-B排放源应用到空气质量模型Model3-CMAQ中,对中国地区对流层NO2的浓度分布进行了数值模拟,并与OMI卫星对流层NO2资料进行了对比和验证。结果表明：将INTEX-B排放源应用到Model3-CMAQ模式,模拟的NO2浓度在中国地区的分布、季节变化规律与卫星资料所得结果一致。敏感性试验表明,工业及电厂排放对NO2的浓度贡献最大,而交通排放的贡献相对较小,两种排放均主要集中在京津、长江三角洲等经济发达地区。     

台州低空逆温层特征分析

利用浙江省洪家气象站L波段雷达逐日探空资料,统计分析了2007—2011年台州接地逆温和悬浮逆温的出现频率、逆温厚度、逆温强度特征,以及与风向风速的关系。结果表明:台州四季均存在低空逆温层,低空逆温出现频率年变化趋势呈单谷型特征,冬春季节逆温出现频率较高。秋冬季节低空逆温厚度增大,春季厚度变薄,夏季最薄;各时次的悬浮逆温厚度大于接地逆温厚度。07:00接地逆温月变化和季节变化强度都弱于19:00接地逆温的;07:00接地逆温,冬季强度最大(1.4℃/100m);19:00接地逆温在秋冬季节强度(2.2和2.0℃/100m)显著大于春夏季节强度(1.3和1.5℃/100m)。两个时次悬浮逆温强度月变化(0.8~1.2℃/100m)和季节变化(0.9~1.1℃/100m)较小,平均底高和顶高的最低值都在7月份,19:00悬浮逆温平均底高、平均顶高普遍大于07:00悬浮逆温观测值。出现接地逆温层时,低空风速一般≤2 m/s,层底风向集中在W到NW之间和静风,天空多为无云或少云;出现悬浮逆温层时,风速小于6 m/s的比例超过50%,层底风向集中在NW到ENE之间和SSW到SW之间,总云量不小于6的比例达70%以上。四季均有霾出现,霾日出现频率年变化趋势与逆温出现频率都是呈单谷型特征。霾污染权重系数季节变化与两个时次的逆温厚度和07:00逆温强度的变化趋势基本一致:冬春季节的大于夏秋季节的;冬春季节霾的污染程度较为严重,污染权重系数分别为49.0和38.1。     

暴雨强度公式参数的遗传优化

遗传算法是模型参数优化估计的一种通用方法。提出将遗传算法应用于不同重现期的暴雨强度与降雨历时关系式中参数的优化，并进行了实例分析计算。结果表明：遗传算法用于暴雨强度公式参数优化的原理直观、方法简便，具有通用性。     

等标污强指数及增度──新增大气污染源布局问题再探

本文针对大气污染源布局问题．在多源高斯模式基础上，通过简化、论证，引进等标污强指数和增度概念，用以综合考虑气象因素以及污染源的强度，方位和距离。     

吉林省冬季逆温天气特征分析

吉林省的三个探空站即长春、临江和延吉分别位于该省的中部平原、南部山区和东部盆地之中.利用三站探空资料,分析了吉林省冬季发生逆温的时空分布特征、逆温的统计特征、逆温属性以及逆温的天气气候特征.结果表明:逆温的发生频率平原最多、山区次之,盆地较少,强逆温的发生频率恰好与之相反;逆温底高平原多发生在近地面附近,山区多在400m以下,盆地多在200m以下;发生在近地面的强逆温层厚度一般多发生在1000m以下;逆温属性,平原和山区以辐射或下沉逆温为主,盆地则以辐射或下沉和平流逆温为主,同时指出了不同属性逆温的地面形势场特征.     

格尔木市低空逆温特征及其对空气污染物浓度的影响

利用2015—2017年格尔木市L波段雷达探空站的探空资料,分析格尔木市低空逆温的基本特征,并与不同气候区的西宁市、玉树市做对比;结合2016—2017年格尔木市逐日空气污染物浓度(SO_2、NO_2、O_3、PM_(2.5))资料,研究低空逆温对空气污染物浓度的影响。结果表明:07时、19时格尔木市年均逆温发生频率分别为67%、24%,以贴地逆温为主,秋、冬季发生频率高于春、夏季;逆温厚度表现为早间高于晚间,冬季最厚,夏季最薄,07时各季节贴地逆温厚度高于悬浮逆温,19时秋、冬季悬浮逆温厚度高于贴地逆温;逆温强度表现为贴地逆温大于悬浮逆温;07时悬浮逆温的起始高度和终止高度(分别为331 m、571 m)小于19时(分别为662 m、851 m),均在冬季达到最大;07时柴达木盆地逆温发生频率最高(67%)、强度最大(2.07℃/100 m)、厚度最薄(267m),19时逆温发生频率少于河湟地区,但多于三江源地区(24%),强度最小(2.18℃/100 m),厚度最厚(127 m);逆温对SO_2、NO_2、O_3、PM_(2.5)浓度有显著影响,但对PM_(2.5)的影响效果不如风速明显。     

CAPPS预报方法研究

针对在应用城市空气污染数值预报系统CAPPS过程中容易出现的疑问，对CAPPS模式系统中污染潜势和指数的预报原理，模式中一些参数的意义以及扬尘的预报，作了进一步的说明和讨论。     

北极地区楚克奇海域一次强逆温过程的分析

利用中国首次北极科学考察期间所获得的大气边界层资料,分析了楚克奇海域夏季一次强逆温过程.考察期间楚克奇海域上空的大气逆温强度(6.3℃/100 m)远远超过了北极地区夏季的气候平均值(0.5℃/100 m),该大气逆温存在明显的日变化,逆温强度自当地时间00时到18时逐步减弱.考察期间同样存在强大的逆湿结构,逆湿层内最大湿度差为6.4 g m-3.稳定边界层内大气向地面输送感热通量和潜热通量,输送最大值出现在夜间.研究同时段的大气环流资料后表明,考察区域西南的暖湿气流及其变化是造成此次夏季强逆温及其日变化的主要原因.     

列序分析在大气环境污染分析中的应用

提出了不同于计算相关系数的列序分析的方法,思路来源于变量序列间的几何形状接近程度,几何形状接近的序列,度量其靠近程度的指数应大,反之就小.将靠近程度大小按序排列,就得到变量序列间的联系程度的名次.从实用出发,针对不同性质的数据,提出了4种列序度计算方案.选取了计算加权平方距离的方案对大气污染及其有关的气象要素数据进行了实例计算.通过计算列序度并与相关系数对照,可以更可靠地来使用某个气象要素制作预报,另外,从数学上证明列序分析与绝对值关联度、欧氏距离间的关系,由此论证了列序分析的数学根基.数学推导和数值计算都证实了列序分析的可用性,尤其在量测为小样本的情况下更有使用价值.     

鲁西南霾天气个例分析

2007年6月11～13日鲁西南连续3天出现罕见的霾天气过程,为了弄清楚这次霾天气过程形成的天气学原因.利用常规气象资料、探空站资料及自动气象站资料和空气污染资料对这次过程进行综合分析.结果表明,霾的形成是多种气象因素共同作用的结果,大陆暖高压东移人海,其底部的偏东气流将海上的低温高湿空气向鲁西南输送,是霾形成的有利环流条件;中低层风速较小,且风向随高度逆转,是霾形成的有利风场;大气层结稳定,且低层存在逆温层是霾形成的重要条件;高污染浓度是形成霾的物质基础.