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目 录

摘 要: 3

1 引言 5

2 模式介绍 5

2.1 WRF模式 5

2.2 CMAQ模型 6

3 模拟区域与参数设置 6

3.1 区域概况及资料来源 6

3.2 模拟区域及参数设置 6

4 结果与讨论 7

4.1 污染水平 7

4.1.1 概述 7

4.1.2 空间分布特征 8

4.1.3 时间分布特征 9

4.2 颗粒物模拟效果评估 11

4.2.1 空间分布对比 11

4.2.2 时间序列对比 15

4.2.3 统计分析 16

4.3 气象场模拟效果评估 18

4.3.1 风速的模拟效果评估 18

4.3.2 风速频率模拟评估 23

5 结论 25

参考文献 26

基于WRF-CMAQ模式对江苏省近地层气象场及颗粒物模拟的评估

朱丽

，China

Abstract: In this paper, numerical simulation and statistical methods are used to evaluate the simulation performance of WRF-CMAQ model in Jiangsu area from March 2015 to October 2014.The results show that: The CMAQ model can simulate the change characteristics of particulate matter (PM₁₀ and PM_2.5) concentration in Jiangsu province to some extent, and the simulation effect of PM_2.5 is better than that of PM10, but there are still some deviation between simulation and observation. Therefore, in consideration that whether the input of the meteorological field has an influence on the simulation result of the particle. To prove this idea, this paper has evaluated the mesoscale meteorological model WRF simulation of wind field. Analysis shows that the WRF model can simulate the change trend of wind field in Jiangsu area in a certain extent, the simulation values are slightly higher than the observed values, and it provides reliable meteorological inputs for the CMAQ model. Comparatively analyze the simulation of wind field and the concentration of pollutants, analysis results show that, the WRF model to the simulation results of the wind field will affect the CMAQ model simulations of particle concentration in a certain extent, especially impact the distribution of PM₁₀ concentration .Through the analysis and discussion in this paper, it provides some reference for the operation and further improvement of WRF-CMAQ model in Jiangsu area.

Key words：CMAQ model; WRF model; Jiangsu province; evaluation; correlation analysis

引言

随着经济的快速发展，大部分城市工业化进程逐步加快，现如今中国的许多大城市面临着非常严峻的空气污染问题，大气颗粒物污染已成为当代环境领域研究的热点。

使用空气质量模式预测污染物的浓度值，是现今科研工作和业务预报的有效手段。空气质量模式预报的准确性和可靠性对于城市空气质量的预报来说非常重要，是决定模式系统是否可用的前提^[7]。因此，实现空气质量模式准确预报的首要任务就是开展模式评估工作，同时，模式评估也可以为预报效果的改进提供科学依据。CMAQ模式和WRF模式是目前国内外预报空气质量和天气形势的常用模式，国内外的科研工作者从多方面陆续开展了这两个模式的评估工作。我国大气环境领域的科研工作者也对CMAQ/WRF模式的模拟性能做了评估，顾沈旦等^[3]评估了2012年WRF模式对济南地区夏季近地面气象场模拟效果，指出了下垫面对于模式模拟性能的影响；王澄海等^[4]评估了WRF模式在西北西部地区低层风场模拟的效果，提出在植被稀疏、地形复杂的西北地区，模式边界层的参数化是关键；陈焕盛，王自发等^[7]开展了空气质量多模式系统在广州的应用及对PM₁₀预报效果评估工作，指出优化排放源空间分布并引进更好的集成预报方法是未来改进广州空气质量多模式系统预报效果的有效途径；朱莉莉等^[17]采用中国科学院大气物理研究所开发的嵌套网格空气质量模式系统，并搭建江苏省区域空气质量数值预报模式系统，测试了该系统对2013年夏季江苏省PM_2.5质量浓度未来24h预报以及7d潜势预测结果，指出该模式系统整体能够把握PM_2.5质量浓度的变化趋势，可以成功应用于江苏省的空气质量预报。虽然CMAQ/WRF模式在各地成功应用，国内外有关这方面的研究也有很多，但不同区域、不同城市的地形、气候特征、污染特征等因素各不相同，这些因素都可能影响模式的预报性能，使得模拟值和观测值之间存在差异。

江苏省作为全中国人口密集，经济发达的区域之一，工业的发展和交通的拥挤，以及南方特殊的天气背景，使得其更是成为颗粒物污染的重灾区^[9]。而目前基于WRF/CMAQ模式对江苏地区空气质量模拟的评估较少，同时也缺乏对一段较长的时间内模式模拟性能评估的研究，因此，评估模式在一段较长的时间周期内对江苏地区的预报效果，了解预报误差的来源并分析可能性原因，才能对该模式在江苏地区的应用有针对性的改进。本文把江苏省作为研究区，利用代表颗粒物（PM_2.5，PM₁₀）的日平均浓度数据，对2014年10月至2015年3月的污染水平、时空分布特征进行分析讨论，并用相关分析的方法对模拟值的可靠性做出评估，为改进模式对江苏地区空气质量的预报效果提供科学依据。

模式介绍

本次研究采用了WRF/CMAQ空气污染预报模型。当前模型中气象模型采用中小尺度数值预报模式WRF, 空气污染模型采用CMAQ，具体介绍如下：

1. WRF模式

WRF模式（Weather Research and Forecasting model），是由美国国家大气研究中心(NCAR)、国家大气海洋局的预报系统实验室(FSL)、国家环境预报中心(NCEP)环境模拟中心等多家单位共同参与开发的新一代非静力平衡、高分辨率和完全可压缩的中尺度预报模式和资料同化系统，在科研领域和业务工作上应用广泛。旨在提高对中尺度系统的认识和预报水平。

WRF模式的控制方程是全弹性大气非静力平衡原始方程，模式的物理过程包括大气水平和垂直涡动扩散，太阳短波辐射方案，大气长波辐射方案，边界层参数化方案，陆面过程参数化方案，云微物理参数化方案和积云对流参数化方案等。WRF模式程序具有操作的易读性、可维护性、可移植性、运行结构性等特点，并且可以在带有边界条件和嵌套的有限区域模式中重复使用，这种模块化的、结构化的程序设计思想允许多个动力框架和物理过程共存，这些优点使得该模式在各领域被广泛采用。

1. CMAQ模型

CMAQ模式（Model-3 Community Multiscale Air Quality），是由美国环保局开发的第三代空气质量模式。模式建立后经历了多次修改和补充，已形成一个可用于气象研究、排放源控制、空气质量预报及人体健康等多方面研究的开放性空气质量模式。它全面考虑了颗粒物、酸沉降以及能见度等大气问题，从而为了解大气污染物在长距离输送过程中的迁移转化规律，各类二次污染物的形成过程以及更好地开展空气质量预报评估等工作提供了有力的工具。目前CMAQ模式已广泛地应用于大气污染相关问题的研究及业务工作中。该模式在对空气质量的模拟过程中，将中小尺度天气过程对污染物演变规律的影响综合考虑。鉴于该模式的诸多优点，CMAQ模式系统已经发展成为国内外从事大气污染工作的研究人员所使用的重要数值模拟工具，在大气污染问题的理论研究与业务预报方面都得到了广泛的应用。

模拟区域与参数设置

区域概况及资料来源

江苏省位于中国大陆东部沿海地区，与多省市接壤。全省下辖13个地级市，主要包括南京、扬州、徐州等13个城市，常住人口八千多万，占地面积达到10.26万平方公里。因为淮河穿境而过，故江苏省南北气候存在差异，春秋季节时间短促，静风和逆温天气出现较为频繁，阻碍了污染物的扩散。江苏省在全国污染物排放中处于十分重要的地位，因此，在江苏省开展空气污染扩散的数值模拟研究极为必要。据统计，江苏省共分布有72个基准气象站和64个国控环境监测站，具体位置见图1。本次研究所用的气象场观测数据来自江苏省72个基准气象站，颗粒物浓度的观测数据来自江苏省环保局的64个国控环境监测站点。

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