论文总字数：24232字
目 录
1．引言 3
1.1污染物种类、来源与危害 3
1.2 研究现状 4
1.3 研究内容 4
2． 研究方法 6
2.1 观测数据来源介绍 6
2.2 模式介绍和设置 6
2.2.1 NAQPMS模式简介 6
2.2.2 模式气象场数据和源清单数据来源 8
2.2.3 NAQPMS参数设置 8
3.2016年11月16号到19号北京PM2.5演变规律的特征分析 9
4.气象因素对污染个例的影响 12
5.数值模拟对比验证 14
5.1 气象要素对比验证 14
5.2 污染物对比验证 16
6.污染期间北京PM2.5来源解析 20
6.1 污染个例期间PM2.5分布特征 20
6.2 来源解析 21
7. 结论与展望 27
参考文献 28
致谢 30
京津冀区域污染对北京空气质量影响的数值模拟研究
——2016年11月16号到19号污染个例
王涛
，China
Abstract: The Beijing-Tianjin-Hebei region is a region where the polluted atmosphere events are frequent and the air pollution saturation is very serious. As Beijing, which as the capital in China, is a large-scale city with millions of people, Air pollution research is very important for our environment and lives. At first this paper analyzed the environmental and meteorological conditions of a pollution event in the Beijing-Tianjin-Hebei region (mainly in Beijing) in November 2001 from the weather situation in Beijing-Tianjin-Hebei region, combined with the vertical meteorological elements structure of Beijing station and the geographical location factors of Beijing. The results show that they provide favorable conditions for the high air pollution’s appear, which include Beijing has a unique geographical location surrounded by mountains on north side and thermal inversion layer exist and have warmamp;moist airflow from south in it’s low altitude. Then we use the Nested Air Quality Prediction Model System(NAQPMS) which invented by scientist in CAS and compare it’s outcome with the data by observation, The simulation of PM2.5 and PM10 in Langfang, Beijing, Tianjin, Qinhuangdao and Chengde The correlation between the value and the observed value is up to 0.74, and the maximum value of the FAC2 of the two pollutants is 76%. So we can trust the model’s outcome is convective. Finally we use the model online tracer-tagged module to figure out Beijing and near round areas’ contribution for this high air pollution event happened in Beijing. Through the research, we draws conclusions as follows: in this high air pollution event, the contribution from local emission and transport were 44.75% and 55.25% during the peak period of PM2.5 concentration in Beijing. Non local contribution accounts for a significant proportion: 9.01% from Hebei center, 9.67% from Tianjin, 7.90% from Hebei south and 7.99% from Shandong province. It means that high air pollution which happened in Beijing at this time caused by pollution local accumulation and mixture in staticamp;stability weather and then transport form south to north.
Key words: Nested Air Quality Prediction Model System; Beijing-Tianjin-Hebei region; PM2.5; numerical simulation
1．引言
随着城镇化和工业的不断发展，我国城市空气污染逐渐由原来的煤烟型污染转化为存在二次污染物的光化学烟雾等新型大气复合污染，由于城市持续高速的经济发展和污染控制的困难，城市空气污染已成为一个重要的环境问题并将存在一个很长时期。尽管采取了很多应对措施，我国污染形势依然严峻(张继娟等,2006)[1]。城市空气污染中的突出问题是雾和霾的问题，而我国现今雾和霾问题的主因是严重的气溶胶污染，但气象条件对污染物的形成、分布与变化也起着重要作用，二次气溶胶的形成与变化一方面受排放源的影响，一方面也受气象条件影响，从而导致我国霾呈区域性分布的特点(张小曳等,2013)[2]。
近年来我国霾天气逐渐增加乃至变为一种灾害性天气(吴兑等，2010)[3]。京津冀地区是霾等污染性大气频发区域同时也是空气污染较为严重的区域。王冠岚等(2015)[4]对2014年京津冀地区多个气象站点的数据观测发现京津冀地区空气质量北边优于南边，并对京津冀地区各省市首要污染物进行了分析。王丽涛等(2011)[5]通过对京津冀地区六个代表性城市2001—2010年的十年气象观测数据进行模拟研究发现区域霾存在季节性变化特征和区域同步性，同时指出霾的发生与二次污染物的形成有很强的相关性。
霾天气发生时污染物浓度除了受到本地源排放的贡献外还会因城市群间污染物跨区域输送累积与污染物间发生反应而受到影响(Li等,2013)[6]。郑海涛等(2016)[7]通过对河南省一次PM2.5重污染数值模拟研究中发现，本地排放和区域输送的污染物占的比重几乎一致。区域输送后的污染气团会相互混合并发生反应形成二次污染物使得污染过程更加复杂(Li等，2013)[6]。华北地区秋冬季节污染严重，污染物来源具有很强的不确定性，本地源与外地源难以区分，故有必要进行溯源研究。
1.1污染物种类、来源与危害
大气污染物主要分为PM（particulate matter）、BC（black carbon）、OC（organic carbon）、SO2、NOx、CO和NH3以及VOCs(曹国良等，2011)[8]。张强等(2012)[9]对1996~2010年我国氮氧化物排放研究中发现我国氮氧化物排放具有明显的增强趋势，人为排放源影响区域逐渐由东部地区向中西部地区扩张，特大城市NOx排放因机动车受限而受到有效控制，中小型城市却因燃煤控制不足而产生大量氮氧化物。王文兴等(1996)[10]发现我国SO2和NOx排放强度最大区域为中东部。这些大气污染物中，PM、BC、OC、SO2、NOx和CO主要来源于燃烧过程，而NH3则主要产生于农业生产和有机物分解过程，VOCs则主要来源于汽车尾气和工厂废气等，因为我国地域广阔，人口分布不均，各地经济发展参差不齐，使得污染物实际来源具有很大的不确定性。
空气污染组分或多或少的影响着人类健康问题。一方面大气污染物危害着人类的身体健康，引发呼吸道疾病、心脑血管疾病和肺炎等(atkinson et al.，2013)[11]，一方面给群众带来心理阴影，造成心理疾病，导致焦虑烦躁和抑郁情绪(吕小康等，2017)[12]，所以空气污染方面问题成为了一个我们急需解决的问题。
剩余内容已隐藏，请支付后下载全文，论文总字数：24232字
相关图片展示：
该课题毕业论文、开题报告、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找;
