利用集合均方根卡尔曼滤波反演重庆地区SO_2源排放

作     者：吴钲 谢旻 高阳华 芦华 赵磊 高松 WU Zheng;XIE Min;GA0 Yanghua;LU Hua;ZHA0 Lei;GA0 Song

作者机构：重庆市气象科学研究所重庆401147 南京大学江苏南京210093 

出 版 物：《环境科学研究》 (Research of Environmental Sciences)

年 卷 期：2018年第31卷第1期

页      面：25-33页

核心收录：

学科分类：07[理学] 070602[理学-大气物理学与大气环境] 0706[理学-大气科学] 

基　　金：国家科技支撑计划项目(2014BAC16B06) 重庆市气象局开放式研究基金项目(KFJJ-201607) 

主　　题：S02 WRF-CMAQ 源排放反演 集合均方根卡尔曼滤波 

摘      要：传统的自下而上清单方法估算的排放清单,其数据的准确性和时效性存在较大局限.基于集合均方根卡尔曼滤波的源清单反演方法,结合WRF-CMAQ(天气研究和预报模式-公共多尺度空气质量模型)被用于对以清华大学编制的2010年MEIC(中国多尺度排放清单模型)排放清单为基础制作的重庆地区SO_2排放源进行反演试验以解决准确性和时效性问题,试验时间段为2014年10月15—31日,重庆主城17个环境空气质量国控监测点ρ(SO_2)小时观测资料用于反演及检验.结果表明:该方法能够反演重庆地区SO_2源排放量,随着反演次数增加,基于反演排放源预报的ρ(SO_2)预报误差持续减小,反演4次后预报误差达到比较低的稳定的水平,其均方根误差均低于20μg/m^3.5次反演后SO_2源排放量用于2014年10月24—29日每天起始预报,其预报的站点、时间平均的均方根误差从100~400μg/m^3降至30μg/m^3以下.反演中应用局地化尺度减少集合取样误差影响,54与81 km两个局地化尺度反演结果对预报改善效果相当,表明主要影响重庆主城ρ(SO_2)的源排放位于主城及周边地区,也说明内源排放对重庆主城ρ(SO_2)起主要影响.反演后面源排放量主城区降幅约为30 kg/(d·km^2),周边地区减少10~20 kg/(d·km^2),主城区部分SO_2点源排放量降幅约为25 kg/(d·km^2),说明2010年MEIC排放清单高估了试验时段重庆地区的SO_2排放.