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长春市大气细颗粒物浓度变化驱动因素影响研究

长春市大气细颗粒物浓度变化驱动因素影响研究

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作者：邱嘉馨吉林大学

学位级别：硕士

PM作为空气中的主要污染物之一,不仅受排放源影响,也与气象条件、复杂下垫面和各种理化过程密切相关。近年来一系列大气污染控制措施的实施使PM得到了有效的控制,然而城市环境空气质量总体上仍未摆脱“气象影响型”特征,仍有29.8%的城... 详细信息

PM作为空气中的主要污染物之一,不仅受排放源影响,也与气象条件、复杂下垫面和各种理化过程密切相关。近年来一系列大气污染控制措施的实施使PM得到了有效的控制,然而城市环境空气质量总体上仍未摆脱“气象影响型”特征,仍有29.8%的城市PM平均浓度超标。为进一步改善环境空气质量,制定科学精准的污染控制政策,量化气象条件以及下垫面变化对PM浓度变化的影响显得尤为重要。本论文首先构建了长春市本地化的第三代空气质量模式系统WRF-CMAQ,利用Arc GIS和ISAT清单分配工具对MEIC清单进行分配,对长春市2017年1月和7月的气象条件和PM进行模拟与效果评估;然后通过Kolmogorov-Zurbenko滤波方法和WRF-CMAQ情景分析方法分离了气象条件影响和排放变化影响,定量计算了气象条件变化对长春市2015至2020年PM浓度长期变化的相对贡献;通过更新WRF默认的下垫面数据,设置对照试验探究了土地利用类型变化对长春市区域气象条件和PM的影响。主要结论为:(1)模型验证结果表明WRF-ISAT-CMAQ模式系统能够合理地再现长春市2017年1月、7月的气象要素和PM浓度的日变化规律,模拟值和观测值之间的相关系数(R)达到了0.86,通过了显著性检验,且平均分数偏差(MFB)和平均分数误差(MFE)均在可接受范围内,因此,模型结果可用于后续讨论。(2)根据KZ滤波的结果,2015至2020年期间,气象条件变化和排放控制对长春市PM浓度下降的相对影响分别为11.36%和88.64%;根据WRF-CMAQ的模拟结果,气象条件和排放控制对长春市PM浓度下降的相对影响分别为14.79%和85.21%。总的来说,长期气象条件有利于长春市PM污染的改善。(3)2001至2017年长春市经历了快速的城市扩张,与2001年下垫面情景相比,2017年下垫面情景下城市扩张区域(urban expansion area,UEA)的气象要素发生了显著变化。T2在夜间显著增加,在1月和7月分别升高了4℃和3℃;WS10分别增加了1.05 m/s和1.60 m/s;行星边界层高度分别增加了100 m和117m;感热通量最大分别升高了154 W/m和162 W/m;潜热通量在白天最大分别减少了22.84 W/m和180.75 W/m。(4)下垫面变化导致长春市UEA区域的PM浓度总体呈现下降趋势,1月和7月最大分别减少了34μg/m和20μg/m。其中SO与PM总浓度的变化趋势相似,在夜间显著减少,NO和NH的变化不明显。人为源二次有机气溶胶(ASOA)略有增加,生物源二次有机气溶胶(BSOA)和元素碳(EC)略有下降。(5)CMAQ模式的过程分析PA模块的结果表明,下垫面变化导致长春市PM浓度降低的主要原因为水平方向和垂直方向上的传输和扩散的增强。1月,垂直平流(ZADV)对PM负的贡献增加了25μg/m,垂直扩散(VDIF)在白天和夜晚分别导致PM浓度降低幅度增加了40μg/m和16μg/m,水平平流(HADV)对PM负的贡献增加了40μg/m。7月,垂直扩散(VDIF)在夜间导致PM浓度降低幅度最高增加了40μg/m,水平平流(HADV)在夜间导致PM浓度降低幅度最高增加了32μg/m。

关键词： WRF-CMAQ Kolmogorov-Zurbenko滤波 PM2.5 长期气象影响土地利用/土地覆盖变化

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