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基于WRF-Chem不同化学气溶胶机制方案对南京市大气污染物浓度模拟影响研究

基于WRF-Chem不同化学气溶胶机制方案对南京市大气污染物浓度模拟...

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作者：姚泽辉南京信息工程大学

学位级别：硕士

气相化学机制和气溶胶机制作为WRF-Chem模式中最为重要的一部分之一,对WRF-Chem的模拟结果有着十分重要的影响。因此,本研究使用WRF-Chem中的三种气相化学机制方案和气溶胶机制方案组合(CBMZ-MOSAIC、RADM2-MADE/SORGAM和SAPRC-MOSAIC)... 详细信息

气相化学机制和气溶胶机制作为WRF-Chem模式中最为重要的一部分之一,对WRF-Chem的模拟结果有着十分重要的影响。因此,本研究使用WRF-Chem中的三种气相化学机制方案和气溶胶机制方案组合(CBMZ-MOSAIC、RADM2-MADE/SORGAM和SAPRC-MOSAIC)对南京市2016年12月1日至12月10日的大气污染物进行模拟,分析了三种机制方案组合在模拟气象要素和大气污染物浓度时的优缺点。在此基础上,使用WRF-Chem模式对南京市2020年新冠疫情防控时期以及2019年同时期的大气污染物进行模拟,研究疫情防控期间南京市大气污染物浓度的变化,通过设计不同的排放情景来量化新冠疫情防控期间南京市工业排放污染物以及交通排放污染物浓度的变化。主要研究成果如下:(1)三种气相化学机制方案和气溶胶机制方案组合均能够很好地模拟出气象要素如温度、气压、相对湿度和风速随时间变化的变化趋势和峰值分布,三种机制方案组合在气象要素的模拟上存在着一些可以忽略不计的差异。通过对统计指标进行分析,三种机制方案组合中,CBMZ-MOSAIC对气象要素的模拟效果最好。(2)对于大气污染物的模拟,CBMZ-MOSAIC能够很好地重现PM、PM和NO浓度随时间的变化趋势,但对PM、PM和NO的浓度会存在一定的高估。在O的模拟上,CBMZ-MOSAIC能够重现O浓度随时间的变化趋势,但是会极大地低估夜间O的浓度。RADM2-MADE/SORGAM和SAPRC-MOSAIC在大气污染物的模拟方面各有优劣,RADM2-MADE/SORGAM在PM、PM和NO的模拟上,虽然相关性比SAPRC-MOSAIC好,但是与实际观测数据的偏差要大于SAPRC-MOSAIC;在O的模拟上,RADM2-MADE/SORGAM模拟的相关性低于SAPRC-MOSAIC,但是偏差更小。(3)受到新冠疫情防控措施的影响,新冠疫情防控期间南京市大气污染物与2019年同期相比PM、PM、NO浓度分别下降了15%、17.1%和20.3%,而O浓度上升了45.1%。通过对比不同排放情景后发现,相较于2019年同时期,新冠疫情防控期间南京市工业排放的PM、PM、NO浓度下降30.7%、30.8%和14.0%,交通排放的PM、PM、NO浓度下降15.6%、15.7%和26.2%。新冠疫情防控措施对工业排放大气污染物的影响更多地体现在PM和PM浓度上,控制交通对NO浓度影响更大。

关键词： WRF-Chem 气相化学机制气溶胶机制人为排放清单新冠疫情

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