利用WRF模式(The Weather Research and Forecasting Model)和嵌套网格空气质量模式(NAQPMS)对2016年11月发生在京津冀地区一次PM_(2.5)污染事件进行模拟研究并分析污染过程中的天气形势变化.结果表明,均压场、低空逆温层和偏南暖湿气流输送的存在为北京地区PM_(2.5)形成提供了有利条件,NAQPMS模式能够合理的再现北京大气污染物时空变化,细颗粒物PM_(2.5)和可吸入颗粒物PM_(10)模拟与观测数据相关系数达0.71,模拟数据在观测数据两倍范围内占比(FAC2)达65%.源解析结果表明,在不考虑临时实施减控措施下,11月18日区域外输送对北京PM_(2.5)浓度贡献为55.25%,区域内输送贡献为44.75%,北京东北区域PM_(2.5)外地源主要为河北中部、河北南部、天津和山东,所占贡献为9.67%、9.01%、7.90%和7.99%.污染物主要来源为生活源、交通源和工业源,分别占比39.6%、34.6%和20.0%.而实际上北京在唐山、保定采取一系列控制措施后仍在研究时段内出现高PM_(2.5)浓度,意味着在同样天气形势下需要对河北中部、河北南部、天津和山东等浓度贡献占比大的城市加强减排管控才能有效减缓高PM_(2.5)浓度的出现.
“一带一路”建设让古代丝绸之路的起点——西安成为世界焦点,西安的空气质量也是政府和公众关注的焦点。以2017年5月我国北方的一次强沙尘过程为例,首次利用中国科学院大气物理研究所气溶胶和大气化学模式系统IAP-AACM(Aerosol and Atmospheric Chemistry Model of the Institute of Atmospheric Physics)模拟关中地区细颗粒物(PM2.5)的时空分布,并结合地面逐小时PM2.5观测数据对沙尘气溶胶和PM2.5模拟的关系进行深入探究。结果表明:加入沙尘组分对模拟关中地区PM2.5时空变化特征作用显著,相关性可提升0.4~0.6,并且可以很好地再现强沙尘时段PM2.5浓度骤增的过程;在强沙尘时段和一般时段,沙尘组分对PM2.5的贡献分别为60%~80%和10%~30%;0.11°×0.11°高分辨率模拟有助于提升模式捕捉污染物时空变化的能力。
利用嵌套网格空气质量预报模式系统(Nested Air Quality Prediction Model System,NAQPMS)研究2006年亚运时段广州的空气质量状况,同时结合污染源追踪方法,分析珠三角各城市的源排放对广州全市、广州二环以内市区、广州6个亚运加强观测站的污染物浓度贡献.结果表明,NAQPMS模式能较好地反映广州各污染物(NO2、SO2、PM10)浓度的变化;广州全市、广州市区、6个亚运加强观测站的污染物最主要来源于本地排放,而周边城市以东莞的贡献最大.3个源受体中,广州市区受本地排放的影响最显著,来自本地的NO2、SO2、PM10的月均贡献率分别为89.5%、75.4%、86.7%;东莞则对6个亚运加强观测站的影响最为突出,其NO2、SO2、PM10的月均贡献率达9.3%、23.8%、21.7%,而日最大贡献率高达19.3%、40.2%、48.7%.因此在大力削减广州本地污染排放的同时,对周边城市特别是东莞实施区域联防联控,将能有效改善亚运场馆附近的空气质量.
