城市空气质量模式研究进展
城市环境空气污染预报研究进展

任万辉
城市环境空气污染预报研究进展
Re e r h Pr g e s o rP l t n F rc s ig i b n Ar a s a c o r s f o l i o e a t n Ur a e Ai uo n
任 万辉 苏枞 枞 赵宏德
K y wo d Ambe t r P l t n F r c sig R s a c r g e s e rs in ol i o e a t e e r h P o r s Ai uo n
1 引 言
开展 空 气 污 染 预 报 工 作 是 加 强 空 气 污 染 防 治, 实现 环境综 合 管理 和决 策 科 学 化 的重 要 手 段 ,
对 大气 物 理 和 化 学 过 程 的理 解 , 用 数 学 方 法 建 利
2 空气污染预报分类
空气 染 预报是 根据 前 一 天 城 市 污染 物 排 放 立 大气 污 染 浓 度 在 空 气 中 的 稀 释 扩 散 的 数 值 模 亏 通过 计 算 机 高 速 计 算 来 预报 大 气 污 染 物 浓 度 情 况 以及 第二 天 的气 象 条件 、 大气 扩 散 状 况 、 理 型 , 地 地貌 等 因素 , 预 测 次 1该 地 区 的空 气 污染 程 度 在 空气 中的动态 变 化 。数 值 预报 包 括 气 象 要 素预 来 3 它 对公众 1常活动 的影 响 和危 害 , 及 时 做 出预 报 。 报 和污染 物 浓 度 预 报 两 个 方 面 , 与 一 般 的数 值 3 并 有 空气 污染预 报 分 为空 气 污染 气 象 条 件预 报 和空 气 天气预 报 不 同 , 着 许 多 独 有 的特 征 。数 值 预 报
珠三角地区三个城市环境空气PM2.5的研究进展

珠三角地区三个城市环境空气PM2.5的研究进展珠三角地区是中国最具发展活力和人口密集的区域之一,包括广东省的广州市、深圳市和珠海市。
由于长期以来人口集中、工业化进程加快以及交通运输负荷增加,这些城市的环境空气质量一直备受关注。
PM2.5是大气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物,也是评价空气质量的重要指标。
它的来源包括燃煤、机动车尾气、工业排放等,对人体健康和大气环境造成严重危害。
因此,研究珠三角地区三个城市环境空气中PM2.5的情况,对于改善空气质量、保护人民身体健康具有重要意义。
目前,国内外学者和研究机构对珠三角地区三个城市的环境空气PM2.5进行了多方面的研究。
这些研究不仅关注PM2.5的浓度分布情况,还研究了其来源及影响因素。
首先,关于PM2.5浓度的研究表明,三个城市的PM2.5浓度存在明显季节差异。
以广州市为例,研究发现冬季PM2.5浓度高于夏季,主要原因是冬季温度低、湿度大,气象条件不利于颗粒物扩散。
而深圳市和珠海市的PM2.5浓度则在夏季较高,主要受到台风和季风的影响。
其次,关于PM2.5的来源研究发现,三个城市的PM2.5主要来源于机动车尾气和工业排放。
燃煤也是贡献较大的来源之一,尤其是在冬季。
另外,研究还发现,珠三角地区PM2.5的组成比例多样,包括硫酸盐、硝酸盐、铵盐、有机物等。
其中硫酸盐和硝酸盐是主要形成PM2.5的硫、氮化合物。
此外,研究还发现了影响环境空气PM2.5浓度的因素。
就城市规模而言,人口密度和经济发展水平与PM2.5浓度呈正相关关系。
此外,交通状况、建筑布局、气象条件等也会对PM2.5浓度产生影响。
因此,采取综合的管理措施,包括减少机动车尾气排放、提高工业污染控制、加强城市空气质量监测和预警系统等,是改善环境空气质量的关键。
在PM2.5研究中,一种常见的方法是利用气象模型对PM2.5的传输和扩散进行模拟和预测。
通过对气象条件和排放源的模拟,可以定量地分析PM2.5的来源和影响因素,并提供决策支持。
国外空气质量模式研究现状及展望

国外空气质量模式研究现状及展望近年来,随着环境污染问题的日益严重,全球范围内的空气质量研究愈发受到关注。
国外学者们积极开展了一系列空气质量模式的研究,以期能够更好地揭示空气污染的成因和变化趋势,并为环境保护和空气污染治理提供科学依据。
本文将介绍国外空气质量模式研究的现状,并展望未来的发展方向。
国外空气质量模式研究主要集中在以下几个方面:1. 模型改进与发展:国外学者们通过对现有空气质量模型的改进和发展,提高了模型的准确性和适用性。
例如,美国环境保护署(EPA)开发了Community Multiscale Air Quality (CMAQ)模型,该模型能够模拟大气中的多种污染物,并对其浓度和分布进行预测。
此外,欧洲空气质量模型(EURAD)也在不断完善,以应对不同地区的环境条件和气象特征。
2. 模型应用与评估:国外学者们将空气质量模型应用于实际情境中,评估不同因素对空气质量的影响。
例如,研究人员利用模型模拟了城市交通对空气质量的影响,并提出了相应的治理措施。
此外,还有学者将模型应用于大气污染物的溯源分析,以确定污染源的位置和贡献程度。
3. 模型验证与观测数据融合:为了提高模型的可靠性,国外学者们将模型模拟结果与实测数据进行对比和验证。
他们利用大量的气象观测数据和空气污染物浓度监测数据,对模型进行参数调整和优化,以提高模拟结果的准确性。
4. 模型的跨尺度应用:国外学者们致力于将空气质量模型扩展到不同的空间和时间尺度上。
他们开发了多尺度模型,能够对不同尺度上的空气污染进行模拟和预测。
这样的模型可以为城市规划、区域治理和全球环境保护提供科学依据。
展望未来,国外空气质量模式研究还有许多发展方向值得关注:1. 模型的精细化和个性化:随着技术的不断进步,国外学者们将会进一步提高空气质量模型的精细程度,使其能够更准确地模拟和预测不同区域的空气污染情况。
同时,个性化模型的发展也将使得模型能够更好地适应特定地区的环境条件和气象特征。
城市气象研究进展

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《2024年气候变化对环境空气质量影响的研究进展》范文

《气候变化对环境空气质量影响的研究进展》篇一一、引言随着全球气候变化的加剧,环境空气质量问题逐渐成为人们关注的焦点。
气候变化与空气质量之间存在着密切的联系,而深入探究两者之间的关联及影响机制,对于保护环境、推动可持续发展具有重要意义。
本文旨在综述气候变化对环境空气质量影响的研究进展,分析现有研究成果,为未来的研究提供参考。
二、气候变化与空气质量关系的理论背景气候变化是指地球气候系统长期变化的现象,主要表现为全球气温上升、极端天气事件增多等。
空气质量则主要关注大气中污染物浓度对人类健康和环境的影响。
气候变化通过改变气象条件,如温度、降水、风速等,进而影响空气质量。
例如,气温升高可能导致污染物在大气中停留时间延长,加剧空气污染。
三、气候变化对环境空气质量影响的研究进展1. 温室气体排放与空气质量恶化研究表明,温室气体排放是导致全球气候变化的主要原因,同时也是造成空气质量恶化的重要因素。
随着工业化进程的加快,二氧化碳、甲烷等温室气体的排放量不断增加,加剧了全球气候变暖的趋势,同时也导致了大气中细颗粒物(PM2.5)等污染物的浓度升高,进一步恶化了空气质量。
2. 极端气候事件对空气质量的影响极端气候事件,如暴雨、洪涝、干旱、台风等,对空气质量产生显著影响。
一方面,极端气候事件可能导致土壤侵蚀、地表植被破坏,进而使大气中的颗粒物浓度升高;另一方面,极端气候事件还可能加剧大气污染物的扩散和传输,进一步恶化空气质量。
3. 气候变化对区域空气质量的影响气候变化对区域空气质量的影响表现为空间异质性。
不同地区的气候变化特征和空气质量状况存在差异,因此气候变化对各地区空气质量的影响程度和方式也有所不同。
例如,某些地区可能因气候变化导致大气中的污染物难以扩散,进而形成持续的雾霾天气;而另一些地区则可能因气候变化导致大气中的污染物浓度降低,空气质量得到改善。
四、研究方法与成果分析研究气候变化对环境空气质量影响的方法主要包括观测分析、模型模拟和实验室研究等。
气候变化对环境空气质量影响的研究进展

气候变化对环境空气质量影响的研究进展【摘要】气候变化对环境空气质量的影响已经成为全球关注的焦点。
本文从研究背景和目的入手,探讨了气候变化对空气质量的影响,以及气候变化导致的污染物排放增加、臭氧浓度的变化等方面。
同时还分析了气候变化对人类健康的影响,并提出了应对气候变化对空气质量的策略。
通过这些研究,进一步强调了气候变化对环境空气质量的重要性,同时指出了未来研究方向。
本文对气候变化与环境空气质量的关系进行了全面的研究和总结,为未来相关领域的研究提供了重要参考。
【关键词】气候变化、环境空气质量、污染物排放、臭氧浓度、人类健康、应对策略、研究方向。
1. 引言1.1 研究背景随着全球气候变暖的加剧,气候变化对环境空气质量的影响越来越受到人们的关注。
气候变化不仅直接影响大气环境的质量,还通过改变气象条件和气候模式导致空气污染物的排放和扩散变化,从而影响到空气质量。
研究发现,气候变化会增加空气中污染物的浓度,进而对人类健康和生态系统造成威胁。
气候变化导致的极端气候事件增多,例如干旱、暴雨和高温等,都会影响大气中污染物的形成和输送。
气候变化还会改变风向和风速,进而影响污染物在大气中的扩散和分布。
深入研究气候变化对空气质量的影响,既有助于全面了解气候变化对环境的影响机制,也有助于制定有效减缓气候变化和改善空气质量的措施。
本文旨在探讨气候变化对环境空气质量的影响,并提出相应的应对策略。
.1.2 研究目的研究目的旨在通过深入探讨气候变化对环境空气质量的影响,揭示其中的关键机制和影响因素。
通过系统地梳理研究现状和最新进展,分析气候变化对空气质量的具体影响路径,并探讨气候变化所导致的污染物排放增加、臭氧浓度变化等问题,以及其对人类健康和生态环境的影响。
旨在总结当前针对气候变化对空气质量的应对策略,为未来开展相关研究提供参考和指导。
通过对气候变化与空气质量关系的深入探讨,可以更好地认识和理解环境空气质量变化的规律性,有助于制定科学有效的政策和措施,保障人类健康和生态环境的可持续发展。
大气污染治理技术的研究进展与应用前景

大气污染治理技术的研究进展与应用前景空气污染是人类生存面临的重大环境问题之一。
根据世界卫生组织数据显示,全球每年因空气污染所致的早逝人数超过700万人。
同时,大气污染也导致着全球各地的环境问题。
为了解决这一问题,各种大气污染治理技术也应运而生。
本文将围绕大气污染治理技术的研究进展与应用前景进行阐述。
一、大气污染治理技术的研究进展随着科技的不断进步,大气污染治理技术在近年来得到了一定的进展。
其中,主要表现在以下三个方面:1. 治理方法多样化大气污染治理技术的研究不断拓展,涌现出了各种新兴的治理方法。
例如,利用生物技术可以降解对环境造成危害的化学物质,包括二氧化硫、二氧化氮等。
此外,还有利用气相催化和电催化技术来降解有机污染物的新技术。
这些研究为大气污染治理提供了更为多样化的选择。
2. 治理效果逐渐提升针对大气污染治理技术的反馈效果,国内外的研究人员不断探索寻找新的技术。
例如,在常规技术的基础上,研究人员开发了大气污染源感知技术,利用无人机等设备对空污点位进行实时的监测和图像识别。
这项技术可为抑制工业排放、交通尾气、城市扬尘等多种大气污染源提供技术支撑。
通过这种手段,在治理大气污染问题上,制定更为具体的策略,趋于科学化,治理效果也逐渐得以提升。
3. 治理技术平台化为了构建一个更为稳定可靠的大气污染治理技术,国家将工程治理技术和应用技术相结合,将大气环境污染的细节、特征通过大数据处理软件平台进行数字化,以便对污染源进行准确定位及污染物排放量、浓度进行追踪管理。
也就是说,大气污染治理技术已日趋平台化,以大数据、区块链的技术手段对治理效果进行科学分析、评估及实施。
这带来的不仅是部分污染物的减排,同时也降低了大气环境治理的成本。
二、大气污染治理技术的应用前景随着大气污染治理技术的不断全面升级,相应的应用前景也日益广阔。
1. 应用前景具备政策推动作为环保工作的重点,大气污染治理得到了各国政府的高度重视。
例如,在2018年,“蓝天保卫战”成为了我国治理大气污染的重要行动计划,旨在到2020年使全国74个地级及以上城市达到优良空气质量站点占比达到80%,部分重点区域空气质量改善显著。
《2024年西安市大气污染气象条件分析及空气质量预报方法研究》范文

《西安市大气污染气象条件分析及空气质量预报方法研究》篇一一、引言近年来,随着社会经济的快速发展和城市化进程的加快,大气污染问题已成为国内许多城市共同面临的挑战。
西安市作为我国西部重要的经济和文化中心,其大气污染问题尤其值得关注。
对西安市的大气污染气象条件进行深入研究,并探索有效的空气质量预报方法,对于改善城市环境质量、保障人民健康具有重要意义。
二、西安市大气污染气象条件分析1. 气象条件概述西安市位于我国西北部,气候以暖温带半湿润为主,四季分明。
冬季因供暖排放增加及风速较小,容易形成静稳天气,不利于污染物扩散;夏季高温、强降水天气对污染物也有一定的稀释作用。
2. 气象因素对大气污染的影响(1)风速与风向:风速较大时,有利于污染物的扩散和稀释;而风速较小或静风状态时,污染物难以有效扩散,导致空气质量恶化。
(2)温度与湿度:温度高时有利于污染物排放,而湿度高时易形成气溶胶颗粒物,增加大气污染程度。
(3)降水与大气污染:降水对大气中的颗粒物有明显的清除作用,有利于改善空气质量。
三、空气质量预报方法研究1. 数值模拟模型通过引入高分辨率的气象数据和污染物排放数据,运用空气质量数值模拟模型,如嵌套式网格模型(NEQMS),模拟和预测未来一段时间的空气质量变化情况。
2. 卫星遥感技术利用卫星遥感技术监测大范围的空气污染情况,结合地面观测数据,为预报模型提供准确的大气成分信息。
3. 人工智能预测模型结合机器学习和深度学习技术,建立基于历史数据的预测模型,通过分析气象、交通等多方面因素,提高空气质量预报的准确性。
四、研究进展与展望目前,西安市已建立了较为完善的空气质量监测网络和预报系统。
通过不断引入新技术和新方法,如数值模拟、卫星遥感及人工智能等手段,空气质量预报的准确性和时效性得到了显著提高。
然而,仍需在模型精细化、数据共享等方面进一步加强研究,以更好地服务于城市的环境管理和大气污染防治工作。
五、结论通过对西安市大气污染气象条件的分析及空气质量预报方法的研究,我们了解到气象因素对大气污染的重要影响以及预报技术的发展趋势。
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城市空气质量模式研究进展大气污染物扩散模式的应用受到物理化学特征、污染源特征等多种因素的制约,综述了不同的大气污染物扩散模式适用的范围,分别阐述了ISC、AERMOD、ISCST、ADMS等适用于中小尺度的和CALPUFF等应用于大尺度的不同大气污染扩散模式的研究进展。
标签:大气污染;扩散模式;空气质量1 引言工业污染源的排放对大气环境质量有直接的影响,同时也直接影响了周围居民的身体健康及生活。
但由于高成本和相关实验的难度,对污染物浓度进行准确的动态分布监测不是十分可行,因此大气污染物扩散模式被广泛用来模拟预测污染物的扩散分布情况,评估大气环境质量。
大气污染物扩散模式结合污染物浓度和气象资料定量分析污染物在大气中输送、扩散特征。
最初,模式的研究理论核心是高斯扩散理论,应用范围是小尺度。
随着研究的逐渐深入和计算机的发展,开始利用计算机进行数值计算,突破了高斯扩散理论均匀平稳湍流的限制,可以求解非均匀、非定常的污染物扩散问题,且模式的适用范围向中尺度、大尺度扩展。
目前,数值计算已经成为研究的主流方法,研究范围也在逐步扩大。
大气污染物扩散模式的应用受到地形、气象、大气污染物的物理化学特征、污染源特征等多种因素的制约,不同的扩散模式都有各自不同的考虑因素和适用范围,选择恰当的扩散模式能够较为准确地模拟污染物的扩散及分布,用于城市环境空气质量预报。
目前,己经有许多发展成熟的污染物扩散模式应用于不同尺度的污染物扩散研究,其中不少模式经过验证都获得了较好的结果,国内的相关研究中尤其以高斯类模式的应用最为广泛。
2 大气污染物扩散模式的类型近年来针对工业点源的大气污染物扩散模式的应用,结合模式的理论核心以及应用特征,目前常用的扩散模式以高斯公式、拉格朗日方法、欧拉方法为基础。
高斯模式是半经验型扩散模式,假定下风向的污染物浓度符合正态分布,是很多实用模式发展的基础。
基于高斯理论的大气污染扩散模式被广泛应用于各种尺度的研究区域,其中适用于中小尺度的有ISC(Industrial Source Complex Model)、AERMOD (AMS/EPA Regulatory Model)、ISCST (Industrial Source Complex Short Term Model)、ADMS (Advanced Dispersion Modeling System)、ADMS-Urban等,应用于大尺度的有CALPUFF等。
拉格朗日方法是用来跟随流体移动的粒子来描述污染物浓度及其变化。
它是一种描述污染物分布的自然方式。
在基于拉格朗日方法的大气污染物扩散模式中,适用于中小尺度的有LS (Lagrangian Stochastic Model)、TAPM (the Air Pollution Model)、LPM(Lagrangian Particle Dispersion Model)等,适用于大尺度的有LADM (Lagrangian Atmospheric Dispersion Model)。
欧拉方法是相对于固定坐标轴系描述污染物的输送与扩散,用欧拉流体速度的统计特征来表达浓度统计量。
应用欧拉方法处理扩散问题一般基于梯度输送理论(K理论)。
欧拉方法的大气污染物扩散模式中,适用于中小尺度的有EITDM (Eulerian Inert Tracer Dispersion Model)等,适用于大尺度的有ADPIC(Atmospheric Diffusion Particle in Cell)、REMSAD (Regional Modeling System for Aerosols and Deposition)、Models-3/CMAQ(Models-3 Community Multiscale Atmospheric Transport and Chemistry Model)等。
大气环境质量取决于很多不同的物理过程,包括不同范围的空间和时间尺度。
当研究现象受多种尺度影响时需要同时模拟几个不同尺度,因此有必要构建一个基于一系列嵌套模式的模拟系统来表示不同现象和尺度。
构建这种模拟系统有两种可能的方法。
第一种是基于单个三维欧拉模式的使用,嵌套在几个不同尺度中,该方法被采用到METPHOMOD和RAMS。
第二种方法是以不同类型的模式在不同时间尺度上的应用为基础,选择模式来表示特定尺度下的主要物理过程。
以第二种方法构建的模拟系统在国际上己有较多应用。
SOULHAC等应用基于嵌套模式的模拟系统对法国里昂地区的大气污染进行了研究。
其中,区域尺度计算时,气象模拟使用SAIMN模式,污染物扩散模拟使用UAM-V模式;城市尺度计算时使用州田RCURE;更详细的局地计算使用ADMS-3和SIRANE。
3 空气质量扩散模式在国内的应用我国何东阳等发展并完善了区域光化学模式ROS;杜世勇等在大规模大气环境参数综合野外测试资料的基础上,开发了空气质量数值预报系统;李晓莉、李泽椿等设计了与MM5耦合的城市冠层参数化方案(UCP),提高了中尺度模式对城市边界层热力和动力结构的模拟能力;房小怡等建立了能够用于评估大型城市交通环境污染与气象条件关系的数值模拟技术,即三维边界层光化学数值模式;许建明、徐样德等建立了CMAQ-MOS区域空气质量统计修正预报模型,并采用未参与统计样本的检验方法,结果表明该方案可显著降低由于污染源影响不确定性产生的模式系统性误差;史建武、李树文运用有限差分建立了大气地面污染的二维数值模型,通过应用证实,该大气污染数值模型能够真实反映近地面大气中污染物的扩散趋势及空间分布特征。
Jia应用MM5气象模型和Medels-3光化学模型,比较两种不同的行星边界层机制-Blackadar和Gayno-Seaman在预测O3浓度上的异同,从而证明了不同的边界层参数化方案的选择对源排放的控制政策有明显的影响;Jonathan等发展了耦合的陆面干沉降模型,在中尺度气象模型中加入了一个直接处理土壤湿度和土壤水分蒸发蒸腾损失总量及间接的土壤湿度张弛机制的陆面模型;Tanya等将Eta和CMAQ耦合建立美国国家空气质量预报系统,主要用于O3浓度的预报,并预计将其发展为可用于PM预报的应用;Daewon等将静态适应格点技术应用于区域——城市尺度的空气质量模型,其目的是有效的使用CMAQ的计算资源加强其在地形区域的分辨率;Edith等分析了模型在不同水平格点分辨率的情景下的预测能力,分别检验了RAMS的三层嵌套和UAM-V的两层嵌套,以及RAMS的四层嵌套和UAM-V的三层嵌套的情景;Tolga利用CALMET/CALPUFF模式模拟了Izmir的工业和城市热源排放的SO2,结果表明模拟值和观测值具有较高的相关性,达到68%;Michael等利用RAMS/CALMET/CULPUFF模拟了Christchurch冬季的一次典型污染,结果表明,当以木材和煤炭为燃料的动力装置排放的污染物达到最大值并排放到稳定的边界层时,污染物的峰值浓度出现在夜间,模式能够再现观测到的PM10。
时间序列。
Pattanna利用ISCST3和CULPUFF模拟了SalinasValley中MeBr在大气中的浓度,结果发现两个模式对峰值的模拟效果不太理想,但能模拟出浓度的变化趋势;Yu-Jin等利用CALMET/CULPUFF并耦合了中尺度气象模式MM5,用来模拟沿美国和墨西哥边境Yuma/San区域植物燃烧释放的PM10对局地和区域空气质量的影响。
颜鹏、黄健采用Lagrangian传输、扩散、沉降模式计算了1994年9、10月份(非采暖期)、1995年l月和2000年1月(采暖期)北京地区SO2的变化规律,并分别计算了北京市不同类型的排放以及周边地区污染源对平均地面SO2浓度的贡献;陈开平等首次将ISCLT模型应用在烟台市空气污染综合控制规划中,结果表明,ISCLT模型完全适用于在气象参数的获得受到限制的情况下模拟大气污染物的长期浓度分布;郭显等用大气扩散模式和1981年的历史气象观测资料,研究北京地区中尺度扩散的历史背景状态,由示踪物从北京城区连续排放条件的模拟结果,分析各季平均浓度的空间分布和示踪物在模式区域输送扩散的时间尺度;王伟平等运用高斯扩散模式和实测扩散参数,计算了杭州市城北工业区几个高架点源排放的大气污染物对西湖风景区的影响及时空分布;韩明山等结合了城市大气污染的具体情况,在理论分析的基础上,通过风洞实验对特定条件下的城市大气污染模型进行了模拟试验研究,建立了适合一定条件下城市大气污染物扩散的数学和物理模型;康娜等将气象模型高级区域预报系统(ARPS)与空气污染模型Model-3耦合进行模拟计算,从检验结果可以看出,模拟值与实测值有较好的一致性,表明该模式系统可以用来研究区域大气污染物传输及相互影响;邓伟等对郑州市SO2和NO2观测值与Medel-3/CMAQ预报值进行对比分析,结果表明:模式可以模拟出郑州市SO2和NO2的同位相变化规律;汪新采用3个湍流模型(标准K-ε湍流模型、剪应力输送模型(SST)和SSG雷诺应力模型)和污染物输送方程对孤立建筑物周围的烟流扩散现象进行了数值模拟,并通过风洞试验数据对模拟结果进行了评估;权建农等利用CMAQ模式模拟了中国西南和华南地区的硫沉降,通过与INIFACTS小流域的观测资料的对比,显示了该模式系统能够较好地模拟SO2在大气中的转化以及干湿沉降过程;李莉等选用空气质量模型Model-3/CMAQ,藕合中尺度气象模式MM5,模拟了2001年1、7月份长江三角洲区域冬夏典型天气条件下大气层二次污染物臭氧及颗粒物的浓度分布及输送状况,研究结果表明,长三角地区存在明显的污染物输送现象,大气污染己经从局地污染转化为区域污染;杨多兴等利用CALPUFF模式系统模拟了门头沟排放的大气颗粒物浓度的时空分布及向北京主城区的输送过程,模拟结果显示,浓度分布表现出强烈的时空非均匀性,模式对于PM10浓度分布和输送态势具有较强的模拟能力;为探讨城市群发展对局地气象环境和污染物输送的影响,王淑兰等利用CALPUFF模式系统进行数值模拟,揭示了珠江三角洲内城市之间污染物相互输送的特点和规律,分析了不同城市空气污染影响因素的差异,定量给出了珠江三角洲城市间空气污染的相互影响和相互贡献。
参考文献[1]RAMA KRISHNA TVBPS,REDDY M K,REDDY R C,et al Impact of industrial complex on the ambient air quality: case study using a dispersion model [J]. Atmospheric Environment, 2005,39,(29):252-263.[2]PEREGO S. Metphomod-a numerical mesoseale model for simulation of regional photosmog in complex terrain: model description and application during POLLIUMET 1993(Switzeriand)[J]. Meteorology and Atmospheric Physics,1999,70,(1/2): 43-69.[3]SOULHACL,PUELC,DUCLAUX O,et al. Simulation of atmospheric pollution in Greater Lyon an example of the use of nested model[J]. Atmospheric Environment,2003, 37,(37):345-462.[4]JIA-YEONG KU,HUITING MAO,KESU ZHANG et al. Numerical investigation of the effects of boundary-layer evolution on the Prediction of ozone and the efficacy of emission control options in the Northeast United States[J]. Environmental Fluid Mechanics,2001,(1):209-233.[5]Jonathan E. Pleim,Aijun Xiu,Peter L. Finkelstein,et al. A coupled land-surface and dry deposition model and comparison to field measurements of surface heat moisture and ozone fiuxes[J]. Water air and soil pollution, 2001,(12):243-252.[6]Tnaya L. Otte,George Pouliot,Jonathan E. Pleim,et al. Linking the Eta Model with the Community Multiscale Air Quality(CMAQ)Modeling System to build a national air quality forecasting system[J]. NCEPNOTES,2005,(6):367-384.[7]Daewon Byun,Peter Percell,Tamay Basak. Application of static adaptive grid techniques for regional-Urban multiscale air quality modeling[J]. ICCS,2005,35,(15):814-821.[8] Edith Gego,Christian Hogrefe,George Kallos,et al. Examination ofmodel Predictions at different horizontal grid resolutions[J]. Environment Fluid Mechanics,2005,(5):63-85.[9]Talga Elbir. Comparison of model Predictions with the data of an urban air quality monitoring network in Izmir,Turkey[J]. Atmospheric Environment, 2003,(37):2149-2157.。