大气模型的适用性分析及应用研究
指数型大气密度模型
指数型大气密度模型指数型大气密度模型是一种用于描述大气在不同高度上的密度变化的模型。
它是基于指数函数的形式，通过指数函数的参数来刻画大气密度随高度变化的关系。
在航空航天领域和气象学中，指数型大气密度模型被广泛应用于气象预报、大气环境模拟和航天器设计等方面。
1. 指数型大气密度模型的基本原理大气是由气体组成的，密度是描述气体分子数目在单位体积内的分布情况。
随着高度的增加，大气压力逐渐减小，分子之间的相对距离增加，导致密度逐渐降低。
指数型大气密度模型假设大气密度的变化可以用指数函数来描述，具体表达式为：ρ(h) = ρ0 * exp(-h/H)其中，ρ(h)表示在高度h处的大气密度，ρ0表示地面上的大气密度，H表示尺度高度，即密度每下降一个数量级所需要的高度。
2. 指数型大气密度模型的适用范围指数型大气密度模型在高度较低的大气层中具有较高的精度和适用性。
它适用于海拔高度在0到1000公里之间的范围。
在此范围内，指数型大气密度模型能够较准确地预测大气压力、密度和温度随高度的变化趋势。
3. 指数型大气密度模型的应用指数型大气密度模型在航空航天领域有着广泛的应用。
在航空器的设计和性能评估中，准确地估计大气参数对于飞行器的飞行性能、气动力学和燃油消耗等都至关重要。
指数型大气密度模型可以提供飞行高度、空气密度和空气温度等信息，为飞行器设计和导航提供基础数据。
另外，指数型大气密度模型还在气象学领域的气象预报和天气预测中有着重要的应用。
通过大气密度模型，可以预测不同高度上的温度、压力和密度等参数，为气象领域的模拟和预测提供基础数据。
4. 对指数型大气密度模型的个人观点和理解指数型大气密度模型是对大气密度变化的一种简化描述，从数学上刻画了大气的垂直结构特征。
它在航空航天领域和气象学中的应用是十分重要的，为工程和科学研究提供了便捷的工具。
然而，指数型大气密度模型也存在一定的局限性。
由于实际大气的变化是非线性和复杂的，指数型大气密度模型的简化假设可能引入一定的误差。
《2024年基于WRF-CMAQ模式的区域大气环境承载力研究》范文
《基于WRF-CMAQ模式的区域大气环境承载力研究》篇一基于WRF-CMAQ模式的区域大气环境承载力研究一、引言随着工业化和城市化的快速发展，大气环境污染问题日益突出，对人类健康和生态环境造成了严重影响。
为了有效应对这一问题，对区域大气环境承载力的研究显得尤为重要。
本篇论文旨在通过WRF/CMAQ模式对区域大气环境承载力进行研究，以期为大气污染防治提供科学依据。
二、WRF/CMAQ模式简介WRF/CMAQ模式是一种集成了气象和空气质量模拟的模型系统，广泛应用于区域和全球尺度的空气质量研究。
其中，WRF （Weather Research and Forecasting）模式主要用于气象模拟，而CMAQ（Community Multiscale Air Quality）模式则用于空气质量模拟。
通过这两者的结合，可以更准确地预测和评估区域大气环境状况。
三、研究方法本研究选取了某典型区域作为研究对象，运用WRF/CMAQ 模式进行大气环境模拟和评估。
具体步骤如下：1. 气象数据准备：利用WRF模式生成该区域的高分辨率气象数据，包括风速、风向、温度、湿度等。
2. 空气质量模拟：基于CMAQ模式，结合排放源数据、气象数据和其他影响因素，进行空气质量模拟。
3. 承载力分析：根据模拟结果，分析区域大气环境的承载能力，包括污染物的扩散、传输、转化等过程。
4. 结果评估与优化：结合实际情况，对模拟结果进行评估和优化，提出改进措施和建议。
四、研究结果1. 污染物扩散与传输：通过WRF/CMAQ模式模拟，发现该区域污染物主要来源于工业排放、交通尾气等。
在气象条件的影响下，污染物发生扩散和传输，对周边地区造成一定影响。
2. 大气环境承载力评估：根据模拟结果，该区域的大气环境承载力受到多种因素影响，包括气象条件、排放源强度、地形地貌等。
通过对这些因素的综合分析，可以评估出该区域的大气环境承载能力。
3. 改进措施与建议：针对该区域的大气环境问题，提出以下改进措施和建议：一是加强工业排放和交通尾气的治理；二是优化能源结构，推广清洁能源；三是加强绿化建设，提高区域生态环境质量。
大气工程中降水量预测模型的建立与应用
大气工程中降水量预测模型的建立与应用随着气候变化的日益明显，降水对于社会经济的影响越来越大。
在大气工程中，降水量的预测成为了一项重要的任务。
只有准确预测降水量，才能做好防洪、抗旱等工作，为社会经济的发展提供参考依据。
而建立降水量预测模型是实现准确预测的关键。
在过去的几十年中，人们通过观测历史降水数据以及分析气象因素，建立了一系列降水量预测模型。
这些模型包括统计模型、数值模型以及机器学习模型等。
首先，统计模型是降水量预测模型中最早也是最简单的模型之一。
它通过分析历史降水量数据的统计规律来预测未来的降水量。
这种模型适用于某一地区相对稳定的气候条件下，但在复杂多变的气候环境中预测效果有限。
其次，数值模型是一种基于大气物理学原理和数值计算方法建立的降水量预测模型。
它通过对大气运动、热力学和湿物理等过程进行数值模拟，来推测未来一段时间内的降水情况。
数值模型利用计算机技术，将地球大气系统分为格点，利用数值方法求解方程组，模拟出大气运动与变化的过程。
然而，数值模型需要大量观测数据来初始化模型，而且计算量也非常大，并不适用于所有的预测需求。
最后，机器学习模型是近年来兴起的降水量预测模型。
它通过对大量的历史数据进行学习，建立出降水量与气象因素之间的关系，并利用该关系来预测未来的降水量。
机器学习模型具有自动学习能力，可以通过反复迭代提高预测准确性。
而且，机器学习模型可以较好地适应复杂多变的气候环境，具有较强的预测能力。
在大气工程中，降水量预测模型的应用广泛而深远。
首先，它可以帮助农业调控灌溉水源，为农作物生长提供合适的水分供应。
预测到降水量较多的情况下，农民可以适当减少灌溉量，以充分利用自然降水；而在降水量较少的情况下，农民则可以增加灌溉量，确保农作物正常生长。
其次，降水量预测模型还可以为防洪工程提供参考依据。
通过预测降水量的变化趋势，可以提前做好防洪准备工作，保护人民生命财产安全。
在降水量预测准确的情况下，防洪工程的管控措施可更加精细化，减少过度的防洪投入。
建立大气污染物溯源模型及其应用研究
建立大气污染物溯源模型及其应用研究随着经济快速发展和城市化过程的加快，大气污染问题日益严重。
如何有效地治理大气污染已经成为许多国家和地区亟待解决的问题。
建立大气污染物溯源模型，对于污染来源和治理提供有力的科学依据。
一、大气污染物溯源模型大气污染物溯源模型是一种利用大气环境和大气污染物相互关系的数学模型，通过对大气环境和污染物的数值分析和模拟，推断污染物来源和传输路径，从而解决大气污染物的来源和治理问题。
大气污染物溯源模型的建立需要依靠大量的空气污染物监测数据和相关环境数据。
其中，利用地面监测数据建立模型的方法主要有统计分析法、计算机模拟法、污染事件回溯方法等。
而利用卫星遥感数据建立模型的方法，则主要有遥感监测法、极化雷达监测法、光学遥感监测法等。
二、大气污染物溯源模型的应用大气污染物溯源模型的应用可以为大气环境管理和污染治理提供有力的科学依据。
下面，分别从大气污染监测、污染物来源识别、污染物传输规律及治理策略制定四个方面探讨其应用。
1. 大气污染监测大气污染监测是大气污染控制的第一步，也是了解污染物来源、传输路径的重要手段。
基于大气污染物溯源模型，可以对污染物进行监测和分析，从而精确掌握污染源及其污染程度。
这有助于科学地制定大气污染控制方案和评价污染治理效果，提高大气环保的水平。
2. 污染物来源识别大气污染物溯源模型可以通过对空气污染物源的分析，识别出污染物的来源和类型，分析污染物的排放源强、时空分布规律。
通过污染源的分析，可以为大气污染治理提供重要的科学依据。
3. 污染物传输规律大气污染物溯源模型可以对污染物的传输过程进行模拟分析，推断出污染物在大气中的空间分布和时间变化规律，及其对降水、沉降等的贡献。
这些数据对于污染物输移、转化模拟和空气质量评价等有着重要的意义。
4. 治理策略制定大气污染物溯源模型可以帮助制定大气污染治理策略，对大气污染进行有效治理。
通过各地大气污染物溯源模型建模，及时调整治理措施，不断优化治理方案，实现大气污染治理的战略转型。
大气污染物源解析技术模型及应用探讨
大气污染物源解析技术模型及应用探讨大气污染是当今社会面临的严重环境问题之一，对人体健康和生态环境都造成了巨大的影响。
为了有效地解决大气污染问题，科学家们开发了各种大气污染物源解析技术模型。
本文将探讨这些模型的原理及其应用。
大气污染物源解析技术模型是通过收集和分析大气中污染物的数据，来确定污染源的种类和来源。
这些模型基于不同的原理，并且具有各自的优势和限制。
下面将介绍几种常见的大气污染物源解析技术模型。
1. 受体模型：受体模型是基于大气污染物在空气中的传输和扩散规律，从而反推出污染源的位置和强度。
这种模型通常使用数学方程组来模拟大气污染传输过程，并结合实测数据进行推断。
这种模型的优点是简单易行、计算速度快，可以快速获取污染源的信息。
受体模型依赖于大气条件的准确描述，如果预测的大气条件与实际情况有较大差异，模型的准确性将受到影响。
2. 相对排放模型：相对排放模型是通过比较不同污染源排放的污染物组成和浓度来推断污染源的贡献程度。
这种模型通常使用多元线性回归或主成分分析等统计方法来分析污染物组成的差异。
相对排放模型的优点是能够较好地描述不同污染源的特征，对于多源复合污染环境具有一定的适用性。
相对排放模型往往需要大量的实测数据作为依据，对数据的精确性和完整性要求较高。
3. 成因解析模型：成因解析模型是通过分析大气污染物的分子结构和同位素组成来判断污染源的种类和来源。
这种模型通常使用质谱仪等分析仪器来测定污染物的化学成分，并结合数据库进行比对和识别。
成因解析模型的优点是能够较准确地区分不同污染来源的贡献，对于复合污染环境的解析具有一定的优势。
成因解析模型受到样品采集和分析方法的限制，对设备和技术的要求较高。
这些大气污染物源解析技术模型在实际的应用中，可以帮助环境管理部门和科学家们更好地了解大气污染的来源和影响，为制定相应的控制措施和政策提供科学依据。
通过受体模型的应用，可以确定城市中污染源的分布和强度，从而指导城市规划和交通管理；通过相对排放模型的应用，可以评估不同污染源的贡献，为源头治理提供依据；通过成因解析模型的应用，可以区分不同污染来源，从而确定特定污染物的控制目标。
环境系统分析教程之箱式大气质量模型
数据来源：实时监测、历史数据、卫星遥感等 数据处理：大数据分析、机器学习、深度学习等 模型优化：根据大数据进行模型参数调整和优化 应用领域：环境监测、气象预报、城市规划等
PART SIX
假设大气层是静止的，但实 际上大气层是流动的
假设大气层是均匀的，但实 际上大气层是不均匀的
假设大气层是均质的，但实 际上大气层是不均质的
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箱式模型是一种大气质量模型，用于模拟大气污染物的传输、扩散和转化过程。
箱式模型将大气划分为若干个箱体，每个箱体代表一个区域，区域内的大气污染 物浓度和传输过程可以通过模型进行模拟。
箱式模型的基本原理是利用质量守恒定律和扩散方程，通过求解这些方程得到大 气污染物的浓度分布和传输过程。
箱式模型可以应用于大气环境质量评价、污染源解析、污染控制等方面。
单箱模型：只有一个箱体，适用于简单大气环境 双箱模型：有两个箱体，适用于复杂大气环境 多箱模型：有多个箱体，适用于更复杂的大气环境 混合模型：结合单箱、双箱或多箱模型，适用于特定大气环境
参数的调整：根据 模型运行结果调整 参数，提高模型精 度
参数的优化：采用 优化算法对参数进 行优化，提高模型 性能
参数的验证：通过 实验验证参数优化 的效果，确保模型 的准确性和可靠性
箱式大气质量模型与其他大气质量模型的比较和结合 箱式大气质量模型与其他环境模型的结合，如气候模型、水文模型等 箱式大气质量模型与其他领域模型的结合，如交通模型、经济模型等 箱式大气质量模型与其他技术手段的结合，如遥感技术、大数据技术等
假设大气层是线性的，但实 际上大气层是非线性的
模型需要大量 的气象数据， 但实际数据获
AERMOD大气扩散模型研究
AERMOD大气扩散模型研究摘要：近年来，由于雾霾天气和PM2.5，大气污染受到广泛关注，也使大气污染物的特征、扩散和传输研究成为环境科学研究热点。
其中，模型模拟污染物在大气中的扩散、输送过程，探究其迁移规律对污染源控制和管理具有重要意义。
关键词：AERMOD；环境评价；进展1 AERMOD 应用机理AERMOD 模型在预测计算之前，需要进行数据预处理分析，包括气象预处理、建筑物下洗预处理、地形预处理等，通过系统模块处理气象场和控制高度，对污染物浓度进行模拟预测分析。
AERMOD 系统运行流程如下图所示。
图1 AERMOD 系统运行流程图由图可见，地表数据、探空数据和监测数据经初步进行处理后，得到边界层参数和廓线数据，其结合数字高程文件得到的地形处理文件，输入到 AERMOD 系统中，最终可输出预测结果。
地表气象数据可在当地进行收集，高空气象数据可输入国家气象局的常规气象，也可采用中尺度气象数据生成。
地面气象数据主要包括：风向、风速、温度、总云量、低云量；高空气象数据主要包括：各层的离地高度、气压、干球温度、露点温度、风向、风速。
AERMAP 采用网格地形数据处理计算预测区域的地形高度数据。
AERMET 边界层廓线数据通过输入 AERMOD系统，对边界层廓线数据进行内差，计算相似参数。
将处理后的数据输入AERMOD 模型，得出污染物浓度预测结果。
AERMOD 采用分界流线概念对地形与浓度分布进行综合分析，将扩散流场分为双层结构，下层流场没有足够能量越过障碍物，只能绕过障碍物，上层流场具有足够的动能通过抬升越过障碍物。
2 AERMOD 模型应用AERMOD 模型在我国各地区进行了部分地区点源、面源等污染源预测，并结合了其他模型预测软件进行辅助分析，通过输入收集的地面/高空气象、地形数据，取得的预测结果相对合理。
近年来，我国部分城市和区域应用 AERMOD模型进行了不同情景的环境影响预测，预测的污染物主要包含了颗粒态和气态污染物，输入的参数主要为气象、地形、排放量、接受点等，预测的区域涉及到污染较重的工业园区、电厂周围以及城市大气环境，模型验证较为合理。
大气环境中颗粒物迁移与扩散模型研究
大气环境中颗粒物迁移与扩散模型研究近年来，随着城市化进程的加快和工业化水平的提高，大气污染问题日益凸显，其中颗粒物污染是一大挑战。
大气颗粒物对人类健康和环境影响巨大，因此对其迁移与扩散模型的研究变得非常重要。
一、颗粒物的来源与特性颗粒物的来源多样，包括工业排放、交通尾气、农业活动等，它们具有不同的物理化学特性和粒径分布。
颗粒物大致可分为可吸入颗粒物（PM10）和细颗粒物（PM2.5），其中PM2.5对人体的影响更为严重。
这些颗粒物中有机物、金属元素、重金属离子等成分可以对人体健康产生有害影响。
二、颗粒物迁移与扩散模型的意义颗粒物的迁移与扩散模型可以帮助我们了解颗粒物在大气中的输运规律，揭示其影响因素和迁移途径，从而有针对性地制定治理措施。
模型可以模拟颗粒物源排放、大气传输、沉积和浓度分布等过程，为科学决策提供参考和支持。
三、颗粒物迁移与扩散模型的研究方法研究颗粒物迁移与扩散模型的方法主要有数学建模和实验观测两种。
数学建模是基于物理模型、数学模型和计算机模拟，通过建立方程组来模拟颗粒物的迁移和扩散过程，并运用各种数值计算方法求解。
实验观测则通过野外观测和实验室模拟来获取数据，如风速、温度、湿度、浓度等，以验证模型的可靠性。
四、常用的颗粒物迁移与扩散模型常见的颗粒物迁移与扩散模型包括Lagrangian模型和Eulerian模型。
Lagrangian模型追踪颗粒物的运动轨迹，重点考虑了颗粒物的个体运动和涡旋扩散，适用于较小尺度和复杂环境。
Eulerian模型以网格为基础，通过求解空气动力学方程来模拟颗粒物的输运和扩散，适用于中高尺度和相对简单的环境。
五、颗粒物迁移与扩散模型的挑战与未来发展颗粒物迁移与扩散模型的研究还面临一些挑战，如粒径分布、气象条件、大气细观结构等因素的复杂性。
未来的发展需要更加准确和细致的模型，以适应不同区域和不同尺度的需求。
同时，研究者还应关注颗粒物的来源治理、排放监测等与模型研究相结合的工作，以全面解决大气颗粒物污染问题。
第3章大气环境模型
dC lbh ubhC0 lbQ ubhC KClbh dt
箱内污染 物量的瞬 时变化 箱内恒 定增加 的污染 物的量 推出箱 内的污 染物的 量 衰减的 污染物 的量
推进箱内 的污染物 的量
当不考虑衰减，即K为0时，上式的解为:
Ql ut l C C0 (1 e ) uh
Q y2 (z H )2 C exp[( )]{exp[ ] 2 2 2 y 2 z 2 u y z (z H ) exp[ ]} 2 2 z
2
• 上式为适应于连续排放高架源的高斯公 式。式中H为有效源高，是实际源高和烟 气抬升高度之和。
平坦地面高架点源地面浓度的估算
经过以上假设和一系列推导简化， 上述方程可以得到解为下式：
Q y z c ( x, y , z ) exp[( 2 2 )] 2 y 2 z 2 u y z
式中 • C(x,y,z)为下风向某点（坐标为x,y,z）处的 空气污染物浓度 • Q为污染物的源强(g/s) • U为排气筒出口处平均风速 / y z 为水平方向和垂直方向的扩散参 • 数，是下风向距离x及大气稳定度的函数。
0.941015 1.09356
h n0Q H / u x
n1 h n2 s
T Qh 0.35Pa Qv Ts T Ts Ta n0 : 烟气热状况及地表状况系数 n1：烟气热释放率指数 n2：烟囱高度指数 H s : 烟囱距地面的几何高度，超过240米时取240米 Pa : 大气压力（实测值或取平均值） Q v：实际排烟率（m /s）
常用的大气质量模型
• • • • • 箱式模型 高斯高架点源扩散模型 高斯地面点源扩散模型 高斯线源模型（略） 面源模型（略）
大气污染物扩散模型的改进及应用
大气污染物扩散模型的改进及应用近年来，随着工业的不断发展和城市化进程的加速，大气污染问题日益严重。
大气污染物的扩散模型成为环境保护领域研究的热点之一，它可以帮助我们预测和控制大气污染。
目前，大气污染物扩散模型面临着许多挑战，如精度不够高、应用范围过窄等。
因此，改进大气污染物扩散模型是当前环保研究的重要方向。
一、大气污染物扩散模型常见问题1. 精度不够高当前的大气污染物扩散模型采用的数学模型较为简单，对大气环境中不同类型污染物的影响和相互作用关系理解不够深入，导致模型预测精度不够高。
2. 应用范围过窄大气污染物扩散模型的适用范围仅限于特定的大气环境，对于城市、山区等不同类型的大气环境，需要较大的改进和完善。
二、大气污染物扩散模型的改进方向1. 增加各种因素的考虑通过研究大气污染物扩散的各种因素，如风向、地形、人口密度等，对模型进行改进和完善，提高预测精度。
2. 提高计算精度利用高性能计算机、大数据等技术，提高模型计算精度和预测效率。
3. 开发新型大气污染物扩散模型开发新型大气污染物扩散模型，将不同类型的污染物考虑在内，从而提高模型的适用性和预测精度。
三、大气污染物扩散模型的应用1. 预测和控制污染物的扩散范围利用改进后的大气污染物扩散模型，可以更加准确地预测和控制污染物的扩散范围。
2. 优化城市规划通过模型对城市污染物扩散情况的分析，可以对城市规划进行优化，提高城市环境质量。
3. 指导环保决策通过大气污染物扩散模型，可以为环保决策提供科学依据和数据支持。
四、结语改进大气污染物扩散模型，提高环境保护的科学性和精准性，是当前环保领域的重要任务。
通过不断创新和研究，相信我们能够开发出更加高效、准确和可靠的大气污染物扩散模型，为人们创造更健康、更美好的环境。
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大气模型的适用性分析及应用研究摘要：临近空间的开发利用对大气环境参数的获取提出了迫切需求，建立了临近空间中性大气模型(Near Space Parameter Mode1,NSPM)，并对其进行了适用性分析.通过对模型精度、残差、标准差的计算，发现密度模型与温度模型的输出结果与实时观测结果具有较好的一致性，而风场模型的输出结果能较好地体现平均观测结果.最后，利用NSPM模型分析了中国地区临近空间区域的各大气参数(密度、温度、压强、经向风、纬向风)的变化特性.研究表明临近空间大气环境变化具有明显的季节性及区域性.关键词：临近空间;大气参数;精度分析临近空间(Near Space)是对海拔20 km到100km空间范围内的一个通用性称谓，包括地球平流层、中间层、低热层等，是地球中高层大气的重要组成部分.临近空间环境与人类生存和发展息息相关，同时，临近空间的开发和利用对临近空间环境特性研究及预报提出了迫切需求。
在地球大气层中飞行的飞行器，都要借助空气动力飞行，因此，作为提供空气动力的介质，空气的静态物理特性(密度、压强、温度等)和动态物理特性(如风场)对在大气层中飞行的飞行器的安全与准确入轨具有重要的影响.本文利用现有模型的部分模块，形成了适用于临近空间的中性大气模型.由于模型本身要反映物理实际，即模拟值与实际观测值要一致，故本文对临近空间的中性大气模型进行适用性分析.最后，作为临近空间大气参量模式的一个应用，分析了子午工程台站的临近空间大气环境特性.1模型简介本文选用了大气模式NRLMSISE-00 ( Nary Re-search Laboratory Mass Spectrometer Incoherent Scatter 2000)及风场模式HWM07 ( Horizontal Wind Model 2007)以获取临近空间区域的各种大气参量，由于大气模式和风场模式模拟的各种大气参量的高度范围是从地而至外逸层，超出了临近空间的高度区域(20 km至 100 km ).另外，NRI,MSISE-00众多输出参量中仅大气密度和温度是临近空间的开发利用所需要的.针对临近空间应用需求，从这两种模式中抽取需要的模块进行集成，最后得到临近空间参量模式(Near Space Parameter Model, NSPM ).如图1所示，对于大气模型NRI,MSISE-00，选取高度范围小于100 km的模块，得到临近空间大气模式M-A，再选取临近空间大气温度、密度模块，得到临近空间大气温度密度模式N-A，最后利用温度密度模块得到大气压强模块.对于水平风场模型HWM07，选取高度范围小于100 km的模块进行改进，得到临近空间水平风模式H一然后，将得到的温度、密度、压强、风场模块进行集成，得到临近空间环境参量模式NSPM.该模型经改编可在UNIX系统下运行，以满足实际应用需求.2大气模型的适用性分析2. 1密度模型的适用性分析将合肥站瑞利激光雷达的大气密度观测结果与NSPM模式的输出结果进行比对，计算模型精度.给出了2016年1月13日19：42 ：46的合肥站的大气密度单次观测值剖而(实线)与相应时刻模式值的高度剖而(星号线).从图中可以看出，这两条实线在29.85 km至50. 25 km的高度范围内非常吻合，而随着高度的升高，观测值与模式值的差距增加，并且观测值剖而变得不平滑.这是由于随高度的升高，大气分子的密度降低，瑞利散射信号变弱，测量精度降低，故在高高度上，激光雷达的测量数据失真，故本文仅计算了30 km至50 km模式精度的高度剖面。
该例在3 0 km至50 km高度范围内模式的平均精度<PL>为94. 300,平均残差R为一0. 000 18 kg/m3，标准差为0.00017.具体计算公式如下:利用合肥站2016年1月13日至2016年10月31日共30天的瑞利激光雷达观测的密度数据对模式精度进行统计分析.合肥站的瑞利激光雷达的高度分辨率为0. 15 km，其时间分辨率为500 s.采集了约143 h密度观测数据，共141 247个观测点，高度范围为29. 85 km至50. 25 km.统计结果显示密度模型的平均精度为91. 100，平均残差为一1. 2 x10 -5 kg/m3，标准差为2. 4 X 10-4kg/m3.2. 2温度模型的适用性分析下而利用合肥站(31. 520N, 117. 170E)瑞利激光雷达的大气温度观测结果与NRI,MSISE-00模式的输出结果进行比对，计算模型精度.2016年1月13日19，42，46的合肥站的温度单次观测值剖而与相应时刻模式值的高度剖面.同理，由于高高度上瑞利散射信号较弱，测量值失真，这里计算了29. 85 km至45. 30 km的模式精度的高度剖面.该例在29. 85 km至45.30 km高度范围内模式的平均精度为%.800,平均残差为0. 027 K，标准差为8. 13 K.利用合肥站2010年1月13日至2010年10月31日共30天的瑞利激光雷达的观测的温度数据进行模式精度的统计.此瑞利激光雷达测得的温度数据高度分辨率与时间分辨率分别为0. 15 km和500s.采集了约143 h温度观测数据，共100 181个观测点，高度范围为29. 85 km至50. 25 km.统计结果显示温度模型的平均精度为9 7. 1 0 o，平均残差为一1. 5 K，标准差为8. 1 K.2. 3风场模型的适用性分析2. 3. 1经向风2016年7月30日09： 00的昆明站的经向风单次观测值剖而与相应时刻模式值的高度剖面.并计算了80 km至100 km的模式精度的高度剖面.经计算，该例在80 km至100km高度范围内模式的平均精度为6 3. 9 0 o，平均残差为7.3 m/s，标准差为10.5 m/s.3大气模型的应用研究作为临近空间大气参量模式的一个应用，下面分析“子午工程”台站的临近空间大气环境特性.以北京(39. 90N, 116. 50E)、武汉(30. 50N, 114. 30E)拉萨(30. 00N, 91. 10E)、海南的琼山(20. 00N,110. 30E)台站为例，图12展示了温度、密度、压强、经向风、纬向风分别在20 km(平流层底部),50 km(平流层顶部),85 km(中间层顶部)和 100 km(低热层)高度处随月份的变化曲线.比较北京-武汉-a每南可以体现大气参量在子午链1200E附近沿纬度方向的变化特性(相差大约200)，比较武汉和拉萨可以体现大气参量在我国中纬300N附近沿经度方向的变化(相差大约为230).从密度的变化图中可以看出，密度随高度具有明显的变化特性.在20 km处，密度的变化处于0. 088-0. 097 kg/m3的范围内;在50 km处，密度的变化处于的范围内;在85 km处，密度的变化处于的范围内;在100 km处，密度的变化处于的范围内.各台站的密度变化曲线都不同，其中海南和北京台站的差别最大，武汉及拉萨与北京或海南的差别次之，武汉和拉萨台站的差别最小，由此表明，大气密度随经纬度的不同而变化，并且随纬度的变化比随经度的变化明显.从温度的变化图中可以看出，温度变化曲线随高度的变化明显不同，在平流层底部20 km处，温度的变化处于207 }-217 K的范围内;在平流层顶部50 km 处，温变化处于256269 K的范围内;在中间层顶部85 km处，温度的变化处于170 -202 K的范围内;在低热层100 km处，温度的变化处于168-194 K的范围内.各台站随月份明显变化，尤其是北京台站，其纬度最高，温度变化幅度最大，体现为年变化，在 20 km处冬夏温度差异((1月份最高7月份低)为3 K，在50 km 处温度差异((5月份最高11月份最低)为13 K，在85 km处温度差异(12月份最高6月份最低)最大，达33 K，在100 km处温度差异((7月份最高1月份最低)为17 K.从压强的变化图中可以看出，压强变化曲线随高度的变化明显不同.在20 km 处，压强的变化处于54^59 hPa的范围内;在50 km处，压强的变化处于0. 76^0.93 hPa的范围内;在85 km处，压强的变化处于4 1X10 'j^-4. 7X10 'j hPa的范围内;在100 km处，压强的变化处于2. 3 - 3. 3 X 10-3hPa的范围内.从经向风的变化图中可以看出，各台站经向风同样随高度和时间的变化而不同.在20 km处，夏季盛行北风，冬季盛行南风;在85 km处，拉萨台站在冬季和春季有比较强的经向风，其中1月份南风最强，数值高达50 m/s，在3月份北风最强，数值达20 m/s.从纬向风的变化图中可以看出，各台站纬向风随高度和时间的变化而不同，在50 km处纬向风差异最小.在20 km和50 km高度处，各台站纬向风随月份的变化主要是年变化，夏季盛行东风((7月份东风最强)，冬季盛行西风((1月份西风最强)，春秋两季为冬夏的过渡季节，50 km处7月份东风高达40 m/s，比同时期20 km处的东风要强得多，50 km处的西风也比20 km处的西风强;在85 km 和100km高度处，纬向风的年变化和半年变化特性并存.4结论综上所述，密度模型与温度模型的输出结果与实时观测结果能保持较好的一致性.风场模型输出结果与实时观测数据的一致性较差，其更多体现的是观测平均结果.当然，这些精度的计算都仅基于30天的实测数据基础上，利用更丰富的观测数据进行临近空间大气模型精度分析将在以后的工作中进行.作为临近空间大气参量模式的一个应用，分析了子午工程台站的临近空间大气环境特性，研究表明大气参量具有明显的时-空变化特性，各台站不同的大气参量随月份‘高度的变化特性具有各自的特点，临近空间大气环境具有明显的季节变化特征和明显的区域性.大气参量随纬度的变化比随经度的变化显著.参考文献:[1]习胡雄，龚建村.临近空间环境监测技术[C]//I陆近空间飞行器技术论坛论文集(上).北京:中国宇航出版社，2009.[2]P7CONE J M，HFI}IN A E，I}R()Y I} P，ct al. NR-LMSISE-00 empirical model of the atmosphere:Statis-tical comparisons and scientific issue[3]J UcophysRcs, 2002，107(A12):1通68. doi:10. 1029;'2002JA009130.DROBD P, EMMERT J T，CROWLEY U, ct al. Anempirical model of the Earth’s horizontal wind fields;HWM07J.J Ucophys Rcs, 2008，113:A1230}.doi:10. 1029;'2008.IA013668.。