城市空气质量数值预报系统对PM25的数值模拟研究
城市大气细颗粒物PM2.5监测及控制方法研究进展
城市大气细颗粒物PM2.5监测及控制方法研究进展近年来，由于工业发展和汽车尾气的排放导致城市大气污染越来越严重，其中细颗粒物PM2.5是最为危害人体健康的污染物之一。
PM2.5是指直径小于或等于2.5微米的颗粒物，其细小的颗粒径透入人体呼吸道后容易沉积在肺部，对人体健康造成危害，如呼吸道、心血管等疾病的发生。
监测和控制城市大气PM2.5已成为当前环境保护领域的重要研究课题。
随着近年来PM2.5污染问题的日益突出，人们对PM2.5的监测越来越重视，并且研究了各种PM2.5监测方法。
1. 传统监测方法传统的PM2.5监测方法主要包括重量法、光学法和分析化学方法。
重量法是基于收集PM2.5颗粒的质量，通过称重的方式确定其浓度。
光学法则是通过激光散射、吸收等原理，利用光学仪器测定空气中PM2.5的浓度。
分析化学方法是通过化学分析、样品预处理等手段来确定PM2.5的浓度。
除了传统的监测方法外，还有许多现代监测方法应用于城市大气PM2.5的监测。
连续自动监测技术是一种重要的现代监测方法。
它通过使用连续自动的监测设备，实时、连续地测量PM2.5浓度，并将数据传输到中央控制中心进行处理和分析。
还有基于传感器网络、遥感技术、气候模型等的监测方法得到了广泛研究和应用。
针对城市大气PM2.5污染，人们也进行了各种控制方法的研究。
1. 源头控制源头控制是指从减少污染物排放源头入手，采取相应的措施来减少PM2.5的排放。
加强工业企业的环保管理，提高汽车尾气的净化技术，制定严格的排放标准等。
2. 净化技术净化技术是指通过采用各种物理、化学等方法来净化空气中的PM2.5颗粒。
通过静电沉积、滤网过滤、光催化等技术来实现PM2.5的净化。
3. 空气治理空气治理是指通过改善城市环境和提高城市气象条件来减少PM2.5的浓度。
通过改善城市绿化率和空气流通条件，减少PM2.5的滞留和沉积。
三、研究展望尽管在城市大气PM2.5监测和控制方法方面已取得了一定的进展，但仍然存在一些问题和挑战。
大气环境中PM2.5的研究进展与展望
大气环境中PM2.5的研究进展与展望摘要:概述了国内外关于大气环境中PM2.5的研究进展。
针对目前国内大部分城市阴霾天气日益加重，国内相关部门和领域更加重视PM2.5的监测和研究现状，调研了国内外大气环境领域关于PM2.5的研究情况，提出改善空气质量、加强PM2.5研究的建议。
介绍了PM2.5的定义，指出PM2.5对人体健康和能见度的不利影响。
国内关于PM2.5的研究工作包括:研究PM2.5与气象条件的关系；PM2.5的观测特征以及成分和来源分析；开展PM2.5的数值模拟。
叙述了沈阳地区关于PM2.5的研究现状，提出改善沈阳城市大气环境的措施，包括加强PM2.5的连续监测，调整产业结构和布局，提高能源效率,发展洁净能源、减少煤炭消费和防治机动车尾气污染。
关键词：PM:. 5 ;大气环境；改善措施;沈阳地区Study progress on PM2 5 in atmosphericAbstract!Study progress on PM25 in atmospheric environment was summarized at home and abroad. Now, the ur?ban haze weather is increasing in most cities of China, so the PM2 5 monitoring and the corresponding studies be?came a main focus in relevant departments in China. The current status of PM2 5 study was summarized, and some advices were brought up such as improving air quality and enhancing the corresponding studies on PM2 5. The defi?nition of PM 2 5 was introduced, and the disadvantageous effects of PM 2 5 on the human health and visibility were revealed. The studies on PM25 could be divided into three types in China, namely, analyzing the relationship be?tween PM2 5 and meteorological conditions；discussing the characters of PM2 5 and its source；simulating the values of PM 2 5 with the numerical model. The evolution of studies on PM 2 5 in Shenyang region was reviewed and some measurements were suggested such asensuring the continuous monitoring to PM25, adjusting the structure and the layout of industry, improving the energy efficiency, developing the clear energy, decreasing the coal consumption and controlling the automobile exhaust pollution.Key words:PM25;Atmospheric environment;Improvement measurements;Shenyang region引言：中国气象局国家气候中心监测数据显示,2011 年9月1日至12月20日，中国中东部地区雾霾天气多发，共发生12次较大范围的雾霾天气过程，不仅雾霾日数多，而且影响范围广。
基于GAM的城市气象对PM_(2.5)浓度影响定量研究
年大同市气象及污染物数据，在考虑污染物排放源、月份变化 值这 10 项分别带入模型，当模型 AIC 值最小时，确定最适合代
等因素的同时，利用广义可加模型（GAM）构建大同市城市气象 替城市污染本底值的变量，最终以此项作为混杂因素带入模
因子对 PM2.5 的影响，最终为城市规划、产业布局、大气污染管理 型。同时，考虑到季节变化对模型的影响，将不同月份以哑变量
- 34 - 科学技术创新 2021.19
AIC 值
当天 13988
提前1 天 19010
表 1 PM2.5 浓度滞后数据对应模型 AIC 值
提前 2 天 提前3 天 提前4 天 提前 5 天 提前6 天
20224
20462
20584
20530
20524
提前7 天 20640
本周 18502
提前1 周 19925
可加模型构建响应关系，其中气象资料收集自国家气象信息中 变化时，对应响应变量的改变百分率[9-11]。在根据 GAM 模型估算
心（/），主要为山西省大同市 53487 号气象观测 出回归系数 β 后，根据公式（2）、（3）计算 RR 值及其 95%的置
站点 19 年的地面小时气象资料，包括风速、风向、温度、相对湿 信区间（95%CI）:
关键词：广义可加模型；气象因子；PM2.5 浓度；定量关系
中图分类号：X513，X16
文献标识码：A
文章编号：2096-4390渊2021冤19-0033-02
1 概述 大同市（39°03′~40°44′，112°34′~114°33′）位于 山西省的最北部、大同盆地的中心位置。是中国最大的煤炭出
量，PM2.5 浓度为响应变量构建基础模型。但考虑到 PM2.5 浓度的 变化除受气象因子的影响外，城市本身排放量的大小也对 PM2.5 浓度变化存在直接影响。
绵阳市城区空气PM10、PM25污染特征及相关性研究
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森林覆盖度较高"附近车流量较少"无工业废气和建 筑粉尘污染源"为空气对照点’ 市人大和三水厂为主 城区站点"商 业 步 行 街" 餐 馆 旅 社 林 立" 为 车 流 量 较 大*新建建筑集中区域’ 高新区以汽车制造*新材料* 生物医药*食品等 产 业 为 支 柱 的 产 业 结 构 体 系" 长 虹 集团*九洲集团*普 思 电 子 为 代 表 的 电 子 信 息 产 业 集 群等企业在这片区域’ 将 7 个站点的污染情况对比 顺序为%高新区 c市人大 c三水厂 c富乐山’ 污染 最 严重 的 高 新 区 秋 冬 季 节 的 平 均 值 为% !! #R%+ $ o %’+(,7 !40?* "!! #R’(, $ o\+(%6 !40?* #其 次 是 市 人 大站 秋 冬 季 节 平 均 值 为% !! #R%+ $ o%’+(,* !40?* " !! #R’(, $ o\+(%6 !40?* # 三 水 厂 站 秋 冬 季 节 平 均 值 为% !! #R%+ $ o%%_(\* !40?* " !! #R’(, $ o_’()6 !40?* #污 染 最 低 富 乐 山 站 秋 冬 季 节 平 均 值 为% !! #R%+ $ o\\(’6 !40?* " !! #R’(, $ o))(,\ !40?* ’ ?A? =#R>< 和 #R?AC 的季节变化特征
杭州G20期间PM2.5污染过程的模拟
杭州G20期间PM2.5污染过程的模拟近年来，随着城市化进程的加快和工业化的发展，大气污染问题日益严重，其中PM2.5是一种重要的大气污染物。
为了更好地了解大气污染物的传输和扩散规律，保护人们的身体健康，模拟和分析PM2.5的污染过程具有重要意义。
本文将以杭州市为例，通过模拟杭州G20期间PM2.5的污染过程，来分析杭州这座城市的空气质量变化。
要进行PM2.5污染过程的模拟，我们需要收集杭州市的相关数据，包括气象数据、大气颗粒物浓度数据等。
通过这些数据，可以构建一个真实的模型，模拟出每个时刻的PM2.5浓度分布情况。
我们可以通过使用数值模型来模拟大气运动和污染物传输的过程。
数值模型可以将空气和污染物分为不同的网格，对每个网格中的物理过程进行求解，这样可以模拟出整个杭州市的空气污染物质量变化。
在模拟过程中，需要考虑到气象因素、地形因素、排放源等多种因素的影响。
还需要考虑到G20峰会期间的特殊条件。
G20峰会期间，杭州市受到了一系列特殊的交通管制和排污限制措施。
这些措施对于PM2.5污染物的排放和传输都会产生一定的影响。
模拟过程中需要考虑到这些特殊的条件，比如限制交通、减少工业排放等，以更好地模拟出真实的污染过程。
通过模拟结果，可以对杭州G20期间的PM2.5污染过程进行分析。
可以研究不同区域的PM2.5浓度分布情况，分析污染物的传输路径和扩散特征，进而揭示杭州PM2.5的主要来源以及影响因素。
通过分析，可以为制定针对性的污染治理措施提供科学依据，提高杭州市的空气质量。
杭州G20期间PM2.5污染过程的模拟对于了解杭州市的大气污染情况以及制定相应的治理措施具有重要意义。
通过模拟分析，可以更好地保护人们的健康，提高城市的生态环境质量。
希望未来能有更多的科学研究来深入探究大气污染物的传输和扩散规律，为环境保护和城市可持续发展提供支持。
PM2.5的研究与预测
指标和 q 监测指标的相关系数.在相关分析中，一般根据 的数值大小，将两者 的密切程度分为以下等级，如表二所示： 表二 相关系数与相关性的关系 相关系数 相关性 微弱相关 低度相关
4
中度相关 高度相关
5.2 问题一模型的求解
然后，对 14 16 年焦作空气质量指数的数据，用 EXCEL 对其进行整理分析 后，再用 MATLAB 将 14 16 年 AQI 与其 6 个监测指标的 36 个数据代入简单相关 系数公式，得到 AQI 与其 6 个监测指标的相关系数，如表三所示： 表三 AQI 与其各个监测指标之间的相关系数 AQI 指 PM2.5 PM10 数 相关系 0.9913 0.9825 0.7802 0.5959 0.7344 -0.481 数 2 由上表 AQI 与其各个监测指标之间的相关系数可以看出 AQI 与其各个监测指 标之间的相关性，如表四所示： 表四 AQI 与其各个监测指标之间的相关性 检测指标 检测指标 相关性 PM2.5 高度相关 PM10 高度相关 AQI 指数 中度相关 中度相关 中度相关 低度相关 由表三可知，PM2.5 和 PM10 与 AQI 指数的相关系数最高，而 PM2.5 远远比 PM10 危害大， 因此我们可以认为对空气质量有影响的为 PM2.5，其相关系数接近 于 1，呈正相关，即 PM2.5 对 AQI 指数的影响最大，说明 PM2.5 越大，AQI 指数 越大，空气越差，雾霾越多.而导致焦作市 PM2.5 浓度变化的主要原因又可分为 人为因素和自然因素两方面： 人为因素 (1)工业排放 工业排放是影响大气环境质量的主要因素之一.而工业排放对 PM2.5 的影响 又分为两个方面:一方面是直接排放的 PM2.5，包括扬尘、采选矿、金属冶炼、 有机化工生产和餐饮业油烟等； 另一方面是二次颗粒物，主要是火电厂燃煤中排 放的前体物二氧化硫和氮氧化物、挥发性有机物（VOC）等排放到空气中，通过 化学反应产生的硝酸盐、硫酸盐、二次有机气溶胶等，造成 PM2.5 升高.因此， 直接和间接涉及 PM2.5 排放的污染源或行业包括火电、石油炼制、有机化工、钢 铁、有色、水泥、陶瓷、玻璃、涂料、加油站、干洗业、餐饮业等.设计范围相 当之广，整治和管理起来相当不易. (2)汽车尾气 汽车废气中含有 150～200 种不同的化合物，其主要有害成分为：未燃烧或 燃烧不完全的 以及微量的醛、 酚、 过氧化物、 有机酸和含铅、 磷汽油所形成的铅、磷污染等.其中对人危害最大的有一氧化碳、碳氢化合物、 氮氧化合物、铅的化合物及颗粒.有害气体扩散到空气中造成空气污染. 自然因素 (1) 气候
城市大气细颗粒物PM2.5监测及控制方法研究进展
城市大气细颗粒物PM2.5监测及控制方法研究进展PM2.5是指直径小于等于2.5微米的可呼吸颗粒物。
由于其细小的颗粒大小和轻便的特性，PM2.5可以长时间悬浮在室内外空气中，并且可以通过呼吸道进入人体，对健康产生潜在的危害。
随着城市化进程的不断推进，城市大气中的PM2.5污染日益严重。
国际上普遍认为，控制PM2.5污染是改善城市空气质量和保护公众健康的关键。
许多研究机构和政府部门对城市大气中PM2.5的监测和控制方法进行了深入研究。
目前，城市大气中PM2.5的监测主要依靠站点监测和遥感监测两种方法。
1. 站点监测：这是目前最常用的PM2.5监测方法，通过设置监测站点来测量和记录PM2.5的浓度和变化情况。
在监测站点周围设置空气质量监测仪器，如激光散射器和滤膜重量仪，可以实时监测周围空气中PM2.5颗粒物的浓度。
然后通过数据处理和分析，得出城市大气中PM2.5的高低和分布情况。
站点监测有较高的准确性和可靠性，但只能反映监测点附近的情况，对城市整体的污染状况了解有限。
2. 遥感监测：遥感监测是利用航空器、卫星等载体对大范围地区进行实时监测的方法。
通过测量大气中PM2.5颗粒物的散射和吸收特性，可以间接获得PM2.5的浓度。
这种方法能够提供较全面的城市大气污染状况，但由于受到气象条件、气溶胶的特性以及仪器的限制等因素的影响，在监测精度和精细度上还有待进一步提高。
控制PM2.5污染的方法主要有源头控制、治理设备和技术、空气净化以及政策措施等。
1. 源头控制：源头控制是指从源头减少或避免PM2.5的排放。
通过采用清洁能源替代高污染能源、强化企业排放标准、加大对工业企业和机动车尾气的监管等措施，可以有效地减少PM2.5的排放总量，从而降低城市大气中PM2.5的浓度。
2. 治理设备和技术：治理设备和技术是指利用物理、化学等方法对PM2.5进行捕捉和处理的技术手段。
常用的技术包括静电沉降、高压电场除尘、过滤、洗涤和化学吸附等。
《2024年北京城区低层大气PM10和PM2.5垂直结构及其动力特征》范文
《北京城区低层大气PM10和PM2.5垂直结构及其动力特征》篇一一、引言随着工业化和城市化的快速发展，大气污染问题日益严重，尤其是可吸入颗粒物（PM）的污染已成为国内外关注的焦点。
北京作为中国的首都，其城区低层大气的PM10和PM2.5污染问题尤为突出。
因此，研究北京城区低层大气PM10和PM2.5的垂直结构及其动力特征，对于理解大气污染的形成机制、预测和防控污染具有重要意义。
二、研究背景PM10和PM2.5是指空气中直径小于或等于10微米和2.5微米的颗粒物。
这些颗粒物不仅对人类健康构成威胁，还影响大气能见度和气候变化。
北京城区由于人口密度大、交通拥堵、工业集中等因素，低层大气的PM10和PM2.5浓度较高，且具有明显的垂直结构特征。
三、研究方法本研究采用现场观测与数据分析相结合的方法，利用先进的空气质量监测设备，对北京城区低层大气的PM10和PM2.5进行连续观测，并分析其垂直结构及动力特征。
同时，结合气象数据，探讨气象因素对PM10和PM2.5浓度及垂直结构的影响。
四、结果与讨论（一）垂直结构特征通过分析观测数据，发现北京城区低层大气的PM10和PM2.5具有明显的垂直分布特征。
近地面层，由于受到交通排放、工业排放、气象条件等因素的影响，PM10和PM2.5浓度较高；随着高度的增加，浓度逐渐降低。
此外，在垂直方向上，还存在着一定的波动和变化趋势。
（二）动力特征气象条件对PM10和PM2.5的垂直结构具有重要影响。
风速、风向、温度、湿度等气象因素都会影响颗粒物的扩散和沉降。
在风速较小、湿度较大的气象条件下，颗粒物的扩散受限，容易在近地面层积累；而在风速较大、温度较高的气象条件下，颗粒物容易随风扩散，近地面层浓度相对较低。
（三）影响因素分析除了气象因素外，交通排放、工业排放、建筑扬尘等因素也是影响北京城区低层大气PM10和PM2.5浓度的关键因素。
这些因素不仅影响颗粒物的生成，还影响其垂直结构和扩散过程。
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ｂｙ ｃｏｍｐ“ｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｏｂ∞ｗｍｉｏｎ ｄａ协·
ｈ ｉ８ ｆｏｕｎｄ ｔｈａｔ ｔ量Ｉｅ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｖａＩｉａｔｉｏｎ８ ８ｎｄ叩ａｔｉａｌ ｄｉｓｍｂｕｔｉｏｎｓ ｏｆ ＰＭ２．５∞ｎｃｅｎｔｍｌｉ咖Ｂ ａ抛８ｉｇｎ墒ｃ眦ｔ ｉｌＩ Ｎａｎｊｉｎｇ陀ｇｉｏｎ．Ｔｈｅ ｃ鲫ｃｅｎｔｍｔｉｏｎ８ ｍ ｈｉｇｈｅｒ ｉｎ
Ｄｅｌｌａｆｔｍｅｎｌ ｏｆ Ａｔｍｏ印ｈｅｄｃ Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｎ毫ｎｊｉｎｇ ＵｎｉＶ廿ｄｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ ２ｌ００９３
Ｒｅ∞ｉｖｍ ６ Ｊｕｎｅ ２００６；
Ｍ∞Ｉｖ甜ｉｎ弛ｖｉｓｅｄ ｆｏｒｍ ２５ Ｊａｎｕ８ｒｙ ２００７；
童ｃｃｅｐｔ耐２６ ＪａｎｕａＴｙ ２００７
Ａｂｓ打ａｃｔ：Ｎａｎｊｉｎｇ ｕｎｉｖｅ船ｉｔｙ ｃｉｔｙ Ａｉｒ Ｑｕａｌｉｔｙ Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ（ＮＪｕ－ＣＡＱＰＳ）ｉｓ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ． Ａ ｉ８
第２７卷第５期 ２００７年５月
环境科学学报
Ａｃｔａ Ｓｃｉｅｎｔｉａｅ Ｃｉｒｃｕｍｓｔａｎｔｉａｅ
Ｖ０１．２７．Ｎｏ．５ Ｍａｙ，２００７
欧阳城，蒋维楣，刘红年．２００７．城市空气质量数值预报系统对ＰＭ２．５的数值模拟研究［Ｊ］．环境科学学报，２７（５）：８３８—８４５ Ｏｕｙａｎｇ Ｙ，Ｊｉ柚ｇ ｗ Ｍ，Ｌｉｕ Ｈ Ｎ．２００７．ｓｔＩｌｄｙ∞ｔｈｅ ｎｕｍｅｒｉｃａｌ ８ｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ＰＭ２．，ｕｓｉｎｇ ｕｒｂ蚰ａｉｒ ｑｕａｌｉｔｙ ｍｏｄｅｌ ８ｙ８ｔｅｍ［Ｊ】．Ａｃ协ｓｃｉｅｎｔｉ妣 Ｃｉｌｃｕｍ８ｔａｎｔｉ∽，２７（５）：８３８—８４５
ｔｈｅ ｍｏｍｉｎｇ肌ｄ ｍｉｄｎｉｇｈｔ柚ｄ ｌ鲫盯ｉｎ ｔｈｅ ａｆｔｅｍ∞ｎ；ａｎｄ ｈｉｇｌｌｅｒ ｉｎ ｔｈｅ ｗｉｎｔｅｒ ｔｈ蛐ｉｎ ｔｈｅ Ｂｕｍｍｅｒ．ＴｌＩｅ ｒａｔｉｏ ｏｆ ｔｈｅ ｃ蛐ｃｅｎ恤ｔｉ彻Ｖａｌｕｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｗｉｎｔ盯ｃ酗ｅ８
ｔｏ ｔｈｏ舱ｉｎ ｔｈｅ ８ｕｍｍｅｒ ｃ＆舱ｓ ｉｓ １．５１．Ｔｈｅ ８ｐａｔｉａｌ ｄｉ８ｔｒｉｂｕｔｉｏｎ８ ａｒｅ ｉｎｎｕｅｎｃｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ ｏｆ ｔｈｅ咖ｉ８８ｉｏｎ∞ｕｒｃｅ８蛐ｄ蛐娟”ｅ ｗｉｎｄ ｆｉｅｌｄｓ ｅｔｃ．Ｔｈｅ
城市空气质量数值预报系统对ＰＭ２．５的数值模拟研究
欧阳琰，蒋维楣’，刘红年
南京大学大气科学系，南京２１００９３
收稿日期：２００６·０６－０６
修回日期：２００７－０１—２５
录用日期：２００７一Ｏｌ一２６
摘要：发展了南京大学城市空气质量数值预报模式系统（ＮＪｕ－ｃＡＱＰｓ），在模式系统中引入了气溶胶模块．运用该系统对南京地区冬夏两季 ＰＭ，。浓度的时问变化规律和空问分布特征进行了数值模拟研究，通过与实际观测资料对比，检验发展后的模式系统对于细颗粒物的模拟性 能．结果表明，南京市城近郊内冬夏两季ＰＭ２５浓度具有明显的时空变化特征。一般在半夜和清晨会出现较高浓度，午后至傍晚浓度较低．冬季 浓度高于夏季，冬夏两季算例的浓度日均值之比为１．５１．空间分布受到排放源位置、地面流场等因素影响．二次气溶胶在ＰＭ２．５中占相当的份 额，冬夏两季算例中二次气溶胶在ＰＭ：．，中所占比例分别为１２％和１５％，夏季二次气溶胶对ＰＭ：．，浓度贡献较冬季大．与实际观测资辩的对比 验证表明，经过发展的该模式系统对于城市ＰＭ：．５等颗粒物的模拟性能良好． 关键词：城市空气质量数值预报系统；ＰＭ２，５；数值模拟；二次气溶胶
∞ｃｏｎｄａｒｙ ａｅｆ０８０ｌｓ ｔａｋｅ ａ ｌａ‘驴Ｐｏｒｔｉｏｎ ｉｎ ＰＭ２．５．Ｔｈｅ Ｍｔｉｏ ｏｆ ｔｈｅ ８ｅｃｏｎｄａ哆ａｅ∞∞ｌ ｃｏｎｃｅｎｔｒ砒ｉｏｎＢ ｔ０ ＰＭ２．，ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ８ ｉ８ １２％ｉｎ ｔｈｅ ｗｉｎｔｅｒ ｃ聃ｅｓ ａｎｄ
１５％．ｍ ｔｈｅ鲫ｍｍｅｒ ｃ鹪ｅＢ．１．１ｌｅ ｃ佣研ｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｔＩＩｅ ｓｅｃ∞ｄａｒｙ驰ｒｏｓｏｌｓ ｔｏ ＰＭ２．ｓ ｉ８ ｈｉ曲ｅｒ ｉｎ ｔｈｅ ｓｕｍｍｅｒ ｔｌｌ明ｉｎ ｌｌｌｅ ｗｉｎｔｅｒ．Ｔｈｅ ｃｏｍｐａｒｉ８∞ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ
南京市是我国著名的大中型城市，近年来经济 迅速发展，城区开发速度明显加快．随着机动车总 量和道路车流量持续快速增长，大气污染特征逐渐 由煤烟型转向石油煤烟混合型，可吸入粒子中细颗 粒物含量不断增加．南京市近期发布的空气污染指 数（ＡＰＩ）显示，大气颗粒物已经成为南京市危害最 大的污染物之一（黄辉军，２００６）．因此，我们选择了 南京市作为本次细颗粒物模拟的研究对象．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｉｔｙ ａｉｒ ｑｕａｌｉｔｙ ｎｕｍｅｒｉｃａｌ ｐ聆ｄｉｃｔｉｏｎ ８ｙ８ｔｅｍ；ＰＭ２．５；ｎｕｍｅｒｉｃａｌ ｓｉｍｕｈｔｉｏｎ；５∞ｏｎｄａｒｙ北ｍｓｏｌ
ｌ引言（Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ）
可吸入颗粒物ＰＭ。。已经成为影响中国城市空 气质量的首要污染物，我国１９９６年颁布的环境大气 空气质量标准中已明确规定了ＰＭ。。的年均与日均 的质量浓度标准．在ＰＭ。。中，ＰＭ：．，又占了相当大的 比例（黄鹂鸣，２００２，黄辉军，２００６）．因此，了解城市
Ｂｉｍｕｌａｔｉｏｎ地Ｂｕｈ瘩ａｎｄ ｏｂ８ｅ竹ａｔｉｏｎ ｄａ纽ｉｎｄｉｃＢｔｅｓ ｔｈａｔ ｔｈｉｓ ｓｙｓｔｅｍ ｈ∞ａ ｇｏｏｄ ｐｅｒｆｂ咖ａｎｃｅ ｉｎ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｔｈｅ ｃｏｎｃｅｎｔｍｔｉ∞ｓ ｏｆ ＰＭ２．，ａｎｄ ｏｔｌＩｅｒ ｐａｎｉｃｌｅＢ ｉｎ
ｕｒｂａｎ ８ｒｅ聃．
文章编号：０２５３．２４６８（２００７）０５一０８３８一０８
中图分类号：）【３２
文献标识码：Ａ
Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｔｈｅ ｎｕｍｅｒｉｃａｌ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ＰＭ２．５ ｕｓｉｎｇ ｕｒｂａｎ ａｉｒ ｑｕａｌｉｔｙ ｍｏｄｅｌ ｓｙｓｔｅｍ
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Ｂｉｏｇｒ且ｐｈｙ：０ｕＹＡＮＧ Ｙ仰（１９７９一），ｍａｌｅ，Ｐｈ．Ｄ．ｃａｎｄｉｄ８ｔｅ，Ｅ·ｍａｉｌ：ｏｙｙ０７２３＠１６３．ｃ嘲·Ｃｏ丌唧ｏⅡｄｉｎｇ ａｕ也＂
万方数据
５期
欧阳琰等：城市空气质量数值预报系统对ＰＭ：．，的数值模拟研究
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放源的空间分辨率较低，往往是ｌ ｏ×ｌ ｏ源排放资料 即可．而环境监测部门提供的用于城市尺度空气质 量研究的排放源空间分辨率较高，往往仅高架点源 一项就有几百甚至上千个，同时又仅仅只能提供排 放源高度等基本信息，而无法提供制作Ｍｏｄｅｌ￥＿３排 放源清单时所需要的如烟气温度，烟道口径等详细 描述信息．使得排放源制作十分困难，且常常需要 理想化设定有关参数，导致模拟结果的偏差．因此， 有必要建立一套适用于城市尺度并且方便输入常 规业务资料的城市空气质量预报模式．南京大学空 气质量预报模式系统（ＮＪｕｃＡＱＰｓ）（房小怡，２００４ａ） 就是在该背景下建立的．模式系统中包含特有的边 界层模块，考虑了建筑物、人为热源等城市化因素 的影响，非常适合城市尺度的各类空气污染问题的 模拟．运用该模式系统曾对城市的ｓ０：、ＮＯ，等气态 污染物进行了数值模拟，体现了良好的模拟性能 （房小怡，２００４ａ；２００４ｂ）．但是，由于该模式系统最 初是根据环保业务部门的实际需要，针对城市常规 气态污染物的研究及发布污染指数而开发建立的， 模式中所考虑的化学反应主要是气相化学反应，缺 少气溶胶化学的有关反应．目前，因城市的可吸入 颗粒物（ＰＭ，。）、细颗粒物（ＰＭ：．，）对城市环境、人体 健康的综合影响（任丽新，２００２）逐渐成了人们关注 的焦点（ｗａｎｇ，２００２）．为了能够利用该模式系统对 城市颗粒物进行数值模拟研究，有必要对该模式系 统进行发展，在模式系统中加入有关的气溶胶模 块．经发展后的南京大学空气质量预报模式系统， 既可以发挥其在以往城市环境问题研究中的优势， 又扩展了应用领域，提高了其对于城市颗粒物的模 拟性能．
基金项目：江苏省环保科技项目（Ｎｏ．２００４００８） Ｓｕｐｐｏｒｔｅｄ ｂｙ ｔｈｅ Ｐｍｊｅｃｔ ｏｆ Ｊｉａｎ铲ｕ Ｐｍｖｉｎｃｉａｌ Ｅｎｖｉ∞ｎｍｅｎｔａｌ Ｐｍ把ｃｔｉｏｎ ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（Ｎｏ．２００４００８） 作者简介：欧阳琰（１９７９一），男，博士研究生．Ｅ—ｍａｉｌ：ｏｙｙ０７２３＠１６３，ｃｏｍ；·通讯作者（责任作者》
ＰＭ。。特别是ＰＭ：．，的浓度分布特征有着特别重要的 意义．
在国内空气质量数值预报领域中，目前使用较 为广泛的是美国ＥＰＡ开发的空气质量模式Ｍｏｄｅｌｓ－３， 该模式在国内主要应用于区域尺度的模拟研究（张 美根，２００３，２００４，卢艳，２００５），城市尺度的模拟应用 相对较少．主要原因是区域性问题研究时要求的排
２ ＰＭｌ．与ＰＭ２．５采集试验（ＰＭＩｏ ａｎｄ ＰＭ２．５ ｓａｍｐｌｉｎｇ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ）
为了解南京市ＰＭ。。与ＰＭ：．，实际浓度分布特 征，并检验发展后的数值模式系统对于城市细颗粒 物的模拟性能，我们分冬夏两季进行了ＰＭｍ与 ＰＭ：．，浓度监测．具体时间分别为夏季（２００４一０８．２７ —２００４－０９—０２），冬季（２００５·０ｌ·１１～２００５·０１一１８）．监 测地点为南京市环境监测中心的４个监测子站（山 西路，瑞金路，迈皋桥，草场门）．４个子站分别位于 南京市不同功能区内，其平均浓度可以反映该物种 在市区的普遍分布特征．采用Ａｎｄｅｒｓｏｎ采样仪采 样，单个样品采样体积大于３０ｍ３．用高纯度过滤乙 烯滤膜收集样品．用化学质量平衡法对采集的ＰＭ。。 和ＰＭ：．，进行来源解析，同时分析了样品的离子成分 （黄辉军，２００６），根据数值模拟计算的要求获取了 同期的氮氧化物、二氧化硫等监测资料．
本文在实际观测的基础上，运用加入气溶胶模 块后的城市空气质量预报系统对南京市可吸入颗 粒物ＰＭ。。和细颗粒物ＰＭ：．，进行了数值模拟计算， 着重研究南京城市区域内ＰＭ：．，的时间变化规律和 空间分布特征以及由于化学过程产生的二次气溶
胶对ＰＭ：．，浓度的影响．并通过与观测资料的对比， 检验发展之后的模式系统对于城市颗粒物的模拟 性能．