本文關鍵詞：GRAPES-CUACE氣溶膠模塊的伴隨構建及模式在大氣污染優(yōu)化控制中的應用　出處：《中國氣象科學研究院》2015年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：敏感性分析在空氣質量數值模擬中越來越被重視,伴隨方法基于反向模擬的思想,是一種高效的敏感性分析方法,只需運行一次伴隨模式,就可以得到目標函數關于所有模式參數的敏感性信息。本文首先介紹了伴隨理論和方法,其次構建了GRAPES-CUACE氣溶膠模塊的伴隨模式,并利用該伴隨模式對北京市一次高濃度BC過程進行了污染源敏感性分析。本文還利用Models-3/CMAQ模式系統(tǒng)評估了減排時段、減排比例、減排范圍對減排效果的影響;其中,減排范圍的選取考慮了特定時段重大活動空氣質量保障工作的需求,借助FLEXPART模式可以后向運算確定潛在敏感源區(qū)的功能。最后,從我國是一個農業(yè)大國的現狀出發(fā),估算了京津冀及其周邊生物質燃燒對北京市空氣質量的影響。主要結論如下:新搭建的GRAPES-CUACE氣溶膠伴隨模式可以有效進行伴隨模擬;本個例中,利用伴隨方法確定的關鍵污染源區(qū)與行政區(qū)劃不重合,對前者實施減排效率更高;目標時刻前17~18h內的源排放對目標函數的影響顯著高于其之前源排放的影響。實施大氣污染管控措施時,可利用伴隨模式反向追蹤關鍵污染源區(qū)及源排放時段,突破行政區(qū)劃局限確定減排區(qū)域,有效選擇減排時段,提高減排效率。在一定的減排比例下,不利氣象條件來臨前2~3天采取減排措施既能有效降低PM2.5濃度,也可以避免因盲目長時間減排造成的成本過大。減排時段內污染源總削減量一定的情況下,污染峰值日前采取適量減排可將污染物的輸送過程考慮進來,因此較污染峰值日當天才啟動大幅度減排更有利于北京市整體空氣質量達標。總之,不利氣象條件到來之前,聯合周邊省市共同管控的同時,可利用伴隨模式(或FLEXPART模式等),將大氣污染管控范圍縮小至特定敏感源區(qū),從而降低控制成本,提高控制方案的效率及可操控性。生物源對郊區(qū)貢獻大于城區(qū),對CO濃度貢獻最大,其次是PM2.5和PM10。
【學位授予單位】：中國氣象科學研究院
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：X513

【參考文獻】

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本文編號：1335138