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空氣質(zhì)量模型的研究與應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2018-07-15 12:49
【摘要】:近年來(lái),因?yàn)榻?jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)所引起的大氣環(huán)境污染狀況日益嚴(yán)重。面對(duì)這樣的難題,使用高效系統(tǒng)的空氣質(zhì)量模型成為研究空氣質(zhì)量的主要方法。目前,美國(guó)環(huán)保局研制的基于“一個(gè)大氣”理念的第三代空氣質(zhì)量模型Models-3/CMAQ是最具代表性的空氣質(zhì)量模型。對(duì)于CMAQ的應(yīng)用不僅是最高級(jí)的,同時(shí)也是國(guó)內(nèi)研究最多的。CMAQ模式的輸入數(shù)據(jù)包含WRF模式的氣象場(chǎng)數(shù)據(jù)和SMOKE模式的污染物源排放清單數(shù)據(jù)。所以,把WRF/SMOKE/CMAQ組成空氣質(zhì)量模型系統(tǒng)進(jìn)行研究。由于使用了Python程序模擬SMOKE模式的功能,所以原來(lái)的模型系統(tǒng)變成了WRF/Psmoke/CMAQ模型系統(tǒng)。如果想要應(yīng)用模型系統(tǒng)研究我國(guó)的空氣質(zhì)量問(wèn)題,就要對(duì)它進(jìn)行本地化。本文以某市的24個(gè)區(qū)縣為例,通過(guò)WRF/Psmoke/CMAQ模型系統(tǒng)的本地化過(guò)程來(lái)研究某市的大氣污染問(wèn)題。模型系統(tǒng)在環(huán)境搭建、安裝運(yùn)行方面具有一定的復(fù)雜性,所以本文研究了基于Ubuntu操作系統(tǒng)的Py Qt5的模型系統(tǒng)開發(fā)平臺(tái)。開發(fā)平臺(tái)能夠使得研究者更快更好的進(jìn)入到模型系統(tǒng)的學(xué)習(xí)和使用當(dāng)中去;诖,本文的主要內(nèi)容如下:搭建CMAQ模式、WRF模式、Psmoke模式安裝和運(yùn)行的環(huán)境。對(duì)三個(gè)模式分別進(jìn)行介紹,同時(shí)介紹各個(gè)模式的模塊化結(jié)構(gòu)和應(yīng)用流程。安裝CMAQ模式和WRF模式。Psmoke模式利用python程序模擬SMOKE模式的功能。進(jìn)行WRF/Psmoke/CMAQ模型系統(tǒng)的本地化應(yīng)用過(guò)程。首先進(jìn)行WRF模式的氣象場(chǎng)模擬。設(shè)置模擬區(qū)域和模擬時(shí)間。然后,整理收集到的10種污染物的數(shù)據(jù),放入Psmoke模式中制作污染物源排放清單。最后,將WRF模式、Psmoke模式的輸出數(shù)據(jù)作為CMAQ模式的輸入數(shù)據(jù),進(jìn)行模擬大氣化學(xué)反應(yīng)過(guò)程。最后的輸出結(jié)果使用VERDI得到可視化分析。搭建基于Python語(yǔ)言的Py Qt5開發(fā)環(huán)境。設(shè)計(jì)模型的可視化框架,將模型系統(tǒng)的本地化應(yīng)用過(guò)程設(shè)計(jì)到界面里面。其中,功能的實(shí)現(xiàn)利用了shell程序和pyth on程序。同時(shí),把手工整理污染物數(shù)據(jù)的過(guò)程進(jìn)行了自動(dòng)化整理的設(shè)計(jì)。這個(gè)設(shè)計(jì)進(jìn)行了代表性的嘗試,得到的結(jié)果有一定程度的指導(dǎo)作用。
[Abstract]:In recent years, the atmospheric environment pollution caused by the rapid economic growth is becoming more and more serious. In the face of this problem, the use of efficient air quality models has become the main method of air quality research. At present, Models-3 / CMAQ, the third generation air quality model based on "one atmosphere", developed by EPA, is the most representative model of air quality. The application of CMAQ is not only the most advanced, but also the input data of the CMAQ model, which is the most studied in China, including the meteorological field data of WRF model and the pollutant source emission inventory data of SMOKE model. Therefore, WRF / SMOKE / CMAQ is used to form an air quality model system. Because of the use of Python program to simulate SMOKE mode, the original model system became WRF / Psmoke-CMAQ model system. If we want to apply the model system to study the air quality problem in our country, we must localize it. This paper takes 24 districts and counties of a city as an example to study the problem of air pollution in a certain city through the localization process of WRF / Psmoke-CMAQ model system. The model system has some complexity in environment construction and installation, so this paper studies the model system development platform of Py Qt5 based on Ubuntu operating system. Development platform enables researchers to quickly and better enter the learning and use of model systems. Based on this, the main contents of this paper are as follows: setting up the installation and running environment of CMAQ mode / WRF mode / Psmoke mode. The three models are introduced respectively, and the modularization structure and application flow of each model are introduced at the same time. Install CMAQ mode and WRF mode. Psmoke mode using python program to simulate SMOKE mode. The localization process of WRF / Psmoke-CMAQ model system is carried out. First, the weather field simulation of WRF model is carried out. Set the simulation area and the simulation time. Then, the collected data of 10 pollutants are compiled and put into Psmoke mode to make pollutant source emission inventory. Finally, the output data of WRF mode and Psmoke mode are used as the input data of CMAQ model to simulate the atmospheric chemical reaction process. The final output is visualized by Verdi. Build Py Qt5 development environment based on Python language. The visualization framework of the model is designed to design the local application process of the model system into the interface. Among them, the realization of the function uses shell program and pyth on program. At the same time, the process of manual collation of pollutant data is designed automatically. This design has carried on the representative attempt, the result has the certain degree guidance function.
【學(xué)位授予單位】:中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號(hào)】:X51;TP311.52

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本文編號(hào):2124126

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