我國(guó)大氣氣溶膠污染通常出現(xiàn)在一年的秋冬季節(jié),尤其是冬季,而就一個(gè)冬季來(lái)看,污染排放可以視為基本穩(wěn)定,那為什么還會(huì)出現(xiàn)一次次的氣溶膠污染,特別是經(jīng)常出現(xiàn)持續(xù)超過(guò)三天的重污染事件?其中不利氣象條件的作用值得研究。自2013年中國(guó)政府出臺(tái)《大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃》也稱(chēng)“大氣國(guó)十條”,經(jīng)過(guò)數(shù)年的減排努力,我國(guó)空氣質(zhì)量逐年改善,至2016年和2017年冬季,我國(guó)中東部地區(qū)PM_2.5濃度達(dá)到2013年來(lái)的低值,在如此大幅減排的情況下,2016年和2017年冬季中國(guó)中東部是否仍會(huì)出現(xiàn)持續(xù)性重污染事件,在污染排放明顯更低的中國(guó)西部是否會(huì)出現(xiàn)類(lèi)似的重污染事件,其中不利的氣象條件起到怎樣的作用?污染與不利氣象條件間的相互作用程度如何?是政府和百姓都特別關(guān)注的有關(guān)污染成因的重要問(wèn)題。本項(xiàng)研究通過(guò)分析我國(guó)中東部和西北部代表性站點(diǎn)PM_2.5濃度、溫濕風(fēng)等氣象要素、ECMWF、NCEP再分析資料、輻射數(shù)據(jù)和2016年、2017年排放源數(shù)據(jù),并結(jié)合基于耦合中國(guó)大氣環(huán)境模塊的全球-區(qū)域同化預(yù)報(bào)系統(tǒng)(GRAPES-CUACE)模式的4次敏感性實(shí)驗(yàn),以及能夠量化不利氣象條件變化的...

【文章頁(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要 abstract 第1章 引言
1.1 研究背景
1.2 國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展
    1.2.1 排放源對(duì)氣溶膠污染的影響
    1.2.2 氣象條件對(duì)氣溶膠污染的影響
    1.2.3 化學(xué)過(guò)程對(duì)氣溶膠污染的影響
    1.2.4 污染減排對(duì)PM_2.5濃度下降的顯著影響
1.3 研究的主要內(nèi)容 第2章 數(shù)據(jù)資料
2.1 觀測(cè)數(shù)據(jù)
2.2 排放源數(shù)據(jù) 第3章 模式介紹與驗(yàn)證
3.1 模式設(shè)置
3.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析方法
3.3 模式驗(yàn)證 第4章 氣象條件變化對(duì)污染較重地區(qū)PM_2.5濃度大幅下降的貢獻(xiàn)
4.1 污染較重地區(qū)冬季PM_2.5濃度變化
4.2 氣象要素的變化
4.3 排放源的變化
4.4 氣象條件對(duì)中東部地區(qū)PM_2.5濃度下降的貢獻(xiàn)
4.5 氣象條件對(duì)不同城市PM_2.5濃度下降的貢獻(xiàn)
4.6 量化氣象條件在不同污染時(shí)段下PM_2.5濃度變化中的作用
4.7 本章結(jié)論 第5章 氣象條件對(duì)污染較輕地區(qū)PM_2.5濃度增長(zhǎng)的作用
5.1 蘭州和烏魯木齊冬季污染概況
5.2 不利的氣象條件導(dǎo)致了污染的累積
5.3 氣象條件轉(zhuǎn)差的反饋效應(yīng)控制了PM_2.5濃度的持續(xù)上升和爆發(fā)性增長(zhǎng)
    5.3.1 高濃度的PM_2.5引起或加強(qiáng)逆溫
    5.3.2 逆溫進(jìn)一步導(dǎo)致PM_2.5濃度的上升和濕度的增加
    5.3.3 高濕利于PM_2.5濃度的上升
    5.3.4 山谷風(fēng)對(duì)PM_2.5濃度的影響
5.4 量化氣象條件對(duì)PM_2.5濃度爆發(fā)性增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)
5.5 本章結(jié)論 第6章 結(jié)論與展望
6.1 主要結(jié)論
6.2 研究的創(chuàng)新點(diǎn)
6.3 不足與展望 參考文獻(xiàn) 致謝 個(gè)人簡(jiǎn)介



本文編號(hào)：3806023