基于SMOKE模型的CMAQ污染源清单的构建

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随着城镇化的发展和能源消耗的不断增长,大气污染已经成为不可忽视的环境问题。大气环境中各种污染物的污染水平受气象、排放等诸多因素的共同影响。长春市是吉林省的省会城市,工业相对集中,大气污染较为严重。尤其在冬季,温度较低,且大气结构较为稳定,燃煤供暖排放的大量污染物加剧了当地的大气污染。为探究长春市的大气污染特征,本论文首先确定了合理的时间、空间和物种分配因子,对MEIC清单进行细化和分配,然后验证了清单结果的合理性,通过对SMOKE模式进行参数本地化,使用各类输入文件,创建了基于CMAQ模型模拟的输入源清单文件,在此基础之上,利用WRF-CMAQ模型基于3层嵌套网格模拟了2015年1月份长春市PM2.5和PM10浓度,并进行了模型模拟结果验证,基于监测数据和模拟数据对长春大气污染特征进行了分析。本论文得到的基本结论如下:(1)本论文对SMOKE模型进行了参数的本地化研究,修订了区域代码文件、区域时间谱文件、区域空间谱文件以及区域物种谱文件等,并将其应用于长春市的源清单分配,结果表明,清单分配具有较高的准确度。(2)基于不同污染源类别确定了合理的时间分配系数,将基于月总量的MEIC清单分配到模型预测需要的小时分辨率。使用GDP、人口密度、土地利用、DOI数据、交通路网等数据确定合理的空间分配因子,清单的模型拟合结果较单一分配因子得到的清单有较大程度的提升。(3)基于不同污染源的VOCs和PM2.5的组分信息,构建基于模型物种的物种分配因子配置方案,并将其用于污染物清单构建和模型模拟。(4)使用WRF模式模拟长春市2015年1月份的气象场,模拟结果中温度、气压和风速与实测值结果一致性较好,峰值拟合准确;气压参数较于实测值略低,风速较实测值略高,模拟指标均在要求范围以内。(5)使用三代大气模拟模型CMAQ对2015年1月份的颗粒浓度进行了模拟,结果显示各个监测站点的模拟误差指标都在合理的范围之内。(6)对1月份3次PM2.5重污染时段进行了影响因素分析,结果表明不利的天气条件是重污染产生的重要原因,主要受到长春市北部和西部周边城市的传输影响。此外,在1月份本地排放对PM2.5浓度的贡献为61.81%,周边对其的贡献为38.19%。事件1、事件2和事件3的本地排放的贡献分别为55.19%、72.73%和60.55%。
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