集合最优插值同化方法在邢台市O3模拟中的初步应用

摘要

随着污染治理力度的加大，我国大气污染出现了新情况，PM2.5污染下降，O3浓度持续增加。人们对于高准确度的O3预报要求也不断提升，为了达到提高模式预报准确度的目的，本文提出了基于空气质量模式CAMx（Comprehensive Air quality Model with extensions）的污染物预报优化方案。结合观测站污染物浓度数据，对模式O3预报的初始场使用EnOI方法进行同化试验。具体如下： 首先，为了给空气质量模式提供更接近真实状态的排放清单输入，本研究以2017年为基准年，以排放因子法和物料守衡算法估算出包含七类大气污染物的邢台市人为源排放清单，从各个污染源对不同污染物的贡献量上来看，治理空气污染重点还是在减少工业排放上。 然后，本研究利用WRF、CAMx、SMOKE模式搭建了邢台市大气污染物模拟系统，验证了WRF模式对气象要素的模拟效果和CAMx模式对邢台市2018年1、4、7、10四个典型月的O3浓度变化时空分布的模拟效果。CAMx模式对与O3的模拟整体偏低，对于日最大值的模拟效果不理想，但对O3浓度变化趋势有较好的模拟。 之后讨论了EnOI方法背景误差协方差的估算方法，选择用模式长期运行过程中获得的整体预测样本来形成背景误差协方差场，通过背景误差场高值区的分布分析了模式模拟不确定性较大的区域。对同化试验的两个参数进行敏感性试验分析，得到最优的局地化尺度和同化站点数为50km和390个站点。同化试验设计在1月，同化后分析场基本解决了1月份模式背景场O3浓度值较观测值普遍偏高的情况以及O3浓度大于大约80μg/m3时模拟值集体呈现出低估的情况。最后对CAMx模式O3浓度模拟中对初始场的敏感性做了讨论，做8h预报窗口的连续同化试验，以邢台市为例讨论优化效果。 在初始场同化试验中同化站和检验站RMSE平均下降41.69%和34.85%，在8h预报窗口的同化试验中RMSE平均下降20.39%，结果表明同化试验可以为空气质量模式提供一个更接近真实情况的初始场，并对短期预报效果起到改善作用。

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变量注释表

1 绪论

1.1 概述

1.2模式简介及国内外研究进展

1.2.1 WRF-CAMx模式简介

1.2.2 国内外研究进展

1.3.1 研究内容

1.3.2 技术路线

1.4章节安排

2 模式搭建及数据准备

2.1模式参数化方案及数据资料

2.1.1 气象场模式

2.1.2 WRF-CAMx模式参数化方案及研究区域简介

2.1.3 数据准备

2.2污染源清单

2.3误差分析方法

2.4 本章小结

3 模式模拟效果验证

3.1WRF气象场模拟验证

3.2CAMx模式模拟验证

3.3邢台市臭氧浓度变化概况

3.4 本章小结

4 初始场同化试验

4.1EnOI方法介绍

4.2模式背景场分析

4.3参数敏感性试验分析

4.3.1 局地化尺度对同化效果的影响

4.3.2 站点数对同化效果的影响

4.3.3 同化前后初始场变化

4.4 本章小结

5 试验对预报的影响

5.1模式初始场的敏感性

5.2同化对预报场的改进效果

5.3 本章小结

6 结论与展望

6.1 结论

6.2 展望

参考文献

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