【摘 要】
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自工业化进程开始,空气污染问题逐渐显现,我国东部多数城市在2013年初出现的强霾污染事件更使大气污染治理成为公众关注的焦点。而城市化水平在不同国家和不同城市之间的差异,以及地形地貌等对气象因素的影响,导致污染物浓度具有时空异质性。长春市位于东北老工业基地的中心,也是我国东北三省粮食基地的中心,由于秸秆焚烧等问题的影响,其空气污染问题也十分严峻。为进一步了解长春市的大气污染特征,评估空气质量模型模拟
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自工业化进程开始,空气污染问题逐渐显现,我国东部多数城市在2013年初出现的强霾污染事件更使大气污染治理成为公众关注的焦点。而城市化水平在不同国家和不同城市之间的差异,以及地形地貌等对气象因素的影响,导致污染物浓度具有时空异质性。长春市位于东北老工业基地的中心,也是我国东北三省粮食基地的中心,由于秸秆焚烧等问题的影响,其空气污染问题也十分严峻。为进一步了解长春市的大气污染特征,评估空气质量模型模拟的准确性以及预测减排措施对污染物浓度的影响,本论文利用第三代空气质量模型系统中的CAMx模式对长春市空气质量进行了模拟研究。首先,对研究区域2017年全年大气污染物浓度的变化趋势进行分析,主要包括AQI情况、污染物浓度时空变化特征。同时分析了研究区域PM2.5区域传输特征、浓度变化周期以及气象条件对PM2.5浓度的影响;接着利用WRF模拟2017年气象场数据,利用ISAT工具构建三层嵌套网格,再根据GDP数据对MEIC清单进行时间、空间以及物种的分配;然后利用CAMx的转换工具将各项输入参数转为与CAMx模型匹配的格式,进而利用CAMx模型对长春市大气环境质量进行模拟,本论文模拟了2017年1月、4月、7月和10月份典型月PM2.5的质量浓度,并评估了模型的准确度;最后参照长春市重污染天气应急预案以及相关研究成果,探究不同减排方案对研究区域PM2.5质量浓度的影响。得出的主要结论如下:（1）污染物浓度空间分布特征表现为,PM2.5、PM10、SO2、NO2和CO浓度呈现北部高、南部低的空间分布,O3浓度分布呈现相反趋势,南高北低。污染物浓度时间变化特征在季节分布上,除O3浓度在春季和夏季较高外,其余污染物浓度均呈现夏季低、冬季高的特征。月平均浓度变化上,多数污染物浓度在1月～3月及10月偏高,7月～9月偏低。（2）PM2.5区域传输特征表现为,研究区域2017年气流主要来自西北及西南方向,其中西北方向气流居多,秋季西北方向轨迹占比为45.75%,冬季占比高达80.88%。对研究区域PM2.5质量浓度影响较大的气流主要来自西北方向的蒙古国及内蒙古等地。（3）PM2.5浓度变化周期研究表明,长春市2017年PM2.5浓度值呈现高低交替循环变化趋势,随着时间尺度增大,污染物浓度变化周期不断延长,波动能量不断变大。在时间尺度a=13～15天、24～27天、39～42天、69～80天以及103～114天存在明显的周期性变化。（4）WRF、CAMx模式性能验证结果表明,WRF模式能够较好地模拟出气象要素的峰值及变化趋势,且对气压的模拟效果优于温度的模拟效果。温度模拟值与监测值之间的R、NMB及NME范围分别为:0.86至0.93,-4.31%至21.12%,-22.69%至22.42%;气压模拟值与监测值之间的R、NMB及NME范围分别为:0.97至0.99,-11.10%至-2.08%,2.59%至12.82%。CAMx模拟的四个典型月份中,所有模拟结果的MFB均在-60%至60%之间,MFE≤75%,表明本次模拟精度符合要求。其中,1月、4月和7月模拟结果的MFB在-30%到30%之间,MFE均小于50%,表明模拟的性能达到良好水平。模拟结果与监测数据变化趋势一致,对PM2.5峰值的模拟情况良好。（5）减排方案效果评估表明,三种减排情景均能够有效降低研究区域PM2.5质量浓度,改善研究区域空气质量。1月份减排前PM2.5模拟浓度均值为81.86μg/m~3,减排后情景1至情景3的浓度均值分别为73.31μg/m~3、66.52μg/m~3和59.69μg/m~3。10月份减排前PM2.5模拟浓度均值为40.14μg/m~3,减排后情景1至情景3的浓度均值分别为35.67μg/m~3、32.78μg/m~3和29.81μg/m~3。减排后与减排前相比,PM2.5浓度有所下降,但空间分布相似,浓度在长春市建成区偏高,长春市周围区域相对偏低。
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