排放源清单对天水市颗粒物浓度数值模拟影响的研究

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空气质量数值模式是研究大气污染问题的重要方法之一,污染源排放清单和源处理方式对空气质量数值模拟结果有重要影响。本文首先利用天水市环境空气质量国控监测站点的监测资料分析了天水市大气污染物浓度的时空变化规律,其次利用MICAPS资料分析了研究时段的污染天气形势,最后利用WRF-SMOKE-CMAQ空气质量模式系统,分别采用MEIC清单和本地化源排放清单对天水市冬季(2019年1月)颗粒物浓度的时空分布特征进行模拟研究,并与同时期的观测值进行对比,分析不同大气污染源排放清单对模拟结果的影响;此外,文章利用SMOKE模式将排放高度较高的污染源处理成点源,设置对比试验进行污染物浓度模拟,以研究排放源的不同处理方式对颗粒物浓度模拟的影响。所得主要结论如下:(1)利用2016年-2018年天水市文化馆、进步巷和仙人崖(背景点)三个国控站点的污染物浓度资料分析颗粒物的时空变化特征,研究发现,天水市2016年-2018年颗粒物(PM10与PM2.5)年平均浓度总体呈下降趋势,季节变化呈现出冬高夏低的变化趋势,日变化呈现双峰型的特点,两个峰值出现的时间分别为11:00和22:00。颗粒物的空间分布特征表现为文化馆的颗粒物浓度最高,进步巷次之,仙人崖的浓度最低。(2)不利的气象条件及高低空配置的静稳天气型导致天水市于2019年1月8日-1月14日出现一次重污染天气过程,主要污染气象特征为:500h Pa高空以纬向型环流为主,冷空气较弱,多受偏西气流和弱脊控制;700h Pa多受切变线或低槽影响,切变线前侧暖湿气流输送,高空暖平流增强;海平面气压特征为天水地区等压线稀疏,气压梯度力较小,风速较低,相对湿度较大,且有轻雾发生,流场不利于污染物扩散。此外,850h Pa至700h Pa高度上出现较稳定逆温层,且伴有相对湿度大于80%的湿度层,高湿稳定的大气层结是导致此次重污染天气的气象条件。(3)利用WRF模式模拟研究期间天水市的气象场特征,结果表明WRF模式可以模拟出温度、风速和相对湿度的日变化特征,温度、风速和相对湿度的模拟值与观测值的相关系数分别为0.80、0.30和0.45,且均通过了α=0.01的显著性检验,WRF模式对气象要素的模拟效果较好,可以为后续空气质量模型提供气象场资料。(4)将MEIC清单和本地化源排放清单中所有污染源按照面源形式处理成网格排放量作为基准情景,利用CMAQ模式对基准情景下天水市颗粒物进行数值模拟,模拟结果表明本地化源排放清单模拟的相关性明显优于MEIC清单。MEIC清单模拟的PM10与PM2.5的浓度值与观测值的相关系数分别为0.09与0.11,本地化污染源清单模拟的PM10与PM2.5的浓度值与观测值的相关系数分别为0.28与0.22。(5)将排放高度较高的污染源处理为点源作为本次研究的控制情景,采用MEIC清单和本地化源排放清单在控制情景下对天水市颗粒物进行数值模拟,研究结果表明控制情景下颗粒物模拟的相关系数明显优于基准情景。MEIC清单控制情景下模拟的PM10与PM2.5的浓度值与观测值的相关系数分别为0.20与0.22,本地化污染源清单模拟的PM10与PM2.5的浓度值与观测值的相关系数分别为0.34与0.31。研究结果表明污染源排放形式对污染物数值模拟结果有重要影响。
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