doi:  10.3878/j.issn.1006-9895.1902.18224
春季沙尘对关中地区PM2.5 浓度影响的多尺度模拟研究

Multi-scale Simulation of the Influence of Spring Dust on PM2.5 Concentration in Central Shaanxi Area, China
摘要点击 140  全文点击 133  投稿时间:2018-09-05  
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基金:  国家重点研发计划高性能计算专项2016YFB0200800,中国科学院重点部署项目——西安空气质量预警预报系统研发与应用ZDRW-ZS-2017-6-3,国家自然科学基金项目 41705108 ; 41605104 国家重点研发计划高性能计算专项2016YFB0200800,中国科学院重点部署项目——西安空气质量预警预报系统研发与应用ZDRW-ZS-2017-6-3,国家自然科学基金项目41705108、41605104
中文关键词:  关中地区  西安  沙尘  PM2.5  IAP-AACM模式
英文关键词:  Central Shaanxi area  Xi’an  Dust aerosol  PM2.5  Aerosol and Atmospheric Chemistry Model of the Institute of Atmospheric Physics (IAP-AACM)
魏颖WEI Ying中国科学院大气物理研究所大气边界层物理与大气化学国家重点实验室
陈焕盛CHEN Huansheng中国科学院大气物理研究所大气边界层物理与大气化学国家重点实验室
刘航LIU Hang中国科学院大气物理研究所大气边界层物理与大气化学国家重点实验室
陈学舜CHEN Xueshun中国科学院大气物理研究所大气边界层物理与大气化学国家重点实验室
王威WANG Wei中国环境监测总站
吴其重WU Qizhong北京师范大学全球变化与地球系统科学研究院
李杰LI Jie中国科学院大气物理研究所大气边界层物理与大气化学国家重点实验室
王自发WANG Zifa中国科学院大气物理研究所大气边界层物理与大气化学国家重点实验室
引用:魏颖,陈焕盛,刘航,陈学舜,王威,吴其重,李杰,王自发.2020.春季沙尘对关中地区PM2.5 浓度影响的多尺度模拟研究[J].大气科学,44(1):76-92,doi:10.3878/j.issn.1006-9895.1902.18224.
Citation:WEI Ying,CHEN Huansheng,LIU Hang,CHEN Xueshun,WANG Wei,WU Qizhong,LI Jie,WANG Zifa.2020.Multi-scale Simulation of the Influence of Spring Dust on PM2.5 Concentration in Central Shaanxi Area, China[J].Chinese Journal of Atmospheric Sciences (in Chinese),44(1):76-92,doi:10.3878/j.issn.1006-9895.1902.18224.
      “一带一路”建设让古代丝绸之路的起点——西安成为世界焦点,西安的空气质量也是政府和公众关注的焦点。以2017年5月我国北方的一次强沙尘过程为例,首次利用中国科学院大气物理研究所气溶胶和大气化学模式系统IAP-AACM(Aerosol and Atmospheric Chemistry Model of the Institute of Atmospheric Physics)模拟关中地区细颗粒物(PM2.5)的时空分布,并结合地面逐小时PM2.5观测数据对沙尘气溶胶和PM2.5模拟的关系进行深入探究。结果表明:加入沙尘组分对模拟关中地区PM2.5时空变化特征作用显著,相关性可提升0.4~0.6,并且可以很好地再现强沙尘时段PM2.5浓度骤增的过程;在强沙尘时段和一般时段,沙尘组分对PM2.5的贡献分别为60%~80%和10%~30%;0.11°×0.11°高分辨率模拟有助于提升模式捕捉污染物时空变化的能力。
      The implement of "one belt and one road" program has made the starting station of the Silk Road Xi'an become the focus of the world. The air quality in Xi'an also attracts attention from the government and the public. Taking a strong dust period in northern China in May 2017 as a case, we firstly used the aerosol and atmospheric chemistry model developed by the Institute of Atmospheric Physics (IAP-AACM) to simulate the spatial and temporal distribution of fine particulate matter (PM2.5) in the Central Shaanxi area. Combined with hourly surface PM2.5 observation data, we explored the relationship between dust aerosol and the PM2.5 simulation. Results show that adding the dust component to anthropogenic PM2.5 significantly improves simulation accuracy, through which the correlation can be elevated by 0.4-0.6, and the sudden increase of PM2.5 during the strong dust period can be well reproduced. During strong dust and general periods, the contribution of dust aerosol to PM2.5 ranges from 60%-80% and 10%-30%, respectively. High-resolution simulations improve the model’s ability to capture the spatiotemporal changes of the pollutants.
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