基于观测、模拟和同化数据的PM2.5污染回顾分析
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10.3878/j.issn.1006-9585.2016.14284

基于观测、模拟和同化数据的PM2.5污染回顾分析

引用
基于观测数据空间插值、数值模拟以及最优插值同化方法构建了京津冀地区PM2.5(空气动力学当量直径小于等于2.5 μm的颗粒物,即细颗粒物)空间插值数据、模拟数据和同化数据,并首次比较分析了三种数据在PM2.5污染回顾分析上的应用潜力和优缺点.针对2014年2月19~28日京津冀地区PM2.5污染过程的分析发现:(1)观测空间插值数据难以完整表征PM2.5污染的时空演变特征,在没有观测覆盖区域误差较大,容易出现虚假的高低值中心;(2)模拟数据具有较高时空分辨率,对PM2.5污染时空演变特征描述更加细致,但在这次污染过程中仍存在较大不确定性,其均方根误差大于100 μg/m3;(3)同化数据不仅能对PM2.5空间分布特征进行细致描述,其数据精度在独立验证站点也显著高于模拟数据,其均方根误差比模拟数据低约50%,与站点观测数据的相关系数也比模拟数据高0.2以上.基于PM2.5同化数据,对这次京津冀PM2.5污染过程的时空演变特征进行了详细回顾分析,发现这次污染过程存在自京津冀南部PM2.5污染累积并向北输送发展的生成特点,消亡过程为风向转换下自北向南清除,造成京津冀南部城市先污染后清除,北部城市后污染先清除,并且有慢累积、快清除的特征.从发展演变过程中污染所占空间面积来看,25日PM2.5污染范围最大,覆盖模式第三区域60.5%面积.

最优插值、资料同化、PM2.5

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X16(环境气象学)

中国科学院战略性先导科技专项XDB05030200,国家自然科学基金项目41575128、41305111 the Chinese Academy of Sciences Strategic Priority Research ProgramGrant XDB05030200;National Natural Science Foundation of ChinaGrants 41575128,41305111

2017-01-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共11页

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气候与环境研究

1006-9585

11-3693/P

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2016,21(6)

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