基于EnKF排放清单反演方法的关键影响参数评估与优化

摘要：

以中国一氧化碳(CO)排放反演为例,利用敏感性分析手段评估了集合数目、局地化半径?膨胀因子、观测站点密度和观测数据时间分辨率对排放清单反演的影响.结果表明:站点密度是影响排放反演的最重要参数.在不同站点密度下,反演的中国CO排放总量差异可达34％.同时,站点密度还会影响排放反演对其他参数的敏感性.随着站点密度的降低,排放反演对局地化半径、集合数目和膨胀因子参数变得更为敏感,但对观测数据时间分辨率的敏感性则有所下降.因此在站点稀疏地区,局地化半径是排放反演的主要影响参数,集合数目和膨胀因子次之;但在观测站点密集地区,局地化半径和观测数据时间分辨率是主要的影响参数,而膨胀因子和集合数目的影响相对较小.该研究能够为不同尺度的排放反演开展参数优化提供借鉴.在中国CO排放反演案例(站点密度为1.55个/104km2)中,建议反演参数设置为:集合数目为50、局地化半径为100km、最大似然估计膨胀方案(MLE)、日均或小时观测数据.

关键词：集合卡尔曼滤波(EnKF)、排放反演、参数评估、站点密度、局地化半径

所属期刊栏目：42

分类号：X511(大气污染及其防治)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-10-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：4043-4051