摘要:为了验证风云三号D星MERSI传感器的气溶胶光学厚度(AOD)数据对地面PM2.5的污染过程预报的效果,本文基于WRF-Chem(Weather Research and Forecasting model coupled with Chemistry)大气化学模式和三维变分同化方法,针对2020-02-10—2020-02-12中国北方地区的一次PM2.5重污染过程,进行了同化和预报试验研究。同化数据来自常规地面站点的PM2.5浓度数据和风云三号D星MERSI传感器的气溶胶光学厚度(AOD)数据。控制试验不同化任何资料,3组同化试验分别为仅同化地面PM2.5,仅同化卫星AOD,以及同时同化PM2.5和卫星AOD两种资料。结果表明,3组同化试验都可以有效提高初始场准确率,以地面PM2.5作为检验标准,仅同化PM2.5、仅同化AOD、同时同化两种资料相对于控制试验,初始场的平均偏差分别降低54.9%、21.9%和49.0%,平均相关系数分别提升51.4%、16.0%和34.0%,平均均方根误差分别降低50.6%、17.2%和42.3%。以卫星AOD作为检验标准,3组同化试验相对于控制试验,初始场的平均偏差分别降低37.6%、78.4%和83%,平均均方根误差分别降低31.6%、62.2%和65.2%。同化后的初始场对预报有显著的改进,改进持续时间达24 h,以地面PM2.5作为检验标准,同时同化两种资料的试验对24 h预报的平均偏差减少19.7%,相关系数提升8.8%,均方根误差减少17.2%;以卫星AOD作为检验标准,24 h预报的平均偏差减少40.1%,相关系数提升25.9%,均方根误差降低34.7%。试验结论为,相对于仅同化地面PM2.5资料,同化风云卫星AOD资料可以提升后期预报效果。
摘要:明确当地臭氧生成敏感性变化的主控因子是制定有效臭氧污染控制策略的前提。采用卫星观测OMI FNR(Ratio of the tropospheric columns of Formaldehyde to Nitrogen dioxide,HCHO/NO2)指示剂将河南省夏季臭氧生成敏感性OFS(Ozone Formation Sensitivity)划分为VOCs控制区、协同控制区和NOx控制区。基于地理探测器,量化气象条件、人为源前体物及其交互作用与OFS的关系。研究揭示:(1)河南省夏季OFS以协同控制区为主,区域内臭氧污染严重,仅次于VOCS控制区。2005年—2015年,FNR值波动下降,OFS向协同控制区转变,主要受NOX减排的影响。2016年之后,FNR值变大,OFS有向NOX控制区转变的趋势。(2)人为源排放是OFS变化的主要驱动因子,平均可解释FNR变化的40.5%(q=0.405)。若CO、PM2.5、NOx和非甲烷挥发性有机物NMVOC(Non-methane Volatile Organic Compounds)的排放量增加,FNR减小,河南省夏季OFS向VOCs控制区转变,对NOx减排的敏感性降低。(3)地表净太阳辐射SSR(q=0.321, Surface net Solar Radiation)和大气柱总水量TCW(q=0.302, Total Column Water)是河南省夏季OFS变化的主要气象驱动因素。SSR增加,FNR减小,使臭氧生成对VOCs更加敏感。TCW对OFS变化的影响较为复杂,当TCW<40 kg/m2时,TCW增加,FNR减小,臭氧生成对VOCs更加敏感;当TCW>40 kg/m2时,TCW增加,FNR增大,臭氧生成对NOx更加敏感。(4)因子间的交互作用对OFS空间分布的驱动大于单一因子的独立作用,人为源前体物和气象因子的交互作用占主导地位。研究结果可加强对臭氧生成光化学过程的认识,为制定合理的污染减排措施提供依据。