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王君华等-JAMES: 定量解析重污染过程中气象、排放和化学转化的贡献

大气重污染形成既受到排放源强度的影响,又受到天气系统的影响,同时在污染物传输过程中还伴随着复杂的化学反应。为了定量这些因素的影响,在数值模型中通常采用敏感性模拟试验:例如,研究在一定程度内控制排放源变化导致的目标区域污染物浓度的变化;或者采用相同的排放源来研究两个不同年份由于气象条件变化导致的污染物浓度变化。而针对一次大气污染过程,如何定量污染排放、气象条件、化学转化以及污染传输的贡献成为制约重污染成因解析和科学精准管控的难题。关键在于大气重污染形成过程中存在复杂的耦合机制,即,气象、化学转化和排放源的作用并非互相独立,而是非线性体系。

中国科学院大气物理研究所大气污染数值模式研究团队开发了重污染过程定量解析技术,基于嵌套网格空气质量模式NAQPMS,在求解大气污染连续方程时控制单独时间步长内的理化过程,通过嵌入式模拟和因子分解法达到解耦理化过程的目的,实现了针对重污染形成过程中排放、气象和化学转化贡献的定量解析模拟和预报。利用该方法,阐明京津冀重污染形成的排放-气象-化学的多过程耦合机制,量化不同天气系统下排放、气象、化学转化及其耦合反馈在大气重污染形成中的作用,成果支撑了大气重污染成因与治理攻关项目实施,获得了生态环境部的表彰,并获国家发明专利1项。

该研究成果以“Quantitative Decoupling Analysis for Assessing the Meteorological, Emission, and Chemical Influences on Fine Particle Pollution”为题发表在Journal of Advances in Modeling Earth Systems上,论文第一作者王君华于2023年获得博士学位,现为国家应对气候变化战略研究和国际合作中心助理研究员,葛宝珠研究员和王自发研究员为共同通讯作者,合作者包括北京大学张远航教授、陆克定教授、大气物理研究所苏杭研究员、李杰研究员、陈学舜副研究员、孔磊副研究员等。本研究得到了总理攻关项目和国家自然科学基金优秀青年基金等资助。

Wang, J., Ge, B., Kong, L., Chen, X., Li, J., Lu, K.,Dong, Y., Su,H., Wang, Z., Zhang, Y. (2024). Quantitative Decoupling Analysis for Assessing the Meteorological, Emission, and Chemical Influences on Fine Particle Pollution. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 16(11), e2024MS004261. doi:https://doi.org/10.1029/2024MS004261

葛宝珠、王君华、王自发. 一种针对大气污染过程的定量解析方法和系统. 专利号:ZL202010313090.5;申请日期:2020年04月20日;授权日期:2021年04月27日;专利权人:中国科学院大气物理研究所

图:定量解析重污染过程中气象、排放和化学转化的贡献

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