区域气候模式下京津冀雾霾模拟及其成因研究

发布时间：2020-05-31 02:54

【摘要】：京津冀区域工业化和城市化发展,每年消耗了大量的化石燃料资源,火电厂及重污染企业排放大量的烟(粉)尘、S0_2、NO_x等,是雾霾污染的主要组成成分。近年来,国家和各级政府也逐渐加强了对空气质量的重视程度,出台了一系列的政策法规,如发布《大气污染防治行动计划》(大气十条),期间中国的空气质量也得到了显著的改善。但大气环境面临的形势仍然严峻,尤其是京津冀区域,依然是雾霾的多发地,需要在大气污染治理和经济发展之间找准平衡点。本文对空气质量的历史数据进行分析,并利用WRF模型对京津冀区域的雾霾进行模拟,进而分析雾霾的成因。设计并实现了区域大气环境模拟分析系统,对监测数据及模拟结果进行可视化分析,为区域污染研究提供支持。具体的研究内容如下:(1)空气质量数据和气象同化资料数据库的建立:通过多种渠道搜集了包括全国1500个气象站点,包含AQI、PM_(2.5)、PM_(10)和S0_2等8种数据指标,时间跨度从2000年至今的逐小时空气质量数据。同时下载了从1979年开始30余年的ERA同化资料,数据量达到10余TB。并根据这些数据建立了相应的数据库,为后续的数据模拟和平台搭建奠定了数据基础。(2)京津冀区域PM_(2.5)时空分布特征分析:对《大气污染防治行动计划》发布以来，2014年至2018年10月的京津冀区域PM_(2.5)气象站点监测数据进行详细分析。从日均浓度分布、污染天数年变化、日均指数月变化趋势和重度污染天数等方面,分析京津冀区域雾霾污染的分布特征。(3)京津冀区域火电厂水蒸气及烟尘排放分析:使用国家统计局公布的火电厂装机容量和发电量数据,对京津冀区域单位时间内火电厂水蒸气排放量进行计算。并对火电厂除尘设备进行归类,统计各种除尘设备的烟尘和PM_(2.5)过滤效率,从而分析出京津冀区域燃煤火电厂年度烟尘排放总量情况。(4)构建WRF-Chem模拟参数化方案:通过对空气质量模型的发展历程进行分析,并结合京津冀区域的特点,选定了模拟的研究区域和对应的参数化方案,构建了 WRF-Chem模拟的人为排放源清单。(5)京津冀区域雾霾模拟结果及成因分析:对雾霾模拟的结果进行数据后处理,提取相关的污染物指标,并进行可视化分析。首先对模拟的结果与监测值进行对比,验证结果的可信度。其次,结合京津冀区域的地理和气候特征,详细分析2016年12月的一次持续重度污染过程,并对雾霾的成因进行分析。(6)区域大气环境模拟分析系统开发:以本文前期搜集和模拟的数据结果为数据支撑,使用相关的计算机图形处理技术,对京津冀区域空气质量历史数据和模拟结果进行可视化分析展示,实现雾霾模拟输入文件的预处理工作,为气象研究人员和政府机构提供相关的计算机辅助支持。
【图文】：

从而观察该段时间内区域环境治理的成效，为接下来进一步的工作提供数据支逡逑持。逡逑如图２－１为环京津冀区域ＰＭ２５日均浓度分布区间，按年份统计了邋ＰＭ２．５不同浓逡逑度区间出现的天数。从图可以看出，ＰＭ２．５日均浓度主要集中在ＩＳＯｐｇ／ｍ３以下。２０１４－逡逑２０１８年ＰＭ２．５浓度分布的峰值逐年提升普宽变窄，优良天数逐年增加。在《环境空逡逑气质量指数（ＡＱＩ）技术规定（试行）》中规定ＰＭ２．５的污染物浓度限值为３５ｐｇ／ｍ３，逡逑浓度超过１５0ｎｇ／ｍ３即为重度污染天气。２０１４－２０１８年的超标天数分别为２０５８天、逡逑１８９４天、１７７０天、１７３３天、１２３６天，ＰＭ２５重度污染天数分别出现３５９天、２４０天、逡逑２０８天、１４９天、４３天，可见京津冀区域ＰＭ２．５的污染情况逐年改善。逡逑９逡逑

华北电力大学硕士学位论文逡逑２．２．２环京津冀区域ＰＭ２．５时间变化特征逡逑如图２－２为环京津冀区域ＰＭ２．５日均质量指数月变化趋势。２０１４－２０１８年环京津逡逑冀区域８个城市的ＰＭ２．５日均浓度优良级别比例逐年上升，空气质量正在不断的改逡逑善，，分别占比５４．５％、６０．８％、６７．２％、７２．１％、７５．７％；邋ＰＭ２．５重度和严重污染天数的逡逑比例相应的逐年下降，分别为１２％、８．２％、６．６％、４．７°／。、１．９％。从图中可以明显看逡逑至ＩＪ，环京津冀区域污染天气主要集中在１０月到第二年的４月份左右，在夏季和初逡逑秋为天气最好的时间段。出现这种特征的主要原因是京津冀区域进入供暖期后，采逡逑暖排放大量的污染物，加上冬季空气扩散条件差，污染物不利于扩散，最终导致重逡逑度污染天气集中出现。在２０１３－２０１８冬季，重度污染级别以上的比例峰值分别出现逡逑在２０１４年１月、２０１５年３月、２０１５年１２月、２０１６年１２月和２０１８年的３月。其逡逑中
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：X513

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本文编号：2689162