大氣物理過程方案對PM<sub>2.5</sub>預報的敏感性試驗

doi:10.3969/2020jms.0042

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大氣物理過程方案對PM2.5預報的敏感性試驗
DOI:
                        10.3969/2020jms.0042
                    
CSTR:
                        
                    
作者:
                        
                        
                    
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中圖分類號:X51
基金項目:國家自然科學基金資助項目（41775123）

Sensitivity of PM_2.5 forecast for atmospheric physical processes

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利用WRF-Chem大氣化學模式，選擇2015年12月中旬發(fā)生在我國的大范圍空氣污染過程，在采用同樣化學方案條件下，針對模式中不同物理過程及其參數(shù)化方案開展了地面PM_2.5預報的敏感性試驗。結果表明：該模式能較好展示此次PM_2.5污染的演變過程，與實況也較接近，但對青海經(jīng)寧夏至內蒙的PM_2.5高值區(qū)出現(xiàn)了漏報現(xiàn)象，這可能是模式外邊界未對污染物做更新所致。對地面PM_2.5的預報，各物理過程的敏感度不同，邊界層（含近地面層）過程的影響要明顯大于積云對流及微物理過程的影響，不同的參數(shù)化方案會造成不同的預報誤差。邊界層過程QNSE和與其配套的近地面層方案的組合是預報的較佳組合；而TEMF和與其配套的組合以及ACM2和Pleim-X的組合則不佳。合理的物理過程參數(shù)化方案有助于提高PM_2.5預報質量。模式預報對排放源也有適應過程，其Spin-up時間較氣象要素長。

Abstract:

The sensitivity of the ground PM_2.5 forecast to physical process parameterization schemes was investigated by using the WRF-Chem atmospheric chemistry model for an air pollution case that occurred in China in December 2015. Results show that PM_2.5 pollution can be well simulated in the model, which is close to observations. The pollution in Qinghai and Ningxia is underestimated mainly because of the lack of contaminant update in the boundary of the model. The physical process schemes impact the ground PM_2.5 forecast differently. The influence of the selected boundary layer (including near-ground layer) schemes is dramatically greater than Cumulus convection parameterization and micro-physical process schemes. In comparison, the combination of the boundary layer process QNSE and its relative near-ground layer schemes yields the best forecast of PM_2.5 pollution forecast. While the TEMF and its relative schemes make the worst forecast. What's more, the obvious adjustment has been found in the model containing emission, in which the spin-up time is longer than the other meteorological elements.

參考文獻

相似文獻

引證文獻

引用本文

李毅,張立鳳,臧增亮.大氣物理過程方案對PM_2.5預報的敏感性試驗.氣象科學,2020,40(4):449-457 LI Yi, ZHANG Lifeng, ZANG Zengliang. Sensitivity of PM_2.5 forecast for atmospheric physical processes. Journal of the Meteorological Sciences,2020,40(4):449-457

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