空气质量模型CMAQ的国内外研究现状_王占山

第36卷第6L期2013年6月

EnvironmentalScience&Technology

Vol.36No.6L

第36卷June.June2013

王占山,李晓倩,王宗爽,等.空气质量模型CMAQ的国内外研究现状[J].环境科学与技术,2013,36(6L):386-391.WangZhan-shan,LiXiao-qian,Wang

Zong-shuang,etal.Applicationstatusofmodels-3/CMAQinenvironmentalmanagement[J].EnvironmentalScience&Technology,2013,36(6L):386-391.

空气质量模型CMAQ的国内外研究现状

王占山,李晓倩,王宗爽,武雪芳*,车飞,聂鹏

(中国环境科学研究院,环境基准与风险评价国家重点实验室,北京100012)

要:空气质量模型是支撑环境管理与决策的重要工具。文章系统地回顾了空气质量模型的发展历程,重点介绍了多尺度空气质量模

型CMAQ(CommunityMultiscaleAirQualityModelingSystem)在模拟预测臭氧、氮氧化物、硫氧化物和颗粒物等方面的国内外应用研究现状,同时指出CMAQ模型存在的问题、在我国环境管理中的应用以及未来空气质量模型的发展方向。研究表明,国内外对CMAQ模型的应用评价模型的模拟性能、模拟预测空气中污染物浓度以及研究各污染物的来源、产生机理及传输扩散过程。研究主要体现在3个方面:

关键词:CMAQ;空气质量;PM2.5中图分类号:X51

文献标志码:A

doi:10.3969/j.issn.1003-6504.2013.6L.091

文章编号:1003-6504(2013)6L-0386-06

ApplicationStatusofModels-3/CMAQinEnvironmentalManagement

WANGZhan-shan,LIXiao-qian,WANGZong-shuang,WUXue-fang*,CheFei,Nie-peng

(ChineseResearchAcademyofEnvironmentalSciences,StateKeyLaboratoryofEnvironmentCriteriaandRiskAssessment,

Beijing100012,China)

Abstract:Airqualitymodelisanimportanttooltosupportenvironmentalmanagementanddecision-making.Thedevelop-mentofairqualitymodelisintroduced,especiallytheapplicationandresearchathomeandabroadofCMAQinsimulationandpredictionofozone,nitrogenoxides,sulfuroxidesandparticulatematter,alsosomedisadvantagesandapplicationinen-vironmentalmanagementofChinaaswellasfuturedevelopmentdirectionofairqualitymodelarepointedout.ItshowsinthatstudythatCMAQmodelaremainlyreflectedinthreeaspectsathomeandabroad.Keywords:CMAQ;airquality;PM2.5

自工业革命以来,西方国家对矿石燃料的大量使用造成了空气污染的不断加重。空气污染不仅会危害人类的身体健康,而且会对社会的经济生产甚至地球的生态平衡造成严重的危害。近年来我国为快速发展经济不断地开发大型工业区和扩大能源与交通的规为了进一步改善模,造成了大气污染问题日益严重[1]。空气质量,我国新的空气质量标准在2012年出台,不但收严了空气中可吸入颗粒物PM10和NO2的标准限值,而且首次将可入肺颗粒物PM2.5纳入了检测项目[2],表明空气质量已经成为国家和公众关注的热点问题。

伴随着空气污染问题的日益突出,人们对空气质量的关注和对空气质量进行准确预测的需求也日渐显现。自20世纪70年代以来,就有各种预测工具被大量的开发并用于空气质量模拟工作,其中,空气质

量模型系统通过计算机模拟计算各种尺度大气污染

物输送与沉降规律,具有时间和空间的连续性,是方便有效的预测空气质量的工具。目前,空气质量模型模拟系统已广泛应用于对各种大气污染物在不同尺度下的不同类型污染过程进行模拟,成为大气环境研究中不可缺少的组成部分[3]。本文阐述了空气质量模型的发展历程,并对目前国内外广泛使用的多尺度空气质量模型CMAQ(CommunityMultiscaleAirQual-ityModelingSystem)的应用研究进行了重点探讨。1

空气质量模型的发展历程

根据模型设计理念与模型参数的差异,空气质量模型的发展大体分为三代[4]。

第一代空气质量模型主要包括基于质量守恒定

基于湍流扩散统计理论的高斯模型和拉律的箱模型、

格朗日轨迹模型,代表模型有ISC(IndustrialSourceComplex)[5]、EKMA(EmpiricalKineticsModelingAp-

《环境科学与技术》编辑部:(网址)http://fjks.chinajournal.net.cn(电话)027-87643502(电子信箱)hjkxyjs@126.com收稿日期:2013-03-05;修回2013-04-09

作者简介:王占山(1971-),男,硕士研究生,主要从事大气环境模拟研究,(电子信箱)[1**********]@163.com。

第6L期王占山,等空气质量模型CMAQ的国内外研究现状

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proach)[6]以及CALPUFF(TheCALPUFFModeling

[7])模型等。这些模型在运行时主要考虑个别污System染物,在估算下风向的环境浓度时用的是物理输送算法,模型的浓度计算在水平方向和垂直方向上都采用高斯分布假定,湍流分类和扩散参数采用离散化的经

这些模型被广泛应用于一次污染物的影验分类方法。

响预测和控制措施的优化[8]。20世纪70年代末80年代初,随着对大气边界层湍流特征的研究,研究者们发现了高斯模型对许多方面的问题都无法解答,这逐渐推动了第二代空气质量模型的发展。

第二代模型中加入了比较复杂的气象模型和非线性反应机制,选定的区域被分成许多三维网格单元,模型可以模拟每个单元格大气层中的化学变化过

云雾过程以及位于该网格周边的其他单元格内的程、

大气状况。代表模型有ADMS(AtmosphericDisper-sionModellingSystem)[9]、AERMOD(AMS/EPA

)[10]、CAMx(ComprehensiveAirRegulatoryModel

[11]

QualityModelwithExtensions)、UAM(UrbanAir-[12]shedModel)等。第二代的空气质量模型在设计上仅考虑了单一的大气污染问题,而实际上大气中各污染物间具有相当复杂的反应,气态和固态之间也有相互转化的过程。

为了将所有的大气问题均考虑到模型之中,即基

[13]

于所谓“一个大气”的概念,美国环保局组织研制了第三代空气质量模型,统称为Models-3(Third-gen-erationAirQualityModelingSystem)。目前常用的模型有美国的CMAQ模型、法国的CHIMERE模型[14]、英国的“YourAir”系统和NAME系统、荷兰的LO-TOS-EUROS模式[15-16]以及中国的NAQPMS(嵌套网格空气质量预报模式系统)[17],其中CMAQ模型是美国环保局推荐使用的空气质量模型,在国内外的应用研究也比较多。2

Models-3/CMAQ模型介绍

程;初始值模块ICON(InitialConditionsProcessor)和

)边界值模块BCON(BoundaryConditionsProcessor

为CCTM提供污染物初始场和边界场;光化学分解率模块JPROC(PhotolysisRateProcessor)计算光化学分解率;气象-化学接口模块MCIP(Meteorology-)是气象模型和CCTMChemistryInterfaceProcessor

的接口,把气象数据转化为CCTM可识别的数据格式。其中CCTM模块具有可扩充性,例如加入云过程

扩散与传输模块和气溶胶模块等,操作者可以模块、

选择在CMAQ中加入这些模块以便于模型在不同区域的模拟。CMAQ的数值计算所需的气象场由气象模型提供,如中尺度气象模型MM5(Fifth-Generation

)[19]和WRFNCAR/PennStateMesoscaleModel

[20]

(WeatherResearchandForecastingModel);所需的源清单由排放处理模型提供,如SMOKE(SparseMa-

[21]

trixOperatorKernelEmissions)等。CMAQ模型可用于日常的空气质量预报,如区域与城市尺度对流层臭

大气气溶胶、能见度和其他空气污染物的预报,还氧、

可以用来评估污染物减排效果,预测环境控制策略对空气质量的影响,从而制定最佳的可行性方案。

3Models-3/CMAQ的应用与研究现状

CMAQ由美国环保局于1998年6月首次发布,

经过十几年的研究发展,已经更新到5.0.1版本。CMAQ在模拟过程中能将天气系统中、小尺度气象过程对污染物的输送、扩散、转化和迁移过程的影响融为一体考虑,同时兼顾了区域与城市尺度之间大气污染物的相互影响以及污染物在大气中的气相各种化

非均相化学过程、气溶胶学过程,包括液相化学过程、

过程和干湿沉积过程对浓度分布的影响。CMAQ模型由5个主要模块[18]组成,如图1,其核心是化学传输模块CCTM(CMAQChemical-TransportModelProces-sor),可以模拟污染物的传输过程、化学过程和沉降过

目前国内外对CMAQ的应用研究主要分为3个

方面:一是通过污染物的模拟值与观测值的对比来评价模型的模拟性能,探索误差的形成原因以及寻求提高模拟精确度的方法;二是通过对空气中各种污染物质的浓度的模拟来评价空气的污染程度,预测未来的空气状况或者评估污染物减排措施带来的空气质量的改善;三是研究空气中各污染物的来源和产生机理以及传输和扩散过程,揭示大气污染物的跨地区传输性,为有效治理大气污染提供科学依据。CMAQ最多可模拟预测80多种污染物,研究最多的常规污染物有臭氧、氮氧化物和硫氧化物以及大气颗粒物等。本文按照不同的污染物质,对CMAQ在国内外的应用研究分别进行了探讨和总结

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在臭氧研究中的应用

在臭氧的来源和生成机理方面,X.V.Francis等[22]

应用CMAQ模型模拟了2003年8月份英国东南部地区臭氧浓度,研究发现高压天气系统以及近地面的西风和东风的汇和是导致臭氧浓度过高的的气象因素。MaiKhiem等[23]应用CMAQ模型对2005年夏季日本关东地区在不同天气条件下的臭氧的形成进行了分析,研究发现,臭氧的浓度是由大气的水平传输、垂直扩散、干沉降和化学过程共同影响的;大气的传输和扩散过程能增加该地区臭氧的浓度,而干沉降和化学过程则主要消耗臭氧;分析认为:风向和风速能决定臭氧以及形成臭氧前体物的传输过程,是决定日本关东地区臭氧浓度的重要的气象因素。高怡等[24]应用CMAQ模型探讨了北京奥运会期间北京及周边地区在不同的污染控制措施下臭氧浓度的变化,研究发现奥运会期间的污染控制政策能明显降低空气中臭氧的浓度,但在太阳辐射较强、气温较高或受南风天气影响时,臭氧仍易达到较高浓度,这一方面是由于自然因素使臭氧更容易生成,另一方面周边地区高浓度的臭氧更容易传输到北京地区。

在模型模拟性能的评价方面,SteveC.Smyth等[25]

用CMAQ模拟了加拿大温哥华地区的O3浓度并与观测数据进行了对比,研究发现CMAQ模型能较好地模拟出O3的日变化规律和空间分布规律,特别是对于O3峰值浓度以及峰值出现时间的模拟,与观测数据极为接近,表明CMAQ模型对O3的模拟具有较高的准确度。沈劲等[26]在应用CMAQ模型模拟珠江三角洲2004年10月的臭氧浓度时发现,总体上CMAQ的臭氧模拟浓度比观测值低,但能够较好地模拟出珠江三角洲研究期间大多数检测站点的臭氧浓度水平和变化趋势,研究还发现CMAQ模型设定的臭氧的光解速率常数偏低,这会增大模拟的误差,建议新版本的CMAQ应加强相关的研究以提高其对臭氧模拟的准确性。

3.2在氮氧化物和硫氧化物研究中的应用

在模拟氮氧化物和硫氧化物浓度以及探索氮氧化物和硫氧化物的来源和生成机理方面,朱凌云等[27]用CMAQ模型模拟了2005年东亚地区硝酸盐湿沉降的时空分布,从模拟结果可以看出东亚地区硝酸盐湿沉降呈现明显的季节变化特征,夏季的沉降量最高。LitaoWang等[28]用CMAQ模型模拟了2010年中

并以此为指标来评国东部地区的SO2和NOx的浓度,

估了中国由于实施污染物减排政策带来的空气质量的改善,模拟结果显示,采取了减排政策后的SO2和NOx的浓度将比没有实施减排政策的浓度减少30%~3.1

第36

60%,这表明实施排放控制政策会取得明显的效果。王书肖等[29]用CMAQ模型模拟了2005年北京地区空气中SO2的浓度,并由此研究了北京地区的燃煤对空气质量的影响,研究发现,1月份北京市主要的燃煤源是采暖锅炉,对各监测站SO2的浓度的贡献在70%以7月份北京市主要的燃煤源是电厂,对SO2的贡献上,

在40%~50%左右,结果表明燃煤的排放是城区SO2的主要来源。张艳等[30]采用CMAQ模型模拟了2004年

研究结果表明外上海地区空气中SO2的浓度及来源,

地排放源对上海地区的SO2有一定的贡献率,要想治理地区性污染,必须实施区域大气的联合控制。

在模型模拟性能的评价方面,RafaelBorge等[31]

研究了改变氮氧化物和硫氧化物的边界条件对CMAQ模型模拟结果的影响,研究发现使用由模型生成的动态的边界值能提高CMAQ模拟的准确性。K.M.Han等[32]应用CMAQ模型模拟了2003年朝鲜半岛对流层中的氮氧化物排放情况并与观测数据进行了对比,研究发现模拟结果比观测数据要高出1.38~1.87倍,分析认为这可能是由于关于朝鲜的经济活动和能源消耗的资料不足而导致的氮氧化物的排放通量的不确定性造成的。

3.3在颗粒物PM2.5和PM10研究中的应用

在研究颗粒物的来源方面,陈训来等[33]应用CMAQ模型研究了2004年9月珠江三角洲的一次灰霾天气中PM10的来源,结果表明,在这次灰霾过程中,点源对近地面PM10浓度的贡献主要集中在珠江口西岸的城市群区域,机动车移动源污染物的排放则在珠江三角洲地区形成了3个PM10浓度的高值中心,与珠江三角洲地区机动车的地理分布特征和广东省高速公

朱凌路的分布比较一致。在研究颗粒物的传输方面,

云等[34]用CMAQ模型研究了山西省排放的大气颗粒物的传输情况,结果表明,山西省排放的颗粒物可以进入北京地区,对北京市近地面PM10的浓度产生一定影响。胡晓宇等[35]用CMAQ模型模拟了珠江三角洲地区大气中PM10的传输过程,研究发现珠三角地区已形成PM10区域性污染的特点,外来源对珠三角地区的PM10的浓度有一定贡献,污染物的城市间输送已成为影响珠三角地区空气质量的重要因素,只有实施城市间的联防联控才能有效防治地区性大气污

在研究颗粒物的沉降过程方面,马芳[36]在用CMAQ染。

模型模拟2005年河北南部空气中PM10的传输和沉降过程时发现,夏季非采暖期PM10的浓度明显小于冬季采暖期,主要原因有2点:一是化石燃料的燃烧减少,颗粒物的排放减少;二是夏季降雨丰富,使得部分PM10能随着雨水一起沉降到地面,因此污染程度

第6L期王占山,等空气质量模型CMAQ的国内外研究现状

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明显好转。

在评价模型的模拟性能方面,UlasIm等[37]在用CMAQ模型模拟2008年冬季伊斯坦布尔的颗粒物排放时发现,相比于改变二次颗粒物的排放,改变模型输入数据中一次颗粒物的源排放对输出的气溶胶浓度有更大的改变,表明一次源颗粒物的排放对本地的气溶胶浓度有较大的影响。

3.4在其他大气污染物研究中的应用

除了对臭氧、氮氧化物、硫氧化物和颗粒物等常规污染物的应用研究外,CMAQ模型在二口恶英和放射性物质方面也有较广泛的应用研究,这些研究都有助于了解大气污染的严重情况和污染的来源及机理和制定合理有效的污染物减排措施。

王鹏飞等[38]应用CMAQ模型模拟了日本福岛核电站泄露的放射性物质Cs-137的传输扩散情况,研究发现,Cs-137在近地面层基本上从福岛地区向东偏东和东南3个方向扩散传输。张钰[39]应用CMAQ北、

模型研究了2006年长江三角洲地区二口恶英在大气中的输送、转化和沉降等演变过程,研究发现,长三角地区的二口恶英类污染物存在着明显的长距离输送特征和区域影响;同时还发现二口恶英类物质浓度分布四季分明,冬季大气中的浓度明显高于夏季,原因是冬季污染源的排放量比较多而且由于气象原因不容易扩散,同时夏季比较多的降雨能有效去除二口恶英。4

CMAQ存在的问题

偏低的“系统性”误差。5

结论与展望

在CMAQ模型大量被应用在国内外的各个领域的同时,专家们也发现了它在预测过程中的不足之处,比如说某些版本存在的质量不守恒的问题,模型对某些物质的参数设置不合理以及模拟结果存在系统性误差等。

(1)CMAQ4.3版本存在质量不守恒缺陷。Yong-taoHu等[40]通过研究发现,CMAQ4.3的版本中在模拟过程中有质量不守恒的缺陷,这会增大其模拟结果的误差,CMAQ4.4在一定程度上弥补了这个缺陷,研究还发现通过调整垂直风速的参数来重组风场的初始条件,可能补救这个缺陷。

(2)模型设置的臭氧光解速率常数偏低。沈劲等[26]通过研究发现,CMAQ估算的臭氧光解的速率常数偏低,导致化学过程对臭氧生产的贡献偏低,是造成其臭氧模拟浓度偏低的原因之一,今后应继续加强相关的研究以提高其对臭氧模拟的准确性。

(3)模拟结果偏低。刘凤刚[41]将污染物的历史监测值和CMAQ的预报值整合建立了一个数据库,通过对比研究发现,CMAQ的预测结果存在比观测数据

CMAQ模型结构严谨,体系完整,系统也十分灵

活,还具有良好的可扩充性,能与其他的应用软件结合使用。CMAQ能合理准确预测空气中的各种常规污染物浓度,并对其在不同尺度下的不同类型污染过程进行模拟,可以有效支持环境管理与决策。Models-3/CMAQ模型模拟系统可以利用历年的统计和监测资料,对我国的重点污染区域和重点污染源进行识别,分析重点区域的环境质量变化趋势和污染治理效果;CMAQ模型系统还可以用来进行区域环境影响评价,从宏观层次对区域大气质量环境进行评价和预测,比较不同的区域污染削减方案的环境影响,为我国的大气环境规划管理提供依据;并应用情景分析和优化规

工业布划相结合的方法,分析我国的经济发展速度、

局和产业结构的改变与调整对环境造成的影响,由此提供环境与经济持续发展的决策支持。

空气质量模型仍处于不断的更新与发展中,要模拟预测出目前以区域性大气复合污染为特征的空气质量还需进一步开发建立出一个嵌套诸多城市群的、多过程的以阐明区域性各种复合污染(如沙尘暴、光化学污染、城市可悬浮颗粒物、酸雨等)的变化规律及其区域影响的模型,从而为合理制定污染源排放控制

美国环对策和城区科学规划提供更准确的基础数据。

保局正在研制的第四代空气质量模型系统,将尽可能考虑气圈、水圈和生物圈之间的相互作用,以便能更全面的对整个生态系统中的污染物的输送和消亡进行模拟。

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第36卷第6L期2013年6月

EnvironmentalScience&Technology

Vol.36No.6L

第36卷June.June2013

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Zong-shuang,etal.Applicationstatusofmodels-3/CMAQinenvironmentalmanagement[J].EnvironmentalScience&Technology,2013,36(6L):386-391.

空气质量模型CMAQ的国内外研究现状

王占山,李晓倩,王宗爽,武雪芳*,车飞,聂鹏

(中国环境科学研究院,环境基准与风险评价国家重点实验室,北京100012)

要:空气质量模型是支撑环境管理与决策的重要工具。文章系统地回顾了空气质量模型的发展历程,重点介绍了多尺度空气质量模

型CMAQ(CommunityMultiscaleAirQualityModelingSystem)在模拟预测臭氧、氮氧化物、硫氧化物和颗粒物等方面的国内外应用研究现状,同时指出CMAQ模型存在的问题、在我国环境管理中的应用以及未来空气质量模型的发展方向。研究表明,国内外对CMAQ模型的应用评价模型的模拟性能、模拟预测空气中污染物浓度以及研究各污染物的来源、产生机理及传输扩散过程。研究主要体现在3个方面:

关键词:CMAQ;空气质量;PM2.5中图分类号:X51

文献标志码:A

doi:10.3969/j.issn.1003-6504.2013.6L.091

文章编号:1003-6504(2013)6L-0386-06

ApplicationStatusofModels-3/CMAQinEnvironmentalManagement

WANGZhan-shan,LIXiao-qian,WANGZong-shuang,WUXue-fang*,CheFei,Nie-peng

(ChineseResearchAcademyofEnvironmentalSciences,StateKeyLaboratoryofEnvironmentCriteriaandRiskAssessment,

Beijing100012,China)

Abstract:Airqualitymodelisanimportanttooltosupportenvironmentalmanagementanddecision-making.Thedevelop-mentofairqualitymodelisintroduced,especiallytheapplicationandresearchathomeandabroadofCMAQinsimulationandpredictionofozone,nitrogenoxides,sulfuroxidesandparticulatematter,alsosomedisadvantagesandapplicationinen-vironmentalmanagementofChinaaswellasfuturedevelopmentdirectionofairqualitymodelarepointedout.ItshowsinthatstudythatCMAQmodelaremainlyreflectedinthreeaspectsathomeandabroad.Keywords:CMAQ;airquality;PM2.5

自工业革命以来,西方国家对矿石燃料的大量使用造成了空气污染的不断加重。空气污染不仅会危害人类的身体健康,而且会对社会的经济生产甚至地球的生态平衡造成严重的危害。近年来我国为快速发展经济不断地开发大型工业区和扩大能源与交通的规为了进一步改善模,造成了大气污染问题日益严重[1]。空气质量,我国新的空气质量标准在2012年出台,不但收严了空气中可吸入颗粒物PM10和NO2的标准限值,而且首次将可入肺颗粒物PM2.5纳入了检测项目[2],表明空气质量已经成为国家和公众关注的热点问题。

伴随着空气污染问题的日益突出,人们对空气质量的关注和对空气质量进行准确预测的需求也日渐显现。自20世纪70年代以来,就有各种预测工具被大量的开发并用于空气质量模拟工作,其中,空气质

量模型系统通过计算机模拟计算各种尺度大气污染

物输送与沉降规律,具有时间和空间的连续性,是方便有效的预测空气质量的工具。目前,空气质量模型模拟系统已广泛应用于对各种大气污染物在不同尺度下的不同类型污染过程进行模拟,成为大气环境研究中不可缺少的组成部分[3]。本文阐述了空气质量模型的发展历程,并对目前国内外广泛使用的多尺度空气质量模型CMAQ(CommunityMultiscaleAirQual-ityModelingSystem)的应用研究进行了重点探讨。1

空气质量模型的发展历程

根据模型设计理念与模型参数的差异,空气质量模型的发展大体分为三代[4]。

第一代空气质量模型主要包括基于质量守恒定

基于湍流扩散统计理论的高斯模型和拉律的箱模型、

格朗日轨迹模型,代表模型有ISC(IndustrialSourceComplex)[5]、EKMA(EmpiricalKineticsModelingAp-

《环境科学与技术》编辑部:(网址)http://fjks.chinajournal.net.cn(电话)027-87643502(电子信箱)hjkxyjs@126.com收稿日期:2013-03-05;修回2013-04-09

作者简介:王占山(1971-),男,硕士研究生,主要从事大气环境模拟研究,(电子信箱)[1**********]@163.com。

第6L期王占山,等空气质量模型CMAQ的国内外研究现状

387

proach)[6]以及CALPUFF(TheCALPUFFModeling

[7])模型等。这些模型在运行时主要考虑个别污System染物,在估算下风向的环境浓度时用的是物理输送算法,模型的浓度计算在水平方向和垂直方向上都采用高斯分布假定,湍流分类和扩散参数采用离散化的经

这些模型被广泛应用于一次污染物的影验分类方法。

响预测和控制措施的优化[8]。20世纪70年代末80年代初,随着对大气边界层湍流特征的研究,研究者们发现了高斯模型对许多方面的问题都无法解答,这逐渐推动了第二代空气质量模型的发展。

第二代模型中加入了比较复杂的气象模型和非线性反应机制,选定的区域被分成许多三维网格单元,模型可以模拟每个单元格大气层中的化学变化过

云雾过程以及位于该网格周边的其他单元格内的程、

大气状况。代表模型有ADMS(AtmosphericDisper-sionModellingSystem)[9]、AERMOD(AMS/EPA

)[10]、CAMx(ComprehensiveAirRegulatoryModel

[11]

QualityModelwithExtensions)、UAM(UrbanAir-[12]shedModel)等。第二代的空气质量模型在设计上仅考虑了单一的大气污染问题,而实际上大气中各污染物间具有相当复杂的反应,气态和固态之间也有相互转化的过程。

为了将所有的大气问题均考虑到模型之中,即基

[13]

于所谓“一个大气”的概念,美国环保局组织研制了第三代空气质量模型,统称为Models-3(Third-gen-erationAirQualityModelingSystem)。目前常用的模型有美国的CMAQ模型、法国的CHIMERE模型[14]、英国的“YourAir”系统和NAME系统、荷兰的LO-TOS-EUROS模式[15-16]以及中国的NAQPMS(嵌套网格空气质量预报模式系统)[17],其中CMAQ模型是美国环保局推荐使用的空气质量模型,在国内外的应用研究也比较多。2

Models-3/CMAQ模型介绍

程;初始值模块ICON(InitialConditionsProcessor)和

)边界值模块BCON(BoundaryConditionsProcessor

为CCTM提供污染物初始场和边界场;光化学分解率模块JPROC(PhotolysisRateProcessor)计算光化学分解率;气象-化学接口模块MCIP(Meteorology-)是气象模型和CCTMChemistryInterfaceProcessor

的接口,把气象数据转化为CCTM可识别的数据格式。其中CCTM模块具有可扩充性,例如加入云过程

扩散与传输模块和气溶胶模块等,操作者可以模块、

选择在CMAQ中加入这些模块以便于模型在不同区域的模拟。CMAQ的数值计算所需的气象场由气象模型提供,如中尺度气象模型MM5(Fifth-Generation

)[19]和WRFNCAR/PennStateMesoscaleModel

[20]

(WeatherResearchandForecastingModel);所需的源清单由排放处理模型提供,如SMOKE(SparseMa-

[21]

trixOperatorKernelEmissions)等。CMAQ模型可用于日常的空气质量预报,如区域与城市尺度对流层臭

大气气溶胶、能见度和其他空气污染物的预报,还氧、

可以用来评估污染物减排效果,预测环境控制策略对空气质量的影响,从而制定最佳的可行性方案。

3Models-3/CMAQ的应用与研究现状

CMAQ由美国环保局于1998年6月首次发布,

经过十几年的研究发展,已经更新到5.0.1版本。CMAQ在模拟过程中能将天气系统中、小尺度气象过程对污染物的输送、扩散、转化和迁移过程的影响融为一体考虑,同时兼顾了区域与城市尺度之间大气污染物的相互影响以及污染物在大气中的气相各种化

非均相化学过程、气溶胶学过程,包括液相化学过程、

过程和干湿沉积过程对浓度分布的影响。CMAQ模型由5个主要模块[18]组成,如图1,其核心是化学传输模块CCTM(CMAQChemical-TransportModelProces-sor),可以模拟污染物的传输过程、化学过程和沉降过

目前国内外对CMAQ的应用研究主要分为3个

方面:一是通过污染物的模拟值与观测值的对比来评价模型的模拟性能,探索误差的形成原因以及寻求提高模拟精确度的方法;二是通过对空气中各种污染物质的浓度的模拟来评价空气的污染程度,预测未来的空气状况或者评估污染物减排措施带来的空气质量的改善;三是研究空气中各污染物的来源和产生机理以及传输和扩散过程,揭示大气污染物的跨地区传输性,为有效治理大气污染提供科学依据。CMAQ最多可模拟预测80多种污染物,研究最多的常规污染物有臭氧、氮氧化物和硫氧化物以及大气颗粒物等。本文按照不同的污染物质,对CMAQ在国内外的应用研究分别进行了探讨和总结

388

在臭氧研究中的应用

在臭氧的来源和生成机理方面,X.V.Francis等[22]

应用CMAQ模型模拟了2003年8月份英国东南部地区臭氧浓度,研究发现高压天气系统以及近地面的西风和东风的汇和是导致臭氧浓度过高的的气象因素。MaiKhiem等[23]应用CMAQ模型对2005年夏季日本关东地区在不同天气条件下的臭氧的形成进行了分析,研究发现,臭氧的浓度是由大气的水平传输、垂直扩散、干沉降和化学过程共同影响的;大气的传输和扩散过程能增加该地区臭氧的浓度,而干沉降和化学过程则主要消耗臭氧;分析认为:风向和风速能决定臭氧以及形成臭氧前体物的传输过程,是决定日本关东地区臭氧浓度的重要的气象因素。高怡等[24]应用CMAQ模型探讨了北京奥运会期间北京及周边地区在不同的污染控制措施下臭氧浓度的变化,研究发现奥运会期间的污染控制政策能明显降低空气中臭氧的浓度,但在太阳辐射较强、气温较高或受南风天气影响时,臭氧仍易达到较高浓度,这一方面是由于自然因素使臭氧更容易生成,另一方面周边地区高浓度的臭氧更容易传输到北京地区。

在模型模拟性能的评价方面,SteveC.Smyth等[25]

用CMAQ模拟了加拿大温哥华地区的O3浓度并与观测数据进行了对比,研究发现CMAQ模型能较好地模拟出O3的日变化规律和空间分布规律,特别是对于O3峰值浓度以及峰值出现时间的模拟,与观测数据极为接近,表明CMAQ模型对O3的模拟具有较高的准确度。沈劲等[26]在应用CMAQ模型模拟珠江三角洲2004年10月的臭氧浓度时发现,总体上CMAQ的臭氧模拟浓度比观测值低,但能够较好地模拟出珠江三角洲研究期间大多数检测站点的臭氧浓度水平和变化趋势,研究还发现CMAQ模型设定的臭氧的光解速率常数偏低,这会增大模拟的误差,建议新版本的CMAQ应加强相关的研究以提高其对臭氧模拟的准确性。

3.2在氮氧化物和硫氧化物研究中的应用

在模拟氮氧化物和硫氧化物浓度以及探索氮氧化物和硫氧化物的来源和生成机理方面,朱凌云等[27]用CMAQ模型模拟了2005年东亚地区硝酸盐湿沉降的时空分布,从模拟结果可以看出东亚地区硝酸盐湿沉降呈现明显的季节变化特征,夏季的沉降量最高。LitaoWang等[28]用CMAQ模型模拟了2010年中

并以此为指标来评国东部地区的SO2和NOx的浓度,

估了中国由于实施污染物减排政策带来的空气质量的改善,模拟结果显示,采取了减排政策后的SO2和NOx的浓度将比没有实施减排政策的浓度减少30%~3.1

第36

60%,这表明实施排放控制政策会取得明显的效果。王书肖等[29]用CMAQ模型模拟了2005年北京地区空气中SO2的浓度,并由此研究了北京地区的燃煤对空气质量的影响,研究发现,1月份北京市主要的燃煤源是采暖锅炉,对各监测站SO2的浓度的贡献在70%以7月份北京市主要的燃煤源是电厂,对SO2的贡献上,

在40%~50%左右,结果表明燃煤的排放是城区SO2的主要来源。张艳等[30]采用CMAQ模型模拟了2004年

研究结果表明外上海地区空气中SO2的浓度及来源,

地排放源对上海地区的SO2有一定的贡献率,要想治理地区性污染,必须实施区域大气的联合控制。

在模型模拟性能的评价方面,RafaelBorge等[31]

研究了改变氮氧化物和硫氧化物的边界条件对CMAQ模型模拟结果的影响,研究发现使用由模型生成的动态的边界值能提高CMAQ模拟的准确性。K.M.Han等[32]应用CMAQ模型模拟了2003年朝鲜半岛对流层中的氮氧化物排放情况并与观测数据进行了对比,研究发现模拟结果比观测数据要高出1.38~1.87倍,分析认为这可能是由于关于朝鲜的经济活动和能源消耗的资料不足而导致的氮氧化物的排放通量的不确定性造成的。

3.3在颗粒物PM2.5和PM10研究中的应用

在研究颗粒物的来源方面,陈训来等[33]应用CMAQ模型研究了2004年9月珠江三角洲的一次灰霾天气中PM10的来源,结果表明,在这次灰霾过程中,点源对近地面PM10浓度的贡献主要集中在珠江口西岸的城市群区域,机动车移动源污染物的排放则在珠江三角洲地区形成了3个PM10浓度的高值中心,与珠江三角洲地区机动车的地理分布特征和广东省高速公

朱凌路的分布比较一致。在研究颗粒物的传输方面,

云等[34]用CMAQ模型研究了山西省排放的大气颗粒物的传输情况,结果表明,山西省排放的颗粒物可以进入北京地区,对北京市近地面PM10的浓度产生一定影响。胡晓宇等[35]用CMAQ模型模拟了珠江三角洲地区大气中PM10的传输过程,研究发现珠三角地区已形成PM10区域性污染的特点,外来源对珠三角地区的PM10的浓度有一定贡献,污染物的城市间输送已成为影响珠三角地区空气质量的重要因素,只有实施城市间的联防联控才能有效防治地区性大气污

在研究颗粒物的沉降过程方面,马芳[36]在用CMAQ染。

模型模拟2005年河北南部空气中PM10的传输和沉降过程时发现,夏季非采暖期PM10的浓度明显小于冬季采暖期,主要原因有2点:一是化石燃料的燃烧减少,颗粒物的排放减少;二是夏季降雨丰富,使得部分PM10能随着雨水一起沉降到地面,因此污染程度

第6L期王占山,等空气质量模型CMAQ的国内外研究现状

389

明显好转。

在评价模型的模拟性能方面,UlasIm等[37]在用CMAQ模型模拟2008年冬季伊斯坦布尔的颗粒物排放时发现,相比于改变二次颗粒物的排放,改变模型输入数据中一次颗粒物的源排放对输出的气溶胶浓度有更大的改变,表明一次源颗粒物的排放对本地的气溶胶浓度有较大的影响。

3.4在其他大气污染物研究中的应用

除了对臭氧、氮氧化物、硫氧化物和颗粒物等常规污染物的应用研究外,CMAQ模型在二口恶英和放射性物质方面也有较广泛的应用研究,这些研究都有助于了解大气污染的严重情况和污染的来源及机理和制定合理有效的污染物减排措施。

王鹏飞等[38]应用CMAQ模型模拟了日本福岛核电站泄露的放射性物质Cs-137的传输扩散情况,研究发现,Cs-137在近地面层基本上从福岛地区向东偏东和东南3个方向扩散传输。张钰[39]应用CMAQ北、

模型研究了2006年长江三角洲地区二口恶英在大气中的输送、转化和沉降等演变过程,研究发现,长三角地区的二口恶英类污染物存在着明显的长距离输送特征和区域影响;同时还发现二口恶英类物质浓度分布四季分明,冬季大气中的浓度明显高于夏季,原因是冬季污染源的排放量比较多而且由于气象原因不容易扩散,同时夏季比较多的降雨能有效去除二口恶英。4

CMAQ存在的问题

偏低的“系统性”误差。5

结论与展望

在CMAQ模型大量被应用在国内外的各个领域的同时,专家们也发现了它在预测过程中的不足之处,比如说某些版本存在的质量不守恒的问题,模型对某些物质的参数设置不合理以及模拟结果存在系统性误差等。

(1)CMAQ4.3版本存在质量不守恒缺陷。Yong-taoHu等[40]通过研究发现,CMAQ4.3的版本中在模拟过程中有质量不守恒的缺陷,这会增大其模拟结果的误差,CMAQ4.4在一定程度上弥补了这个缺陷,研究还发现通过调整垂直风速的参数来重组风场的初始条件,可能补救这个缺陷。

(2)模型设置的臭氧光解速率常数偏低。沈劲等[26]通过研究发现,CMAQ估算的臭氧光解的速率常数偏低,导致化学过程对臭氧生产的贡献偏低,是造成其臭氧模拟浓度偏低的原因之一,今后应继续加强相关的研究以提高其对臭氧模拟的准确性。

(3)模拟结果偏低。刘凤刚[41]将污染物的历史监测值和CMAQ的预报值整合建立了一个数据库,通过对比研究发现,CMAQ的预测结果存在比观测数据

CMAQ模型结构严谨,体系完整,系统也十分灵

活,还具有良好的可扩充性,能与其他的应用软件结合使用。CMAQ能合理准确预测空气中的各种常规污染物浓度,并对其在不同尺度下的不同类型污染过程进行模拟,可以有效支持环境管理与决策。Models-3/CMAQ模型模拟系统可以利用历年的统计和监测资料,对我国的重点污染区域和重点污染源进行识别,分析重点区域的环境质量变化趋势和污染治理效果;CMAQ模型系统还可以用来进行区域环境影响评价,从宏观层次对区域大气质量环境进行评价和预测,比较不同的区域污染削减方案的环境影响,为我国的大气环境规划管理提供依据;并应用情景分析和优化规

工业布划相结合的方法,分析我国的经济发展速度、

局和产业结构的改变与调整对环境造成的影响,由此提供环境与经济持续发展的决策支持。

空气质量模型仍处于不断的更新与发展中,要模拟预测出目前以区域性大气复合污染为特征的空气质量还需进一步开发建立出一个嵌套诸多城市群的、多过程的以阐明区域性各种复合污染(如沙尘暴、光化学污染、城市可悬浮颗粒物、酸雨等)的变化规律及其区域影响的模型,从而为合理制定污染源排放控制

美国环对策和城区科学规划提供更准确的基础数据。

保局正在研制的第四代空气质量模型系统,将尽可能考虑气圈、水圈和生物圈之间的相互作用,以便能更全面的对整个生态系统中的污染物的输送和消亡进行模拟。

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