南京大气污染特征及空气质量预报研究

《南京大气污染特征及空气质量预报研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、MSDissertationStudyOliairpollutantcharacteristicsandairqualityforecastinNanjingByYiShenMajor：AtmosphericPhysics＆AtmosphericEnvironmentAdvisor：Prof．TijianWangSchoolofAtmosphericSciences，NanjingUniversityMay，2011IlIIIIIIIIIIIIIIHIIHIIIIIIlY2377668南京大气污染特征及空气质量

2、预报研究摘要随着工业化建设和经济发展，城市规模不断扩大，人口和汽车数量增加，导致对能源和燃料的更大需求，空气污染日益严重，对大气环境、人体健康、生态系统和气候变化产生重要影响。南京作为2014年青奥会的举办地，其空气质量问题正受到越来越多的关注，因此，开展南京大气污染特征和预报方法研究具有重要的现实意义和应用价值。本文研究了南京地区主要大气污染物的时空分布特征，建立了南京地区空气质量预报系统，针对一次秸秆燃烧空气污染过程进行了特征分析及数值模拟研究。主要工作和结果如下：首先，利用2007．2009年南京环境监测

3、站山西路、迈皋桥、玄武湖、瑞金路、中华门、草场门、浦口和南京大学浦口校区大气成分监测站八个测站的资料，分析了可吸入颗粒物(PMlo)、二氧化硫(S02)、二氧化氮(N02)、臭氧(03)、一氧化碳(C0)、氮氧化物(NO。)等主要大气污染物不同时间尺度(小时、日、周、月)的变化特征和城郊差异。结果表明：1)PMlo、S02和N02的年均浓度为0．085-0．12mg／m3、0．04-0．077mg／m3、0．032．0．068mg／m3。PMlo是南京市主要的大气污染物。2007年各站PMlo、S02和N02日

4、均浓度超标天数47天"-一99天、0～18天和13"--96天；2008，2009两年，草场门(浦口)站N02和PM】o日均浓度超标天数分别为85天(38天)和91天(54天)，占总天数11．9％(5．97％)和12．8％(8．22％)。2)PMIo和N02都呈现早晚八点的双峰结构；S02则是白天浓度高，夜间浓度低，早上十点出现最高值；03日变化呈现出典型的单峰结构，午后两点达到一天中的最大值；CO在下午两点达到一天中的最低值。PMlo、N02和S02均表现出夏季浓度低，冬季浓度高的特征；PMlo、N02和S0

5、2表现出工作日高，休息日低的周末效应；03表现出工作日低，休息日高的一周变化。3)城郊差异显著。城区站迈皋桥S02浓度最高，年均浓度达到0．077mg／m3，山西路其次。草场门和山西路N02浓度都相对较高，年均值达到0．067mg／m3，中华门S02和N02最小，年均值分别为0．039mg／m3和0．032mg／m3。草场门NOxI表现出夏季浓度低冬季浓度高，03春季高浓度，五月份出现明显峰值，CO日变化在早上八点出现峰值，郊区浦口站均不明显。4)后向轨迹分析表明近距离输送对南京大气污染物浓度的季节变化贡献显著

6、，远距离输送也起了一定作用。夏季受东南风影响，来自南方海上的气团较干净，冬季测站受来自北方的大陆性气团控制，浓度较高，局地源贡献明显。其次，基于新一代气象和化学模式WRF／Chem和南京市大气污染源排放清单，构建了适合于南京地区的空气质量预报系统，通过回顾预报和实时预报，分别从气象场、空气污染指数(API)和浓度场三个方面进行了预报性能检验。结果表明：气压、温度、风速预报值偏高，但与观测值趋势基本一致，相关系数分别达到0．9、0．8、O．4，湿度预报值相对偏低。回顾预报中，PMlo、S02和N02的APl分指数

7、的等级合格率分别为61％，76％和97％；2010年1、3、6、9四个月的实时预报综合API等级预报合格率达到60％。最后，以2009年11月7．8日南京及周边地区一次严重空气污染事件为例，综合利用地面空气污染监测资料、地面和高空气象观测资料、火点监测资料、MICAPS天气形势资料和后向气流轨迹模拟，并基于WRF／Chem开展了数值模拟，对其特征及成因进行研究。结果表明：污染最严重的地区主要在淮安，宿迁，扬州等城市，APl分别达到了500、488、422，南京API也达到319。南京周边地区秸秆焚烧产生的污染物

8、，通过中远距离输送对南京空气污染产生重要影响。前期的持续性雾天、低压、小风、逆温的存在为本次严重的污染事件提供了有利的天气条件，导致大气污染物在低层积聚。关键词：南京，大气污染，空气质量预报，秸秆燃烧StudyonairpollutantcharacteristicsandairqualityforecastinNanjingtOrecastAbstractWiththedevelop