大气成分数据是开展空气质量预报、认识大气污染形成机理、评估空气污染各种效应的基础,而融合了模式结果和观测资料的大气成分再分析数据则有更广泛的应用价值.本文基于WRFDA-Chem空气质量模型和三维变分同化技术,逐时同化地面站点污染物浓度观测资料(包括PM2.5、PM10、O3、SO2、NO2及CO),建立了大气成分数据再分析的方法.以2019年7月和12月为例,构建空间分辨率为10km、时间分辨率为1h的全国大气成分再分析数据,并对该方法的性能进行了检验.结果表明,经过再分析后的大气成分数据的时间变化趋势和空间分布得到显著改善,其中,7月PM2.5和O3的平均偏差分别降低了55％和39％,相关系数分别提升了77％和7％,达到0.80和0.98;12月PM2.5和O3的平均偏差分别降低了 55％和68％,相关系数分别提升了 58％和13％,达到0.98和0.98.综合而言,基于WRFDA-Chem逐小时同化全国站点空气质量监测资料,能够得到高时空分辨率的大气成分再分析数据,可以为认识我国大气污染的演变特征和制定科学的管控措施提供有效支撑.

WRFDA-Chem;大气成分;数据同化;再分析;中国

南京大学大气科学学院,南京210023;濮阳生态环境监测中心,濮阳457100

[1]文金科;王体健;李蒙蒙;谢旻;李树;庄炳亮;吴冬玲;李源昊;李光明-.基于WRFDA-Chem的中国大气成分数据再分析方法研究)[J].环境科学学报,2022(10):147-159

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