关键词：
WRF模式
PM2.5
物理参数化方案
NAQPMS空气质量模式
摘要：
近年来我国的大气污染形势严峻,以细颗粒物(PM2.5)为首要污染物的灰霾现象经常发生,尤其京津冀地区更容易在冬季发生重污染天气。一旦发生空气污染,不仅危害公众安全健康,而且影响社会经济发展。大气污染治理是一项艰巨且长期的任务,国家对此十分重视,并出台了《大气污染防治行动计划》,同时明确要求各地区需建立重污染天气预警体系。有效进行大气污染预报预警工作有助于相关部门及时制定防治与控制措施,减小空气污染所带来的负面影响,为重大活动以及公众出行和健康提供参考,具有一定的警示作用。虽然目前重污染天气预警体系较为完善,但仍然存在一些重污染预报过程中污染物浓度峰值以及生消节点难以准确掌握的情况。其中导致这种情况的因素之一是空气质量预报模式存在一定的不确定性,这种不确定性不仅来自于模式本身存在的误差,同时气象场作为空气质量模式系统的输入数据,同样影响着空气质量模式预报结果,也是空气质量模式不确定性的重要来源。本研究主要对WRF模式中微物理过程、长波辐射过程、短波辐射过程、陆面过程、边界层过程、近地面过程以及积云对流参数化过程进行组合优选,共设计50组参数化方案组合,对京津冀地区两次污染过程、北京地区一次污染过程进行气象要素场模拟,并利用气象场驱动空气质量模式（NAQPMS）进行污染物模拟研究,探究不同参数化方案组合对不同地区不同污染过程的适用性,为今后重污染预报预警提供一定的参考。针对京津冀地区两次污染过程进行模拟分析,结果显示,对于模拟气象要素方面,在这两次污染过程中参数化方案对模拟温度和相对湿度方面均存在较大的不确定性,对于风速模拟结果的影响均较小,不确定性较小。对于模拟污染物方面,从第一次污染过程（2018年11月23-27日）的模拟结果可以看出在整个污染时段内,长波辐射过程和边界层过程的不确定性较大,其次是短波辐射过程,而微物理过程和积云对流过程的不确定性较小。从第二次污染过程（2018年11月28日-12月3日）的模拟结果可以看出不同的参数化方案对模拟结果的影响不同,尤其对于重污染时段中2-3日期间,参数化方案对模拟结果影响的不确定性差异较大,影响较大的仍然是长波辐射过程和边界层过程方案,方案间最大值与最小值之间相差最大为300（?）g/m3左右。因此在对污染过程进行预报时,参数化方案的选取对结果存在一定的影响,同时需要根据不同地区不同污染过程的特点来决定。在此基础上,本文主要针对北京地区一次污染过程（2016年12月16-21日）进行模拟分析。结果显示,温度模拟对长波过程参数化方案最为敏感,集合离散度达2.4-7.4℃,再次是短波过程参数化方案;相对湿度模拟也对长波过程参数化方案最敏感,再次是陆面过程;风速模拟对不同过程参数化方案的敏感性程度差异不大。通过模拟结果与观测的统计对比,我们优选出模拟误差最小的方案组合为:Lin微物理方案、RRTMG长波方案、RRTMG短波方案、Tiedtke积云对流方案、Noah陆面方案、MYNN 3rd边界层方案和MYNN近地面方案,并将其与集合平均、基准方案进行对比。对于集合平均来说,其温度模拟与观测相关系数为0.69,高于基准方案,其模拟偏差与均方根误差比基准方案低25%和11%;集合平均的相对湿度和风速模拟相比基准方案变化较小。与集合平均相比,优选方案能同时改进温度、相对湿度和风速模拟,使温度模拟偏差和均方根误差比基准方案下降35%和17%,使相对湿度模拟偏差和均方根误差下降43%和13%,使风速模拟偏差和均方根误差下降33%和24%。以上结果表明参数化方案的敏感性试验和优选能显著减小重污染期间气象要素的模拟误差,重污染预报改进需重点关注参数化方案模拟上的不确定性。同时也发现MYNN3rd边界层方案在这次重污染过程的气象要素模拟上具有良好性能,可为未来重污染预报改进提供参考。将所有物理参数化方案模拟的气象场用于驱动NAQPMS空气质量模式对这次污染过程进行模拟分析。结果表明,组合扰动优化方案同样表现出较高的适用性。在模拟这次污染过程时段2中,组合扰动优化方案具备了三个有利于污染物生成和累积的气象条件:温度低、风速小、相对湿度高。因此组合扰动优化方案对北京市这次污染过程的适用性较高,模拟效果最好。
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