关键词：
GRAPES＿Meso5.1/CUACE
非均相化学
气相化学
霾污染
复合型污染
摘要：
大气化学模式是空气质量预报和空气污染形成机制研究的基础工具,完善模式中大气化学过程参数化方案是气溶胶、气体污染物准确预报的基础。本研究主要对我国自主研发的化学—天气耦合数值预报模式GRAPES＿Meso5.1/CUACE中的关键化学机制进行了优化和改进:引入了九个非均相化学反应（H2O2、HNO3、HO2、N2O5、NO2、NO3、O3、OH、SO2）、引入并对比了多种SO2、NO2摄取系数方案;引入了国内外得到广泛应用的CB05CL气相化学方案。以2016年6月、12月分别代表夏季、冬季,评估了非均相化学和气相化学机制对我国典型区域和城市主要气体（SO2、NO2、O3）、气溶胶(硫酸盐、硝酸盐、铵盐、PM2.5)污染物模拟的影响,验证了新增机制的有效性。对比研究了非均相化学和气溶胶辐射反馈对我国冬季霾污染和夏季复合型污染形成的相对重要性,阐明了二者之间的相互影响机制。主要研究结论如下:由于相对湿度和气溶胶阴阳离子当量浓度比（ER）的时空分布差异,不同摄取系数计算方案下,硫酸盐、硝酸盐浓度的时空分布存在显著差别,特别是重霾污染时期这种差异尤为显著,相对湿度计算方案导致了硫酸盐和硝酸盐的过度高估,而ER方案考虑了非均相反应的自我限制机制,有效制约了重霾污染过程中硫酸盐、硝酸盐的过量生成。最终,将基于气溶胶ER和由相对湿度、ER共同决定的参数化方案分别应用于SO2和NO2非均相反应中,组成了有效的、适用于GRAPES＿Meso5.1/CUACE模式的非均相化学模块。考虑非均相化学反应显著改善了模式对京津冀和长三角地区冬季霾污染过程中PM2.5化学组分和质量浓度的模拟效果。与不包含非均相反应的初始模式相比,北京市硫酸盐、硝酸盐、铵盐、PM2.5模拟浓度的标准化平均偏差（NMB）分别从-26.7%、-28.3%、-58.2%、-34.0%下降至1.0%、-2.2%、-47.2%、-24.2%。模式对污染时期PM2.5化学组成的描述也更为准确。北京市霾污染时期硫酸盐、硝酸盐、铵盐、有机碳气溶胶的占比从初始模式模拟的13.7%、19.3%、6.9%、60.1%变化为16.5%、23.0%、7.6%、52.9%,更接近实际观测（16.0%、23.2%、14.1%、46.7%）。上海市二次无机气溶胶（SNA）和PM2.5模拟效果也有类似的改进,证实了非均相化学对准确霾污染预报的重要性。新引入的CB05CL气态化学方案较好地重现了我国东部地区冬、夏两季SO2、NO2、O3、PM2.5的时空分布。污染物浓度高值中心的位置与实际观测比较一致,但是强度略微低估。整体上,CB05CL方案下GRAPES＿Meso5.1/CUACE模式的气体污染物模拟水平与国际上的主流模式相当,京津冀地区夏季SO2、NO2、O3浓度模拟值的NMB分别为-31.6%、-24.0%、-5.9%,长三角地区为-25.8%、-29.1%、-7.8%。冬季主要污染物的模拟水平与夏季基本相当,但是京津冀地区重霾污染时期的O3浓度高估比较明显,这可能是未考虑气溶胶—辐射相互作用时,模式对重霾污染过程中地面温度、地表短波辐射度的显著高估所致。非均相化学（Het）和气溶胶辐射反馈（ARI）对我国中东部地区冬季平均PM2.5浓度的总贡献为43.7μg m-3（29.7%）,其中ARI（19.7%）的贡献远高于Het（6.1%）,Het–ARI相互作用的贡献为3.9%。随着霾污染的逐渐加重,Het、ARI的影响也越来越显著,但是程度有所区别。从清洁到中度污染再到重度污染,Het对PM2.5浓度的贡献从4.0%上升至6.6%再到7.8%,而ARI从9.1%迅速上升至21.0%再到29.1%,表明ARI的显著增强是霾污染过程中PM2.5浓度爆发性增长的主要原因。ARI直接导致PM2.5浓度上升的同时,也通过增大气溶胶表面积浓度进一步促进了SO2和氮氧化物的非均相氧化,加速了SNA的非均相生成。这种ARI对Het的加速效应对严重污染时期SNA、PM2.5生成的贡献也不可忽视（18.5%、7.3%）。Het和ARI对夏季复合型污染的影响相对较小,其对北京市PM2.5浓度、日最大八小时平均O3浓度的总贡献分别为3.0μg m-3（7.3%）、-4.2μg m-3（-2.9%）,这可能与夏季PM2.5污染整体较轻有关。
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