集合最优插值同化方法在珠三角空气质量模拟中的初步-环境科学学报.pdfVIP

第 ３４ 卷第 ３期 环　 境　 科　 学　 学　 报 Ｖｏｌ．３４，Ｎｏ．３ ２０１４年３月 　Ａｃｔａ Ｓｃｉｅｎｔｉａｅ Ｃｉｒｃｕｍｓｔａｎｔｉａｅ Ｍａｒ．，２０１４ ＤＯＩ：１０．１３６７１／ｊ．ｈｊｋｘｘｂ．２０１４．０１０３ 张金谱，胡嘉镗，王雪梅．２０１４．集合最优插值同化方法在珠三角空气质量模拟中的初步应用［Ｊ］．环境科学学报，３４（３）：５５８⁃５６６ ＺｈａｎｇＪＰ，ＨｕＪＴ，ＷａｎｇＸＭ．２０１４．Ｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｙａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｅｎｓｅｍｂｌｅｏｐｔｉｍａｌｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｄａｔａａｓｓｉｍｉｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｎａｉｒｑｕａｌｉｔｙｎｕｍｅｒｉｃａｌｍｏｄｅｌｉｎｇ ｉｎ ｔｈｅ Ｐｅａｒｌ Ｒｉｖｅｒ Ｄｅｌｔａ［Ｊ］．Ａｃｔａ Ｓｃｉｅｎｔｉａｅ Ｃｉｒｃｕｍｓｔａｎｔｉａｅ，３４（３）：５５８⁃５６６ 集合最优插值同化方法在珠三角空气质量模拟中的 初步应用 １，２ １，∗ １，∗ 张金谱 ，胡嘉镗 ，王雪梅 １． 中山大学环境科学与工程学院，广州５１０２７５ ２． 广州市环境监测中心站，广州５１００３０ 收稿日期：２０１３⁃０５⁃３０　 　 　 修回日期：２０１３⁃０９⁃２２　 　 　 录用日期：２０１３⁃０９⁃２２ 摘要：本文旨在探讨集合最优插值（ＥｎＯＩ）同化方法对ＭＭ５⁃ＳＴＥＭ空气质量模式污染物浓度预报场的修正能力，先从局地化尺度（Ｌ）及经验系 数（α）的敏感性试验中获得ＮＯ 、ＳＯ 和ＰＭ 各自的“最优Ｌ 和α组合”，然后对此参数设置下的同化结果进行分析．研究结果显示，ＥｎＯＩ在 ２ ２ １０ ＮＯ 、ＳＯ 及ＰＭ 的同化试验中均取得较好的效果，检验站点均方根误差（ＲＭＳＥ）的平均下降比例分别可达３３％、３２％和４２％，ＲＭＳＥ值下降的 ２ ２ １０ 站点占检验站点总数的比例分别为８６％、８４％和９１％．表明该方法能够有效地应用在珠三角空气质量模拟中，产生与实际更为接近的污染物浓 度预报场． 关键词：ＭＭ５；ＳＴＥＭ；珠三角；空气质量；数值模拟；数据同化；ＥｎＯＩ 文章编号：０２５３⁃２４６８（２０１４）０３⁃５５８⁃０９　 　 　 中图分类号：Ｘ５１　 　 　 文献标识码：Ａ Ｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｙ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｅｎｓｅｍｂｌｅ ｏｐｔｉｍａｌ ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ ｄａｔａ ａｓｓｉｍｉｌａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｏｎ ａｉｒ ｑｕａｌｉｔｙ ｎｕｍｅｒｉｃａｌ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｉｎ ｔｈｅ Ｐｅａｒｌ Ｒｉｖｅｒ Ｄｅｌｔａ １，２ １，∗ １，∗ ＺＨＡＮＧＪｉｎｐｕ ，ＨＵＪｉａｔａｎｇ ，ＷＡＮＧ Ｘｕｅｍｅｉ １． Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓｕｎ Ｙａｔ⁃ｓｅｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ ５１０２７５ ２． Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ Ｃｅｎｔｅｒ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ ５１００３０ Ｒｅｃｅｉｖｅｄ ３０ Ｍａｙ ２０１３；　 　 　 ｒｅｃｅｉｖｅｄ ｉｎ ｒｅｖｉｓｅｄ ｆｏｒｍ２２ Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ ２０１３；　 　 　 ａｃｃｅｐｔｅｄ ２２ Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ ２０１３ Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｍａｉｎｌｙ ｅｖａｌｕａｔｅｄ ｔｈｅ ａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ Ｅｎｓｅｍｂｌｅ Ｏｐｔｉｍａｌ Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ Ｄａｔａ Ａｓｓｉｍｉｌａｔｉｏｎ Ｍｅｔｈｏｄ （ＥｎＯＩ） ｉｎ ｍｏｄｉｆｙｉｎｇ ｔｈｅ ｐｏｌｌｕｔａｎｔｓ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ｆｏｒｅｃａｓｔ ｆｉｅｌｄ ｉｎ ＭＭ５⁃ＳＴＥＭａｉｒｑｕａｌｉｔｙ ｎｕｍｅｒｉｃａｌｍｏｄｅｌ． Ｏｐｔｉｍａｌ ｓｅｔｔｉｎｇｓｏｆ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｓｃａｌｅ （Ｌ）ａｎｄｅｍｐｉｒｉｃａｌ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ （α ）ｏｆ ＮＯ ，２