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  • 空气质量模型学习笔记 ——(模型基本介绍)

    阅读: 2022/6/1 11:35:25

    Part1SMOKE模型

    排放源处理系统,而不是排放源清单整理系统。与其他以运算法则为基础的处理系统相比效率高的多,且更为快速和灵活;模型的输出结果可以直接整合成CMAQ等模型可以识别的数据格式

    主要功能

    处理排放源资料数据,将排放数据内插到模式网格点上,并根据排放源的季变化和日变化规律,将年排放资料转化为每小时排放源强度。

    编码规则

    排放管理区编码【6位】

    示例1:XX(省级)YY(地市)ZZ(区县)

    示例2:X(国家)YY(省份)Z(地级市/区县识别码;0-8为区县码,9为地级市)DD(行政单元容量;001-899为区县容量,900-999为地级市容量)

    行业编码【USEPA SCC命名规则】

    输入数据格式

    标准化合物(IDA;面源IDA和点源IDA格式不相同)

    有毒化合物(ORL)

    连续在线监测点源数据(CEM)

    污染源前处理(输出空气污染模型可识别的数据格式;SMOKE)

    主要内容:面源、点源、机动车源、天然源等污染源的空间、时间和种类的分配,以及数据格式转换。

    点源数据处理:

    中尺度气象模型模拟的气象资料数据

    需要根据气象条件进行高度、水平和时间上的分配

    面源数据处理(面源空间映射分配关系的转换):

    “自上而下”统计--分摊的处理方式

    考虑不同类型排放面源的时间及空间分配,处理过程独立于气象模式,无须气象数据输入

    ISAT工具(inventory spatial allocate tool,排放清单空间分配工具)

    ISAT:研究区域划分、定义WRF坐标、确定空间分配因子

    ISAT.M:根据网格化后的清单文件生成CMAQ可用的清单文件(src 排放源物种分配,时间分配参数;creat_smoke_to_cmaq是配置文件)

    ISAT.Toolk it:WRF模拟区域划定辅助表格;CMAQ自动安装;MEGAN模型文件准备

    p.47

    Part2WRF(中尺度气象模型)

    NCAR(美国国家大气研究中心) NCEP(美国环境预测中心)联合开发的中尺度数值天气预报系统。有两个版本,分别用于研究和业务使用:

    MM5模式发展的ARW(advanced research WRF,高级研究气象预测模型)

    Eta模式发展的NMM(nonhydrostatic mesoscale model,中尺度非静力模式)

    ARW是目前国内常用版本,由通量形式的完全可以压缩及非静力欧拉控制方程组成,水平方向采用Arakawa-C网格,双向嵌套,垂直方向上采用地形跟随静力气压垂直坐标,也叫质量垂直坐标。时间积分采用2-阶或3-阶Runge-Kutta积分方案,在水平和垂直方向上采用5-阶或6-阶平流方案。

    模型组成(三部分:预处理系统WPS、主程序WRFV3、后处理)

    WPS(WRF Pre-processing System,WPS)

    geogrid:规定模拟区域,将地理数据插值到模拟区域

    ungrib:提取grib格式保存的气象场数据和海表温度等数据

    metgrid:将提取出的气象场水平插值到模拟区域

    OBSGRID

    用观测数据对metgrid提取的网格化气象数据进行同化,提高准确性。

    WRFV3

    real.exe:生成初始场和边界场文件

    wrf.exe:生成wrfout文件

    Part3CMAQ模型

    气象场是大气污染物在环境中的驱动力,中尺度气象模式提供的网格气象数据,构成了所有三维空气质量模型的基础(MM5、WRF),决定了CMAQ模型需要以下参数:

    坐标系统和地图投影

    网格分辨率(单元格大小)

    网格的最大覆盖空间(水平地理范围)

    最大垂直网格范围(模型顶部高度)

    时间范围(开始/结束日期;气象更新频率等)

    CMAQ特点

    CMAQ在处理排放源信息时,需要依赖外部程序估算污染源的排放量大小、位置、时间变化。

    排放源清单处理模块需要确保排放物输入必须在相同的水平和垂直空间尺度上,并且覆盖与空气质量模型模拟中使用的相同时间段。

    排放清单必须用CMAQ模型支持的化学参数来表示挥发性有机化合物(VOCS)排放。

    网络通用数据表单(NetCDF)

    版权声明:本文为CSDN博主「一段路丶」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。

    原文链接:https://blog.csdn.net/u013930678/article/details/116448168

    转自:Ai尚研修科研技术动态


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