赵俊日 ,肖 昕*,吴 涛,李彦鹏,贾红霞 (.中国矿业大学环境与测绘学院,江苏 徐州 6；.徐州环境监测中心站,江苏 徐州 8；.江西应用技术职业学院,江西 漳州 000；.中国环境新闻工作者协会 北京 00095)

作为当前大气环境科学研究的热点与难题,大气污染物预报预警可通过各类预报方法与手段相结合,对多种大气污染物在全球尺度下的不同类型污染过程进行模拟预测研究,成为城市.及区域大气复合污染控制研究的重要手段之一[1-3].大气污染物排放源清单是模型研究和相关控制策略制定的重要基础,但排放源估算取决于许多因素,包括社会经济、能源、土地利用、环境资料等[4].但由于统计数据的滞后性和排放因子及时空分配系数等数据的不确定性,定量估算排放源及对其进行实时更新有较大的困难,有必要通过各类“反演”模型采用自下而上的方法反演污染源提高空气质量模型的模拟精度[5].徐祥德等[6]首次提出了“nudging”源同化方法,通过迭代计算的方式逐步修正污染源,改进NO2和 SO2浓度预报效果;靳璐滨等[7]利用三维变分同化(3D-var)方法对青奥会期间南京地区的 PM10、PM2.5进行了同时同化实验,结果表明同化对初始场有显著改进.

CMAQ模型作为美国环保署推荐的第3代空气质量模拟系统Models-3的核心模块[8],对污染物区域分布及其变化趋势虽具有较强的预报能力,但由于污染源时空特征十分复杂,CMAQ污染浓度预报量与实况相比存在明显偏低的“系统性”误差[9],且CMAQ模型的物理……