杨栩 汪洲 俞军华 江涛

(桐庐县气象局,浙江 桐庐 311500)

0 引 言

国内的大气化学数值预报模式的起步比较晚,并且缺乏污染源排放清单,尤其是缺乏大范围污染源相关资料。我国使用的空气质量预报手段主要可分为结合污染源及气象场的数值模式以及基于历史数据分析的统计方法。数值模式能较好地反映背后的物理机制,但是操作相对复杂,对计算机软硬件配置要求高,所以多应用于省级以上机构及有关科研院所。

目前,国际上应用最多的为第三代综合性空气质量数值模式[1],能够有效地对空气质量进行数值模拟,如CAMx, Models-3/CMAQ, WRF-CHEM等。这些数值模型均具有以下共同的优点:(1)可用于模拟多污染物间的协同效应,模式中充分考虑了不同大气物理过程和各污染物间的化学反应及气固两相转化过程;(2)适用于嵌套网格,可用于模拟局地、区域等多种尺度的大气环境问题。基于历史数据分析的统计方法,操作简单,并且预报效果稳定,非常适合研究本地化空气质量污染物和气象要素的关系。沈劲等[2]利用多元回归法较好地模拟出了佛山市顺德区的空气污染物浓度水平和变化趋势；许杨等[3]建立的空气污染物浓度统计预报模型对武汉市空气污染级别预报的准确率达到70.1%；熊世为等[4]研究了滁州市空气质量与气象要素的关系及其预报方法。

PM2.5是空气中直径小于等于2.5 μm的细颗粒物。在大气边界层中,PM2.5存在平流、输送、沉降、气象化学、气溶胶化学等非线性物理、化学过程[5-7],其浓度越高,空气污染越严重。……