许敏

(上海工程技术大学数理与统计学院，上海 201620)

引言

中国长三角地区是中国经济发展水平最高、能源消耗最快的区域之一，空气污染问题日渐严峻。伴随长三角地区工业化及城市化水平的不断加快，空气质量一体化的趋势越来越凸显，日益呈现出区域性大气复合型污染特征[1]。而PM2.5作为大气中的首要污染物，是衡量空气质量的重要标准之一。PM2.5通常指空气动力学当量直径小于或等于2.5 μm的颗粒物。由于其特殊的物理特性，它在大气中停留时间长，并且可以直接进入人体肺泡。研究表明，长期暴露于颗粒物浓度较高的环境中会增加肺部感染及心血管疾病的风险，严重者甚至会导致肺癌[2-3]。这不仅制约着区域经济的可持续发展，还影响着居民的身体健康，因而对PM2.5的时空分布特征进行准确地模拟对于有效防治长三角地区的大气污染至关重要。

数值模式是研究PM2.5时空分布特征及其形成机理的有效工具。该模式可以模拟真实的大气环境，会根据大气环境的变化呈现出不同的空气质量预报结果，且模拟结果能够全时空全要素覆盖。与观测资料只能给出一个特定时段和特定地点的大气环境状况相比，数值模式可以给出大气污染物连续细致的时空分布[4]。而第三代空气质量数值模式是当前空气质量预报的主流模式，其基于“一个大气”的研发理念，依托中尺度气象模式和污染源排放模式，充分考虑了大气各物理化学过程的协同作用，能够同时实现多种污染物浓度的预报。……