本文利用GRAPES_CUACE大气化学模式对京津冀地区2015年12月重度雾霾过程进行了模拟和评估。京津冀地区能见度和PM2.5模拟值与观测值的对比表明:该模式能较好地模拟京津冀地区能见度和PM2.5的逐日变化情况,但模式存在对伴随着重污染发生...本文利用GRAPES_CUACE大气化学模式对京津冀地区2015年12月重度雾霾过程进行了模拟和评估。京津冀地区能见度和PM2.5模拟值与观测值的对比表明:该模式能较好地模拟京津冀地区能见度和PM2.5的逐日变化情况,但模式存在对伴随着重污染发生的低能见度模拟偏高的问题。以12月5~10日的重度雾霾过程为重点,针对地面风速、边界层高度、相对湿度、PM2.5及其对能见度的影响进行了详细分析,研究结果表明:污染过程中大部分地区过程平均风速低于2 m s-1,边界层平均高度低于600 m,相对湿度较高。模式低能见度模拟偏高可能因为:(1)模式模拟重雾霾时段的PM2.5极大值浓度偏低。(2)模拟相对湿度存在系统性偏低的误差,这一误差对能见度的影响表现为两方面,一是相对湿度会通过影响可溶性气溶胶的吸湿增长过程影响气溶胶质量浓度,导致气溶胶消光系数的计算偏低;二是目前模式中采用的能见度的参数化公式考虑了相对湿度对气溶胶吸湿增长的影响,没有考虑雾滴的直接消光作用。展开更多
弄清碳收支变化是促进区域可持续发展的重要方面。研究结合光合能力模型(Photosynthetic Capacity Model,PCM)和呼吸遥感模型(Remote Sensing Model for Ecosystem respiration,Re-RSM)提出了一个完全基于遥感数据的陆地碳收支动态评估...弄清碳收支变化是促进区域可持续发展的重要方面。研究结合光合能力模型(Photosynthetic Capacity Model,PCM)和呼吸遥感模型(Remote Sensing Model for Ecosystem respiration,Re-RSM)提出了一个完全基于遥感数据的陆地碳收支动态评估模型(Remote Sensing Land Carbon Budget Dynamic Assessment Model,RS-CBM),引入中国三北地区(东北、华北和西北地区)7种植被类型(玉米农田、针阔混交林、落叶针叶林、高寒草地、灌丛草甸、荒漠草原和芦苇湿地)的多年碳通量观测数据对RS-CBM模型进行参数化和验证,并应用此模型定量评估了2001—2020年三北地区植被NEE的时空特征与规律。结果表明,RS-CBM模型的模型精度高达0.75,均方根误差为0.07 mol·m^(-2)·d^(-1),RS-CBM模型的NEE模拟值与通量观测值具有较好的一致性,在不同植被类型的生长季旺盛期均出现较明显的碳吸收峰值,但存在不同程度的峰值低估现象。2001—2020年三北地区的NEE变化呈波动上升趋势,年平均值为82.01 g·m^(-2)·a^(-1),年平均增长量为5.843 g·m^(-2)·a^(-1),总体表现为碳汇。三北地区NEE在空间上呈现南高北低,东高西低的空间分异性。综上,RS-CBM模型能较好地模拟出三北地区碳收支变化和空间分布,具有在区域尺度模拟NEE时空变化的潜力。展开更多
文摘本文利用GRAPES_CUACE大气化学模式对京津冀地区2015年12月重度雾霾过程进行了模拟和评估。京津冀地区能见度和PM2.5模拟值与观测值的对比表明:该模式能较好地模拟京津冀地区能见度和PM2.5的逐日变化情况,但模式存在对伴随着重污染发生的低能见度模拟偏高的问题。以12月5~10日的重度雾霾过程为重点,针对地面风速、边界层高度、相对湿度、PM2.5及其对能见度的影响进行了详细分析,研究结果表明:污染过程中大部分地区过程平均风速低于2 m s-1,边界层平均高度低于600 m,相对湿度较高。模式低能见度模拟偏高可能因为:(1)模式模拟重雾霾时段的PM2.5极大值浓度偏低。(2)模拟相对湿度存在系统性偏低的误差,这一误差对能见度的影响表现为两方面,一是相对湿度会通过影响可溶性气溶胶的吸湿增长过程影响气溶胶质量浓度,导致气溶胶消光系数的计算偏低;二是目前模式中采用的能见度的参数化公式考虑了相对湿度对气溶胶吸湿增长的影响,没有考虑雾滴的直接消光作用。
