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2013-2017年中国PM2.5的变化机制分析开题报告

 2022-01-14 08:01  

全文总字数:10258字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

近几十年,由于经济、工业化、城市化的快速发展,全国大范围频繁出现灰霾污染,细颗粒物(pm2.5)污染受到广泛关注。pm2.5是指空气动力学等效直径小于等于2.5μm的大气颗粒物,按其形成过程可分为一次颗粒物和二次颗粒物。一次颗粒物为直接向大气排放的颗粒物,如风吹扬尘,一次有机碳(oc)燃料不完全燃烧产生的黑炭(bc)等,二次生成主要为二氧化硫(so2),氮氧化物(nox),氨气(nh3)和非甲烷挥发性有机物(nmvocs)等大气污染物与大气中的氧化剂经过化学过程所形成的,如硫酸盐,硝酸盐,铵盐以及二次有机气溶胶。这些颗粒物排放来源包括自然源和人为源,其中人为源(燃煤、交通源与工业源)对pm2.5的贡献最多。

pm2.5对可见光有很强的吸收和散射作用,是灰霾天气形成的主要原因。高质量浓度的pm2.5可使大气能见度低于10km,从而影响交通、景观等,给社会经济造成重大损失。此外,高浓度的pm2.5还会减少日照时间,通过直接和间接效应影响辐射强迫,进而影响全球气候变化,降低地表温度,更有利于逆温的形成,抑制气溶胶的垂直扩散。pm2.5作为对我国环境空气质量影响最大的污染物之一,由于体积小重量轻,可以在大气中滞留很长时间,并随大气环流传输到很远的地方,严重影响下风向地区的环境空气质量。此外,pm2.5极易被人体吸入,其较大的比表面积易吸附大量有毒有害物质,经呼吸道进入肺泡并积聚,甚至进入血液循环,从而对人体健康造成严重危害。据国际环境流行病学统计,pm2.5可导致心肺系统的患病率、死亡率及人群总死亡率升高,还会影响呼吸系统、神经系统和免疫系统,并增加癌症和出生缺陷的几率。

自2013年以来,中国国家环境监测中心开启了大范围的国家环境监测网络,自此开始,可获得详实的pm2.5观测数据用于各种研究。与此同时,2013年9月中国政府颁布了《大气污染防治行动计划》,将京津冀、长三角和珠三角三大城市群作为控制空气污染的主要目标区域,要求京津冀、长三角、珠三角等区域2017年pm2.5浓度分别比2012年下降25%、20%、15%以上,其中北京市pm2.5年均浓度控制在60微克/立方米。

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2. 研究的基本内容

本文基于观测数据并使用全球三维化学传输模式GEOS-Chem(高德地球观测系统化学传输模型)来研究2013-2017年PM2.5的变化趋势,从排放变化和气象要素两方面分别探讨其对PM2.5浓度变化的影响。

结合清华大学的MEIC清单对于气溶胶前底物排放削减的预估,就EMI实验气溶胶组分下降做对比与分析。对比EMI与STA实验2013-2017年PM2.5浓度变化趋势,分析相似与不同。对比MET与STA实验 2013-2017年PM2.5浓度变化趋势,分析相似与不同。探讨地表温度,比湿,边界层高度,降水与风速风向对PM2.5浓度变化的影响。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实行方案:

4.1 收集数据

从国家环境监测网络(http://106.37.208.233:20035/) 下载2013-2017年地表PM2.5浓度的逐小时数据,包括京津冀地区的13个城市,长三角地区的24个城市,珠三角地区的12个城市。2013年1-3月份PM2.5逐小时数据缺测,因此2013年PM2.5年均值浓度为4-12月的平均值。

4.2 数值实验

1) 标准实验(STA):让气象场、人为排放、自然源排放、生物燃料和化石燃料以及生物质燃烧逐年变化,此实验模拟2013-2017年PM2.5浓度变化趋势。

2) 排放变化影响(EMI):让人为排放和生物质燃烧从2013-2017年逐年变化,自然源排放和气象要素固定在2013年,此模拟研究控制人为排放对PM2.5浓度变化的贡献。

3) 气象要素影响(MET):让气象场、自然源排放、生物质燃烧从2013-2017年逐年变化,人为排放固定在2013年,此模拟研究气象要素变化对PM2.5浓度变化的贡献。

4.3 数据处理与绘图

1) 将观测数据和STA、EMI、MET实验模式结果均处理成逐月数据。

2) 对STA实验2013-2017年PM2.5浓度求年均值并画出逐年变化分布图。

3) 将2013年,2017年STA实验PM2.5年均值分布图和观测值打点图叠加,并对2013-2017年STA实验和观测逐月时间序列求相关系数,验证模式性能。

4) 对STA实验各气溶胶组分做2013-2017年的季节平均值,并画出分布图。

5) 计算STA、MET、EMI实验中京津冀,长三角,珠三角地区各个季节各气溶胶物种的距平值。

6) 画出2013-2017年STA和MET实验的PM2.5时间序列图,计算其变化趋势。

7) 将STA和MET实验的PM2.5时间序列图作去趋势,并画出去趋势后的时间序列图。

8) 画出2013-2017年STA和EMI实验的PM2.5时间序列图,计算其变化趋势。

9) 将气象要素(地表温度、比湿、混合层高度、降水、风向风速)做冬季和夏季平均分布图。

进度:

1.1—— 1.31 参考文献阅读,了解国内外对此课题的研究现状

2.01 —— 2.28 进行模式设置,排放清单设置

3.01 —— 3.31 数据下载及处理,模式结果处理与绘图

4.1—— 4.12 模式结果处理,结果的表达与分析

4.13—— 4.20 交初稿、修改

4.21 —— 4.26 交稿,准备答辩

预期效果

通过研究与分析,得出排放变化和气象要素变化对2013-2017年PM2.5浓度变化趋势的影响。

4. 参考文献

[1] 高贵生. 大气细颗粒物pm2.5污染来源及防治措施[j]. 化工管理, 2017(5).

[2] sunj, huang l, liao h, et al. impacts of regional transport on particulate matterpollution in china: a review of methods and results[j]. current pollutionreports, 2017, 3(3):182-191.

[3] 杨新兴, 冯丽华, 尉鹏. 大气颗粒物pm2.5及其危害[j]. 前沿科学, 2012(1):22-31.

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