集合最优插值同化方法在珠三角空气质量模拟中的初步应用
本文旨在探讨集合最优插值(EnOI)同化方法对MM5-STEM空气质量模式污染物浓度预报场的修正能力,先从局地化尺度(L)及经验系数(α)的敏感性试验中获得NO2、5O2和PM 10各自的“最优L和α组合”,然后对此参数设置下的同化结果进行分析.研究结果显示,EnOI在NO2、SO2及PM10的同化试验中均取得较好的效果,检验站点均方根误差(RMSE)的平均下降比例分别可达33%、32%和42%,RMSE值下降的站点占检验站点总数的比例分别为86%、84%和91%.表明该方法能够有效地应用在珠三角空气质量模拟中,产生与实际更为接近的污染物浓度预报场.
MM5、STEM、珠三角、空气质量、数值模拟、数据同化、EnOI
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X51(大气污染及其防治)
广东省自然基金重点项目S2012020011044;国家高技术研究发展计划2013AA122002;江苏省2011计划;the Key Program of Guangdong Natural Science FoundationS2012020011044;the National High Technology R&D Program2013AA122002;the Jiangsu 2011 Program
2014-03-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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