The Beijing-Tianjin-Hebei (BTH) region still faces severe haze pollution, and organic aerosol is an important component of fine particulate matter. Most of the current models seriously underestimate the concentration of organic aerosols, especially the secondary components, in the BTH region. Studying the formation mechanism and the characteristics of secondary organic aerosol (SOA) is essential for the improvement of air quality. To enhance the performance of numerical simulation, this study will focus on the development of an organic aerosol model which selecting the optimal parameterization scheme and is applicable to the BTH region. To analysis the spatial-temporal distribution characteristics of organic aerosol in BTH region, the high-resolution simulation will be conducted based on the newly developed model. The contribution to the SOA from different precursors will be quantified in this study. Gaining insights into the precursors and formation processes of SOA is critical to formulate efficient control strategies for improving air quality in China.
京津冀地区仍面临严峻的灰霾污染问题,有机气溶胶是大气细颗粒物的重要组分,而当期国内外主流数值模式严重低估了该地区有机气溶胶特别是其中二次成分的浓度。研究二次有机气溶胶的形成机制和大气污染特征,对于细颗粒物污染治理至关重要,本项目拟发展一个京津冀地区适用的有机气溶胶模型,基于秋冬季节外场观测数据,利用敏感性试验方法,选取本地化的最优参数化方案,改善空气质量模式对京津冀地区大气颗粒物的模拟性能。开展高时空分辨率的数值模拟,深入分析京津冀地区秋冬季有机气溶胶时空分布特征,量化不同前体物对于二次有机气溶胶生成的贡献,识别影响京津冀地区二次有机气溶胶浓度的关键影响因子,有助于更为全面地厘清京津冀地区重污染形成的关键影响因子,并对提高空气质量预报预警工作的准确率及相应应急预案工作的科学制定有重要意义。
二次有机气溶胶(SOA)是京津冀地区大气颗粒物的重要组成部分,本项目利用基于挥发性分级(VBS)的方法发展有机气溶胶新模型,考虑了挥发性有机物(VOCs)多级氧化机制、一次排放有机气溶胶(POA)挥发再老化机制以及中间挥发性有机物(IVOCs)氧化机制。将最新发展的SOA模型耦合入NAQPMS模式,开展了敏感性试验,评估了参数不确定性对比模拟结果的影响。观测与模式的对比验证表明本研究发展的有机气溶胶模型能较好地再现秋冬季京津冀地区的PM2.5和有机气溶胶浓度。本研究分析了不同颗粒物浓度水平下不同形成机制的相对贡献,揭示京津冀地区特别是重污染事件中有机气溶胶浓度的关键影响因子。研究结果表明,在清洁时段,京津冀及周边地区有机气溶胶主要来源于一次排放(70%以上);而污染时段,大气有机气溶胶浓度上升,二次生成的贡献可达到70%左右,其中IVOCs氧化生成SOA的途径最为重要,其次为VOCs氧化途径,而POA氧化生成SOA的贡献基本维持在3%以内。
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数据更新时间:2023-05-31
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