[特邀报告]街区峡谷—区域多尺度耦合大气模型的开发与应用

街区峡谷—区域多尺度耦合大气模型的开发与应用
编号:3592 稿件编号:1736 访问权限:私有 更新:2023-04-16 15:43:39 浏览:193次 特邀报告

报告开始:2023年05月07日 08:00 (Asia/Shanghai)

报告时间:15min

所在会议:[14C] 14C、气溶胶与大气环境 » [14C-2] 14C-2 气溶胶与大气环境

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摘要
机动车排放已成为城市地区,尤其是近道路环境中空气污染的主要来源之一。由于城市下垫面构成复杂,单一尺度的空气质量模型难以捕捉到其污染特征。为此,本研究基于流体力学仿真和机器学习方法,建立了一个基于机器学习的街谷风环境参数化方案(MLSCF),并结合多种城市热动力学和化学参数方案,进一步开发了一种多尺度耦合模型(CMAQ-RLINE_URBAN),以50m×50m的分辨率模拟了城市区域NO2的污染特征,并定量解析了机动车排放对城市道路环境NO2浓度的影响。结果表明,相比于传统的化学传输模型,耦合模型改善了近道路环境对NO2浓度的低估,尤其在深街谷的上风向处。在夏季,机动车排放对北京城区NO2浓度的相对贡献约为39%,并且距道路中心线越近机动车贡献水平显著增加,尤其是城市快速路中央机动车平均贡献率可高达75%。

 
关键字
流体力学,机器学习,化学传输模型,多尺度耦合模型
报告人
刘欢
清华大学

稿件作者
刘欢 清华大学
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