[发明专利]增加液相化学和湿沉降过程的大气污染模拟预测算法

说明书

本发明公开了一种增加液相化学和湿沉降过程的大气污染模拟预测算法，其基于CALGRID的化学模式，在考虑大气化学反应、大气输送与扩散、沉降、地面面源和高架排放源的影响的前提下，继续引入液相化学过程和湿沉降过程造成的污染物浓度变化项，从而增加了云雨化学过程的CALGRID不仅较好地模拟了包括SOsubgt;2/subgt;、NOsubgt;2/subgt;、PMsubgt;10/subgt;、PMsubgt;2.5/subgt;等的常规一次污染物，二次污染物，硫酸盐、硝酸盐、铵盐、黑碳、有机碳等，还很好地模拟出了S、N的湿沉降量。改进后的CALGRID模式具有高分辨率、高时效性，能够方便快捷地给出源和受体之间的响应关系，结果可靠。

技术领域

本发明属于大气环境污染物检测技术领域，尤其涉及中尺度大气光化学污染的改进型预测模型。

背景技术

空气质量模式，是在对污染物排入大气环境后传输、扩散、转化和清除等一系列物理和化学过程的认识基础上，利用气象、环境、物理、化学等学科的研究方法和计算机技术，实现模拟和预报不同空间尺度上空气污染物浓度分布状况及变化趋势的方法，在空气质量预报、大气污染控制、环境规划与管理、城市建设及公共卫生等方面均有重要的实际应用价值，具有广阔的发展前景。

CALGRID是由美国加州的ARB(Air Resources Board)开发的，是欧拉型的中尺度大气光化学模式，针对二次污染物如臭氧的模拟具有较好效果，主要适用于晴空条件下的光化学反应的模拟，包含了大气输送与扩散、气相化学反应、人为排放的点面线源、干沉降等过程。

随着城市化的进程加快和社会经济的快速发展，以酸雨、光化学污染、灰霾污染物相互耦合叠加为特征的大气复合污染成为了我国越来越突出的大气环境问题。近些年，对京津冀、长江三角洲、珠江三角洲等重点城市群的区域大气复合污染的形成机制和综合防治的研究是我国环境保护研究的热点问题。因此，要求空气质量模式能对多种大气污染物(痕量气体、气溶胶等)在不同尺度下(区域、城市等)的不同类型污染过程(气相、液相、非均相)进行模拟。为了更好的利用CALGRID模型认识和理解痕量气体的气相化学过程、气溶胶微物理化学过程和液相化学过程，为大气复合污染调控与治理提供了理论支持，需要CALGRID不仅要能模拟解决与气相化学反应有关的臭氧污染问题，还要能合理描述气溶胶的物理化学过程，云雨水中的液相化学过程，以及与降水有关的湿沉降过程。

CALGRID模式缺少对云雨水中的液相化学过程，以及与降水有关的湿沉降过程的描述。大气中的液相化学和湿清除是大气化学的重要组成部分，都与云和降水有关。云和降水对大气中的微量气体和悬浮粒子在大气中的输送、转化和清除的循环过程起重要的作用，主要表现在：(1)积云中存在强烈的上升和下沉气流，使污染物在云内有效地混合；(2)云滴和雨滴对气态污染物的吸收以及对气溶胶粒子的清除产生湿沉积；(3)污染物被云滴和雨滴吸收后将在其中发生一系列的溶解、电离和液相氧化反应。CALGRID要准确地模拟大气中污染气体和颗粒物成分的浓度，就需要包含上述云和降水化学过程。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种增加液相化学和湿沉降过程的大气污染模拟预测算法。

为解决上述技术问题，本发明采用了以下技术方案：一种增加液相化学和湿沉降过程的大气污染模拟预测算法，包括以下步骤：

步骤1：基于CALGRID的化学模式，考虑大气化学反应、大气输送与扩散、沉降、地面面源和高架排放源的影响，并引入液相化学过程和湿沉降过程造成的污染物浓度变化项，得到化学物种浓度变化方程如式(1)，