氣象條件對(duì)華北地區(qū)PM2.5濃度影響的模擬研究

朱凌云+韓霄+安煒+高怡

摘 要：利用2008年奧運(yùn)會(huì)期間取得的觀測(cè)資料，使用RAMS-CMAQ耦合模式設(shè)計(jì)敏感試驗(yàn)，對(duì)相同污染源條件下不同氣象場(chǎng)（2007-08和2008-08）對(duì)華北地區(qū)PM2.5濃度的影響進(jìn)行了定量分析。分析表明，模式系統(tǒng)可以較為準(zhǔn)確地反映區(qū)域大氣污染物的演變特征，不同氣象條件對(duì)PM2.5濃度的影響非常明顯。2007-08 PM2.5的高值區(qū)域主要位于北京地區(qū)、河北中南部地區(qū)和河南北部地區(qū)，而2008-08高值中心區(qū)域明顯縮小。兩種氣象條件下差值較大的地區(qū)為北京南部、石家莊地區(qū)和河北河南交界處，奧運(yùn)村站2007-08較2008年同期濃度相差達(dá)2倍以上。溫度、濕度等氣象條件的不同引起的污染物的輸送和累積是造成PM2.5濃度差異的主要原因。

關(guān)鍵詞：RAMS-CMAQ；氣象條件；PM2.5；二次氣溶膠

中圖分類號(hào)：X16 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-6835（2014）02-0142-04

華北地區(qū)空氣質(zhì)量呈現(xiàn)出煤煙與尾氣的復(fù)合型污染態(tài)勢(shì)，是一個(gè)非常復(fù)雜的非線性問題。從環(huán)保部發(fā)布的120個(gè)重點(diǎn)城市空氣質(zhì)量日?qǐng)?bào)可以看出，近年來，華北地區(qū)各城市首要污染物基本均為可吸入顆粒物 （PM10），而PM10中的細(xì)粒子（PM2.5）粒徑較小，比表面積較大，更容易富集各種有害物質(zhì)，通過呼吸作用進(jìn)入人體肺部并累積下來，因此，其濃度與人體健康關(guān)系密切。由于PM2.5體積小、重量輕且數(shù)量多，因此不易通過干沉降去除。自20世紀(jì)90年代以來，PM2.5的化學(xué)成分、來源和傳輸過程越來越受到重視，成為國(guó)內(nèi)外研究的焦點(diǎn)之一。

眾所周知，氣象條件對(duì)污染物的稀釋、輸送和擴(kuò)散起著重要的作用，針對(duì)城市空氣質(zhì)量與氣象條件之間的關(guān)系，研究人員取得了一些研究成果。任陣海等研究表明，西太平洋高壓和臺(tái)風(fēng)的時(shí)空演變對(duì)我國(guó)環(huán)境質(zhì)量有十分重要的影響。這種影響主要表現(xiàn)在形成的高壓均壓場(chǎng)對(duì)污染物有累積效應(yīng)，也會(huì)出現(xiàn)污染物的匯聚，而其周邊流場(chǎng)對(duì)區(qū)域污染物有輸送作用。此外，天氣系統(tǒng)的降水分布又對(duì)大氣污染物有清除的作用，而且天氣形勢(shì)演變的空間和周期性形成了大氣環(huán)境的區(qū)域性和過程性等復(fù)雜的特征。任陣海等提出大氣匯聚帶是造成地區(qū)較重污染的一類環(huán)境過程，它主要限于在大氣邊界層內(nèi)的大氣污染物的匯聚過程，影響沙塵天氣的冷鋒也是一種深厚的匯聚帶，在其侵入北京時(shí)往往出現(xiàn)先污染后沙塵的現(xiàn)象。徐敬、董雪玲等通過分析認(rèn)為，PM2.5的濃度與地面氣象要素中本站氣壓、相對(duì)濕度和風(fēng)速有很好的相關(guān)性，與氣溫相關(guān)性較差。而宋宇等認(rèn)為，夏季尤其是持續(xù)高溫期間，由于日照時(shí)間長(zhǎng)、氣溫高，光化學(xué)反應(yīng)十分活躍，二次氣溶膠成為PM2.5的重要來源。Wang Wentao等認(rèn)為，在顆粒物濃度的變化中，氣象因素所占比例大于源控制所占份額，源控制所占份額為16%，而氣象參數(shù)（主要考慮南來氣團(tuán)和降水）所占比例為40%.有研究表明，奧運(yùn)會(huì)期間大氣污染程度較低，可能是源于有利的氣象場(chǎng)和嚴(yán)格的排放控制共同作用。Zhang等則發(fā)現(xiàn)由于穩(wěn)定的天氣條件，氣溶膠濃度在奧運(yùn)會(huì)期間的某些天是持續(xù)增加的。

為了定量分析氣象條件對(duì)華北地區(qū)PM2.5濃度的影響，以期為科學(xué)制訂大氣污染調(diào)控措施提供科學(xué)依據(jù)。使用RAMS-CMAQ 空氣質(zhì)量模式模擬了華北地區(qū)2008-08的PM2.5濃度，利用奧運(yùn)會(huì)期間大量的觀測(cè)資料對(duì)模式進(jìn)行了驗(yàn)證，并設(shè)計(jì)了一個(gè)敏感試驗(yàn)，對(duì)2008-08和2007-08相同污染源條件下PM2.5濃度的時(shí)空變化進(jìn)行了對(duì)比分析，以討論氣象條件對(duì)PM2.5濃度時(shí)空變化的影響。

1 模式介紹

文中使用的三維化學(xué)輸送模式系統(tǒng)是在區(qū)域大氣質(zhì)量模式系統(tǒng)CMAQ和區(qū)域大氣模式系統(tǒng)RAMS的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。這個(gè)系統(tǒng)的特點(diǎn)是吸收了中尺度氣象學(xué)和大氣化學(xué)等領(lǐng)域的許多最新研究成果。CMAQ是美國(guó)環(huán)保署最新一代空氣質(zhì)量模式系統(tǒng)（Models-3）的核心部分，可用于研究城市和區(qū)域尺度對(duì)流層臭氧、酸沉降、大氣能見度、大氣顆粒物和其他的污染問題。RAMS（Regional Atmospheric Modeling System）是一個(gè)比較完善的中尺度動(dòng)力學(xué)模式，目前被廣泛應(yīng)用于理論研究和業(yè)務(wù)天氣預(yù)報(bào)中。由于其對(duì)天氣過程和邊界層結(jié)構(gòu)有很好的描述，所以選取RAMS為CMAQ提供氣象場(chǎng)及其所需的參數(shù)。該模式系統(tǒng)已成功地被用于東亞地區(qū)對(duì)流層臭氧、氣溶膠及其前體物演變過程的研究。

模擬采用兩重網(wǎng)格，其中粗網(wǎng)格水平格距為64 km，模擬區(qū)域覆蓋整個(gè)東亞地區(qū)，細(xì)網(wǎng)格水平網(wǎng)格距為16 km，模擬區(qū)域以北京（40° N，116° E）為中心，面積為1 440 km×1 504 km。垂直方向共分為15層，頂高度約為20.7 km，第一層厚度約為100 m。模擬時(shí)段為2008-06-08—08-31。模式系統(tǒng)邊界條件由MOZART-4提供。人為排放源取自MICS-AsiaⅡ（第二期東亞大氣化學(xué)輸送模式比較計(jì)劃）編制的亞洲地區(qū)0.5°×0.5° 月平均污染源清單，主要包括SO2、氮氧化物、非甲烷烴和氨氣。植物燃燒或森林大火釋放的污染物[如黑碳（BC）]、有機(jī)碳[（OC）、CO、NOX）]源自基于AVHRR衛(wèi)星資料估算的全球0.5°×0.5° 月平均排放源清單。飛機(jī)釋放和閃電產(chǎn)生的氮氧化物取自EDGAR的1°×1° 月均值。土壤排放的氮氧化物和氨源自亞洲地區(qū)0.5°×0.5° 月平均排放源清單。植物排放的碳?xì)浠衔锶∽訥EIA的1°×1° 月均值。此外，火山排放的SO2亦取自MICS-AsiaⅡ。

2 結(jié)果分析

2.1 模式驗(yàn)證

本文收集了京津冀大氣環(huán)境觀測(cè)網(wǎng)15個(gè)站點(diǎn)的PM2.5觀測(cè)數(shù)據(jù)，然后對(duì)模式系統(tǒng)的模擬效果進(jìn)行檢驗(yàn)。京津冀大氣環(huán)境觀測(cè)網(wǎng)是中科院大氣所為了保障奧運(yùn)會(huì)期間空氣質(zhì)量而建立的北京及周邊地區(qū)大氣環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測(cè)站網(wǎng)，該站網(wǎng)共17個(gè)站，各站從2008-06—09進(jìn)行監(jiān)測(cè)，監(jiān)測(cè)項(xiàng)目多達(dá)十余項(xiàng)。本文選取的觀測(cè)時(shí)間為2008-08，PM2.5的觀測(cè)儀器使用RP1 400環(huán)境顆粒物監(jiān)測(cè)儀， 最低檢測(cè)限為0.06 μg/m3·h，質(zhì)量分辨率為0.1 μg/ m3，精度為±1.5 μg/m3·h。氣象數(shù)據(jù)來自于中國(guó)氣象局128個(gè)氣象站常規(guī)氣象觀測(cè)資料，觀測(cè)要素為氣溫、降水、風(fēng)向和風(fēng)速。endprint

奧運(yùn)會(huì)期間對(duì)北京及周邊地區(qū)的污染源實(shí)行了嚴(yán)格的控制措施，為了與實(shí)際污染源情況基本吻合，在進(jìn)行模式驗(yàn)證時(shí)對(duì)污染源進(jìn)行了處理，即2008-07-20—08-31，北京地區(qū)污染物源強(qiáng)下降35%，周邊地區(qū)下降25%，其中2008-08-16—25為加強(qiáng)控制期，北京地區(qū)污染物源強(qiáng)下降50%，周邊地區(qū)下降35%.

為了說明模式系統(tǒng)中的模擬效果，文章對(duì)模式系統(tǒng)模擬的溫度、風(fēng)向、風(fēng)速和降水及PM2.5濃度與觀測(cè)資料進(jìn)行了對(duì)比。總體而言，模式值和實(shí)測(cè)值吻合度較高，模式系統(tǒng)可以較為準(zhǔn)確地反映區(qū)域大氣污染物的演變特征。限于篇幅，文中僅給出部分對(duì)比結(jié)果，圖1為2008-08兩個(gè)站點(diǎn)模式模擬的風(fēng)向風(fēng)速與觀測(cè)值的逐時(shí)時(shí)間序列圖；圖2為風(fēng)速的模擬效果；圖3為PM2.5模式模擬和觀測(cè)值日均值比較和奧運(yùn)村站逐時(shí)時(shí)間序列圖。

圖1 2008-08兩個(gè)單站的模式模擬與觀測(cè)資料風(fēng)速（m/s）逐時(shí)時(shí)間序列圖

圖2 2008-08月兩個(gè)單站的模式模擬與觀測(cè)資料風(fēng)向逐時(shí)時(shí)間序列圖

圖3 模式模擬和觀測(cè)資料PM2.5（μg/m3）日均散點(diǎn)圖和奧運(yùn)村站逐時(shí)時(shí)間序列圖

2.2 情景設(shè)計(jì)

情景1（用S1表示）：模擬計(jì)算研究區(qū)域2008-08 PM2.5的濃度。

情景2（用S2表示）：污染源不變，將氣象場(chǎng)更換為2007年同期氣象場(chǎng)，計(jì)算研究區(qū)域PM2.5的濃度。

2.3 結(jié)果分析

圖4給出了在污染源排放水平相同的情況下，2007-08和2008-08月PM2.5、硫酸鹽、硝酸鹽和銨鹽月均濃度水平和差異分布圖。

從圖中可以看出，2007-08風(fēng)場(chǎng)與2008-08明顯不同：2007-08風(fēng)速較2008年明顯偏大，2007年北京大部分地區(qū)主要受來自陸地的偏南風(fēng)影響，而北京南部地區(qū)則主要受來自海上強(qiáng)勁的東風(fēng)影響；2008年風(fēng)速較小，北京地區(qū)主要受到來自海上的偏南風(fēng)影響，而華北地區(qū)污染物的主要輸送通道——西南方向輸送通道風(fēng)速較小，輸送作用不強(qiáng)。

在污染物排放水平不變的情況下，不同的氣象條件對(duì)污染物的濃度和分布均有較大影響。2007-08 PM2.5濃度明顯大于2008年同期，差值約為2008年同期濃度值的近3倍，一方面是由于輸送作用和其他氣象條件（溫度、濕度）的不同帶來的污染物的輸送和累積；另一方面是由于海上風(fēng)速較大，帶來了豐沛的海鹽粒子。2007-08 PM2.5的高值區(qū)域主要位于北京地區(qū)、河北中南部地區(qū)和河南北部地區(qū)，濃度值在300 μg/m3以上，而2008年同期高值中心主要位于北京南部、河北部分地區(qū)，河南北部已無明顯高值中心，差值較大的地區(qū)為北京南部、石家莊地區(qū)和河北與河南的交界處，差值高達(dá)300 μg/m3。

從硫酸鹽粒子等3種粒子濃度的大小來看，差值較細(xì)粒子小得多，這是因?yàn)?種粒子前體物來源較為單一，自身變化較小，主要是由于氣象條件和輸送作用造成的不同。Yao等和楊復(fù)沫等認(rèn)為，隨著大氣相對(duì)濕度的升高，SO2在云中的氧化反應(yīng)明顯增強(qiáng)。當(dāng)大氣相對(duì)濕度（RH）小于60% 時(shí)，大氣中水相非均相反應(yīng)不再占主導(dǎo)地位，SO2向SO42-的轉(zhuǎn)化率降低；當(dāng)大氣相對(duì)濕度大于60%時(shí)，SO2向SO42-的轉(zhuǎn)化率明顯升高，這說明水溶性粒子與氣象條件關(guān)系較為密切。2007-08硫酸鹽粒子濃度大于50 μg/m3以上的地區(qū)主要為北京、河北中南部，而2008年同期分布范圍大大縮小，主要位于石家莊地區(qū)，差值在50 μg/m3以上的區(qū)域?yàn)楸本┠喜康貐^(qū)。硝酸鹽粒子濃度較硫酸鹽粒子濃度小，2007-08大于30 μg/m3以上的區(qū)域主要在北京、河北南部一線，而2008年同期則主要是在源區(qū)附近有較小的高濃度區(qū)。不同氣象條件下硝酸鹽粒子濃度變化比較復(fù)雜，由于夏季光照強(qiáng)烈，NO2壽命極短，大氣輸送對(duì)硝酸鹽粒子濃度分布作用不明顯。從圖4中可以看出，北京南部地區(qū)2008-08濃度值較2007年同期大，說明北京地區(qū)2008-08的氣象條件更有利于硝酸鹽粒子的產(chǎn)生和累積，負(fù)的差值達(dá)10 μg/m3以上，這一負(fù)的差值區(qū)域向北延伸，而北京以南周邊地區(qū)均為正的差值，差值在10 μg/m3以上的區(qū)域主要分布在河北中南部、北京和天津交界處。2007-08銨鹽粒子濃度高值中心位于北京南部，差值在20 μg/m3以上的區(qū)域與硫酸鹽粒子相似，主要位于北京南部地區(qū)。

2007-08（S2） 2008-08（S1） S2-S1

圖4 不同氣象條件下（S2，S1）時(shí)PM2.5和硫酸鹽、硝酸鹽、

銨鹽粒子濃度及其差值（S2-S1）分布圖（μg/m3）

為了進(jìn)一步說明氣象條件對(duì)PM2.5濃度的影響，文章選取了4個(gè)站點(diǎn)進(jìn)行分析，表1為選取的4個(gè)站點(diǎn)PM2.5和三種粒子在不同氣象條件下濃度的比較結(jié)果。

從表1中可以看出，氣象條件對(duì)空氣質(zhì)量的優(yōu)劣影響非常大。2007-08 （S2），4個(gè)站的PM2.5濃度水平非常高，濃度值均在200 μg/m3以上，均比2008-08（S1）情景下濃度值高，其中以石家莊和奧運(yùn)村最高，而S1情景下則為唐山和石家莊站濃度最高，奧運(yùn)村站濃度僅為88.5 μg/m3。從排放源分布來說，山西、河北地區(qū)工業(yè)污染源較多，排放強(qiáng)度較高。在S2情景下，山西地區(qū)為偏東轉(zhuǎn)偏南風(fēng)，在向北輸送的過程中，受到來自內(nèi)蒙古地區(qū)較強(qiáng)的偏西氣流影響，污染物向北京地區(qū)輸送；在S1情景下，山西地區(qū)風(fēng)速很小，河北地區(qū)主要為偏東南氣流。因此，本文認(rèn)為，除當(dāng)?shù)貧庀髼l件的不同外，輸送作用在污染物的水平分布方面起到了較大的作用。此外，在S2情景下，海上風(fēng)速較大，三種水溶性粒子所占比重明顯小于在S1情景下，三種粒子占比下降了30%以上（詳見表2）。奧運(yùn)村站在S2情景下較在S1情景下濃度高2倍以上，為220.7%，石家莊和天津兩個(gè)站的濃度較在S1情景下分別上升了135.4%和120.3%，唐山站上升幅度最小，為80.0%.硫酸鹽粒子濃度上升幅度較PM2.5明顯降低，奧運(yùn)村站上升了1倍以上，為145.2%，唐山站僅上升了39.7%.銨鹽粒子和硫酸鹽粒子特點(diǎn)相同，但由于濃度較低，且前體物分布廣泛，因此變化幅度較小，奧運(yùn)村站上升了95.1%，唐山站僅上升了14.1%. 硝酸鹽粒子濃度變化比較復(fù)雜，4個(gè)站中僅奧運(yùn)村站S2較S1濃度上升，上升了19.3%，其他3個(gè)站均為下降，且下降幅度較大，唐山站最大，下降了41.3%，這說明硝酸鹽粒子的生成和傳輸與其他兩種粒子明顯不同。endprint

表1 4個(gè)站點(diǎn)在不同氣象條件下PM2.5等對(duì)比結(jié)果一覽表（μg/m3）

站名 PM2.5 SO42-

S2 S1 S2-S1 百分比

/ % S2 S1 S2-S1 百分比

/ %

奧運(yùn)村 283.7 88.5 195.2 220.7 77.7 31.7 46.0 145.2

天津 212.3 96.4 115.9 120.3 69.2 40.0 29.1 72.8

石家莊 284.5 120.9 163.7 135.4 91.2 57.2 33.9 59.2

唐山 229.1 127.3 101.8 80.0 73.0 52.2 20.8 39.7

NO3- NH4+

奧運(yùn)村 30.4 25.5 4.9 19.3 37.6 19.3 18.3 95.1

天津 18.7 21.2 -2.5 -11.7 30.7 20.9 9.9 47.4

石家莊 16.2 21.4 -5.3 -24.6 36.9 26.9 10.0 37.1

唐山 19.1 32.5 -13.4 -41.3 31.0 27.2 3.8 14.1

表2 4個(gè)站點(diǎn)在不同情景下三種粒子在PM2.5中所占百分比

地點(diǎn)

百分比

時(shí)間 奧運(yùn)村 天津 石家莊 唐山

2008-08 85.81 84.32 86.49 87.22

2007-08 51.37 55.84 50.68 53.73

3 結(jié)束語(yǔ)

通過上述內(nèi)容，可得出以下結(jié)論：

2007-08（S2）PM2.5的高值區(qū)域主要位于北京地區(qū)、河北中南部地區(qū)和河南北部地區(qū)，濃度值在300 μg/m3以上，而2008-08（S1）高值中心區(qū)域明顯縮小，差值較大的地區(qū)為北京南部、石家莊地區(qū)和河北河南交界處，奧運(yùn)村站在S2情景下較在S1情景下濃度高2倍以上，為220.7%，石家莊和天津兩個(gè)站的濃度較在S1情景下分別上升了135.4%和120.3%，唐山站上升幅度最小，為80.0%.

在S2情景下硫酸鹽粒子濃度大于50 μg/m3以上的地區(qū)主要為北京、河北中南部，而在S1情景下分布范圍大大縮小，主要位于石家莊地區(qū)，差值在50 μg/m3以上的區(qū)域?yàn)楸本┠喜康貐^(qū)，奧運(yùn)村站上升了1倍以上，為145.2%，唐山站僅上升了39.7%.

硝酸鹽粒子濃度較硫酸鹽粒子濃度小，2007-08大于30 μg/m3以上的區(qū)域主要在北京、河北南部一線，而2008年同期則主要是在源區(qū)附近有范圍較小的高濃度區(qū)。不同氣象條件下硝酸鹽粒子濃度變化比較復(fù)雜，差值有正有負(fù)，說明硝酸鹽粒子的生成和傳輸與其他兩種粒子明顯不同。

2007-08銨鹽粒子濃度高值中心位于北京南部，差值在20 μg/m3以上的區(qū)域主要位于北京南部地區(qū)，銨鹽粒子濃度變化幅度較小，奧運(yùn)村站上升了95.1%，唐山站僅上升了14.1%.

兩種情景下PM2.5濃度差異的形成，一方面是由于輸送作用和其他氣象條件（溫度、濕度）的不同帶來的污染物的輸送和累積，分析可知，外來污染物對(duì)北京空氣質(zhì)量影響很大；另一方面是由于在S2情景下海上風(fēng)速較大，帶來了豐沛的海鹽粒子，三種水溶性粒子所占比重明顯小于在S1情景，占比下降達(dá)30%以上。

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[14] Pfiser G. G.，L. K. Emmons， P. G. Hess，et al.Analysis of the Summer 2004 ozone budget over the United States using Intercontinental Transport Experiment Ozonesonde Network Study（IONS）observations and Model of Ozone and Related Tracers （MOZART-4） simulations[J].J. Geophys. Res，2008（113）D23306，doi：10.1029/2008JD010190.

[15]Carmichaela G. R.， T. Sakurai， D. Streets， et al.MICS-Asia Ⅱ：The model intercomparison study for Asia Phase Ⅱ methodology and overview of findings[J].Atmos.Environ.，2008（15）：3468-3490.

[16]Woo J.H.，D.G.Streets，G.R.Carmichael，et al.Contribution of biomass and biofuel emissions to trace gas distributions in Asia during the TRACE-P experiment[J].J.Geophys.Res.，2003，108（D21）：doi：10.1029/2002JD003200.

[17]OlivierJ.G.J.，A.F.Bouwman，C.W.M.van der Maas，et al. Emission database for global atmospheric research[J].Environ.Monit.Assess.，1994（1-2）：93-106.

[18]Benkovitz C.M.，M.T.Schultz，J.Pacyna，et al.Global gridded inventories of anthropogenic emissions of sulfur and nitrogen[J].J. Geophys. Res.，1996，101（29）：239-253.

[19]辛金元，王躍思，唐貴謙，等. 2008 年奧運(yùn)期間北京及周邊地區(qū)大氣污染物消減變化[J].科學(xué)通報(bào)，2010，55（15）：1510-1519.

[20]陳朝暉，程水源，蘇福慶，等. 華北區(qū)域大氣污染過程中天氣型和輸送路徑分析[J].環(huán)境科學(xué)研究，2008，21（1）：17-21.

[21]楊復(fù)沫，賀克斌，馬永亮，等. 北京大氣細(xì)粒子PM 的化學(xué)組成[J].清華大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2002，42（12）：1605-1608.

[22]Yao X.H.，Chan C. K.，F(xiàn)ang M.et a1.The water-soluble ionic composition of PM2.5 in Shanghai and Beijing， China[J].Atmos. Environ.，2002（36）：4223-4234.

————————

作者簡(jiǎn)介： 朱凌云（1972—），女，河北蠡縣人，2003年3月畢業(yè)于山西大學(xué)環(huán)境科學(xué)系環(huán)境類其他專業(yè)（工學(xué)碩士）。

〔編輯：曹月〕

Simulation of Meteorological Conditions on PM2.5 Concentration on the North China

Zhu Lingyun， Han Xiao， An Wei， Gao Yi

Abstract： Using observational data obtained during the 2008 Olympic Games， using the coupled model RAMS-CMAQ sensitivity tests designed for different meteorological conditions under the same sources（2007-08 and 2008-08）the impact of PM2.5 concentrations in North China were quantitative analysis. Analysis shows that mode the system can more accurately reflect the evolution of the regional characteristics of atmospheric pollutants， the effects of different meteorological conditions on PM2.5 concentration is obvious. 2007-08 PM2.5 high-value areas are mainly located in Beijing， Hebei， Henan， central and southern and northern regions， while the high value of the central region of 2008-08 was significantly reduced. The difference between the two larger areas under weather conditions in southern Beijing， Shijiazhuang and Hebei and Henan junction， the Olympic Village Station 2007-08 compared to the same period in 2008 amounted to more than 2-fold concentration difference. Transport and accumulation of pollutants caused by different temperature， humidity and other weather conditions are the main cause of PM2.5 concentration differences.

Key words： RAMS-CMAQ； weather conditions； PM2.5； secondary aerosolsendprint

[9]Byun D. W.，Ching J. K. S.Science Algorithms of the EPA Models-3 Community Multi-scale Air Quality （CMAQ） Modeling System， NERL， Research Triangle Park， NC，1999.

[10]Pielke R. A.，Cotton W. R.，Walko R. L.，et al.A compreh -ensive meteorological modeling system RAMS[J]. Meteorol. Atmos. Phys.，1992（49）：69-91.

[11]Meigen Zhang，Lijie Gao，Cui Ge，et al.Simulation of nitrate aerosol concentrations over East Asia with the model system RAMS-CMAQ[J].Tellus B，2007（59）：372-380.

[12]張美根，韓志偉. TRACE-P期間硫酸鹽、硝酸鹽和銨鹽氣溶膠的模擬研究[J].高原氣象，2003（1）：1-6.

[13]張美根. 多尺度空氣質(zhì)量模式系統(tǒng)及其驗(yàn)證 Ⅱ：東亞地區(qū)對(duì)流層臭氧及其前體物模擬[J].大氣科學(xué)，2005（6）：926-936.

[14] Pfiser G. G.，L. K. Emmons， P. G. Hess，et al.Analysis of the Summer 2004 ozone budget over the United States using Intercontinental Transport Experiment Ozonesonde Network Study（IONS）observations and Model of Ozone and Related Tracers （MOZART-4） simulations[J].J. Geophys. Res，2008（113）D23306，doi：10.1029/2008JD010190.

[15]Carmichaela G. R.， T. Sakurai， D. Streets， et al.MICS-Asia Ⅱ：The model intercomparison study for Asia Phase Ⅱ methodology and overview of findings[J].Atmos.Environ.，2008（15）：3468-3490.

[16]Woo J.H.，D.G.Streets，G.R.Carmichael，et al.Contribution of biomass and biofuel emissions to trace gas distributions in Asia during the TRACE-P experiment[J].J.Geophys.Res.，2003，108（D21）：doi：10.1029/2002JD003200.

[17]OlivierJ.G.J.，A.F.Bouwman，C.W.M.van der Maas，et al. Emission database for global atmospheric research[J].Environ.Monit.Assess.，1994（1-2）：93-106.

[18]Benkovitz C.M.，M.T.Schultz，J.Pacyna，et al.Global gridded inventories of anthropogenic emissions of sulfur and nitrogen[J].J. Geophys. Res.，1996，101（29）：239-253.

[19]辛金元，王躍思，唐貴謙，等. 2008 年奧運(yùn)期間北京及周邊地區(qū)大氣污染物消減變化[J].科學(xué)通報(bào)，2010，55（15）：1510-1519.

[20]陳朝暉，程水源，蘇福慶，等. 華北區(qū)域大氣污染過程中天氣型和輸送路徑分析[J].環(huán)境科學(xué)研究，2008，21（1）：17-21.

[21]楊復(fù)沫，賀克斌，馬永亮，等. 北京大氣細(xì)粒子PM 的化學(xué)組成[J].清華大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2002，42（12）：1605-1608.

[22]Yao X.H.，Chan C. K.，F(xiàn)ang M.et a1.The water-soluble ionic composition of PM2.5 in Shanghai and Beijing， China[J].Atmos. Environ.，2002（36）：4223-4234.

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作者簡(jiǎn)介： 朱凌云（1972—），女，河北蠡縣人，2003年3月畢業(yè)于山西大學(xué)環(huán)境科學(xué)系環(huán)境類其他專業(yè)（工學(xué)碩士）。

〔編輯：曹月〕

Simulation of Meteorological Conditions on PM2.5 Concentration on the North China

Zhu Lingyun， Han Xiao， An Wei， Gao Yi

Abstract： Using observational data obtained during the 2008 Olympic Games， using the coupled model RAMS-CMAQ sensitivity tests designed for different meteorological conditions under the same sources（2007-08 and 2008-08）the impact of PM2.5 concentrations in North China were quantitative analysis. Analysis shows that mode the system can more accurately reflect the evolution of the regional characteristics of atmospheric pollutants， the effects of different meteorological conditions on PM2.5 concentration is obvious. 2007-08 PM2.5 high-value areas are mainly located in Beijing， Hebei， Henan， central and southern and northern regions， while the high value of the central region of 2008-08 was significantly reduced. The difference between the two larger areas under weather conditions in southern Beijing， Shijiazhuang and Hebei and Henan junction， the Olympic Village Station 2007-08 compared to the same period in 2008 amounted to more than 2-fold concentration difference. Transport and accumulation of pollutants caused by different temperature， humidity and other weather conditions are the main cause of PM2.5 concentration differences.

Key words： RAMS-CMAQ； weather conditions； PM2.5； secondary aerosolsendprint

[9]Byun D. W.，Ching J. K. S.Science Algorithms of the EPA Models-3 Community Multi-scale Air Quality （CMAQ） Modeling System， NERL， Research Triangle Park， NC，1999.

[10]Pielke R. A.，Cotton W. R.，Walko R. L.，et al.A compreh -ensive meteorological modeling system RAMS[J]. Meteorol. Atmos. Phys.，1992（49）：69-91.

[11]Meigen Zhang，Lijie Gao，Cui Ge，et al.Simulation of nitrate aerosol concentrations over East Asia with the model system RAMS-CMAQ[J].Tellus B，2007（59）：372-380.

[12]張美根，韓志偉. TRACE-P期間硫酸鹽、硝酸鹽和銨鹽氣溶膠的模擬研究[J].高原氣象，2003（1）：1-6.

[13]張美根. 多尺度空氣質(zhì)量模式系統(tǒng)及其驗(yàn)證 Ⅱ：東亞地區(qū)對(duì)流層臭氧及其前體物模擬[J].大氣科學(xué)，2005（6）：926-936.

[14] Pfiser G. G.，L. K. Emmons， P. G. Hess，et al.Analysis of the Summer 2004 ozone budget over the United States using Intercontinental Transport Experiment Ozonesonde Network Study（IONS）observations and Model of Ozone and Related Tracers （MOZART-4） simulations[J].J. Geophys. Res，2008（113）D23306，doi：10.1029/2008JD010190.

[15]Carmichaela G. R.， T. Sakurai， D. Streets， et al.MICS-Asia Ⅱ：The model intercomparison study for Asia Phase Ⅱ methodology and overview of findings[J].Atmos.Environ.，2008（15）：3468-3490.

[16]Woo J.H.，D.G.Streets，G.R.Carmichael，et al.Contribution of biomass and biofuel emissions to trace gas distributions in Asia during the TRACE-P experiment[J].J.Geophys.Res.，2003，108（D21）：doi：10.1029/2002JD003200.

[17]OlivierJ.G.J.，A.F.Bouwman，C.W.M.van der Maas，et al. Emission database for global atmospheric research[J].Environ.Monit.Assess.，1994（1-2）：93-106.

[18]Benkovitz C.M.，M.T.Schultz，J.Pacyna，et al.Global gridded inventories of anthropogenic emissions of sulfur and nitrogen[J].J. Geophys. Res.，1996，101（29）：239-253.

[19]辛金元，王躍思，唐貴謙，等. 2008 年奧運(yùn)期間北京及周邊地區(qū)大氣污染物消減變化[J].科學(xué)通報(bào)，2010，55（15）：1510-1519.

[20]陳朝暉，程水源，蘇福慶，等. 華北區(qū)域大氣污染過程中天氣型和輸送路徑分析[J].環(huán)境科學(xué)研究，2008，21（1）：17-21.

[21]楊復(fù)沫，賀克斌，馬永亮，等. 北京大氣細(xì)粒子PM 的化學(xué)組成[J].清華大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2002，42（12）：1605-1608.

[22]Yao X.H.，Chan C. K.，F(xiàn)ang M.et a1.The water-soluble ionic composition of PM2.5 in Shanghai and Beijing， China[J].Atmos. Environ.，2002（36）：4223-4234.

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作者簡(jiǎn)介： 朱凌云（1972—），女，河北蠡縣人，2003年3月畢業(yè)于山西大學(xué)環(huán)境科學(xué)系環(huán)境類其他專業(yè)（工學(xué)碩士）。

〔編輯：曹月〕

Simulation of Meteorological Conditions on PM2.5 Concentration on the North China

Zhu Lingyun， Han Xiao， An Wei， Gao Yi

Abstract： Using observational data obtained during the 2008 Olympic Games， using the coupled model RAMS-CMAQ sensitivity tests designed for different meteorological conditions under the same sources（2007-08 and 2008-08）the impact of PM2.5 concentrations in North China were quantitative analysis. Analysis shows that mode the system can more accurately reflect the evolution of the regional characteristics of atmospheric pollutants， the effects of different meteorological conditions on PM2.5 concentration is obvious. 2007-08 PM2.5 high-value areas are mainly located in Beijing， Hebei， Henan， central and southern and northern regions， while the high value of the central region of 2008-08 was significantly reduced. The difference between the two larger areas under weather conditions in southern Beijing， Shijiazhuang and Hebei and Henan junction， the Olympic Village Station 2007-08 compared to the same period in 2008 amounted to more than 2-fold concentration difference. Transport and accumulation of pollutants caused by different temperature， humidity and other weather conditions are the main cause of PM2.5 concentration differences.

Key words： RAMS-CMAQ； weather conditions； PM2.5； secondary aerosolsendprint