WRF模式下边界层气象条件对PM10浓度影响的数值模拟

"不同天气背景下边界层气象条件对PM10浓度影响数值模拟研究" 该研究由魏林波、周国兵和王式功等人进行，得到了重庆市科委应用开发计划项目和兰州大学中央高校基本科研业务费专项资金的支持。文章探讨了在不同天气条件下，大气边界层的气象特征如何影响PM10（直径小于10微米的颗粒物）的浓度，并通过WRF（Weather Research and Forecasting）模式进行了数值模拟。 研究发现，边界层高度是决定污染物浓度的关键因素之一。在夜间，由于大气边界层相对稳定，其高度变化对PM10浓度的影响较小。然而，白天的情况则有所不同。在有雾或阴天的背景下，边界层高度升高后需要2到3小时，PM10浓度才会显著降低；而在晴朗的日子里，这一过程只需1到2小时。这表明，阳光照射可以更快地促进污染物的垂直扩散。 此外，边界层风场的变化也直接影响PM10浓度。在夜间，重庆主城区通常受到下沉气流的影响，导致污染物向上扩散的能力减弱，PM10浓度容易增加。相反，如果出现上升气流，尤其是高空风速较大并伴随上升气流时，PM10的垂直扩散作用加强，能够有效抑制地表PM10浓度的增长。 随着太阳辐射的增强，下午时分边界层的湍流强度增大，垂直扩散能力显著提升，因此PM10浓度会呈现明显的下降趋势。这些发现对于理解和预测城市空气污染、制定空气质量管理策略具有重要意义。 关键词：WRF模式、数值模拟、大气边界层、PM10 该研究的中图分类号为X5，即环境科学与资源利用类别。通过WRF模式的数值模拟，科学家们能够更深入地理解不同天气条件如何影响大气边界层的气象条件，从而影响PM10的分布和浓度，为环保和气象预报提供了科学依据。