当前位置：文档之家 › 基于Hysplit后向轨迹模式分析太原市重污染天气影响

基于Hysplit后向轨迹模式分析太原市重污染天气影响

  • 格式：pdf
  • 大小：1.58 MB
  • 文档页数：3

下载文档原格式

  / 3

合集下载

HYSPLIT模式简介及使用

HYSPLIT模式简介及使用

02
Hysplit模式概述
定义与特点
定义
Hysplit模式是一种基于混合流体的分 离技术，通过将两种或多种流体混合， 利用它们之间的物理或化学性质差异， 实现不同组分的分离。
特点
Hysplit模式具有高效、节能、环保等 优点，适用于多种分离需求，如气体 分离、液体分离、固液分离等。
工作原理
物理分离
自定义地图
可以使用自定义地图进行模拟，以满 足特定需求。
注意事项
确保输入正确的参
数
在输入模拟参数时，要确保所有 参数的正确性，否则可能导致模 拟结果不准确。
合理设置高度和速
度
在调整模拟参数时，要合理设置 高度和速度等参数，以保证模拟 结果的可靠性。
注意软件更新
Hysplit软件会不断更新以修复漏 洞和提高性能，建议定期检查软 件更新情况并进行升级。
使用方法
基本操作
创建新的模拟任务
点击菜单栏中的“文件”选项， 选择“新建”创建一个新的模拟 任务。
输入模拟参数
在弹出的对话框中输入模拟任务 的参数，如起始地点、目标地点、 时间范围等。
开始模拟
点击“开始”按钮，Hysplit将根 据输入的参数进行模拟。
打开Hysplit软件
双击桌面上的Hysplit图标，打开 软件界面。
VS
在众多气象模式中，Hybrid Weather and Precipitation Simulation (Hysplit) 模式因其独特 的模拟方法和广泛的应用领域而备受 关注。
Hysplit模式的意义
提高气象预报的准确 性和精细化程度
Hysplit模式通过引入混合物理过 程参数化方案，提高了对复杂气 象现象的模拟能力，为气象预报 提供了更准确、更精细的结果。

区域大气环境应急响应数值预报系统

区域大气环境应急响应数值预报系统

区域大气环境应急响应数值预报系统孙明华;宋振鑫;吕终亮;张备;胡江凯;周斌;马占山【摘要】介绍了针对国内有毒气体泄漏等突发性大气中污染物扩散问题建立的区域精细大气环境应急响应数值预报业务系统.该系统基于污染扩散模式HYSPLIT_4,利用中尺度模式WRF为其提供气象场,对污染扩散的路径和浓度以及地面沉降进行计算,系统后端开发了基于GlS的产品制作平台对模式产品进行叠加地理信息的处理.为实现快速应急响应的功能,模式业务系统始终处于热准备状态,并可在接到指令后迅速完成产品制作.文中给出一个大气环境应急响应演习应用实例,显示该模式系统对影响范围较大的有毒气体泄漏事件应急响应工作具备一定的指导意义和应用前景.【期刊名称】《气象科技》【年(卷),期】2010(038)005【总页数】7页(P635-639,后插5-6)【关键词】环境应急响应;HYSPLIT_4;GIS【作者】孙明华;宋振鑫;吕终亮;张备;胡江凯;周斌;马占山【作者单位】国家气象中心,北京,100081;国家气象中心,北京,100081;国家气象中心,北京,100081;江苏省气象台,南京,210008;国家气象中心,北京,100081;国家气象中心,北京,100081;国家气象中心,北京,100081【正文语种】中文【中图分类】P4近年来，我国危险化学品等有毒气体的泄漏和扩散频频发生，而且呈明显上升趋势，对人民的生命财产安全造成巨大威胁和损失［1］。

如2003年重庆开县“12.23”特大天然气井喷事件，2004年4月15日重庆市天原化工总厂发生氯气泄漏、爆炸事故，2005年3月29日江苏淮安的氯气泄漏事件等。

风、大气湍流、温度层结、降水等气象条件对有毒气体扩散状况和空中、地面的污染范围，以及应急防护措施的选择和应急响应行动等都有着直接的影响。

气象部门的应急响应气象保障业务主要是依据突发性事件发生当时污染源参数和前期的气象条件，利用大气扩散模式［2－3］对污染物颗粒或烟羽的扩散路径、空中和地面污染浓度与范围做出及时准确的预报，并将这些预报结果及时分发给紧急响应决策、组织实施部门乃至公众。

HYSPLIT后向轨迹模式应用

HYSPLIT后向轨迹模式应用

– Stein, A.F., D. Lamb, and R.R. Draxler, 2000, Incorporation of detailed chemistry into a three‐dimensional Lagrangian‐Eulerian hybrid model: application to regional tropospheric ozone, Atm. Environ., 34, 4361‐4372.
3D Particle Distribution
Top-hat Puff Center Positions
HYSPLIT模式的应用
Draxler, R.R., and G.D. Hess, 1998, An overview of the HYSPLIT_4 modelling system for trajectories, dispersion, and deposition. Australian Meteorological Magazine, 47: 295‐308.
和轨迹集合预报等 耦合了全球欧拉模式
HYSPLIT扩散轨迹计算方法
HSYPLIT中假定质点的轨迹是随着风场而运动的，轨迹是质点在空间和时间上的积分。质点 所在位置的矢量速度在时间和空间上都是线性插值得出的，其具体计算公式如下：
P'(t+ Δ t) = P(t) + V(P,t) Δt P(t+Δt) = P(t) + 0.5 [ V( P,t) + V(P',t+Δt) ] Δt 其中下时刻指点的位置是由上一时刻的平均速度和第一猜值所在点的速度平均后与时间步 长的乘积而得到的。
•
森林火灾
– Stunder, B.J.B., J.L. Heffter, R.R. Draxler (2007), Airborne Volcanic Ash Forecast Area Reliability, Weather and Forecasting, 22:1132‐1139, DOI: 10.1175/WAF1042.1

在线后向气流轨迹做法介绍

在线后向气流轨迹做法介绍

后向气流轨迹做法
第一步：打开HYSPLIT主页：/HYSPLIT.php
第二步：点击Run HYSPLIT Trajectory Model进入
第三步：进入之后选择Compute archive trajectories
第四步：轨迹源的起始点个数以及轨迹类型，这里以默认参数为例。

第五步：在此输入要模拟的地点的经纬度值，这里以中国环境科学研究院为例进行模拟。

第六步：选择要模拟的时间范围
第七步：设置轨迹图形的一些参数，点击获取轨迹。

选择后向轨迹模拟
48表示每条轨迹的模拟时间为两天，
每6小时开始一条新的轨迹
最大轨迹条数为8条
这些参数可以根据需要自己改变
选择模拟高度
这里是一些其他参数，可根据需要
选择是否生成，如“混合层高度”
第八步：生成图片，并保存。

HYSPLIT后向轨迹模式应用

HYSPLIT后向轨迹模式应用

欧拉方法 vs. 拉格朗日方法
特征:
采用平流扩散方程； 所有格点上均需要求解偏微分方程 扩散过程是浓度梯度的函数 适合于多污染源、多化学转化 对于点源会引入虚假扩散
特征:
在粒子路径上求解方程 只需要计算粒子周围格点 适合于点源模拟 多点源模拟会大大影响计算效率
拉格朗日烟团模型 vs. 拉格朗日粒子模型
HYSPLIT扩散轨迹计算方法
HSYPLIT中假定质点的轨迹是随着风场而运动的，轨迹是质点在空间和时间上的积分。质点 所在位置的矢量速度在时间和空间上都是线性插值得出的，其具体计算公式如下： P'(t+ Δ t) = P(t) + V(P,t) Δt P(t+Δt) = P(t) + 0.5 [ V( P,t) + V(P',t+Δt) ] Δt 其中下时刻指点的位置是由上一时刻的平均速度和第一猜值所在点的速度平均后与时间步 长的乘积而得到的。 其中积分时间步长是变化的（1分钟 – 1小时），满足如下公式： Umax (grid‐units min‐1)Δt (min) < 0.75 (grid‐units),
3D Particle Distribution
Top-hat Puff Center Positions
HYSPLIT模式的应用
Draxler, R.R., and G.D. Hess, 1998, An overview of the HYSPLIT_4 modelling system for trajectories, dispersion, and deposition. Australian Meteorological Magazine, 47: 295‐308. • 轨迹模拟 – – – • 沙尘模拟 – – Wang, Y.Q., Stein, A.F., Draxler, R.R., Rosa, J.D.d.l. and Zhang, X.Y., 2011. Global sand and dust storms in 2008: Observation and HYSPLIT model verification. Atmospheric Environment, 45(35): 6368‐6381. Escudero, M., A. Stein, R. R. Draxler, X. Querol, A. Alastuey, S. Castillo, and A. Avila (2006), Determination of the contribution of northern Africa dust source areas to PM10 concentrations over the central Iberian Peninsula using the Hybrid Single‐Particle Lagrangian Integrated Trajectory model (HYSPLIT) model, , J. Geophys. Res.,, 111, D06210, doi:10.1029/2005JD006395. Draxler, R.R., D.A. Gillette, J.S. Kirkpatrick, and J. Heller, 2001, Estimating PM10 air concentrations from dust storms in Iraq, Kuwait, and Saudi Arabia, Atm. Environ., 35, 4315‐4330. Rolph, G.D., R.R. Draxler, and R.G. de Pena, 1992, Modeling sulfur concentrations and depositions in the United States during ANATEX. Atmos. Environ., 26A:73‐93. Stein, A.F., D. Lamb, and R.R. Draxler, 2000, Incorporation of detailed chemistry into a three‐dimensional Lagrangian‐Eulerian hybrid model: application to regional tropospheric ozone, Atm. Environ., 34, 4361‐4372. Draxler, R.R. 2000, Meteorological Factors of Ozone Predictability at Houston, Texas, J. Air and Waste Management Assoc., 50: 259‐271. Stein, A.F., V. Isakov, J. Godowitch, R.R. Draxler (2007),A hybrid modeling approach to resolve pollutant concentrations in an urban area, Atmospheric Environment 41:9410‐9426. Stunder, B.J.B., J.L. Heffter, R.R. Draxler (2007), Airborne Volcanic Ash Forecast Area Reliability, Weather and Forecasting, 22:1132‐1139, DOI: 10.1175/WAF1042.1 Glenn D. Rolph, Roland R. Draxler, Ariel F. Stein, Albion Taylor, Mark G. Ruminski, Shobha Kondragunta, Jian Zeng, Ho‐Chun Huang, Geoffrey Manikin, Jeffery T. McQueen, and Paula M. Davidson (2009), Description and Verification of the NOAA Smoke Forecasting System: The 2007 Fire Season Weather and Forecasting, 24:361‐378, DOI: 10.1175/2008WAF2222165.1 Cohen, M., R. Artz, R. Draxler. 2007 NOAA Report to Congress: Mercury Contamination in the Great Lakes. Air Resources Laboratory, Silver Spring MD. Submitted to Congress on May 14, 2007. 162 pages. Cohen,M., Artz,R., Draxler,R., Miller,P., Poissant,L., Niemi,D., Ratte,D., Deslauriers,M., Duval,R., Laurin,R., Slotnick,J., Nettesheim,T., and McDonald,J., 2004, Modeling the atmospheric transport and deposition of mercury to the Great Lakes, Environmental Research, 95, 247‐265. Draxler, R.R., 1991, The accuracy of trajectories during ANATEX calculated using dynamic model analyses versus rawinsonde observations. J. Appl. Meteorol. 30:1446‐1467. Draxler, R.R., R. Dietz, R.J. Lagomarsino, and G. Start, 1991, Across North America Tracer Experiment (ANATEX): Sampling and analysis. Atmos. Environ. 25A:2815‐2836. Draxler, R.R., 1979, Modeling the results of two recent mesoscale dispersion experiments. Atmos. Environ. 13:1523‐1533.

太原市冬季一次PM2.5重污染过程特征及来源分析

太原市冬季一次PM2.5重污染过程特征及来源分析

山西科技SHANXI SCIENCE AND TECHNOLOGY2019年第34卷第4期随着经济的高速发展，大气污染问题受到社会各界的广泛关注［1］。

近年来，京津冀及周边城市大气污染问题尤为突出，特别是冬季以PM2.5为首的重污染天气频发，严重影响大气环境质量，危害人体健康［2］。

许多学者针对PM2.5污染进行了大量研究工作，从气象条件［3］、数值模拟［4］、化学组分及来源［5］等多个方面入手取得了一定的成效，但传统的气溶胶研究方法多用滤膜采样分析结果，难以反映短时的突发性污染事件，而SPAMS具有直接快速获得单颗粒粒径和化学成分的优势，可以快速定位主要污染源并获取污染物特征变化，是目前国内外较先进的方法。

太原市是我国的能源和重工业基地，在传统煤烟型污染未得到彻底解决的情况下，叠加以在京津冀及其周边、汾渭平原等区域以PM2.5为代表的区域性、复合型大气污染，环境空气质量形势异常严峻。

2018年全年共启动22次空气质量重度污染预警，其中黄色预警8次、橙色预警14次，在这些重度污染预警天气中空气质量首要污染物均为PM2.5。

因此，对太原市的PM2.5重污染过程进行分析研究，可以为太原市重污染天气的预警和大气污染防治提供参考依据。

1数据来源PM2.5质量浓度来源于太原市环境空气国控监测站点，采用美国热电Model5030型SHARP自动监测设备；SPAMS来源于太原市大气环境综合观测研究站，采用广州禾信分析仪器有限公司SPAMS0515设备；激光雷达位于太原学院。

采样时间为2019年1月2日1：00—12日00：00。

相关图表采用Originlab等软件绘制完成。

2结果与讨论2.1空气质量演变1月2—12日太原市共经历了3次较长的污染过文章编号：1004-6429（2019）04-0100-03收稿日期：2019-04-28太原市冬季一次PM2.5重污染过程特征及来源分析刘淑丽（太原市环境监测中心站，山西太原，030002）摘要：针对2019年1月2—12日太原市发生的一次PM2.5重污染过程，利用单颗粒气溶胶质谱仪（SPAMS）分析了PM2.5的化学组成，根据太原市PM2.5源谱库对主要成分进行了来源解析，并结合激光雷达监测综合分析了此次重污染过程的成因。

利用Hysplit模式探究长江三角洲冬春季霾的来源及其成因

1引言长江三角洲北起通扬运河，南抵钱塘江、杭州湾，西至南京以西，东到海边，包括上海市全部，江苏省南部、浙江省中北部，面积约5万km 2，是中国第一大经济区。

霾，是悬浮在大气中的大量微小尘粒、烟粒或盐粒的集合体使空气浑浊、水平能见度降低到10km 以下的一种大气现象[1]。

它除了使城市能见度恶化还严重影响了长江三角洲海陆空交通运输。

不仅如此，霾还引发了诸如环境、健康、生态等深层次的问题。

因此，研究长三角霾来源即影响因素不仅为霾的监测、评估、预警及应对的指标体系提供了科学、有效的依据，也进一步保障了广大人民的健康与城市的可持续发展。

1.1研究背景和意义根据中国环保部2013年发表的的空气质量状况调查报告[2]，长三角区域共25个地级及以上城市，空气质量平均达标天数比例为64.2%，高于全国调查的74个城市平均达标天数比例3.7个百分点。

首要污染物为PM2.5，其次是臭氧和PM10。

而长三角的25个城市中，PM2.5年均浓度为67μg/m 3，24个城市超标；PM10年均浓度为103μg/m 3，23个城市超标；二氧化氮年均浓度为42μg/m 3，15个城市超标。

由此可见，在我国中东部频繁发生的霾以PM2.5严重超标为特征，它不但使城市能见度大幅度降低，影响交通安全，还因其粒径小、毒性大而严重影响了居民的身体健康、生活质量甚至是经济社会的可持续发展[3]。

而2014年冬季长江三角洲地区，尤其是上海，发生了一次严重的霾事件，可吸入颗粒物的峰值出现在12月底1月初、2月中旬，而PM10分指数更是一度逼近400。

图12014.12-2015.3上海空气质量变化柱状图(数据来源:上海环境检测中心)作者简介:张钰伊（1995~），女，云南昆明人，华东师范大学2013级地理科学专业；吴非（1994~），女，上海人，华东师范大学2013级地理科学专业；储文超（1995~），男，江苏海安人，华东师范大学2013级地理科学专业。

中国气象局关于全国政协十三届四次会议第1982号（资源环境类218号）提案答复的函

中国气象局关于全国政协十三届四次会议第1982号（资源环境类218号）提案答复的函文章属性•【制定机关】中国气象局•【公布日期】2021.07.02•【文号】中气提字〔2021〕11号•【施行日期】2021.07.02•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】综合观测正文中国气象局关于全国政协十三届四次会议第1982号（资源环境类218号）提案答复的函中气提字〔2021〕11号高洁等委员：你们提出的《关于加强秦岭生态气象系统建设的提案》（第1982号）收悉。

经商陕西省人民政府，现答复如下：秦岭生态气象服务保障工作进展近年来，在当地政府和有关部门的大力支持下，气象部门持续推进秦岭生态气象服务能力建设，取得了初步成效。

（一）初步建成秦岭生态气象综合监测网络，秦岭生态气象监测水平得到提升目前，秦岭地区拥有农业气象观测站4个、农田小气候监测站23个、自动土壤水分观测站30个、酸雨观测站6个、闪电定位和大气电场监测站各8个、负氧离子观测站32个、辐射观测站1个、温室气体观测系统1套、气溶胶观测系统1套、空气质量监测系统1套。

其中，30个自动站资料序列最长已积累8年。

在秦岭陕西区域，共布设8个高山站、31个自动气象站（六要素）、1个微波辐射站、3个太阳辐射站、3个负氧离子站和3个臭氧观测站，在太白山拔仙台建成青藏高原以东内陆海拔最高气象观测站（3730米），初步形成了“一横三纵”秦岭山脉断面综合气象观测网；实施了秦岭生态监测服务系统商洛示范项目，搭建秦岭生态监测服务可视化业务平台，完成风云三号、风云四号卫星直收站建设，建成了气象卫星数据备份中心。

（二）初步建立秦岭生态气象评估技术体系，秦岭生态气象服务能力得到增强建成了生态环境气象监测评估、风能太阳能资源评估、生态安全气象影响评价等业务系统，初步构建了省市县三级生态气象业务体系。

成立秦岭和黄土高原生态环境气象重点实验室，建设秦岭大气科学野外实验基地，开发秦巴水源涵养能力监测评估系统，持续开展秦岭水源涵养功能、植被覆盖度及固碳能力研究。

基于HYSPLIT后向轨迹模式判断河谷型城市大气污染物来源

基于HYSPLIT后向轨迹模式判断河谷型城市大气污染物来源祝禄祺; 仝纪龙; 潘峰; 陈敏; 舒璐【期刊名称】《《环境科技》》【年(卷),期】2019(032)005【总页数】6页(P43-47,53)【关键词】空气污染; 后向轨迹; 聚类分析; 无组织面源; 河谷城市【作者】祝禄祺; 仝纪龙; 潘峰; 陈敏; 舒璐【作者单位】兰州大学大气科学学院甘肃兰州 730000【正文语种】中文【中图分类】X80 引言近年来，我国环境空气质量的区域性特征明显，并且其输送范围受大气输送网格和地形的影响[1]，而影响一个区域大气环境质量的因素须考虑外来污染物输送对该区域空气质量的影响[2]。

本文的研究对象甘肃省武威市天祝藏族自治县县城位于一条西北—东南向的河谷内，自河谷内的碳化硅生产工业集中区投入生产以来，县城空气质量显著下降。

该工业区有3个位于县城西北方向沿河谷分布的园区，与县城的距离分别为2.5，10，16 km，总产能约占全国碳化硅生产量的13%，是一处重要的碳化硅生产基地。

该工业区的排污方式属于无组织面源排放，有研究表明无组织面源排放的大气污染物主要集中在厂区中心污染源附近[3]，但河谷地形内的风场与污染物的扩散形态有密切联系，影响着污染物的扩散范围和污染水平[4]。

该地区主要以畜牧业为主，除该工业区以外并无其他大型污染源。

因此本文以天祝县城为研究对象，分析其主要污染来源，以探究在河谷地形内大型无组织面源排放是否存在典型输送影响城市的空气质量。

1 资料和方法1.1 资料来源天祝县城大气污染物浓度数据PM10，PM2.5，SO2，NO2和CO来自天祝藏族自治县省控自动监测站，数据的起止时间为2017年12月～2018年11月。

气团后向轨迹分析采用的气象数据为美国气象环境预报中心（NCEP）提供的全球资料同化GDAS数据。

1.2 后向轨迹模式本研究采用美国国家海洋大气研究中心空气资源实验室(NOAA)的HYSPLIT轨迹模式，该模式用于计算和分析大气污染物输送、扩散轨迹，具有处理多种气象要素输入场、多种物理过程和不同类型污染物排放源功能，已经被广泛地应用于多种污染物在各个地区的传输和扩散的研究中[5-8]。

基于拉格朗日混合单粒子轨迹模式(HYSPLIT)的核污染物扩散数值预报技术

基于拉格朗日混合单粒子轨迹模式(HYSPLIT)的核污染物扩
散数值预报技术
王广杰;沈红;李娟;兰伟仁;管维彪
【期刊名称】《辐射研究与辐射工艺学报》
【年(卷),期】2024(42)2
【摘要】本研究利用拉格朗日混合单粒子轨迹模式(HYSPLIT)开展了核污染物数值预报试验。

欧洲示踪试验和虚拟事故情景下的模拟预报试验结果表明,HYSPLIT模式模拟的1h内轨迹最小绝对误差约为0.2°,该模式可以有效地预报核污染物的扩散轨迹。

模拟轨迹误差主要受风向和风速的影响,且初始状态误差会使轨迹模拟的误差随着预报时效增加而逐渐增大;对于单次轨迹模拟,模式模拟轨迹会存在偏差,但在一定时间范围内,轨迹模拟可以很好反映示踪剂在释放后空间范围内整体的分布特征;利用大气扩散模式HYSPLIT和中尺度天气预报模式(WRF),可以实现区域核污染物的数值预报,模式可以预报出事故区域核泄漏物质的扩散路径和浓度分布。

【总页数】10页(P106-115)
【作者】王广杰;沈红;李娟;兰伟仁;管维彪
【作者单位】61741部队
【正文语种】中文
【中图分类】TL99
【相关文献】
1.基于拉格朗日混合单粒子轨道模型的大气污染物扩散预报系统研究
2.热浮升烟流扩散的拉格朗日粒子模拟
3.基于欧拉—拉格朗日模式的风沙跃移数值模拟方法
4.四种拉格朗日粒子浓度计算方法的评估——箱式计数法、高斯核、均匀核和抛物线核
5.胶州湾环流和污染扩散的数值模拟——Ⅲ.胶州湾拉格朗日余流与污染物质的迁移
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
3.太原市环境科学研究设计院，山西太原，030002）
摘 要：利用 Hysplit 拉格朗日后向轨迹模式，结合 AQI 指数分析及当时
气象观测数据，分析了 2017 年 12 月 13—14 日太原市出现重污染天气的
影响因素。 根据分析，12 月 10—11 日太原市区以西北风为主，风力较大，
风速较强， 从 12 日开始风向由西北转为南风及东南风， 一直持续至 14
日，形成重污染天气；从 14 日开始风向逐渐由东南转变为西北风，空气质
量出现逐渐好转；太原市东、西、北三面环山，形成喇叭口地形，造成通风
不畅，不利于污染物的扩散，尤其偏南风时外来输送的污染物在市区造成
大量堆积，难以扩散，外部传输为污染的加重提供了增强的条件。
关键词：重污染；AQI 指数；Hysplit 模型；太原市
Hysplit 模型轨迹模拟主要有 2 种形式— ——后向传 输模型和前向扩散模型。 前向模拟是模拟目标地区气 流流向的一种形式， 主要用来解释目标地区气体或者 颗粒污染物对别的地方所造成的影响， 是用来解释汇 的问题； 后向模拟是模拟目标地区的气流流向的另一 种形式， 主要用来解释目标地区气体或者颗粒污染物
山西科技
SHANXI SCIENCE AND TECHNOLOGY
２０18 年 第 33 卷 第 6 期
பைடு நூலகம்
文章编号：1004-6429（2018）06-0131-03
收稿日期：2018-09-11
基于 Hysplit 后向轨迹模式分析太原市
重污染天气影响
南少杰 1，梁美生 2，施建华 3
（1.煤炭工业太原设计研究院，山西太原，030001； 2.太原理工大学，山西太原，030024；
131
南少杰，梁美生，施建华 基于 Hysplit 后向轨迹模式分析太原市重污染天气影响
本刊 Ｅ-ｍａｉｌ押sxkjzzs@ 问题探讨
度明显较高，而 NO2 总体浓度水平较低，控制较好，且 各站点总体变化趋势基本一致。
3 模拟过程
3.1 模拟内容 通过 Hysplit 拉格朗日模型中的后向轨迹模式，选
本次污染的出现， 太原市主要受偏南方向污染气 团的影响，这也与太原东、西、北三面环山，特有的喇叭 口地形相吻合，由此造成通风不畅，不利于污染物的扩 散， 尤其偏南风时外来输送的污染物在市区造成大量 堆积，难以扩散。 虽然太原市近年 SO2 减排工作力度加 大，燃煤污染得到有效控制，但 SO2 浓度依然较高，这 就说明太原南部外来高硫污染行业的传输也对本次污 染的加重有一定的贡献。
杨健儿［3］研究发现，气团移动速度的快慢，与模拟 出的后向轨迹水平分量大小有关， 通常情况下较短的 轨迹水平分量表示气团移动速度很慢，风速很小。
根据气流后向轨迹图（图 1～图 3）可以看出，12 月 10—11 日 6 条气流轨迹均从西北及北方而来， 迹线较 长且分布高度达到 3 000 m，说明风力较大，风速较强， 大气不稳定，气压压差大，扩散条件较好；而从 13 日轨 迹线来看，6 时气流轨迹均从南边而来，迹线长度短，且 分布高度最高未超过 1 000 m，说明风力小，风速慢，气 压压差小，大气层结稳定，阻碍了污染物垂直方向的扩 散，虽在 14 日出现降雪，但雪量少，湿清除作用不明 显，却增加了空气湿度，为颗粒物吸湿增长和二次反应 提供了便利条件，加剧了颗粒物爆发性的增长，导致太 原市此时处于重污染天气过程中；从 14 日气流轨迹来 看，逐渐由东南转变为西北，受西北方向冷空气影响， 大气混合层高度增大，污染物快速扩散，此时，空气质 量也逐渐好转，重污染过程已结束；到 15 日时，6 条气 流轨迹基本与 10 日接近，恢复扩散条件。
2 环境空气质量现状分析
2017 年 12 月 10—12 日太原市区 AQI 为中度污 染，但是从 13 日开始空气质量逐渐转差，当时 AQI 为 128，到 14 日 10 时 AQI 增长到了 200，达到了 5 级重 度污染，AQI 最高值达到 402， 首要污染物为 PM2.5，同 时 SO2 维持较高浓度水平， 严重污染过程共持续了 22 h。 15 日午后受冷空气影响，转北风，12 时空气质量开 始逐渐转好，14 时 AQI 降到 99。 对比不同站点 PM10 的 质量浓度，桃园和金胜 2 个站点的质量浓度较高。 对比 不同站点 PM2.5 的质量浓度，尖草坪、金胜和晋源点位 的质量浓度明显偏高。 坞城和小店 2 站的 SO2 质量浓
择煤炭工业太原设计研究院（37.75N，112.72E）为起始 点， 模拟高度为距离地面 10 m， 预测 2017 年 12 月 10—15 日煤炭工业太原设计研究院每天 0：00—24：00 的后向气流运动轨迹。 气象数据采用美国国家环境预 测 中 心（NCEP）的 全 球 预 报 系 统（GFS）模 型 使 用 的 系 统，其中包括全球 0.5°×0.5°的气象观测数据。 3.2 模拟结果分析
中图分类号：X51
文献标识码：A
1 模型简介
Hysplit 模 型 是 由 美 国 国 家 海 洋 和 大 气 管 理 局 （NOAA） 的空气资源实验室和澳大利亚气象局在过去 20 年间联合研发的一种用于计算和分析大气污染物输 送、扩散轨迹的专业模型。 该模型具有处理多种气象要 素输入场、多种物理过程和不同类型污染物排放源功能 的较为完整的输送、扩散和沉降模式，已经被广泛应用 于多种污染物在各个地区的传输和扩散的研究中 。 ［1-2］ NCEP GDAS 把全球 1°×1°数据插值到正形投影的地图 上。数据从 2005 年 1 月至今，每 7 天资料约 571 Mb，每 月更新。 GDAS 资料按每个月的 5 个星期进行保存。
是由于什么来源造成的影响，是用来解释源的问题。 本 文采用的是 Hysplit 模型后向轨迹模拟方法。
模型设置参数选择 GDAS（Global Data Assimilation System） 数据库， 该数据库是美国国家环境预测中心 （NCEP）的全球预报系统（GFS）模型使用的系统，其中 包括全球 0.5°×0.5°的气象观测数据。