在地中海地区碳酸性气溶来源分配的不确定性
Hector Navarro-Barboza1, Marco Pandolfi2, Marc Guevara1
1Barcelona Supercomputing Center, Plaça Eusebi Güell 1-3, Barcelona 08034, Spain.
Environment international
|December 29, 2023
概括
精确模拟碳酸性气溶 (CA) 需要详细的排放数据. 这项研究强调了模型分辨率和排放清单的具体情况如何影响西班牙东北部的黑碳和有机气溶 (OA) 源分配.
科学领域:
- 大气化学和空气污染研究.
- 环境建模和排放清单分析.
- 气候变化和人类健康影响评估.
背景情况:
- 碳气溶 (CAs) 显著影响空气质量,人类健康和气候.
- 了解CA来源和形成对于准确的影响评估至关重要.
- 由于排放不确定性,现有的模型在量化CA贡献方面面临挑战.
研究的目的:
- 用大气化学模型评估CA模拟和源分配中的不确定性.
- 评估不同排放库存对西班牙东北部CA建模的影响.
- 将模型衍生源贡献与黑碳 (BC) 和有机气溶 (OA) 的观测数据进行比较.
主要方法:
- 使用了MONARCH大气化学模型.
- 使用了三个不同的排放清单 (CAMS-REG_v4和HERMESv3).
- 模型输出与三个超级站点 (城市,区域,偏远) 的BC和OA测量结果进行了比较.
主要成果:
- 模型分辨率和详细的排放数据对于准确的BC/OA模拟至关重要.
- 排放量库存中的差异会影响时空分解和AC可凝结分量的处理.
- 交通是城市地区的主要BC来源;RWC和航运贡献因季节而异.
- CAMS-REG_v4高估了冬季的RWC和夏季的航运.
- 由于可凝结物和有限的二次气溶生产,OA结果显示不确定性.
结论:
- 该研究提供了MONARCH模型对CA模拟和源归因的性能的见解.
- 通过结合数据集和建模技术来完善排放库存至关重要.
- 为了更好地理解和减轻空气污染影响,需要解决模型和库存的不确定性.
