开发MPAS-CMAQ合系统 (V1.0) 用于全球多尺度空气质量建模
David C Wong1,2, Jeff Willison1, Jonathan E Pleim1
1Office of Research and Development, U.S. Environmental Protection Agency, Durham, NC, USA.
概括
全球新的MPAS-CMAQ模型结合了大气和空气质量模拟. 它显示了对臭氧和PM2.5的良好的可扩展性和合理的性能,夏季臭氧偏差有所改善.
科学领域:
- 大气科学 大气科学
- 空气质量建模空气质量模型
- 计算科学 计算科学
背景情况:
- 社区多层次空气质量 (CMAQ) 模型是空气质量研究和监管的长期工具.
- 像WRF-CMAQ这样的先前合模型改善了气溶气象学相互作用,但在域范围上是有限的.
- 局限区域模型限制了空气质量模拟的规模及其全球适用性.
研究的目的:
- 开发和评估一个新的全球范围的合大气和空气质量模型,MPAS-CMAQ.
- 将空气质量建模能力扩展到全球领域,使用跨尺度 - 大气 (MPAS-A) 预测模型.
- 评估MPAS-CMAQ对模拟臭氧和PM2.5.5等主要空气污染物的性能.
主要方法:
- 将跨尺度 - 大气 (MPAS-A) 预测模型与社区多尺度空气质量 (CMAQ) 模型相结合.
- 开发先进的空气质量建模系统 (AAQMS),以促进CMAQ,WRF-CMAQ和MPAS-CMAQ的配置.
- 使用两个全局配置进行模拟:在北美120公里的均网格和92-25公里的可变网格.
主要成果:
- 该MPAS-CMAQ模型展示了良好的计算可扩展性.
- 2014-2016年 (均网格) 和2016年1月/7月 (可变网格) 的模拟显示了对臭氧和PM2.5的合理性能与观察结果相比.
- 变量网格配置在美国表面臭氧的冬季高偏差,但与均网格相比,夏季偏差较小.
结论:
- 全球合模型MPAS-CMAQ是大规模空气质量评估的可行延伸.
- 该系统在复制观察到的臭氧和PM2.5方面表现出合理的技能,包括每天的变化.
- 可能需要对可变网状结构进行进一步的细化,以解决冬季臭氧的区域偏差.
相关概念视频
Mechanistic Models: Compartment Models in Algorithms for Numerical Problem Solving
34
Mechanistic models play a crucial role in algorithms for numerical problem-solving, particularly in nonlinear mixed effects modeling (NMEM). These models aim to minimize specific objective functions by evaluating various parameter estimates, leading to the development of systematic algorithms. In some cases, linearization techniques approximate the model using linear equations.
In individual population analyses, different algorithms are employed, such as Cauchy's method, which uses a...
In individual population analyses, different algorithms are employed, such as Cauchy's method, which uses a...
34
Mechanistic Models: Compartment Models in Individual and Population Analysis
19
Mechanistic models are utilized in individual analysis using single-source data, but imperfections arise due to data collection errors, preventing perfect prediction of observed data. The mathematical equation involves known values (Xi), observed concentrations (Ci), measurement errors (εi), model parameters (ϕj), and the related function (ƒi) for i number of values. Different least-squares metrics quantify differences between predicted and observed values. The ordinary least...
19


