基于CAMx的空气质量模拟及污染来源解析技术与案例分析应用
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随着我国经济快速发展,我国面临着日益严重的大气污染问题。大气污染是工农业生产、生活、交通、城市化等方面人为活动的综合结果,同时气象因素是控制大气污染的关键自然因素。大气污染问题既是局部、当地的,也是区域的,甚至是全球的。本地的污染物排放除了对当地造成严重影响外,同时还会在动力输送作用下,极大地影响下风向地区的大气环境状况。数值模式模拟是分析大气污染物时空分布和成分贡献的重要工具,利用模拟结果可以分析大气污染的来源、成因、污染程度、持续时间、主要成分、相对贡献等问题,有助于分析并合理控制污染源排放,为产业调整提供参考。当前,针对不同理论、用途和设计理念,国内外已经研发出了多种空气质量模式。这些模式被广泛应用于空气质量预报预警系统建立、大气污染防治、环境影响评价等工作中。
CAMx模型是一个基于大气化学,针对臭氧、颗粒物和雾霾天气过程的大气污染物计算模型。该模型由安博(Ramboll)技术团队在美国国家环保局和许多州立环保部门的支持下不断开发和完善。美国国家环保局利用CAMx来评估国家减排计划带来的臭氧和PM浓度降低效果,很多州则使用CAMx来制定当地的减排计划。在过去的20年里,该模型也逐步应用于亚洲(包括中国)、欧洲、非洲、澳大利亚和美洲等多个国家和地区。
1、掌握CAMx模式的区域空气质量模拟案例配置技术方法;
2、掌握SMOKE模型的CAMx模式大气排放清单输入准备方法;
3、掌握CAMx模式污染来源解析工具(SA)案例配置技术方法;
4、掌握CAMx-DDM敏感性分析方法;
5、掌握CAMx-PA工具过程分析及运行方法;
王老师,来自大气污染源研究领域的高级专家,长期从事大气污染源排放清单编制、污染来源解析研究、大气排放清单处理技术方法、空气质量模式应用研究,拥有丰富的大气排放源清单处理、污染来源解析和空气质量模拟经验。
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