污染效应与控制杂志
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印度空气质量预报模型 SILAM 的运行前验证

Arpit Tiwari、Vijay Kumar Soni、Chinmay Jena、Anikendar Kumar、Sanjay Bist、Rostislav Kouznetsov

本文介绍了印度应用的大气成分综合模拟系统 (SILAM) 模型的运行前验证。模型配置根据印度的大气和排放条件进行了调整。印度是全球最受关注的空气质量 (AQ) 研究地区之一。该地区由不同的大气和人为污染活动组成。印度的天气系统有利于印度恒河平原颗粒污染物的沉积；该国北部地区。残茬燃烧和较低的行星边界层高度是季风后和冬季德里-国家首都区空气质量恶化的重要因素。印度气象局 (IMD) 与中央污染控制委员会和邦污染控制委员会一起，通过固定环境空气质量监测站持续监测德里国家首都区的空气质量。所有机构的共同努力依赖于分级响应行动计划（GRAP）；印度政府 (GOI) 为德里-NCR 地区污染控制而发起的一项倡议。GOI 需要一个准确的空气质量预报系统来实施决策支持系统，以便让公民了解户外活动的周围环境。我们与芬兰气象研究所 (FMI) 合作，在 IMD 环境监测与研究中心成功部署了 SILAM 模型的印度应用。一个月粗颗粒物和细颗粒物（PM 10 和 PM 2. 5）将德里上空的污染事件与 2020 年 12 月的 SILAM 预测进行了比较。模型值和观测值总体上具有合理的相关性，并且模型成功地捕获了整个时间段的污染事件。结果发现，德里 PM 10 的预测相当高估，PM 2.5 的预测略有高估，正相关性为 0.7。需要对地表排放和极端污染事件进行进一步研究，以使预测更加准确。