《陕西:首个有源空气质量数值预报系统获奖》

  • 来源专题:大气污染防治与碳减排
  • 编译者: 李扬
  • 发布时间:2023-06-09
  •      近日,陕西省人民政府发布《关于2022年度陕西省科学技术奖励的决定》,西安市气象台研究成果“关中城市群空气质量数值模拟技术研究与应用”荣获省科学技术进步三等奖。
         该项目利用多源人为排放数据,充分考虑扬尘影响,构建了关中区域大气污染排放清单,提出了反向评估区域大气污染排放强度变化的新方案。基于数值模拟、遥感反演、并行计算、大数据处理等多项技术,建立了陕西省第一个有源空气质量数值预报系统——关中城市群空气质量数值预报系统。预报产品由可每日提供城市群不同区域的细颗粒物来源预报,相关部门可以根据预报结果针对不同区域开展精细化减排管控措施,实现联防联控。

  • 原文来源:https://www.cma.gov.cn/2011xwzx/2011xgzdt/202306/t20230606_5556537.html
相关报告
  • 《英国国家物理研究院(NPL)空气质量网络团队获得了著名的英国皇家化学学会奖》

    • 来源专题:计量基标准与精密测量
    • 编译者:李晓萌
    • 发布时间:2024-06-18
    • 近日,英国国家物理研究院(NPL)空气质量网络团队被授予英国皇家化学学会(RSC)技术优秀奖,以表彰他们对化学科学的杰出贡献。 该团队来自NPL的空气质量和气溶胶计量小组,因其杰出的知识应用和团队合作,为英国三个空气质量网络提供了20年的可靠、高质量的空气污染物数据,推动了科学发展,为决策者提供了信息,并保护了公众的健康,而获得了该奖项。 该团队在英国各地的30多个监测站测量空气污染:城镇、工业环境和偏远农村地区。他们产生的结果通过英国航空公司网站免费提供给每个人:这些数据让用户看到空气质量目标是否得到了实现,同时也被决策者用于未来的政策变化,公众了解空气的清洁程度,研究人员更好地了解空气污染对健康的影响。 在过去的20年里,该团队已经: ·应用NPL的测量专业知识,确保产生的所有数据都是最高质量的,并可追溯到SI。 ·确保了网络的成功和持续运行,从而能够生成广泛而连贯的数据集。 ·在同行评审期刊上发表了10多篇研究论文,这些论文利用网络数据推动科学发展。 ·提供额外的研究活动,以提高环境署网络交付的质量和成本效益。 NPL为环境署运营的三个空气质量网络——英国重金属网络、英国颗粒物数量和浓度网络以及英国黑碳网络。 获奖后,团队成员表示:“团队非常高兴听到我们被英国皇家化学学会授予如此殊荣。很高兴能在如此长的一段时间内成功运行这些空气质量网络所需的各种活动得到认可。这包括从监测点校准仪器到分析样本和处理大量数据的一切。重要的是,我们还利用网络中的数据和样本对空气质量提供新的科学见解。” NPL的科学家James Allerton表示:“清洁空气对我们的健康至关重要,但支撑空气质量监测的技术活动可能不会被公众注意到——因此,很荣幸我们的工作得到RSC的认可。” NPL网络质量审计员Chris Bradshaw表示:“能够被提名获得该奖项,我感到无比荣幸。我觉得这证明了团队的奉献精神、辛勤工作和知识,这不仅体现在我们个人的优势上,也体现在我们多年来为保持如此高的标准而进行的良好合作上。我很自豪能够参与其中,并能够带来自己的优势、想法和想法,使我们能够在如此长的一段时间内保持工作质量。” NPL高级研究员Richard Brown表示:“我们很高兴20年来致力于清洁空气、推进空气质量科学、为决策者提供信息和保护公众健康,我们得到了认可。”。“这个奖项证明了我们整个团队的奉献精神,他们不知疲倦地工作,以确保我们负责的英国空气质量网络的顺利运行。” NPL的高级科学家David Butterfield表示:“我很感激30多年来在提供和改进空气质量测量方面所得到的认可。” 科学家Jody Cheong表示:“作为团队的最新成员,我为获得RSC颁发的久负盛名的奖项而感到高兴和自豪!”。“我们的努力得到认可真是太好了,这激励我们继续努力。” NPL助理科学家Chris Robins表示:“这是多么了不起的成就,不仅在个人层面上,在团队层面上也是如此。” NPL空气质量网络经理Katie Williams表示:“惊讶、兴奋和自豪!发现我们被提名是出乎意料的,更不用说赢得提名了。我们的团队能因我们的工作获得这样的认可真是太好了。” 英国皇家化学学会首席执行官Helen Pain博士表示:“化学科学涵盖了丰富多样的学科,从对材料和生活世界的基本理解到医学、可持续性、技术等方面的应用。通过跨国界和跨学科的合作,化学家们正在为世界上一些最紧迫的挑战寻找解决方案。”。 “我们的获奖者来自不同的背景,都以不同的方式为我们的知识库做出了贡献,并带来了新的想法和创新。我们表彰来自各个职业阶段和各个角色类型的化学科学家,包括那些作为志愿者为RSC的工作做出贡献的科学家。我们庆祝来自行业和学术界,以及个人、团队和科学本身的获奖者。 “他们的热情、奉献精神和才华令人鼓舞。我向他们所有人致以最热烈的祝贺。” 英国皇家化学学会的奖项表彰了150多年来在化学科学领域的卓越成就。今年的获奖者加入了RSC奖项组合中著名的过去获奖者名单,其中60人因其工作获得了诺贝尔奖,其中包括2022年诺贝尔奖得主Carolyn Bertozzi和2019年诺贝尔奖获得者John B Goodenough。 研究与创新奖旨在表彰工业界和学术界的杰出人士。其中包括普通化学不同职业阶段和特定领域工作人员的奖项,以及跨学科奖项和特定角色的奖项。
  • 《ES&T Letters封面论文: 基于反演在线更新排放源清单的空气质量业务预报方法》

    • 来源专题:大气污染防治与碳减排
    • 编译者:彭皓
    • 发布时间:2023-09-15
    •   污染源清单是空气质量数值预报最为重要的输入数据之一,是影响预报准确率的关键因子。传统自下而上源清单由于需要收集的信息量巨大、制作成本高,难以快速更新,往往需要1年以上才能更新一次,其不确定性在我国大气污染源排放快速变化情形下会显著增大,给空气质量预报也引入了较大的不确定性。   针对这一难题,中国科学院大气所物理研究所联合中国环境监测总站,提出了一种在线更新排放清单的业务预报新方法。该方法基于自主研发的大气化学数据同化系统ChemDAS,进一步解耦排放源反演所需的集合模拟与预报,每日动态反演城市主要污染物的排放量数据。在排放源反演过程中,同化融合了多变量的污染物监测浓度数据,包括一氧化碳(CO)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、臭氧(O3)、细颗粒物(PM2.5)、粗颗粒物(PM10),以分别更新不同污染物的排放数据,包括CO、SO2、氮氧化物(NOx)、挥发性有机物(VOCs)及其他PM2.5和PM10的前体物排放。与传统方法相比,这一方法将计算量降低了84%,使得在业务预报中采用集合卡尔曼滤波源反演更加高效。