大气污染来源解析中CAMx与Python如何融合

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。

包含：

CAMx模式的区域空气质量模拟案例配置技术方法；

SMOKE模型的CAMx模式大气排放清单输入准备方法；

CAMx模式污染来源解析工具（SA）案例配置技术方法；
CAMx-DDM敏感性分析方法；
CAMx-PA工具过程分析及运行方法；

python在CMAX模式后处理中的应用方法。

CAMx模式框架、应用案例分析及本地案例配置说明

1．CAMx模式框架

2．CAMx应用案例分析

3. 多重嵌套模拟区域配置说明及方法

4. 基于SMOKE模型的CAMx污染源输入文件制作技术

Linux基本操作命讲解与CAMx模式编译技术及空气质量模拟案例分析及运行

1．Linux基本操作命令讲解与依赖库安装

2．CAMx模式编译安装及测试案例运行

3．CAMx输入预处理工具编译技术

4．CAMx输入文件制备

5．空气质量模拟案例运行讲解与分析

CAMx扩展和探测工具功能及在模式调试和案例分析中的用法

各工具功能，依据在模式调试和案例分析中的用法。

1．CAMx扩展和探测工具（Probing Tools）

2. 臭氧/颗粒物来源解析工具（SA）

3．敏感性分析工具：DDM/HDDM

4. 过程分析工具（PA：IPR/IRR和CPA）

5. 反应示踪物（RTRAC）

大气污染来源解析案例操作 （臭氧/颗粒物来源解析工具（SA））

臭氧/颗粒物来源解析工具（SA）

1．CAMx-SA工具编译

2．CAMx-SA工具输入文件准备（1）area map

3．CAMx-SA工具输入文件准备（2）emission groups

4．CAMx-SA案例配置及运行

5．模拟结果后处理与结果解读

敏感性分析及工具运行与模拟结果后处理技术及结果解读

敏感性分析工具（DDM/HDDM）

1．CAMx-DDM工具编译方法

2．CAMx-DDM工具输入文件制备

3．CAMx-DDM案例配置及运行方法

4．模拟结果后处理技术与结果解读

过程分析工具运行和结果解读

敏感性分析工具（PA）

1．CAMx-PA工具编译方法

2．CAMx-PA工具输入文件制备

3．CAMx-PA案例配置（IPR和CPA）流程及运行方法

4．模拟结果后处理技术与结果解读

基于Python的CAMx数据后处理（1）

1. Python简介

2. Python编程基础

操作：

1．Python环境安装

2．数据提取方法和脚本

3．模式模拟结果评估

4．污染物浓度监测值与模拟值时间序列分析

基于Python的CAMx数据后处理（2）

1.浓度分布图绘制

2．敏感性分析结果图形绘制

3．过程分析结果图形绘制