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系統識別號 U0002-2507200511400200
中文論文名稱 氣象輸入資料對光化學空氣品質模式計算結果的影響
英文論文名稱 The effects of meteorological input data on the results of a photochemical air quality model
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 水資源及環境工程學系碩士班
系所名稱(英) Department of Water Resources and Environmental Engineering
學年度 93
學期 2
出版年 94
研究生中文姓名 張佩琳
研究生英文姓名 Pei-Lin Chang
學號 692331522
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2005-06-09
論文頁數 105頁
口試委員 指導教授-江旭程
委員-張能復
委員-何彌亮
中文關鍵字 海水面溫度  地形處理  四維資料同化  光化學污染 
英文關鍵字 Topography  Sea surface temperature  four-dimensional data assimilation  photochemical model 
學科別分類 學科別應用科學環境工程
中文摘要 氣象狀況是空氣品質模式重要的輸入資料,台灣為一個山岳陡峭的海島,台灣的氣流受到地形和地面參數(如海水表面溫度、地面粗糙度等)影響極大,但許多氣象模式所需輸入的資料不容易取得準確的值,因此值得探討改變氣象模式輸入資料和演算法,對空氣品質模擬結果的影響。
本研究使用的氣象模式為RAMS而空氣品質模式則使用CAMx,氣象模擬改變四維資料逼近強度、地形處理、海水表面溫度等進行數次計算,求出這些改變對風場、溫度和濕度分佈的影響,然後這些不同的氣象模擬結果再輸入空氣品質模式進行計算,並將模擬的結果和實測資料比較,以評估其表現。
RAMS四維資料同化採用牛頓鬆弛法,進行分析場逼近時逼近項大小由時間尺度控制,過強的逼近必須避免,否則海陸和山谷風環流及地形效應會被削弱。至於地形處理,採用所謂的倒信封地形演算法所求出的結果比用傳統平均高程所求出的結果好。此一研究還用兩種海水面溫度資料,一個是氣候性的分佈,另一個為最佳差值的即時資料,然而兩者模擬結果相差不大。
英文摘要 It is well known that meteorological conditions are important input data for air quality models. Since Taiwan is an island with steep mountains, the air flows in Taiwan are significantly affected by local topography as well as surface parameters such as sea surface temperature and roughness. In general, it is a difficult task to collect accurate input data for a meteorological model. Hence, it is worth to investigate the effects of input data and computation algorithm of a meteorological model on the simulation results of a photochemical air quality model.
The mesoscale meteorological model, RAMS, and photochemical air quality model, CAMx, was used in this study. Several runs were carried out by varying the parameters that control four-dimensional data assimilation (FDDA), topographic initialization methods, and sea surface temperature data. The effects of these modifications on the results of simulated meteorological fields, including the distributions of wind, temperature, and humidity, were studied. Then, the simulated meteorological fields were used as input of CAMx. Model. The performances of the CAMx model were evaluated by comparing the results with observations.
The RAMS model employs Newtonian relaxation method for FDDA. While the analysis nudging is used, the nudging term will be controlled by a time scale parameter. Too strong nudging should be avoided, otherwise some circulations, such as land-sea breezes, mountain-valley winds, and topography effects will be diminished. For topographic initialization, the results obtained by the reflected envelop topography scheme are superior to that obtained by the conventional averaging approach. Two sea surface temperature data set were used, i.e., climatologically data and optimal interpolated real time data. The results of air quality simulation obtained by using two dataset are similar.
論文目次 目錄
中文摘要 I
英文摘要 II
目錄 III
表目錄 V
圖目錄 VI
第一章 前言 1
1.1 研究緣起 1
1.2 背景說明 3
1.2.1 氣象條件對污染物的影響 3
1.2.2 風對污染物的影響 3
1.2.3 日照強度、雲量及降雨對污染物的影響 4
1.2.4 大氣穩定度對污染物的影響 4
1.2.5 亂流對污染物的影響 5
1.2.6 中尺度氣象對污染物的影響 5
1.2.7 綜觀尺度氣象對污染物的影響 6
1.2.8 輸入氣象資料對光化學模式的影響 7
1.2.9 四維資料同化對氣象模式的影響 7
1.2.10 地形處理對氣象模式的影響 9
1.2.11 海水溫度對氣象模式的影響 10
1.2.12 台灣空氣品質概況 10
1.3 研究目的 11
第二章 研究方法 12
2.1 RAMS氣象模式 12
2.1.1簡介 12
2.1.2制御方程式及網格結構 12
2.1.3四維資料同化技術 13
2.1.4 模式處理流程 14
2.2 光化學模式 15
2.2.1 CAMx光化學模式 15
2.2.2 制御方程式 15
2.2.3 網格結構 17
2.2.4 擴散及傳輸 18
2.2.5 化學反應項 18
2.2.6 移除項 18
2.2.7 邊界條件與初始條件 20
2.2.8輸入資料 21
2.3 污染排放模式 24
第三章 結果與討論 26
3.1 模擬個案輸入參數 26
3.2 綜觀天氣分析 26
3.3 強烈地四維資料逼近對模擬結果的影響 31
3.4 地形處理對模擬結果的影響 49
3.5 海水溫度對模擬結果的影響 61
3. 6 風向修正對模擬結果的影響 73
3.7 四維資料逼近強度對模擬結果的影響 80
第四章 結論與建議 102
參考文獻 104

表目錄
表1.1 中尺度模式及其在空氣品質模擬應用 2
表2.1 CAMx模式所需輸入資料 22
表2.2 CAMx模式所需輸入檔案 23
表3.1 模擬個案輸入條件 26

圖目錄
圖3.1 2002年11月4日上午八點氣象圖 28
圖3.2 2002年11月5日上午八點氣象圖 28
圖3.3 2002年11月6日上午八點氣象圖 29
圖3.4 2002年11月7日下午兩點氣象圖 29
圖3.5 2002年11月8日上午八點氣象圖 30
圖3.6 2002年11月9日上午八點氣象圖 30
圖3.7個案一在11月5日中午第三層網格的風向天氣圖 35
圖3.8個案一在11月6日中午第三層網格的風向天氣圖 35
圖3.9個案一在11月7日中午第三層網格的風向天氣圖 36
圖3.10個案一在11月8日中午第三層網格的風向天氣圖 36
圖3.11個案一在11月9日中午第三層網格的風向天氣圖 37
圖 3.12前三個個案地面測站所測出之地面風速和模式模擬風速的時序列比較圖(單位:公尺/秒) 38
圖 3.13 前三個個案地面測站所測出之地面風速和模式模擬風速的時序列比較圖(單位:公尺/秒) 39
圖 3.14 前三個個案地面測站所測出之地面大氣溫度和模式模擬的大氣溫度時序列比較圖(單位:℃) 40
圖 3.15前三個個案地面測站所測出之地面大氣溫度和模式模擬的大氣溫度時序列比較圖(單位:℃) 41
圖3.16 個案ㄧ光化學模式於模擬時間14:00 濃度分佈圖(單位:ppm) 42
圖3.17 個案二光化學模式於模擬時間14:00 濃度分佈圖(單位:ppm) 42
圖3.18 個案三光化學模式於模擬時間14:00 濃度分佈圖(單位:ppm) 43
圖3.19 個案ㄧ光化學模式於模擬時間14:00 濃度分佈圖(單位:ppm) 43
圖3.20 個案二光化學模式於模擬時間14:00 濃度分佈圖(單位:ppm) 44
圖3.21 個案三光化學模式於模擬時間14:00 濃度分佈圖(單位:ppm) 44
圖3.22個案一個案二和個案三模擬高濃度地區臭氧濃度計算值與監測值的時序列比較圖(單位:ppb) 45
圖3.23個案一個案二和個案三模擬高濃度地區臭氧濃度計算值與監測值的時序列比較圖(單位:ppb) 46
圖3.24個案一個案二和個案三模擬高濃度地區 濃度計算值與監測值的時序列比較圖(單位:ppb) 47
圖3.25個案一個案二和個案三模擬高濃度地區 濃度計算值與監測值的時序列比較圖(單位:ppb) 48
圖 3.26 個案三第三層模擬區域的地形高程(單位:公尺) 51
圖 3.27 個案四第三層模擬區域的地形高程(單位:公尺) 51
圖 3.28個案三及個案四地面測站所測出之地面風速和模式模擬風速的時序列比較圖(單位:公尺/秒) 52
圖 3.29個案三及個案四地面測站所測出之地面風速和模式模擬風速的時序列比較圖(單位:公尺/秒) 53
圖 3.30個案三及個案四地面測站所測出之地面大氣溫度和模式模擬的大氣溫度時序列比較圖(單位:℃) 54
圖 3.31個案三及個案四地面測站所測出之地面大氣溫度和模式模擬的大氣溫度時序列比較圖(單位:℃) 55
圖3.32 個案四光化學模式於模擬時間14:00 濃度分佈圖(單位:ppm) 56
圖3.33 個案四光化學模式於模擬時間14:00 濃度分佈圖(單位:ppm) 56
圖3.34個案三和個案四模擬高濃度地區臭氧濃度計算值與監測值的時序列比較圖(單位:ppb) 57
圖3.35個案三和個案四模擬高濃度地區臭氧濃度計算值與監測值的時序列比較圖(單位:ppb) 58
圖3.36個案三和個案四模擬高濃度地區 濃度計算值與監測值的時序列比較圖(單位:ppb) 59
圖3.37個案三和個案四模擬高濃度地區 濃度計算值與監測值的時序列比較圖(單位:ppb) 60
圖 3.38 個案四第三層模擬區域的海水溫度(單位:℃) 63
圖 3.39 個案五第三層模擬區域的海水溫度(單位:℃) 63
圖3.40個案四及個案五地面測站所測出之地面風速和模式模擬底層風速的時序列比較圖(單位:公尺/秒) 64
圖3.41個案四及個案五地面測站所測出之地面風速和模式模擬底層風速的時序列比較圖(單位:公尺/秒) 65
圖3.42個案四及個案五地面測站所測出之地面大氣溫度和模式模擬底層的大氣溫度時序列比較圖(單位:℃) 66
圖3.43個案四及個案五地面測站所測出之地面大氣溫度和模式模擬底層的大氣溫度時序列比較圖(單位:℃) 67
圖3.44個案五光化學模式於模擬時間14:00 濃度分佈圖(單位:ppm) 68
圖3.45個案五光化學模式於模擬時間14:00 濃度分佈圖(單位:ppm) 68
圖3.46個案四和個案五模擬高濃度地區臭氧濃度計算值與監測值的時序列比較圖(單位:ppb) 69
圖3.47個案四和個案五模擬高濃度地區臭氧濃度計算值與監測值的時序列比較圖(單位:ppb) 70
圖3.48個案四和個案五模擬高濃度地區 濃度計算值與監測值的時序列比較圖(單位:ppb) 71
圖3.49個案四和個案五模擬高濃度地區 濃度計算值與監測值的時序列比較圖(單位:ppb) 72
圖3.50個案六光化學模式於模擬時間14:00 濃度分佈圖(單位:ppm) 75
圖3.51 個案六光化學模式於模擬時間14:00 濃度分佈圖(單位:ppm) 75
圖3.52個案五和個案六模擬高濃度地區臭氧濃度計算值與監測值的時序列比較圖(單位:ppb) 76
圖3.53個案五和個案六模擬高濃度地區臭氧濃度計算值與監測值的時序列比較圖(單位:ppb) 77
圖3.54個案五和個案六模擬高濃度地區 濃度計算值與監測值的時序列比較圖(單位:ppb) 78
圖3.55個案五和個案六模擬高濃度地區 濃度計算值與監測值的時序列比較圖(單位:ppb) 79
圖3.56個案七在11月5日中午第三層網格的風向天氣圖 83
圖3.57個案七在11月6日中午第三層網格的風向天氣圖 83
圖3.58個案七在11月7日中午第三層網格的風向天氣圖 84
圖3.59個案七在11月8日中午第三層網格的風向天氣圖 84
圖3.60個案七在11月9日中午第三層網格的風向天氣圖 85
圖3.61個案八在11月5日中午第三層網格的風向天氣圖 85
圖3.62個案八在11月6日中午第三層網格的風向天氣圖 86
圖3.63個案八在11月7日中午第三層網格的風向天氣圖 86
圖3.64個案八在11月8日中午第三層網格的風向天氣圖 87
圖3.65個案八在11月9日中午第三層網格的風向天氣圖 87
圖3.66個案九在11月5日中午第三層網格的風向天氣圖 88
圖3.67個案九在11月6日中午第三層網格的風向天氣圖 88
圖3.68個案九在11月7日中午第三層網格的風向天氣圖 89
圖3.69個案九在11月8日中午第三層網格的風向天氣圖 89
圖3.70個案九在11月9日中午第三層網格的風向天氣圖 90
圖3.71個案五個案七、個案八和個案九地面測站所測出之地面風速和模式模擬底層風速的時序列比較圖(單位:公尺/秒) 91
圖3.72個案五個案七、個案八和個案九地面測站所測出之地面風速和模式模擬底層風速的時序列比較圖(單位:公尺/秒) 92
圖3.73個案五個案七、個案八和個案九地面測站所測出之地面大氣溫度和模式模擬底層的大氣溫度時序列比較圖(單位:℃) 93
圖3.74個案五個案七、個案八和個案九地面測站所測出之地面大氣溫度和模式模擬底層的大氣溫度時序列比較圖(單位:℃) 94
圖3.75 個案七光化學模式於模擬時間14:00 濃度分佈圖(單位:ppm) 95
圖3.76 個案八光化學模式於模擬時間14:00 濃度分佈圖(單位:ppm) 95
圖3.77 個案九光化學模式於模擬時間14:00 濃度分佈圖(單位:ppm) 96
圖3.78 個案七光化學模式於模擬時間14:00 濃度分佈圖(單位:ppm) 96
圖3.79 個案八光化學模式於模擬時間14:00 濃度分佈圖(單位:ppm) 97
圖3.80 個案九光化學模式於模擬時間14:00 濃度分佈圖(單位:ppm) 97
圖3.81個案五個案七、個案八和個案九模擬高濃度地區臭氧濃度計算值與監測值的時序列比較圖(單位:ppb) 98
圖3.82個案五個案七、個案八和個案九模擬高濃度地區臭氧濃度計算值與監測值的時序列比較圖(單位:ppb) 99
圖3.83個案五個案七、個案八和個案九模擬高濃度地區 濃度計算值與監測值的時序列比較圖(單位:ppb) 100
圖3.84個案五個案七、個案八和個案九模擬高濃度地區 濃度計算值與監測值的時序列比較圖(單位:ppb) 101

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空氣品質模式支援中心網頁,空氣污染源TEDS介紹,http://www.aqmc.org.tw。
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