RegCM3模式模擬我國春季氣溶膠光學厚度及檢驗

杜吳鵬,王躍思,辛金元,孫 丹 (1.北京市氣象局氣候中心,北京 100089；.中國科學院大氣物理研究所,大氣邊界層物理和大氣化學國家重點實驗室,北京 10009；.中國科學院大氣物理研究所,北京 10009)

RegCM3模式模擬我國春季氣溶膠光學厚度及檢驗

杜吳鵬1,2*,王躍思2,辛金元2,孫 丹3(1.北京市氣象局氣候中心,北京 100089；2.中國科學院大氣物理研究所,大氣邊界層物理和大氣化學國家重點實驗室,北京 100029；3.中國科學院大氣物理研究所,北京 100029)

利用區域氣候模式RegCM3模擬了我國2005～2007年春季每月的氣溶膠光學厚度及沙塵氣溶膠光學厚度(AOD),并利用站點觀測資料檢驗了模擬結果,探討了沙塵氣溶膠和人為活動排放氣溶膠對春季AOD的貢獻與影響.結果表明,模擬的我國春季AOD主要有3個高值區:南疆盆地和北疆部分地區,河西走廊地區,以及四川盆地和臨近的中南部分地區.前兩者AOD高值主要由沙塵氣溶膠引起,后者主要受人為活動排放的氣溶膠影響.觀測資料檢驗表明模擬結果具有一定的可信度,模式對人類活動影響較少區站點的模擬效果優于對人類活動頻繁區站點及城市和沿海站點的模擬,對城市和沿海站點的模擬結果偏低,對最偏遠的阜康、海北、拉薩和西雙版納等站點的模擬結果與實際觀測差別較大.

區域氣候模式；春季；氣溶膠光學厚度(AOD)；模擬；檢驗

由于氣溶膠在影響全球和區域氣候與環境變化方面存在很大不確定性,目前,與氣溶膠相關的研究已成為學界關注的熱點之一[1-6].氣溶膠光學厚度(AOD)是描述氣溶膠光學特征的重要因子,對于AOD的研究,數值模擬和地面觀測是兩種重要的手段[7-10].由于受沙塵天氣等氣候和環境因素影響,我國不同區域和氣候帶春季氣溶膠光學特征與其他季節存在一定差異,因此,利用區域氣候模式和地面觀測網開展春季AOD的模擬和觀測具有重要意義[11-12].國內外科研工作者對AOD進行了大量研究[13-23],其中,王躍思等[20]利用全國聯網觀測資料研究了中國19個典型區域大氣AOD和Angstrom參數特征,石廣玉等[21]對氣溶膠的輻射效應進行了詳細闡述,辛金元等[22]對中國地區太陽分光輻射觀測網觀測儀器進行了標定研究,李成才等[23]開展了 MODIS資料反演AOD的大量有益嘗試.

本研究利用區域氣候模式RegCM3模擬我國春季 AOD的分布特征,探討春季沙塵氣溶膠和人為活動排放氣溶膠對 AOD的貢獻與影響,并利用2005～2007年春季23個地面站點觀測資料,驗證RegCM3對不同地區氣溶膠光學厚度的模擬效果,以期為模式模擬能力的改進和提高及我國氣溶膠相關研究提供科學依據.

1 資料與方法

本研究的觀測資料來源于中國地區太陽分光觀測網(Chinese Sun Hazemeter Network, CSHNET),研究方法主要包括數值模擬和數理統計分析.

1.1 地基太陽分光觀測網

中國科學院大氣物理研究所與美國馬里蘭大學于2004年7月聯合發起了中國地區太陽分光地基聯網觀測計劃,建立了中國地區太陽分光觀測網(圖1).該觀測網于2004年8月正式運行,目前共包括19個中國生態系統研究網絡(CERN)生態觀測站、4個城市觀測點,還包括2個標定中心,具體站點分布及各站點經緯度和海拔高度如圖1和表1所示.整個觀測網絡統一采用美國林業局生產的新一代便攜式 LED(Light-emitting Diode)太陽分光光度計,中心波段分別為 405,500, 650,880nm,該產品在“有益于環境的全球性學習與觀察”(GLOBE)計劃中曾得到廣泛的應用,現在已成為國內外科學家普遍認可的光學儀器[24-25].每天約在當地時間10:00～14:00時進行觀測,每站一天觀測約20組數據,當天空總云量超過80%時不進行觀測.觀測網采用Langley定標法、CIMEL比對修正和傳遞定標法對觀測網的所有光度計進行標定,以確保觀測數據的真實可靠.

圖1 中國地區太陽分光觀測網地理分布示意Fig.1 Geographical distribution of observation sites in CSHNET

由于AOD受到工業、交通等人為活動排放的氣溶膠和沙塵等自然源排放的氣溶膠雙重影響,在把地基站點觀測結果與模式模擬相比較時,根據站點所處的地理位置和氣候特點,將觀測網中的站點分為人類活動頻繁區站點和人類活動影響較少區站點,其中人類活動頻繁區站點主要包括北京站、北京森林站、香河站、沈陽站、蘭州站、上海站、太湖站、膠州灣站、封丘站和三亞站,人類活動影響較少區站點主要包括鄂爾多斯站、沙坡頭站、安塞站、桃源站、鹽亭站、鼎湖山站、海倫站、三江站、長白山站、拉薩站、海北站、阜康站和西雙版納站;另外,在不同類型站點分類中,城市站點包括北京站、蘭州站和上海站,沿海站點包括膠州灣站、上海站和三亞站.

表1 觀測網各站點經緯度和海拔高度Table 1 The latitude, longitude and elevation of observation sites in CSHNET

1.2 RegCM3模擬試驗設計

RegCM3由意大利國際理論物理中心(ICTP) 2003～2004年間研制開發,并在近年逐步完善和改進,目前該模式系統在世界范圍內已得到廣泛應用和一致認可,并取得了一定的研究成果[17-18,26-28].

本研究設計的模式模擬區域主要為中國區域范圍,中心點取為 102°E,36.5°N,空間分辨率為60km,東西方向88個格點,南北方向76個格點,垂直方向分為 18層,采用蘭勃托投影方式,模式頂氣壓為5000Pa,時間積分步長取為200s.

圖2 模式所采用的地形高度和植被類型Fig.2 The altitude and ground types used in RegCM3

初始場和側邊界值由 NCAR/NCEP(美國大氣研究中心/美國環境預報中心)的2.5°×2.5°的再分析資料得到,海溫資料來源于NOAA(美國海洋大氣局)每周海溫數據,地形和植被覆蓋資料來源于美國地質調查局(USGS)其中地形資料由 5′地形數據插值得到,植被覆蓋資料為1km分辨率的全球土地覆蓋特征(GLCC)數據.模式對地形數據的處理采取Cressman 客觀分析插值算法, 對植被資料的處理采用重疊拋物線插值方法.在輸入的氣溶膠資料中,人類排放的SO2、生物的月平均SO2及人類活動排放的黑炭和有機碳排放數據來自EDGAR(Emission Database for Global Atmospheric Research),黑炭和有機碳的生物月平均排放數據來自LIOUSSE[29].另外,模式中考慮了4種不同粒徑范圍的沙塵氣溶膠的起沙、擴散、變化及沉降過程.圖2和表2分別表示模式所采用的地形、地表類型及植被種類.

表2 模式中的植被類型分類Table 2 Detailed vegetation classes in RegCM3

2 結果與討論

2.1 我國春季AOD的模擬

從圖3中可見,春季AOD主要有3個高值區,分別為:南疆盆地和北疆部分地區,西北河西走廊及周邊地區,四川盆地及相鄰的中南部分地區.

按照區域劃分,模擬的我國西北地區AOD變化范圍較大,由于受頻繁的沙塵天氣等自然因素影響,該區域大部分地區月平均AOD＞0.3,甚至高達 0.8以上,只有少部分地區低于0.3,比如天山、阿爾泰山脈及祁連山地區,可能這類地區海拔較高,多為山地和高原,氣溶膠濃度較低.

模擬的東北地區春季氣溶膠光學厚度呈現“南高北低”的特征,其中黑龍江省北部和內蒙古東北部AOD較低,平均值低于0.3.東北地區南部,特別是遼寧沿海地區,AOD較高,平均在0.5左右,這與遼東半島工業活動強烈及容易受來自海洋的海鹽氣溶膠影響有關.東北北部地區主要為森林、草原和濕地生態系統,受人為活動干預程度較小,氣溶膠含量相對較低.

華北地區春季易受外地沙塵氣溶膠輸送和本區域工農業活動的雙重影響,模式模擬的該地區氣溶膠光學厚度相對較高,大部分地區的AOD值介于0.4～0.7之間,AOD的年際和月際變化相對明顯,華北北部AOD較低,而山西及周邊區域相對較高,這與山西省作為我國最大的煤炭能源基地導致大氣污染嚴重有著密切聯系.

西南地區的四川盆地及相鄰地區是氣溶膠光學厚度一個明顯高值區,由于四川盆地特殊的地形特點,使得硫酸鹽等人為活動排放的氣溶膠以及生物排放的氣溶膠易于在該地區匯聚且不易擴散,造成氣溶膠濃度較高,一定程度上導致AOD上升;另外,西藏地區和云南西部是我國氣溶膠濃度最低的地區之一,該地區空氣清潔,幾乎不受人為活動的影響,模擬的春季平均 AOD在0.1左右.

長江中下游及以南地區是我國經濟最為發達、人為活動最為劇烈的地區之一,與其他區域相比,模式模擬的該地區氣溶膠光學厚度較高,平均可達0.6以上,氣溶膠種類以工業、交通等人為排放源為主,極易形成霧霾,是我國氣溶膠污染最為嚴重的地區之一.

時間尺度上,2005～2007年春季AOD存在一定的年際變化特征,從全國范圍平均來看,2005年AOD最低,2006年最高,特別是中南地區AOD高值區分布較廣,而華北及華中部分地區的AOD在2007年明顯偏高.春季AOD的年度變化與風速、降水量等區域氣候條件及氣溶膠排放量等因素密切相關,當風速和降水較大時,對氣溶膠的擴散和輸送會明顯加強,一定程度上可以使 AOD得到降低.

圖3 模擬的2005～2007年春季各月氣溶膠光學厚度Fig.3 The distribution of simulated spring monthly AOD from 2005 to 2007

2.2 春季沙塵氣溶膠光學厚度(Dust-AOD)的模擬

由于春季沙塵天氣頻繁發生,沙塵氣溶膠在我國春季氣溶膠成分中占有較大比例[12,30].在以上研究基礎上,通過分析沙塵氣溶膠對整個大氣氣溶膠光學厚度的影響,以探討人為氣溶膠排放源和沙塵氣溶膠排放源對我國不同地區春季氣溶膠光學厚度的影響差異.從圖 4中可以明顯看到,春季Dust-AOD高值區主要分布在中國西北地區,包括南疆盆地、北疆部分地區、河西走廊、內蒙西部及甘肅、寧夏、陜西交界地區,與我國主要沙塵源地和沙塵天氣影響區的實際分布較為一致.結合圖3可以看出,在3個AOD分布高值區中,新疆和河西走廊地區的AOD主要由沙塵氣溶膠引起,而四川盆地及中東部地區AOD高值則主要受人為活動氣溶膠排放源的影響.在春季,華北和華中部分地區也一定程度上受外來沙塵氣溶膠輸送的影響,其對整個AOD的貢獻在0.1～0.2之間.其他地區受沙塵氣溶膠影響程度相對較小,模擬出的Dust-AOD一般低于0.1;高海拔的西藏地區、云南西部及距離沙塵源地較遠的東北和華南部分地區受沙塵氣溶膠的影響最小.另外,Dust-AOD的年際變化與沙塵天氣(包括沙塵暴、揚沙、浮塵)的次數和強度有很大關系.2006年春季沙塵天氣過程為近年來同期最多,模式模擬的2006年Dust-AOD在這3年中也是最大的,特別是華北地區的 Dust-AOD較常年明顯偏高;2005和2007年春季沙塵暴次數較常年偏少,平均來看,模式模擬的2005和2007年的 Dust-AOD特別是在華北和華東部分地區較2006年明顯偏低.

圖4 模擬的2005～2007年春季各月沙塵氣溶膠光學厚度Fig.4 The distribution of simulated spring monthly Dust-AOD from 2005 to 2007

2.3 模擬結果檢驗

將地面站點觀測數據和對應的模擬結果分別統計,計算出 2005～2007年春季每月氣溶膠光學厚度平均值,對站點進行分類并將其模擬結果進行對比和驗證,以檢驗模式對不同地域和不同類型站點的模擬能力,具體見圖 5～圖10.Pearson相關系數是用相同間隔或比例測定的數據進行計算,計算如式(1).

式中: x和y表示2個數列;Rxy為2個數列的相關系數; Xi和 Yi分別代表這 2個數列中的各個樣本;E(X)和E(Y)分別為2個數列的均值.

圖5為全部23個站點2005～2007年春季每月AOD的模擬與觀測對比及相關性分析和置信度檢驗的輸出結果,從圖5中可以看到,模擬結果通過了顯著性水平為0.01的相關性檢驗,總體上模擬與觀測具有較好的正相關,模式模擬結果可信.

通過對模擬和觀測結果的對比分析,發現模式對西北地區的海北和阜康站以及西南地區的拉薩和西雙版納站模擬效果較差,圖6為去掉這4個站點后模擬與觀測的對比散點圖以及通過SPSS統計軟件對 AOD模擬與觀測值進行Pearson積差相關分析及置信度檢驗的輸出結果,可以看到模式對該類站點的模擬效果有了一定提高,在顯著性水平為0.01,置信度為100%,樣本數為158時,Peason相關系數r等于0.694,在統計學意義上模擬與觀測具有較好的正相關性.

圖5 所有站點春季每月AOD模擬與觀測對比及Pearson相關分析結果Fig.5 Spring monthly AOD comparison and Pearson correlation between simulation and observation for all sites

圖6 除去4個偏遠站點春季每月AOD模擬與觀測對比及Pearson相關分析結果Fig.6 Spring monthly AOD comparison and Pearson correlation between simulation and observation for all sites (except for four distant sites)

圖7 人類活動頻繁區站點春季每月AOD模擬與觀測對比及Pearson相關分析結果Fig.7 Spring monthly AOD comparison and Pearson correlation between simulation and observation for human activity frequent sites

圖8 人類活動影響較少區站點春季每月AOD模擬與觀測對比及Pearson相關分析結果Fig.8 Spring monthly AOD comparison and Pearson correlation between simulation and observation for human activity infrequent sites

另外,從圖7～圖9可以看到,與地面觀測結果相比較,人類活動頻繁區站點、人類活動影響較少區站點以及城市和沿海站點的春季AOD模擬值均通過了顯著性水平為 0.01,置信度為 100%的顯著性相關檢驗,表明模式具有較好的模擬效果,總體上模式對人類活動影響較少區站點的模擬效果(r=0.777,樣本數為 73)優于對人類活動頻繁區站點(r=0.548,樣本數為 85)及城市和沿海站點(r=0.524,樣本數為 52),另外還可以看到,模式對城市和沿海站點的模擬結果存在一定程度的偏低現象,這可能與城市和沿海地區大氣中氣溶膠來源復雜濃度較高有關,模式目前只考慮了硫酸鹽、黑炭、有機碳和沙塵土壤類氣溶膠,而城市和沿海站點AOD除了受以上類型氣溶膠影響外,還較多地受到硝酸鹽等城市類氣溶膠及海鹽類氣溶膠的影響,可能致使模式的模擬結果偏低.

圖9 城市和沿海站點春季每月AOD模擬與觀測對比及Pearson相關分析結果Fig.9 Spring monthly AOD comparison and Pearson correlation between simulation and observation for urban and coastal sites

圖10為西北地區的海北站、阜康站及西南地區的拉薩站、西雙版納站的模擬和觀測對比以及通過SPSS統計軟件進行Pearson積差相關分析及置信度檢驗的輸出結果.可以看到,模擬結果沒有通過顯著性水平檢驗,模式對這4個站的模擬效果較差,其中,海北和阜康站的模擬結果偏高,而拉薩和西雙版納站的模擬結果則偏低.海北站和阜康站分別靠近西北地區的河西走廊和天山北麓荒漠,受模式分辨率和該地區實際地形特點影響,在模式模擬中該地區是春季氣溶膠特別是沙塵氣溶膠濃度高值區之一,很大程度造成模擬結果與實際觀測相比偏差較大.拉薩站位于青藏高原,該地區氣溶膠濃度極低,代表了全球或區域本底的AOD值,由于現有模型對地形復雜地區的模擬能力仍存在一定不足,加之受觀測儀器和模式本身靈敏度的制約,使得模擬與觀測相比明顯偏低.西雙版納站地處云南南部熱帶雨林地區,該地區生物氣溶膠排放源豐富,春季煙霧氣溶膠較多,是東亞地區主要的煙霧氣溶膠排放源,而模式所用的氣溶膠排放源種類相對較少,造成了模擬結果與實際觀測有一定的偏差.

圖10 海北、拉薩、阜康和西雙版納站春季每月AOD模擬與觀測對比及Pearson相關分析結果Fig.10 Spring monthly AOD comparison and Pearson correlation between simulation and observation for Haibei, Lhasa, Fukang and Xishuangbanna sites

2.4 討論

本研究獲得了RegCM3對我國春季氣溶膠光學厚度的模擬結果,雖然利用觀測資料初步驗證了模式對不同站點的模擬能力,但由于我國地域廣闊,氣候復雜多變,只有增加更多的地面觀測點,并進行長期連續觀測,才能詳細掌握不同地區氣溶膠光學厚度的變化特點,在此基礎上,改進模式的動力和物理機制以及更新氣溶膠排放清單,才能逐步提高模式的模擬能力.

3 結論

3.1 利用 RegCM3模式模擬得到我國春季AOD主要有3個高值區:南疆盆地和北疆部分地區,河西走廊地區,以及四川盆地和臨近的中南部分地區.沙塵氣溶膠引起的春季 AOD高值區主要分布在西北地區,而四川盆地和長江流域及以南地區主要受人為活動排放氣溶膠的影響.

3.2 利用觀測數據對模擬結果檢驗表明模式模擬總體上具有一定的可信度,但對不同地域和不同類型站點模擬結果有一定差別,對人類活動影響較少區站點的模擬效果優于對人類活動頻繁區站點及城市和沿海站點,其中對城市和沿海站點的模擬結果偏低.

3.3 模式對最偏遠的阜康、海北、拉薩和西雙版納等站點的模擬結果與實際觀測差別較大,其中地處西北地區的阜康站和海北站模擬結果高于觀測值,而西南地區的拉薩站和西雙版納站的模擬結果則低于觀測值.

[1] Anderson T L, Charlson R J, Schwartz S E, et al. Climate forcing by aerosols-a hazy picture [J]. Science, 2003,300(5622):1103-1104.

[2] IPCC. The physical science basis - Contribution of working group I to the fourth assessment report of the IPCC [M]. New York: Cambridge University Press, 2007:29-30.

[3] Satheesh S K, Moorthy K K. Radiative effects of natural aerosols: a review [J]. Atmospheric Environment, 2005,39(11):2089-2110.

[4] 張小曳.中國大氣氣溶膠及其氣候效應的研究 [J]. 地球科學進展, 2007,22(1):12-16.

[5] 晏利斌,劉曉東.京津冀地區氣溶膠季節變化及與云量的關系[J]. 環境科學研究, 2009,22(8):924-931.

[6] 賈 璇,王文彩,陳勇航,等. 華北地區沙塵氣溶膠對云輻射強迫的影響 [J]. 中國環境科學, 2010,30(8):1009-1014.

[7] 蔡子穎,鄭有飛,胡 鵬,等.鄭州地區大氣氣溶膠光學特性的地基遙感研究 [J]. 中國環境科學, 2009,29(1):31-35.

[8] Xin J Y, Du W P, Wang Y S, et al. Aerosol optical properties affected by a strong dust storm over central and north China [J]. Advances in Atmosphric Sciences, 2010,27(3):562-574.

[9] Wang Y S, Xin J Y, Li Z Q, et al. Seasonal variations in aerosol optical properties over China [J]. Atmos. Chem. Phys. Discuss, 2008,8(3):8431-8453.

[10] 李 霞,陳勇航,胡秀清,等.烏魯木齊大氣氣溶膠的光學特性分析 [J]. 中國環境科學, 2005,25(增刊):22-25.

[11] 吳 澗,蔣維楣,王衛國,等.我國春季大氣沙塵氣溶膠分布和短波輻射效應的數值模擬 [J]. 中國科學技術大學學報, 2004, 34(1):116-125.

[12] Du W P, Xin J Y, Wang M X, et al. Photometric measurements of spring aerosol optical properties in dust and non-dust periods in China [J]. Atmospheric Environment, 2008,42(34):7981-7987.

[13] 肖鐘湧,江 洪,陳 健,等.利用MODIS遙感數據反演廣州市氣溶膠光學厚度 [J]. 中國環境科學, 2010,30(5):577-584.

[14] 王中挺,厲 青,陶金花,等.環境一號衛星CCD相機應用于陸地氣溶膠的監測 [J]. 中國環境科學, 2009,29(9):902-907.

[15] 毛節泰,張軍華,王美華.中國大氣氣溶膠研究綜述 [J]. 氣象學報, 2002,60(5):625-634.

[16] Xin, J Y, Wang Y S, Li Z Q, et al. Aerosol optical depth (AOD) and Angstrom exponent of aerosols observed by the Chinese Sun Hazemeter Network from August 2004 to September 2005 [J]. J. Geophys. Res., 2007,112,D05203,doi: 10.1029/2006JD007075.

[17] Steiner A L, Pal J S, Giorgi F, et al. The coupling of the Common Land Model (CLM0) to a regional climate model (RegCM) [J]. Theor. Appl. Climatol, 2005,82(3/4):225-243.

[18] Solmon F, Giorgi F, Liousse C, et al. Aerosol modeling for regional climate studies: application to anthropogenic particles and evaluation over a European/ African domain [J]. Tellus, 2006,58(1):51-72.

[19] 王中挺,王子峰,厲 青,等.環境一號衛星在監測大氣PM10中的應用 [J]. 中國環境科學, 2011,31(2):202-206.

[20] 王躍思,辛金元,李占清,等.中國地區大氣氣溶膠光學厚度與Angstrom 參數聯網觀測(2004-08～2004-12) [J]. 環境科學, 2006,27(9):1703-1711.

[21] 石廣玉,王 標,張 華,等.大氣氣溶膠的輻射與氣候效應 [J].大氣科學, 2008,32(4):826-840.

[22] 辛金元,王躍思,李占清,等.中國地區太陽分光輻射觀測網的建立與儀器標定 [J]. 環境科學, 2006,27(9):1697-1702.

[23] 李成才,毛節泰,劉啟漢. 利用 MODIS資料遙感香港地區高分辨率氣溶膠光學厚度 [J]. 大氣科學, 2005,29(3):335-342.

[24] Acharya, Y B. Spectral and emission characteristics of LED and its application to LED-based sun-photometry [J]. Opt. Las. Tech., 2005,37(7):547-550.

[25] Hao W M, Ward D E, Susott R A, et al. Comparison of aerosol optical thickness measurements by MODIS, AERONET sun photometers, and forest service handheld sun photometers in southern Africa during the SAFARI 2000 campaign [J]. Int. J. Rem. Sens., 2005,26(19):4169-4183.

[26] 屈 鵬,楊梅學,郭東林,等. RegCM3模式對青藏高原夏季氣溫和降水的模擬 [J]. 高原氣象, 2009,28(4):738-744.

[27] 吳 澗,蔣維楣,陳新梅,等.生物質燃燒對東南亞及中國南方對流層臭氧含量影響的模擬研究 [J]. 環境科學, 2004,25(2):1-6.

[28] Hu Y M, Ding Y H, Liao F. An improvement on summer regional climate simulation over East China: Importance of data assimilation of soil moisture [J]. Chin. Sci. Bull., 2010,55(9):865-871.

[29] Liousse C, Penner J E, Chuang C. A global three-dimensional model study of carbonaceous aerosols [J]. J. Geophys. Res., 1996,101(D14):19411-19432.

[30] 趙 偉,劉紅年,吳 澗.中國春季沙塵氣溶膠的輻射效應及對氣候影響的研究 [J]. 南京大學學報(自然科學版), 2008,44(6):598-607.

Simulation and validation of China’s spring aerosol optical depth by RegCM3.

DU Wu-peng1,2*, WANG Yue-si2, XIN Jin-yuan2, SUN Dan3(1.Beijing Municipal Climate Center, Beijing Meteorological Service, Beijing 100089, China；2.State Key Laboratory of Atmospheric Boundary Layer Physics and Atmospheric Chemistry, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029, China；3.Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029, China). China Environmental Science, 2012,32(1)：1～9

Spring monthly AOD and dust-AOD from 2005 to 2007 were simulated by RegCM3, and simulated results were validated by observational data. Meanwhile, the contribution and influence of dust-sand aerosol and human emission aerosol on spring AOD was discussed. The results show that there were mainly three high-value AOD areas in spring, which were southern Sinkiang Basin and parts of northern Sinkiang, Gansu Corridor, and Sichuan Basin with its adjacent parts of central south China, and the anterior two high-value areas primarily caused by dust-sand aeroso lin comparison with the last one mainly affected by human activities aerosol. Furthermore, the validation used by observational data showed that the simulation results were creditable, and it revealed the simulation was better for human activity infrequent sites than for human activity frequent sites, urban sites and coastal sites. As more, the simulation value was lower than observation at urban sites and coastal sites, and the AOD differences were greater between simulation and observation at the most remote sites, such as Fukang, Haibei, Lhasa and Xishuangbanna.

RegCM3；spring；aerosol optical depth (AOD)；simulation；validation

2010-12-25

環保公益性行業科研專項(201109065);國家自然科學基金資助項目(41105103);國家“973”項目(2010CB428506)

* 責任作者, 高級工程師, duwupeng@sina.com

X131.1

A

1000-6923(2012)01-0001-09

致謝：感謝中國科學院大氣物理研究所大氣分中心和北京市氣象局氣候中心在資料提供和論文撰寫方面提供的幫助.

杜吳鵬(1981-),男,河南安陽人,博士,主要從事應用氣候和大氣環境研究.發表論文10余篇.