WRF-Chem模式介绍完整版
WRF-chem中文介绍教程文件
WRF-CHEM 中文介绍空气质量模拟是一个非常复杂的问题，同时受到气象因子（如风速、风向、湍流、辐射、云和降水等）和化学过程（如源的排放、干湿沉降和化学转化等）的影响。
在实际大气中，化学和气象过程是同时发生的，并且能够相互影响，如气溶胶能影响地气系统辐射平衡，气溶胶作为云凝结核，能影响降水，而云和降水对化学过程也有非常强烈的影响。
以往的空气质量模式，如CALGRID 、MODEL3/CAMQ 等，它的气象过程和化学过程是分开的，一般先运行中尺度气象模式，得到一定时间间隔的气象场，然后提供给化学模式使用。
这样分开处理以后，存在一些问题：首先，利用这样的气象资料驱动化学过程的时候就存在时间和空间上的插值，而且丢失了一些小于气象模式输出间隔的气象过程，如一次短时间的降水等，而这些过程对化学过程来说可能是很重要的；其次，气象模式和化学模式使用的物理参数化方案可能是不一样的；再次，不能考虑化学过程对气象过程的反馈作用。
基于这种真实大气中气象过程和化学过程是同时发生的相互影响的思想以及考虑到以往空气质量模式中存在的不足，2000年3月6日——8日在美国国家大气研究中心（NCAR ）举行了一个关于在云模式和中尺度模式中模拟化学过程的会议，随后成立了一个WRF-CHEM 的开发小组，共有15个成员。
在之后的几年内，很多化学模块被加入了WRF的框架之中，完成了一个气象模式和化学模式在线完全耦合的新一代的区域空气质量模式（WRF-CHEM ）。
它的化学和气象过程使用相同的水平和垂直坐标系，相同的物理参数化方案，不存在时间上的插值，并且能够考虑化学对气象过程的反馈作用。
WRF 模式WRF（Weather Research Forecast）模式系统是美国气象界联合开发的新一代中尺度预报模式和同化系统,2004 年6 月对外发布了第二版和三维变分同化系统。
这个模式采用高度模块化、并行化和分层设计技术, 集成了迄今为止在中尺度方面的研究成果。
WRF-Chem模式介绍完整版教学内容
第二章WRF-Chem模式介绍WRF-Chem模式是由美国NOAA 预报系统实验室（FSL）开发的，气象模式（WRF）和化学模式（Chem）在线完全耦合的新一代的区域空气质量模式。
图2.1给出了WRF-Chem的流程框架图。
WRF-chem包含了一种全新的大气化学模式理念。
它的化学和气象过程使用相同的水平和垂直坐标系，相同的物理参数化方案，不存在时间上的插值，并且能够考虑化学对气象过程的反馈作用。
有别于这之前的大气化学模式，如SAQM 模式、CALGRID模式、MODEL3-CAMQ模式等，它们的气象过程和化学过程是分开的，一般先运行中尺度气象模式，得到一定时间间隔的气象场，然后提供给化学模式使用。
这样分开处理以后，存在一些问题：首先，利用这样的气象资料驱动化学过程的时候就存在时间和空间上的插值，而且丢失了一些小于输出间隔的气象过程，如一次短时间的降水等，而这些过程对化学过程来说可能是很重要的；其次，气象模式和化学模式使用的物理参数化方案可能是不一样的；再次，不能考虑化学过程对气象过程的反馈作用。
事实上，在实际大气中化学和气象过程是同时发生的，并且能够互相影响，如气溶胶能影响地气系统辐射平衡，气溶胶作为云凝结核，能影响降水，而气温、云和降水对化学过程也有非常强烈的影响。
因此，WRF-Chem能够模拟再现一种更加真实的大气环境。
最初版本的WRF-chem在2002年推出，目前的版本为V3.1（2009年4月16日），本文所采用的是WRF-chem V3.0。
图2.1 WRF-Chem流程图（来自WRF-Chem V3 用户手册）WRF ( Weather Research Forecast , Skamarock et al., 2008)模式系统是美国气象界联合开发的新一代中尺度预报模式和同化系统。
WRF模式是一个可用来进行1至10公里内高分辨率模拟的数值模式，同时，也是一个可以做各种不同广泛应用的数值模式，例如：业务单位正规预报、区域气候模拟、空气质量模拟，理想个例模拟实验等。
wrfchem
排放清单
大气污染物排放清单指各种排放源在一定时间跨度和空间
区域内向大气排放的大气污染物的量的集合。准确、更新及 时、高分辨率排放清单是识别污染来源、支撑模式模拟、分 析解释观测结果和制定减排控制方案的重要基础，无论对于 大气化学与气候相互作用、大气复合污染来源识别等科学问 题探究，还是对于污染物总量减排、空气质量达标等环境管 理问题来说，都是极为关键的核心支撑。
选定模拟区域
可以使用 WRFDomainWizard软件来帮助划区域
选择Lambert 投影的基准纬 度
选择Lambert投影 更新
选择大致的母 网格区域
更 新 后
选择嵌套
修改参数
鼠标点击domain2框， 可以调整模拟区域 位置
新建domain2
修改参数：子网格 与母网格格局比等 参数
WRFCHEM前处理过程
气相化学(Gas-phase chemistry)
气相化学机制是区域空气污染模型中一个重要的组成部分， 气相化学转化率，以及排放、传输和沉降决定了气体的种 类。对流层中活性有机物、硫酸、氮氧化物及臭氧的排放 及酸沉降与区域空气污染的关系多由气相化学机制影响。 同时气相化学也决定了液相化学的种类，及反应速度。 WRFCHEM 提供了 4 种气相化学机制，分别是 RADM2 (Regional Acid Deposition Model version 2) 、 RACM (Regional Atmospheric Chemistry Mechanism) 、RACM NOAA/ESRL version 、CBMZ (Carbon-Bond Mechanism veF模式系统是采用Fortran 90、Fortran 77及c++编译语言进行编译 与测试的，所以，运行WRF必须先安装编译软件， 目前运用的编译 软件主要有PGI和INTEL。 另外，WRF运行时所使用的输入输出文件多为 NetCDF文件，因此还 需要安装Netcdf软件
WRFChem安装及使用说明手册
3.2 气象初始场的准备说明
修改 namelist.input_wrf，关闭&dfi_control 中的 dfi_radar 和&physics 中的 chem_opt，然后在&grib2 的后面添加&chem 的内容
运行 cycling_3dvar.csh，得到一个单纯的气象场 my_case_result（其中也包含 灰尘 erod 的数据）
2. 安装过程 ........................................................................................... 4 2.1 设定环境变量............................................................................ 4 2.2 WRFV3 安装 ................................................................................ 5 2.3 WPS 与 WRFDA 的安装.................................................................6
3. 使用过程
这里以 2009 年 11 月 30 日陆雾个例为例，选取 GOCART 气溶胶机制进行使 用的说明。
6
3.1 WPS 数据准备说明
首先进入 run_wps 目录（最新的地形数据已经添加了 erod 数据，所以不需 要自己手动添加，如果没有，需要自己手动加入）下的 geogrid 文件夹，将 GEOGRID.TBL 重 新 链 接 为 GEOGRID.TBL.ARW_CHEM ， 执 行 wps_real_cycle_3dvar.csh，在生成的 RESULT_seafog_FNL 中，会有新的 erod（灰 尘）变量生成。
wrfchem..
WRF运行预备知识
WRF的运行是基于Linux系统的，这就要求使用者具备基本的Linux操 作知识，一下是一些常用的Linux命令：
打开终端，可以输入命令，如： cd directory 进入指定路径的工作目录 cd .. 退到上一层目录 ls 显示目录下所有子目录与文件 (包括隐藏文 件) Vi file_name 浏览和编辑文件 tar –xvf file_name.tar 解压文件 （对于.tar文件） ./configure 连接 ./compile 编译 ./install 安装
选定模拟区域
模拟时需要选定你自己的模拟区域，并且将相关信息放入namelist中，包括
&share wrf_core = 'ARW', max_dom = 2, (最大嵌套数，2层) start_date = '2006-08-16_12:00:00','2006-08-16_12:00:00', end_date = '2006-08-16_18:00:00','2006-08-16_18:00:00', interval_seconds = 21600(前处理程序的两次分析时间之间的时间间隔，以秒为单位。也 即模式的实时输入数据的时间间隔，一般为输入边界条件的文件的时间间隔。) io_form_geogrid = 2, / &geogrid parent_id = 1, 1, （嵌套区域的母区域的标号。注意 MOAD 本身没有母区域，因此 PARENT_ID 的第一列总是设为1。第二列必须等于1。总列数必须等于NUM_DOMAINS） parent_grid_ratio = 1, 3, （嵌套时，母网格相对于嵌套网格的水平网格比例。在真实大气 方案中，此比例必须为奇数；在理想大气方案中，如果将返馈选项 feedback 设置为0的话， 则此比例也可以为偶数） i_parent_start = 1, 31（嵌套网格的左下角（LLC）在上一级网格（母网格）中x方向的起 始位置 ） j_parent_start = 1, 17（嵌套网格的左下角（LLC）在上一级网格（母网格）中y方向的起 始位置） s_we = 1, 1,
《2024年WRF-Chem模式不同参数化方案对呼和浩特大气污染的数值模拟研究》范文
《WRF-Chem模式不同参数化方案对呼和浩特大气污染的数值模拟研究》篇一一、引言随着工业化和城市化的快速发展，大气污染问题日益严重，成为全球关注的焦点。
呼和浩特作为我国北方的重要城市，其大气污染问题尤为突出。
为了更好地理解和预测大气污染过程，数值模拟成为重要的研究手段。
本文利用WRF-Chem模式，针对不同参数化方案对呼和浩特大气污染进行数值模拟研究，以期为该地区的污染防治提供科学依据。
二、WRF-Chem模式简介WRF-Chem模式是一种集天气预报与空气质量模拟于一体的数值模式。
该模式通过设置不同的参数化方案，可以模拟不同地区、不同气象条件下的空气质量状况。
本文采用WRF-Chem模式，针对呼和浩特地区的大气污染进行数值模拟研究。
三、不同参数化方案本文选取了WRF-Chem模式中的几种不同参数化方案，包括积云参数化方案、边界层参数化方案、气溶胶参数化方案等。
这些参数化方案对于模拟大气污染过程具有重要意义。
不同的参数化方案可能会导致模拟结果的差异，因此需要进行比较分析。
四、数值模拟方法与过程1. 模型设置：根据呼和浩特的地理位置、气象条件、排放源等实际情况，设置WRF-Chem模式的初始条件和边界条件。
2. 模拟实验：采用不同的参数化方案进行模拟实验，分析各方案对呼和浩特大气污染的影响。
3. 结果分析：对比不同参数化方案的模拟结果，分析其优缺点，为实际应用提供依据。
五、模拟结果与分析1. 不同参数化方案对PM2.5浓度的模拟结果：在不同参数化方案的模拟下，呼和浩特的PM2.5浓度呈现出不同的变化趋势。
其中，方案X的模拟结果较为接近实际观测值，具有较高的准确性。
2. 不同参数化方案对气象场的影响：不同的参数化方案对气象场的影响也不同。
例如，方案Y在模拟过程中能够更好地描述呼和浩特的边界层结构，而方案Z则能更准确地反映风场的变化。
3. 参数化方案的适用性分析：通过对不同参数化方案的模拟结果进行比较，发现每种方案都有其适用范围和局限性。
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WRF-CHEM中文介绍空气质量模拟是一个非常复杂的问题，同时受到气象因子（如风速、风向、湍流、辐射、云和降水等）和化学过程（如源的排放、干湿沉降和化学转化等）的影响。
在实际大气中，化学和气象过程是同时发生的，并且能够相互影响，如气溶胶能影响地气系统辐射平衡，气溶胶作为云凝结核，能影响降水，而云和降水对化学过程也有非常强烈的影响。
以往的空气质量模式，如CALGRID、MODEL3/CAMQ等，它的气象过程和化学过程是分开的，一般先运行中尺度气象模式，得到一定时间间隔的气象场，然后提供给化学模式使用。
这样分开处理以后，存在一些问题：首先，利用这样的气象资料驱动化学过程的时候就存在时间和空间上的插值，而且丢失了一些小于气象模式输出间隔的气象过程，如一次短时间的降水等，而这些过程对化学过程来说可能是很重要的；其次，气象模式和化学模式使用的物理参数化方案可能是不一样的；再次，不能考虑化学过程对气象过程的反馈作用。
基于这种真实大气中气象过程和化学过程是同时发生的相互影响的思想以及考虑到以往空气质量模式中存在的不足，2000年3月6日——8日在美国国家大气研究中心（NCAR）举行了一个关于在云模式和中尺度模式中模拟化学过程的会议，随后成立了一个WRF-CHEM的开发小组，共有15个成员。
在之后的几年内，很多化学模块被加入了WRF的框架之中，完成了一个气象模式和化学模式在线完全耦合的新一代的区域空气质量模式（WRF-CHEM）。
它的化学和气象过程使用相同的水平和垂直坐标系，相同的物理参数化方案，不存在时间上的插值，并且能够考虑化学对气象过程的反馈作用。
WRF模式WRF(Weather Research Forecast) 模式系统是美国气象界联合开发的新一代中尺度预报模式和同化系统,2004 年6 月对外发布了第二版和三维变分同化系统。
这个模式采用高度模块化、并行化和分层设计技术,集成了迄今为止在中尺度方面的研究成果。
《2024年基于WRF-CHEM模式的连续雾霾过程数值模拟及其能见度参数化》范文
《基于WRF-CHEM模式的连续雾霾过程数值模拟及其能见度参数化》篇一一、引言随着工业化进程的加快，空气质量问题逐渐凸显，特别是雾霾天气频繁出现，对人们的生产生活带来了极大的影响。
为了更准确地模拟和预测雾霾过程，学者们采用了各种气象模型进行研究。
本文将基于WRF-CHEM模式对连续雾霾过程进行数值模拟，并对其能见度参数化进行探讨。
二、WRF-CHEM模式简介WRF-CHEM是一种集成了气象和化学过程的大气环境数值模拟模型。
该模型在WRF（Weather Research and Forecasting）模式的基础上，增加了对化学过程的模拟，从而可以对大气中的污染物进行更为准确的预测和模拟。
三、连续雾霾过程的数值模拟1. 模拟设置本研究采用WRF-CHEM模式，设置了合适的网格分辨率、物理参数化方案和化学机制等。
针对连续雾霾过程，选择了合适的时间段进行模拟。
2. 模拟结果通过WRF-CHEM模式的模拟，我们得到了连续雾霾过程的浓度分布、风场、温度场等气象化学参数。
分析结果表明，模拟结果与实际观测数据较为吻合，说明WRF-CHEM模式在模拟连续雾霾过程方面具有较好的应用效果。
四、能见度参数化探讨1. 能见度与雾霾的关系能见度是衡量大气透明度的重要指标，与雾霾的发生、发展密切相关。
在雾霾天气中，大气中的颗粒物和气态污染物会降低能见度，影响人们的视觉感知。
2. 能见度参数化方法为了更准确地描述能见度与雾霾的关系，我们采用了不同的能见度参数化方法。
通过对不同方法的比较和分析，我们发现某种参数化方法在描述雾霾天气中的能见度方面具有较好的效果。
该方法考虑了大气中的颗粒物浓度、气态污染物浓度、相对湿度等因素，能够较为准确地反映能见度的变化。
五、结论本文基于WRF-CHEM模式对连续雾霾过程进行了数值模拟，并探讨了能见度的参数化方法。
通过模拟和分析，我们得到了以下结论：1. WRF-CHEM模式在模拟连续雾霾过程方面具有较好的应用效果，可以为空气质量预测和污染源控制提供有力的支持。
《WRF-Chem模式不同参数化方案对呼和浩特大气污染的数值模拟研究》范文
《WRF-Chem模式不同参数化方案对呼和浩特大气污染的数值模拟研究》篇一一、引言随着工业化进程的加快和城市化水平的提升，大气污染问题逐渐凸显，对人们的健康和生活质量产生了严重影响。
呼和浩特作为内蒙古自治区的省会城市，其大气污染问题也日益受到关注。
为了更好地理解和预测大气污染状况，本文采用WRF-Chem模式，对呼和浩特地区的大气污染进行数值模拟研究，并探讨不同参数化方案对模拟结果的影响。
二、WRF-Chem模式简介WRF-Chem模式是一种集成了中尺度气象模式WRF （Weather Research and Forecasting）和化学传输模式Chem的大气环境模型。
该模式可以模拟大气中的气态污染物、颗粒物等污染物的传输、扩散、转化和沉降等过程，为大气污染研究和防控提供有力支持。
三、研究方法本研究以呼和浩特市为研究区域，采用WRF-Chem模式进行数值模拟。
在模拟过程中，我们设置了多种不同的参数化方案，包括边界层参数化方案、云微物理参数化方案、积云参数化方案等。
通过对这些不同参数化方案的模拟结果进行比较和分析，评估各方案对呼和浩特大气污染数值模拟的影响。
四、不同参数化方案对模拟结果的影响1. 边界层参数化方案的影响：边界层参数化方案主要影响近地层的气象条件和污染物的扩散过程。
通过对比不同边界层参数化方案的模拟结果，我们发现某些方案能更好地模拟出呼和浩特的天气状况和大气污染状况，有助于提高模拟的准确性。
2. 云微物理参数化方案的影响：云微物理参数化方案主要影响云的形成和演变过程，进而影响云与大气污染物的相互作用。
我们发现，在某些云微物理参数化方案下，呼和浩特的污染物浓度得到更好的模拟效果，说明适当的云微物理参数化方案有助于提高大气污染的模拟精度。
3. 积云参数化方案的影响：积云参数化方案主要影响地表能量平衡和地表热通量的分配，从而影响大气的垂直运动和污染物的扩散过程。
通过对比不同积云参数化方案的模拟结果，我们发现某些方案能更好地模拟出呼和浩特的垂直气流状况和大气污染物的扩散过程。
《2024年基于WRF-CHEM模式的连续雾霾过程数值模拟及其能见度参数化》范文
《基于WRF-CHEM模式的连续雾霾过程数值模拟及其能见度参数化》篇一一、引言随着工业化进程的加快和城市化水平的不断提高，大气污染问题日益严重，尤其是雾霾天气的频繁出现，给人们的生产生活带来了极大的困扰。
为了更准确地预测和评估雾霾过程，本文采用WRF-CHEM模式对连续雾霾过程进行数值模拟，并对其能见度参数化进行研究。
二、WRF-CHEM模式简介WRF-CHEM模式是一种集气象、化学于一体的区域空气质量模式，能够模拟大气中各种化学成分的传输、扩散、转化和沉降等过程。
该模式在气象场模拟的基础上，结合大气化学反应机制，对大气污染物的形成、传输和扩散进行模拟，为大气污染防控提供有力的支持。
三、连续雾霾过程的数值模拟本研究选取了近期一次连续雾霾过程进行数值模拟。
首先，利用WRF模式对气象场进行模拟，得到该过程的气象要素分布。
然后，将气象场数据输入到WRF-CHEM模式中，模拟大气中各种化学成分的传输、扩散、转化和沉降等过程。
通过对比模拟结果与实际观测数据，验证了WRF-CHEM模式在模拟连续雾霾过程中的有效性。
四、能见度参数化研究能见度是衡量大气透明度的重要指标，对于评估雾霾天气的影响具有重要意义。
本研究在WRF-CHEM模式的基础上，引入能见度参数化方案。
该方案考虑了大气中各种化学成分对能见度的影响，通过模拟大气中气溶胶、水汽等成分的浓度变化，计算能见度的变化。
通过对不同时段、不同区域的能见度进行模拟，得到了较为准确的能见度分布图。
五、结果分析通过对连续雾霾过程的数值模拟和能见度参数化研究，得到了以下结论：1. WRF-CHEM模式能够有效地模拟连续雾霾过程，为大气污染防控提供有力的支持。
2. 能见度参数化方案能够较好地反映大气中气溶胶、水汽等成分对能见度的影响，提高了能见度预测的准确性。
3. 通过对不同时段、不同区域的能见度进行模拟，可以更好地了解雾霾天气的分布和变化规律，为雾霾天气的预警和防控提供参考依据。
WRF-Chem模式介绍完整版
WRF-Chem模式介绍完整版第二章 WRF-Chem模式介绍WRF-Chem模式是由美国NOAA 预报系统实验室(FSL)开发的，气象模式(WRF)和化学模式(Chem)在线完全耦合的新一代的区域空气质量模式。
图2.1给出了WRF-Chem的流程框架图。
WRF-chem包含了一种全新的大气化学模式理念。
它的化学和气象过程使用相同的水平和垂直坐标系，相同的物理参数化方案，不存在时间上的插值，并且能够考虑化学对气象过程的反馈作用。
有别于这之前的大气化学模式，如SAQM模式、CALGRID模式、MODEL3-CAMQ模式等，它们的气象过程和化学过程是分开的，一般先运行中尺度气象模式，得到一定时间间隔的气象场，然后提供给化学模式使用。
这样分开处理以后，存在一些问题:首先，利用这样的气象资料驱动化学过程的时候就存在时间和空间上的插值，而且丢失了一些小于输出间隔的气象过程，如一次短时间的降水等，而这些过程对化学过程来说可能是很重要的;其次，气象模式和化学模式使用的物理参数化方案可能是不一样的;再次，不能考虑化学过程对气象过程的反馈作用。
事实上，在实际大气中化学和气象过程是同时发生的，并且能够互相影响，如气溶胶能影响地气系统辐射平衡，气溶胶作为云凝结核，能影响降水，而气温、云和降水对化学过程也有非常强烈的影响。
因此，WRF-Chem能够模拟再现一种更加真实的大气环境。
最初版本的WRF-chem在2002年推出，目前的版本为V3.1(2009年4月16日)，本文所采用的是WRF-chem V3.0。
图2.1 WRF-Chem流程图(来自WRF-Chem V3 用户手册)WRF ( Weather Research Forecast , Skamarock et al., 2008)模式系统是美国气象界联合开发的新一代中尺度预报模式和同化系统。
WRF模式是一个可用来进行1至10公里内高分辨率模拟的数值模式，同时，也是一个可以做各种不同广泛应用的数值模式，例如:业务单位正规预报、区域气候模拟、空气质量模拟，理想个例模拟实验等。
《2024年WRF-Chem模式不同参数化方案对呼和浩特大气污染的数值模拟研究》范文
《WRF-Chem模式不同参数化方案对呼和浩特大气污染的数值模拟研究》篇一一、引言随着工业化和城市化的快速发展，大气污染问题日益严重，成为全球关注的焦点。
呼和浩特作为我国北方的重要城市，其大气污染问题尤为突出。
为了更好地理解和预测大气污染，并采取有效的应对措施，本研究采用WRF-Chem模式对呼和浩特的大气污染进行数值模拟研究。
本文将重点探讨不同参数化方案对模拟结果的影响。
二、WRF-Chem模式简介WRF-Chem是一种集成了气象和化学过程的数值模型，广泛应用于大气污染的模拟和预测。
该模式通过参数化方案描述了大气中的物理、化学过程以及污染物在大气中的传输、扩散和转化等过程。
不同的参数化方案会对模拟结果产生重要影响。
三、研究方法本研究选取了呼和浩特市作为研究区域，采用了WRF-Chem 模式进行数值模拟。
在模拟过程中，我们尝试了多种不同的参数化方案，以探讨其对模拟结果的影响。
具体方法包括：1. 构建合适的网格系统，以准确描述呼和浩特市的地形、气象等特征。
2. 选择合适的初始条件和边界条件，包括气象场、污染物排放等。
3. 尝试不同的参数化方案，包括大气物理过程、化学过程以及污染物传输过程的参数化方案。
4. 对模拟结果进行统计分析，评估不同参数化方案对模拟结果的影响。
四、不同参数化方案对模拟结果的影响1. 大气物理过程参数化方案的影响：不同的物理过程参数化方案会对大气的温度、湿度、风速等气象要素产生影响，进而影响污染物的传输和扩散。
通过对比不同方案的模拟结果，我们发现某些方案能更好地反映呼和浩特市的气象特征，从而提高了污染物的模拟精度。
2. 化学过程参数化方案的影响：化学过程参数化方案描述了污染物在大气中的化学反应过程。
不同的化学过程参数化方案会对污染物的生成和转化产生影响。
我们发现某些方案能更好地反映呼和浩特市的主要污染物种类及其生成机制，从而提高了模拟的准确性。
3. 污染物传输过程参数化方案的影响：污染物传输过程参数化方案描述了污染物在大气中的传输和扩散过程。
基于WRF-CHEM模式的连续雾霾过程数值模拟及其能见度参数化
基于WRF-CHEM模式的连续雾霾过程数值模拟及其能见度参数化近年来，雾霾问题已经成为全球范围关注的重要环境问题之一。
雾霾对人类健康和社会经济发展产生了严重影响。
因此，研究和预测雾霾气象过程对于改善大气环境质量、保护人民身体健康以及科学合理地制定环境政策具有重要意义。
目前，数值模式是研究雾霾过程的主要工具之一。
WRF-CHEM（Weather Research and Forecasting with Chemistry）模式是一种耦合了气象和空气质量模式的数值模式，该模式已被广泛应用于全球范围的天气和气候研究中。
基于WRF-CHEM模式的连续雾霾过程数值模拟及其能见度参数化研究可以更深入地理解雾霾的形成机理和影响因素，为制定雾霾防控措施提供科学依据。
首先，该研究使用WRF-CHEM模式对连续雾霾过程进行数值模拟。
通过构建大气环流场和污染物的初始和边界条件，模拟雾霾过程的时空演变，从而探究雾霾的形成和演变规律。
模式中考虑了大气动力学、物理过程以及气溶胶和化学传输等多个关键参数，可以较为真实地模拟大气中各种气体和颗粒物的浓度分布。
同时，根据模拟结果，可以计算出雾中的可见光透过率，进而对雾霾对能见度的影响进行定量化分析。
接下来，研究利用WRF-CHEM模式的模拟结果，对能见度进行参数化。
能见度是评估空气污染程度和大气透明度的重要指标。
通过观测雾霾事件期间的能见度数据，可以建立能见度和环境污染物浓度之间的经验关系模型。
根据这个模型，可以将雾霾事件期间的环境污染物浓度转化为相应的能见度值，实现环境污染物浓度与能见度之间的定量化关系。
最后，通过对研究结果的分析和总结，可以得出以下结论：基于WRF-CHEM模式的数值模拟能够较为准确地模拟连续雾霾过程的时空演变，对于深入理解雾霾的形成机理和影响因素具有重要意义。
同时，通过雾霾事件期间的能见度参数化研究，可以实现环境污染物浓度与能见度之间的定量化转换，为雾霾防控措施的制定和实施提供了科学依据。
《WRF-Chem模式不同参数化方案对呼和浩特大气污染的数值模拟研究》范文
《WRF-Chem模式不同参数化方案对呼和浩特大气污染的数值模拟研究》篇一一、引言随着工业化进程的加快和城市化的发展，大气污染问题日益严重，对人类健康和环境造成了严重影响。
呼和浩特作为我国北方的重要城市，其大气污染问题也备受关注。
为了更好地了解和控制大气污染，本文采用WRF-Chem模式对呼和浩特大气污染进行数值模拟研究，并探讨不同参数化方案对模拟结果的影响。
二、WRF-Chem模式简介WRF-Chem模式是一种集成了WRF（Weather Research and Forecasting）模型和Chem（化学传输模型）的大气污染模拟模式。
该模式通过气象信息和化学信息的结合，可以对大气中的污染物进行精确模拟和预测。
该模式广泛应用于国内外大气污染的数值模拟研究中。
三、方法与数据1. 研究区域与方法选择本研究以呼和浩特市为研究对象，采用WRF-Chem模式进行数值模拟研究。
针对不同参数化方案进行对比分析，以探讨其对模拟结果的影响。
2. 参数化方案介绍本研究选取了三种不同的参数化方案进行对比分析，包括：方案一（默认参数化方案）、方案二（改进的边界层参数化方案）和方案三（考虑城市下垫面特征的参数化方案）。
3. 数据来源与处理本研究使用的气象数据和化学数据均来自相关气象和环保部门。
数据经过预处理后，输入到WRF-Chem模式中进行模拟。
四、不同参数化方案对模拟结果的影响1. 气象场模拟结果分析通过对不同参数化方案的模拟结果进行对比分析，发现方案二和方案三在气象场的模拟上具有较高的准确性，特别是在风速、风向和温度等关键气象要素的模拟上表现更佳。
而方案一在部分区域的模拟结果存在一定偏差。
2. 大气污染物浓度模拟结果分析针对不同参数化方案对大气污染物浓度的模拟结果进行分析，发现不同参数化方案对大气污染物的浓度分布和变化趋势具有较大影响。
其中，方案三在考虑城市下垫面特征的基础上，对大气污染物的模拟更为准确，尤其是在PM2.5、PM10等关键污染物的浓度分布上表现更佳。
《2024年WRF-Chem模式不同参数化方案对呼和浩特大气污染的数值模拟研究》范文
《WRF-Chem模式不同参数化方案对呼和浩特大气污染的数值模拟研究》篇一一、引言随着城市化进程的加快和工业的快速发展，大气污染问题日益严重，尤其是在像呼和浩特这样的大城市中。
为深入探究不同大气环境条件下的污染物传播、演变规律以及提出相应的减排策略，采用先进的数值模拟方法成为了有效的研究手段。
本论文着重研究了WRF-Chem模式不同参数化方案对呼和浩特大气污染的数值模拟研究。
二、WRF-Chem模式介绍WRF-Chem（Weather Research and Forecasting with Chemistry）是集合了大气模式（WRF）与化学模型为一体的模型，主要针对全球和区域尺度的大气污染物扩散和输送进行研究。
其通过参数化方案描述物理过程，包括物理化学过程、云微物理过程等，进而模拟出大气的物理化学状态。
三、不同参数化方案对呼和浩特大气污染的数值模拟本研究采用了WRF-Chem模式中不同的参数化方案，对呼和浩特的大气污染进行了数值模拟。
通过调整不同的参数化方案，如气溶胶微物理过程、边界层参数化方案等，以研究这些参数化方案对呼和浩特大气污染模拟结果的影响。
1. 不同气溶胶微物理过程的模拟结果分析气溶胶微物理过程在影响大气的化学性质方面具有重要作用。
在数值模拟中，通过对比不同的气溶胶微物理过程参数化方案，我们发现对某些特定的污染物如PM2.5、PM10等的模拟结果产生了显著的影响。
某些方案更准确地预测了这些污染物的空间分布和时间变化规律。
2. 不同边界层参数化方案的模拟结果分析边界层是大气低层的一个关键区域，对于空气质量、气象灾害等具有重要影响。
通过对比不同的边界层参数化方案，我们发现这些方案对呼和浩特的温度、湿度等气象条件以及污染物浓度的模拟结果产生了明显的影响。
某些方案在模拟过程中更准确地反映了实际的气象条件和污染物传播情况。
四、结论本研究通过对比WRF-Chem模式中不同参数化方案对呼和浩特大气污染的数值模拟结果，发现不同的参数化方案对模拟结果产生了显著的影响。
wrf-chem模式分层原理
wrf-chem模式分层原理WRF-Chem模式是一个全球和区域大气化学模式，可以模拟大气物理过程、大气化学过程和气溶胶-气体相互作用过程。
该模式结合了大气动力学模式WRF（Weather Research and Forecasting）和化学气候模式CMAQ（Community Multi-scale Air Quality model），以便更准确地模拟大气化学过程和大气颗粒物的形成和运输过程。
WRF-Chem模式的分层原理基于大气垂直分层结构的物理和化学特性。
大气以不同的高度分层，这种分层通常是根据温度和湿度的变化而确定的。
WRF-Chem模式根据这些分层特征将大气划分为多个层次，以便更精细地模拟不同高度范围内的化学和物理过程。
一般而言，大气化学是一个多层次的过程，涉及大气中的不同组分以及它们之间的相互作用。
WRF-Chem模式利用分层原理将大气划分为不同的气候层次，在每个层次内模拟相应的物理和化学过程。
这样做的好处是可以更好地模拟大气细节和不同区域的差异，从而提高对大气颗粒物和气体分布的准确度。
在WRF-Chem模式中，大气的分层结构主要包括三个方面的特性：气象层、化学层和气溶胶-云层。
气象层是指大气的物理特性，例如温度、湿度、风速和气压等，这些特性直接影响大气运动和大气的物理过程。
化学层主要涉及大气化学物种的浓度和反应速率，以及与大气化学过程相关的其他参数。
气溶胶-云层包括大气气溶胶的分布和特性，以及云的形成和演变过程。
在模拟过程中，WRF-Chem模式将这些层次特征作为模型的输入参数，并根据不同层次之间的相互作用和耦合关系，模拟相应的物理和化学过程。
例如，气象层的风速和风向可以影响气溶胶和气体的输送和扩散；化学层的化学反应会改变气溶胶和气体的浓度和分布；气溶胶-云层的特性可以影响云的辐射处理和水循环过程。
总之，WRF-Chem模式的分层原理基于大气的物质和能量平衡，将大气划分为不同的层次，以模拟不同高度范围内的物理和化学过程。
WRF-Chem模式介绍完整版
WRF-Chem模式介绍完整版第二章 WRF-Chem模式介绍WRF-Chem模式是由美国NOAA 预报系统实验室(FSL)开发的，气象模式(WRF)和化学模式(Chem)在线完全耦合的新一代的区域空气质量模式。
图2.1给出了WRF-Chem的流程框架图。
WRF-chem包含了一种全新的大气化学模式理念。
它的化学和气象过程使用相同的水平和垂直坐标系，相同的物理参数化方案，不存在时间上的插值，并且能够考虑化学对气象过程的反馈作用。
有别于这之前的大气化学模式，如SAQM模式、CALGRID模式、MODEL3-CAMQ模式等，它们的气象过程和化学过程是分开的，一般先运行中尺度气象模式，得到一定时间间隔的气象场，然后提供给化学模式使用。
这样分开处理以后，存在一些问题:首先，利用这样的气象资料驱动化学过程的时候就存在时间和空间上的插值，而且丢失了一些小于输出间隔的气象过程，如一次短时间的降水等，而这些过程对化学过程来说可能是很重要的;其次，气象模式和化学模式使用的物理参数化方案可能是不一样的;再次，不能考虑化学过程对气象过程的反馈作用。
事实上，在实际大气中化学和气象过程是同时发生的，并且能够互相影响，如气溶胶能影响地气系统辐射平衡，气溶胶作为云凝结核，能影响降水，而气温、云和降水对化学过程也有非常强烈的影响。
因此，WRF-Chem能够模拟再现一种更加真实的大气环境。
最初版本的WRF-chem在2002年推出，目前的版本为V3.1(2009年4月16日)，本文所采用的是WRF-chem V3.0。
图2.1 WRF-Chem流程图(来自WRF-Chem V3 用户手册)WRF ( Weather Research Forecast , Skamarock et al., 2008)模式系统是美国气象界联合开发的新一代中尺度预报模式和同化系统。
WRF模式是一个可用来进行1至10公里内高分辨率模拟的数值模式，同时，也是一个可以做各种不同广泛应用的数值模式，例如:业务单位正规预报、区域气候模拟、空气质量模拟，理想个例模拟实验等。
利用WRF-Chem模式模拟东亚地区气溶胶辐射反馈
利用WRF-Chem模式模拟东亚地区气溶胶辐射反馈摘要：利用在线耦合的三维大气化学传输模式WRF-Chem模拟了冬季东亚地区的气溶胶辐射反馈情况。
该模式的模拟结果中，温度、相对湿度、风速等值都和地面观测有较好的对应关系，可较好地反应该区域的气象要素特征。
针对大气污染物的模拟，结果可见PM2.5的高值区主要集中在中国东部地区，包括长江中下游平原和华北平原，另外四川盆地的颗粒物浓度也较高。
本研究还对比了开关气溶胶辐射反馈的两个数值实验，发现东亚地区由于PM2.5导致的地表短波辐射接收量减少了约20-45W/m2，其中降幅最大的是京津冀区域、四川盆地及华中平原区，这与颗粒物浓度的高值区是相对应的。
由于气溶胶气候效应导致的温度、相对湿度变化分别达到-0.6℃和6%，增加的湿度导致颗粒物的吸湿增长，其质量浓度会对应升高。
该结果定量描述了该地区由于气溶胶辐射反馈造成的近地面温度湿度变化，并分析了其可能存在的正反馈机制。
关键词：东亚地区；大气化学模拟；WRF-Chem；辐射强迫；气候效应1.引言大气气溶胶研究作为大气科学研究的重要组成部分，近年来越来越受到国内的重视。
大气气溶胶不仅导致大气污染[1]，产生严重的雾、霾天气，也会通过影响云微物理过程，影响全球气候，同时也能更可以通过改变气候系统的辐射通量来影响气候[2-3]。
同时，气象要素也会影响气溶胶的粒径分布[4]、浓度的时间分布特征[5]、空间上的水平[6]和垂直分布[7]等，已成为大气科学领域的一个研究热点。
气溶胶对气候的影响，最主要还是体现在气溶胶的直接、间接效应上。
气溶胶的直接效应是指气溶胶对太阳辐射（即短波辐射）有一定的散射（或吸收，取决于气溶胶的种类），则对大气有一定的冷却（或加热）。
这是由气溶胶本身的光学特性导致对辐射的影响，进而影响全球气候。
气溶胶的间接效应主要是指由气溶胶影响云的反照率、云中粒子尺寸、浓度和云的生命时间，从而造成对气候的影响。
wrf-chem模式最底层气压值
wrf-chem模式最底层气压值WRF-Chem模式是一种综合了大气动力学和化学反应的数值模拟模式，用于研究大气中的物理和化学过程。
在WRF-Chem模式中，最底层气压值是一个重要的模拟结果，它对于了解大气环境的变化和预测大气污染的分布具有重要意义。
最底层气压值是指大气模式中最接近地表的层次的气压数值。
它受到地表条件、边界条件以及大气运动等因素的影响。
在WRF-Chem模式中，最底层气压值可以通过数值模拟得到，通过对大气运动和化学反应的模拟，可以得到不同时刻不同位置的最底层气压值。
最底层气压值对于大气环境的研究具有重要意义。
首先，它可以反映大气的稳定性。
当最底层气压值较高时，大气较为稳定，大气污染物容易滞留在地表附近，对人体健康造成影响。
而当最底层气压值较低时，大气较为不稳定，大气污染物容易向上扩散，减少对地表的影响。
最底层气压值还可以用来研究大气污染物的输送和扩散。
大气污染物的输送和扩散受到大气运动的影响，而大气运动又与气压场密切相关。
通过模拟最底层气压值的变化，可以预测大气污染物在不同时刻和不同位置的分布情况，为环境保护和大气污染治理提供科学依据。
除了上述应用，最底层气压值还可以用于研究气候变化和天气预报。
气压是影响天气变化的重要因素之一，它可以反映大气的平衡状态和动力变化。
通过模拟和观测最底层气压值的变化，可以揭示气候变化的规律和趋势，提高天气预报的准确性。
最底层气压值在WRF-Chem模式中具有重要的研究意义。
它可以反映大气的稳定性，预测大气污染物的分布，研究气候变化和提高天气预报的准确性。
在未来的研究中，我们可以进一步优化模型参数，提高模拟精度，增加观测数据的质量和数量，以更好地研究最底层气压值及其对大气环境的影响。
希望通过我们的努力，能够为人们提供更加清洁和健康的大气环境。
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第二章WRF-Chem模式介绍WRF-Chem模式是由美国NOAA 预报系统实验室（FSL）开发的，气象模式（WRF）和化学模式（Chem）在线完全耦合的新一代的区域空气质量模式。
图2.1给出了WRF-Chem的流程框架图。
WRF-chem包含了一种全新的大气化学模式理念。
它的化学和气象过程使用相同的水平和垂直坐标系，相同的物理参数化方案，不存在时间上的插值，并且能够考虑化学对气象过程的反馈作用。
有别于这之前的大气化学模式，如SAQM 模式、CALGRID模式、MODEL3-CAMQ模式等，它们的气象过程和化学过程是分开的，一般先运行中尺度气象模式，得到一定时间间隔的气象场，然后提供给化学模式使用。
这样分开处理以后，存在一些问题：首先，利用这样的气象资料驱动化学过程的时候就存在时间和空间上的插值，而且丢失了一些小于输出间隔的气象过程，如一次短时间的降水等，而这些过程对化学过程来说可能是很重要的；其次，气象模式和化学模式使用的物理参数化方案可能是不一样的；再次，不能考虑化学过程对气象过程的反馈作用。
事实上，在实际大气中化学和气象过程是同时发生的，并且能够互相影响，如气溶胶能影响地气系统辐射平衡，气溶胶作为云凝结核，能影响降水，而气温、云和降水对化学过程也有非常强烈的影响。
因此，WRF-Chem能够模拟再现一种更加真实的大气环境。
最初版本的WRF-chem在2002年推出，目前的版本为V3.1（2009年4月16日），本文所采用的是WRF-chem V3.0。
图2.1 WRF-Chem流程图（来自WRF-Chem V3 用户手册）WRF ( Weather Research Forecast , Skamarock et al., 2008)模式系统是美国气象界联合开发的新一代中尺度预报模式和同化系统。
WRF模式是一个可用来进行1至10公里内高分辨率模拟的数值模式，同时，也是一个可以做各种不同广泛应用的数值模式，例如：业务单位正规预报、区域气候模拟、空气质量模拟，理想个例模拟实验等。
故此模式发展的主要目的是改进现有的中尺度数值模式，例如：MM5(NCAR)、ETA(NCEP/NOAA)、RUC(FSL/NOAA)等，希望可以将学术研究以及业务单位所使用的数值模式整合成单一系统。
这个模式采用高度模块化、并行化和分层设计技术,集成了迄今为止在中尺度方面的研究成果。
模拟和实时预报试验表明,WRF模式系统在预报各种天气中都具有较好的性能，具有广阔的应用前景。
化学模式包括了污染物的传输和扩散、干湿沉降、气相化学反应、源排放、光分解、气溶胶动力学和气溶胶化学（包括无机和有机气溶胶）等，并且每一个过程也都是高度模块化的，有利于模式的扩展和维护，也有利于用户选择最合适自己的方案。
以下对各部分的处理作一个简单介绍。
2.1 输送WRF-chem 使用的是质量坐标框架，平流输送的处理保持质量和标量的守恒的，空间上采用5阶或6阶差分，时间上采用3阶Runge-Kutta 分裂显式差分。
湍流输送使用2.5阶的Mellor-Yamada 闭合方案。
2.2 干沉降WRF-chem 中各种痕量气体和气溶胶的干沉降通量的计算使用三层阻力（空气动力学阻抗、次表层阻抗和表面阻抗）模型。
表面阻抗的参数化使用了Wesely （1989）提出的方案。
在这种参数化方案中，表面阻抗主要来自土壤和植被表面，植被特性由使用的下垫面类型资料和季节决定，表面阻抗也依赖于扩散系数、活性气体的可溶性和化学活性。
硫酸盐的干沉降使用了不同的方案。
模式中假定硫酸盐都以气溶胶态的形式存在，干沉降使用了Erisman 等（1994）提出的方案。
k 阶距多粒径分布气溶胶的干沉降速度dk v 可以表示为：1()dk a dk a dk Gk Gk v r r r r v v -=+++ （2.1） （2.1）式中a r 为表面阻抗，Gk v 为重力沉降速度，dk r 为布朗扩散率。
2.3 自然源排放WRF-chem 包含了一种完全在线的自然源排放计算方案及两种半在线的方案。
其中在线计算方案采用了Guenther 等(1993, 1994) , Simpson 等(1995)和 Schoenemeyer 等(1997) 的参数化方案，包含了异戊二烯、单萜烯、其他VOC 以及土壤氮的排放。
该方案中生成的单萜烯和其他VOC 按RADM2的物种进行拆分。
森林异戊二烯的排放依赖于温度和有效光合辐射通量。
Guenther 等（1993）给出了异戊二烯排放的参数化方案，其排放率正比于标准温度和标准有效光合辐射通量下的排放率。
农田和草地异戊二烯的排放仅仅考虑为温度的函数。
单萜烯、其他VOC 和氮的排放也仅仅考虑为温度的函数。
其他VOC 的排放目前了解的比较少，因此它使用了和单萜烯相同的温度修正系数(Guenther, et al., 1994)。
Grell 等(2000)给出了标准温度和标准光合作用有效辐射通量下的排放率，其中落叶林、针叶林和混合林的排放采用Guenther 等(1994)，农田和草地的排放采用Schoenemeyer 等(1997)。
由于使用了RADM2机制，所有氮的排放都当成是NO ，这是一种过高估计，因为忽略了N 2O 的排放。
2.4 光分解计算WRF-Chem 目前主要包含了两种光分解计算方案：TUV 和 FAST-J 。
TUV (Madronich et al., 1987) 光分解速率的计算方案考虑了21个物种的光分解反应。
对应于波长λ、物种i 的光分解系数i J ，取决于反应物分子的特性，如吸收系数()i σλ和量子产率()i λΦ。
(,)()()i A i i J I d λτλσλλλ=Φ⎰ （2.5） 式中(,)A I τλ为入射通量，它的计算使用了Wiscombe 的辐射传输模式，考虑了O 2和O 3的吸收、雷利散射、气溶胶粒子和云的散射和吸收。
吸收系数()i σλ和量子产率()i λΦ的计算采用了Stockwell 等（1990）给出的方案。
FAST-J (Wild, et al., 2000) 利用每个尺度段粒子的数浓度、折射指数以及湿半径，根据米散射理论分别计算了在300、400、600和999 nm 波长下的光学厚度λτ、单次散射反照率0ϖ和不对称因子g （气溶胶光学特性的计算参考本文的2.4），然后再计算气体的光分解速率。
它充分考虑了计算的效率和精度，可以在三维化学输送模式中使用。
Barnard 等（2004）对在亚利桑那州、菲尼克斯、得克萨斯州和休斯敦观测的与FAST-J 计算的NO 2光分解速率进行了比较，结果显示不论在晴空还是有云大气情况下，模拟值都在观测值的误差范围之内，显示出了很好的一致性。
2.5 气相化学机制WRF-Chem 目前可选择4个光化学机制，它们分别为RADM2 (Stockwell et al., 1990), RACM, CBM4 (Gery et al., 1989)和CBMZ (Zaveri and Peters, 1999)。
RADM2机制是第二版本的区域酸性沉降机制，该机制综合考虑了化学过程、预报精度和计算机资源，被广泛应用于各种大气化学模式当中。
RADM2中无机物包括14个稳定物种，4个活泼的中间物种和3个足量稳定物种（氧气、 氮气和水汽）；有机物包括26类稳定物种和16类过氧自由基。
使用一种准稳态近似（QSSA ）的方法求解22个诊断物种、38个预报物种的 浓度。
38个预报物种的浓度变化速率方程的计算使用后向欧拉差分方案。
RACM 机制 。
CBM4机制是一种按结构集成的浓缩机制，该机制包含了33个反应物种以及81个反应。
所有参与反应的物种被分为4大类：无机盐物种，明确对待的有机物种，按碳碳键结构集成的有机物种和按分子量集成的有机物种。
无机盐化学是完全明确对待的，没有物种的集成。
明确对待的有机物种包含了甲醛，乙烯和异戊二烯。
碳键集成物种描述了不同类型的化学碳键。
CBMZ基于CBM4，它包含了55个预报物种和134个光化学反应。
CBMZ 在CBM-IV的基础上增加了过氧烷基和过氧酰基的相互作用以及它们与硝基的反应；增加了长寿命的有机硝酸盐和过氧化氢物的反应机制；明确对待了不活泼的烷烃如甲烷、乙烷；修订了无机化学、异戊二烯化学以及活泼的烷烃、烯烃和芳香烃的化学反应；耦合了海洋二甲基硫(DMS)的排放及其化学反应。
CBMZ使用一种体制依赖方法，该方法把化学动力学机制区分为背景的、人为源的和自然源的三种亚机制，这样可以全面缩减计算时间。
Jiang等（2002）和Fast等（2002）分别从城市和区域尺度对CBMZ的空气质量模拟效果作了评估。
2.6 气溶胶参数化WRF-Chem目前包含了两个气溶胶计算方案，分别为MADE/SORGAM和MOSAIC（Zaveri, et al., 2005a,b）。
2.6.1 MADE/SORGAM欧洲气溶胶动力学模式MADE是由区域颗粒物模式PPM发展而来的，能够提供详细的关于粒子化学组成、尺度分布以及影响粒子数浓度的动力学过程的信息。
早期版本的MADE仅限于亚微米量级的无机盐和水组成的气溶胶，进一步改进引入了MODELS/CMAQ模式系统的气溶胶部分，使得MADE包含了粗模态粒子及更详细的细颗粒化学组成的描述。
Schell等（2001）把二次有机气溶胶（SOA）加入到了MADE中，即二次有机气溶胶模式（SORGAM）。
亚微米气溶胶的尺度分布分为两个相互重叠的模态，各个模态满足对数正态分布。
22(ln ln)1(ln)]2lnp pgpgd dn dσ-=-（2.2）式中N为粒子的数浓度，pd为粒子直径，pgd为中值直径，gσ为尺度分布的标准偏差。
尺度分布的k阶距kM定义为：(ln)(ln)kk p p pM d n d d d∞-∞=⎰（2.3）将（2.2）式代入（2.3）式可得22exp[ln]2kk pg gkM Ndσ=（2.4）二次气溶胶最重要的形成过程是在硫酸-水系统中的均相核化，计算采用Kulmala等(1998)给定的方法。
粒子的凝结增长分为两步，一是化学反应产生可凝结的蒸汽，二是挥发性物种在气溶胶表面的凝结和蒸发。
在MADE中忽略了开尔文效应，对于连续的和自由分子的机制，允许kM随时间变化的计算。
这个变率及它的标准偏差的数学表达式可参考Binkowski等（1995）。
MADE中假定在粒子碰并过程中，粒子仍然满足对数正态分布。
此外，仅仅考虑了由于布朗运动引起的碰并。
碰并过程的数学表达式可参考Whitby等（1997）和Binkowski 等（1995）。
无机盐化学基于MARS。
Binkowski等（1995）对它作了改进，利用热力学平衡的方法来计算硫酸盐/硝酸盐/氨盐/水气溶胶的化学组成。