大气模型的适用性分析及应用研究
指数型大气密度模型
指数型大气密度模型指数型大气密度模型是一种用于描述大气在不同高度上的密度变化的模型。
它是基于指数函数的形式，通过指数函数的参数来刻画大气密度随高度变化的关系。
在航空航天领域和气象学中，指数型大气密度模型被广泛应用于气象预报、大气环境模拟和航天器设计等方面。
1. 指数型大气密度模型的基本原理大气是由气体组成的，密度是描述气体分子数目在单位体积内的分布情况。
随着高度的增加，大气压力逐渐减小，分子之间的相对距离增加，导致密度逐渐降低。
指数型大气密度模型假设大气密度的变化可以用指数函数来描述，具体表达式为：ρ(h) = ρ0 * exp(-h/H)其中，ρ(h)表示在高度h处的大气密度，ρ0表示地面上的大气密度，H表示尺度高度，即密度每下降一个数量级所需要的高度。
2. 指数型大气密度模型的适用范围指数型大气密度模型在高度较低的大气层中具有较高的精度和适用性。
它适用于海拔高度在0到1000公里之间的范围。
在此范围内，指数型大气密度模型能够较准确地预测大气压力、密度和温度随高度的变化趋势。
3. 指数型大气密度模型的应用指数型大气密度模型在航空航天领域有着广泛的应用。
在航空器的设计和性能评估中，准确地估计大气参数对于飞行器的飞行性能、气动力学和燃油消耗等都至关重要。
指数型大气密度模型可以提供飞行高度、空气密度和空气温度等信息，为飞行器设计和导航提供基础数据。
另外，指数型大气密度模型还在气象学领域的气象预报和天气预测中有着重要的应用。
通过大气密度模型，可以预测不同高度上的温度、压力和密度等参数，为气象领域的模拟和预测提供基础数据。
4. 对指数型大气密度模型的个人观点和理解指数型大气密度模型是对大气密度变化的一种简化描述，从数学上刻画了大气的垂直结构特征。
它在航空航天领域和气象学中的应用是十分重要的，为工程和科学研究提供了便捷的工具。
然而，指数型大气密度模型也存在一定的局限性。
由于实际大气的变化是非线性和复杂的，指数型大气密度模型的简化假设可能引入一定的误差。
《2024年基于WRF-CMAQ模式的区域大气环境承载力研究》范文
《基于WRF-CMAQ模式的区域大气环境承载力研究》篇一基于WRF-CMAQ模式的区域大气环境承载力研究一、引言随着工业化和城市化的快速发展，大气环境污染问题日益突出，对人类健康和生态环境造成了严重影响。
为了有效应对这一问题，对区域大气环境承载力的研究显得尤为重要。
本篇论文旨在通过WRF/CMAQ模式对区域大气环境承载力进行研究，以期为大气污染防治提供科学依据。
二、WRF/CMAQ模式简介WRF/CMAQ模式是一种集成了气象和空气质量模拟的模型系统，广泛应用于区域和全球尺度的空气质量研究。
其中，WRF （Weather Research and Forecasting）模式主要用于气象模拟，而CMAQ（Community Multiscale Air Quality）模式则用于空气质量模拟。
通过这两者的结合，可以更准确地预测和评估区域大气环境状况。
三、研究方法本研究选取了某典型区域作为研究对象，运用WRF/CMAQ 模式进行大气环境模拟和评估。
具体步骤如下：1. 气象数据准备：利用WRF模式生成该区域的高分辨率气象数据，包括风速、风向、温度、湿度等。
2. 空气质量模拟：基于CMAQ模式，结合排放源数据、气象数据和其他影响因素，进行空气质量模拟。
3. 承载力分析：根据模拟结果，分析区域大气环境的承载能力，包括污染物的扩散、传输、转化等过程。
4. 结果评估与优化：结合实际情况，对模拟结果进行评估和优化，提出改进措施和建议。
四、研究结果1. 污染物扩散与传输：通过WRF/CMAQ模式模拟，发现该区域污染物主要来源于工业排放、交通尾气等。
在气象条件的影响下，污染物发生扩散和传输，对周边地区造成一定影响。
2. 大气环境承载力评估：根据模拟结果，该区域的大气环境承载力受到多种因素影响，包括气象条件、排放源强度、地形地貌等。
通过对这些因素的综合分析，可以评估出该区域的大气环境承载能力。
3. 改进措施与建议：针对该区域的大气环境问题，提出以下改进措施和建议：一是加强工业排放和交通尾气的治理；二是优化能源结构，推广清洁能源；三是加强绿化建设，提高区域生态环境质量。
大气工程中降水量预测模型的建立与应用
大气工程中降水量预测模型的建立与应用随着气候变化的日益明显，降水对于社会经济的影响越来越大。
在大气工程中，降水量的预测成为了一项重要的任务。
只有准确预测降水量，才能做好防洪、抗旱等工作，为社会经济的发展提供参考依据。
而建立降水量预测模型是实现准确预测的关键。
在过去的几十年中，人们通过观测历史降水数据以及分析气象因素，建立了一系列降水量预测模型。
这些模型包括统计模型、数值模型以及机器学习模型等。
首先，统计模型是降水量预测模型中最早也是最简单的模型之一。
它通过分析历史降水量数据的统计规律来预测未来的降水量。
这种模型适用于某一地区相对稳定的气候条件下，但在复杂多变的气候环境中预测效果有限。
其次，数值模型是一种基于大气物理学原理和数值计算方法建立的降水量预测模型。
它通过对大气运动、热力学和湿物理等过程进行数值模拟，来推测未来一段时间内的降水情况。
数值模型利用计算机技术，将地球大气系统分为格点，利用数值方法求解方程组，模拟出大气运动与变化的过程。
然而，数值模型需要大量观测数据来初始化模型，而且计算量也非常大，并不适用于所有的预测需求。
最后，机器学习模型是近年来兴起的降水量预测模型。
它通过对大量的历史数据进行学习，建立出降水量与气象因素之间的关系，并利用该关系来预测未来的降水量。
机器学习模型具有自动学习能力，可以通过反复迭代提高预测准确性。
而且，机器学习模型可以较好地适应复杂多变的气候环境，具有较强的预测能力。
在大气工程中，降水量预测模型的应用广泛而深远。
首先，它可以帮助农业调控灌溉水源，为农作物生长提供合适的水分供应。
预测到降水量较多的情况下，农民可以适当减少灌溉量，以充分利用自然降水；而在降水量较少的情况下，农民则可以增加灌溉量，确保农作物正常生长。
其次，降水量预测模型还可以为防洪工程提供参考依据。
通过预测降水量的变化趋势，可以提前做好防洪准备工作，保护人民生命财产安全。
在降水量预测准确的情况下，防洪工程的管控措施可更加精细化，减少过度的防洪投入。
建立大气污染物溯源模型及其应用研究
建立大气污染物溯源模型及其应用研究随着经济快速发展和城市化过程的加快，大气污染问题日益严重。
如何有效地治理大气污染已经成为许多国家和地区亟待解决的问题。
建立大气污染物溯源模型，对于污染来源和治理提供有力的科学依据。
一、大气污染物溯源模型大气污染物溯源模型是一种利用大气环境和大气污染物相互关系的数学模型，通过对大气环境和污染物的数值分析和模拟，推断污染物来源和传输路径，从而解决大气污染物的来源和治理问题。
大气污染物溯源模型的建立需要依靠大量的空气污染物监测数据和相关环境数据。
其中，利用地面监测数据建立模型的方法主要有统计分析法、计算机模拟法、污染事件回溯方法等。
而利用卫星遥感数据建立模型的方法，则主要有遥感监测法、极化雷达监测法、光学遥感监测法等。
二、大气污染物溯源模型的应用大气污染物溯源模型的应用可以为大气环境管理和污染治理提供有力的科学依据。
下面，分别从大气污染监测、污染物来源识别、污染物传输规律及治理策略制定四个方面探讨其应用。
1. 大气污染监测大气污染监测是大气污染控制的第一步，也是了解污染物来源、传输路径的重要手段。
基于大气污染物溯源模型，可以对污染物进行监测和分析，从而精确掌握污染源及其污染程度。
这有助于科学地制定大气污染控制方案和评价污染治理效果，提高大气环保的水平。
2. 污染物来源识别大气污染物溯源模型可以通过对空气污染物源的分析，识别出污染物的来源和类型，分析污染物的排放源强、时空分布规律。
通过污染源的分析，可以为大气污染治理提供重要的科学依据。
3. 污染物传输规律大气污染物溯源模型可以对污染物的传输过程进行模拟分析，推断出污染物在大气中的空间分布和时间变化规律，及其对降水、沉降等的贡献。
这些数据对于污染物输移、转化模拟和空气质量评价等有着重要的意义。
4. 治理策略制定大气污染物溯源模型可以帮助制定大气污染治理策略，对大气污染进行有效治理。
通过各地大气污染物溯源模型建模，及时调整治理措施，不断优化治理方案，实现大气污染治理的战略转型。
大气污染物源解析技术模型及应用探讨
大气污染物源解析技术模型及应用探讨大气污染是当今社会面临的严重环境问题之一，对人体健康和生态环境都造成了巨大的影响。
为了有效地解决大气污染问题，科学家们开发了各种大气污染物源解析技术模型。
本文将探讨这些模型的原理及其应用。
大气污染物源解析技术模型是通过收集和分析大气中污染物的数据，来确定污染源的种类和来源。
这些模型基于不同的原理，并且具有各自的优势和限制。
下面将介绍几种常见的大气污染物源解析技术模型。
1. 受体模型：受体模型是基于大气污染物在空气中的传输和扩散规律，从而反推出污染源的位置和强度。
这种模型通常使用数学方程组来模拟大气污染传输过程，并结合实测数据进行推断。
这种模型的优点是简单易行、计算速度快，可以快速获取污染源的信息。
受体模型依赖于大气条件的准确描述，如果预测的大气条件与实际情况有较大差异，模型的准确性将受到影响。
2. 相对排放模型：相对排放模型是通过比较不同污染源排放的污染物组成和浓度来推断污染源的贡献程度。
这种模型通常使用多元线性回归或主成分分析等统计方法来分析污染物组成的差异。
相对排放模型的优点是能够较好地描述不同污染源的特征，对于多源复合污染环境具有一定的适用性。
相对排放模型往往需要大量的实测数据作为依据，对数据的精确性和完整性要求较高。
3. 成因解析模型：成因解析模型是通过分析大气污染物的分子结构和同位素组成来判断污染源的种类和来源。
这种模型通常使用质谱仪等分析仪器来测定污染物的化学成分，并结合数据库进行比对和识别。
成因解析模型的优点是能够较准确地区分不同污染来源的贡献，对于复合污染环境的解析具有一定的优势。
成因解析模型受到样品采集和分析方法的限制，对设备和技术的要求较高。
这些大气污染物源解析技术模型在实际的应用中，可以帮助环境管理部门和科学家们更好地了解大气污染的来源和影响，为制定相应的控制措施和政策提供科学依据。
通过受体模型的应用，可以确定城市中污染源的分布和强度，从而指导城市规划和交通管理；通过相对排放模型的应用，可以评估不同污染源的贡献，为源头治理提供依据；通过成因解析模型的应用，可以区分不同污染来源，从而确定特定污染物的控制目标。
环境系统分析教程之箱式大气质量模型
数据来源：实时监测、历史数据、卫星遥感等 数据处理：大数据分析、机器学习、深度学习等 模型优化：根据大数据进行模型参数调整和优化 应用领域：环境监测、气象预报、城市规划等
PART SIX
假设大气层是静止的，但实 际上大气层是流动的
假设大气层是均匀的，但实 际上大气层是不均匀的
假设大气层是均质的，但实 际上大气层是不均质的
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箱式模型是一种大气质量模型，用于模拟大气污染物的传输、扩散和转化过程。
箱式模型将大气划分为若干个箱体，每个箱体代表一个区域，区域内的大气污染 物浓度和传输过程可以通过模型进行模拟。
箱式模型的基本原理是利用质量守恒定律和扩散方程，通过求解这些方程得到大 气污染物的浓度分布和传输过程。
箱式模型可以应用于大气环境质量评价、污染源解析、污染控制等方面。
单箱模型：只有一个箱体，适用于简单大气环境 双箱模型：有两个箱体，适用于复杂大气环境 多箱模型：有多个箱体，适用于更复杂的大气环境 混合模型：结合单箱、双箱或多箱模型，适用于特定大气环境
参数的调整：根据 模型运行结果调整 参数，提高模型精 度
参数的优化：采用 优化算法对参数进 行优化，提高模型 性能
参数的验证：通过 实验验证参数优化 的效果，确保模型 的准确性和可靠性
箱式大气质量模型与其他大气质量模型的比较和结合 箱式大气质量模型与其他环境模型的结合，如气候模型、水文模型等 箱式大气质量模型与其他领域模型的结合，如交通模型、经济模型等 箱式大气质量模型与其他技术手段的结合，如遥感技术、大数据技术等
假设大气层是线性的，但实 际上大气层是非线性的
模型需要大量 的气象数据， 但实际数据获
AERMOD大气扩散模型研究
AERMOD大气扩散模型研究摘要：近年来，由于雾霾天气和PM2.5，大气污染受到广泛关注，也使大气污染物的特征、扩散和传输研究成为环境科学研究热点。
其中，模型模拟污染物在大气中的扩散、输送过程，探究其迁移规律对污染源控制和管理具有重要意义。
关键词：AERMOD；环境评价；进展1 AERMOD 应用机理AERMOD 模型在预测计算之前，需要进行数据预处理分析，包括气象预处理、建筑物下洗预处理、地形预处理等，通过系统模块处理气象场和控制高度，对污染物浓度进行模拟预测分析。
AERMOD 系统运行流程如下图所示。
图1 AERMOD 系统运行流程图由图可见，地表数据、探空数据和监测数据经初步进行处理后，得到边界层参数和廓线数据，其结合数字高程文件得到的地形处理文件，输入到 AERMOD 系统中，最终可输出预测结果。
地表气象数据可在当地进行收集，高空气象数据可输入国家气象局的常规气象，也可采用中尺度气象数据生成。
地面气象数据主要包括：风向、风速、温度、总云量、低云量；高空气象数据主要包括：各层的离地高度、气压、干球温度、露点温度、风向、风速。
AERMAP 采用网格地形数据处理计算预测区域的地形高度数据。
AERMET 边界层廓线数据通过输入 AERMOD系统，对边界层廓线数据进行内差，计算相似参数。
将处理后的数据输入AERMOD 模型，得出污染物浓度预测结果。
AERMOD 采用分界流线概念对地形与浓度分布进行综合分析，将扩散流场分为双层结构，下层流场没有足够能量越过障碍物，只能绕过障碍物，上层流场具有足够的动能通过抬升越过障碍物。
2 AERMOD 模型应用AERMOD 模型在我国各地区进行了部分地区点源、面源等污染源预测，并结合了其他模型预测软件进行辅助分析，通过输入收集的地面/高空气象、地形数据，取得的预测结果相对合理。
近年来，我国部分城市和区域应用 AERMOD模型进行了不同情景的环境影响预测，预测的污染物主要包含了颗粒态和气态污染物，输入的参数主要为气象、地形、排放量、接受点等，预测的区域涉及到污染较重的工业园区、电厂周围以及城市大气环境，模型验证较为合理。
大气环境中颗粒物迁移与扩散模型研究
大气环境中颗粒物迁移与扩散模型研究近年来，随着城市化进程的加快和工业化水平的提高，大气污染问题日益凸显，其中颗粒物污染是一大挑战。
大气颗粒物对人类健康和环境影响巨大，因此对其迁移与扩散模型的研究变得非常重要。
一、颗粒物的来源与特性颗粒物的来源多样，包括工业排放、交通尾气、农业活动等，它们具有不同的物理化学特性和粒径分布。
颗粒物大致可分为可吸入颗粒物（PM10）和细颗粒物（PM2.5），其中PM2.5对人体的影响更为严重。
这些颗粒物中有机物、金属元素、重金属离子等成分可以对人体健康产生有害影响。
二、颗粒物迁移与扩散模型的意义颗粒物的迁移与扩散模型可以帮助我们了解颗粒物在大气中的输运规律，揭示其影响因素和迁移途径，从而有针对性地制定治理措施。
模型可以模拟颗粒物源排放、大气传输、沉积和浓度分布等过程，为科学决策提供参考和支持。
三、颗粒物迁移与扩散模型的研究方法研究颗粒物迁移与扩散模型的方法主要有数学建模和实验观测两种。
数学建模是基于物理模型、数学模型和计算机模拟，通过建立方程组来模拟颗粒物的迁移和扩散过程，并运用各种数值计算方法求解。
实验观测则通过野外观测和实验室模拟来获取数据，如风速、温度、湿度、浓度等，以验证模型的可靠性。
四、常用的颗粒物迁移与扩散模型常见的颗粒物迁移与扩散模型包括Lagrangian模型和Eulerian模型。
Lagrangian模型追踪颗粒物的运动轨迹，重点考虑了颗粒物的个体运动和涡旋扩散，适用于较小尺度和复杂环境。
Eulerian模型以网格为基础，通过求解空气动力学方程来模拟颗粒物的输运和扩散，适用于中高尺度和相对简单的环境。
五、颗粒物迁移与扩散模型的挑战与未来发展颗粒物迁移与扩散模型的研究还面临一些挑战，如粒径分布、气象条件、大气细观结构等因素的复杂性。
未来的发展需要更加准确和细致的模型，以适应不同区域和不同尺度的需求。
同时，研究者还应关注颗粒物的来源治理、排放监测等与模型研究相结合的工作，以全面解决大气颗粒物污染问题。
第3章大气环境模型
dC lbh ubhC0 lbQ ubhC KClbh dt
箱内污染 物量的瞬 时变化 箱内恒 定增加 的污染 物的量 推出箱 内的污 染物的 量 衰减的 污染物 的量
推进箱内 的污染物 的量
当不考虑衰减，即K为0时，上式的解为:
Ql ut l C C0 (1 e ) uh
Q y2 (z H )2 C exp[( )]{exp[ ] 2 2 2 y 2 z 2 u y z (z H ) exp[ ]} 2 2 z
2
• 上式为适应于连续排放高架源的高斯公 式。式中H为有效源高，是实际源高和烟 气抬升高度之和。
平坦地面高架点源地面浓度的估算
经过以上假设和一系列推导简化， 上述方程可以得到解为下式：
Q y z c ( x, y , z ) exp[( 2 2 )] 2 y 2 z 2 u y z
式中 • C(x,y,z)为下风向某点（坐标为x,y,z）处的 空气污染物浓度 • Q为污染物的源强(g/s) • U为排气筒出口处平均风速 / y z 为水平方向和垂直方向的扩散参 • 数，是下风向距离x及大气稳定度的函数。
0.941015 1.09356
h n0Q H / u x
n1 h n2 s
T Qh 0.35Pa Qv Ts T Ts Ta n0 : 烟气热状况及地表状况系数 n1：烟气热释放率指数 n2：烟囱高度指数 H s : 烟囱距地面的几何高度，超过240米时取240米 Pa : 大气压力（实测值或取平均值） Q v：实际排烟率（m /s）
常用的大气质量模型
• • • • • 箱式模型 高斯高架点源扩散模型 高斯地面点源扩散模型 高斯线源模型（略） 面源模型（略）
大气污染物扩散模型的改进及应用
大气污染物扩散模型的改进及应用近年来，随着工业的不断发展和城市化进程的加速，大气污染问题日益严重。
大气污染物的扩散模型成为环境保护领域研究的热点之一，它可以帮助我们预测和控制大气污染。
目前，大气污染物扩散模型面临着许多挑战，如精度不够高、应用范围过窄等。
因此，改进大气污染物扩散模型是当前环保研究的重要方向。
一、大气污染物扩散模型常见问题1. 精度不够高当前的大气污染物扩散模型采用的数学模型较为简单，对大气环境中不同类型污染物的影响和相互作用关系理解不够深入，导致模型预测精度不够高。
2. 应用范围过窄大气污染物扩散模型的适用范围仅限于特定的大气环境，对于城市、山区等不同类型的大气环境，需要较大的改进和完善。
二、大气污染物扩散模型的改进方向1. 增加各种因素的考虑通过研究大气污染物扩散的各种因素，如风向、地形、人口密度等，对模型进行改进和完善，提高预测精度。
2. 提高计算精度利用高性能计算机、大数据等技术，提高模型计算精度和预测效率。
3. 开发新型大气污染物扩散模型开发新型大气污染物扩散模型，将不同类型的污染物考虑在内，从而提高模型的适用性和预测精度。
三、大气污染物扩散模型的应用1. 预测和控制污染物的扩散范围利用改进后的大气污染物扩散模型，可以更加准确地预测和控制污染物的扩散范围。
2. 优化城市规划通过模型对城市污染物扩散情况的分析，可以对城市规划进行优化，提高城市环境质量。
3. 指导环保决策通过大气污染物扩散模型，可以为环保决策提供科学依据和数据支持。
四、结语改进大气污染物扩散模型，提高环境保护的科学性和精准性，是当前环保领域的重要任务。
通过不断创新和研究，相信我们能够开发出更加高效、准确和可靠的大气污染物扩散模型，为人们创造更健康、更美好的环境。
基于CMAQ模型的大气污染影响因素模拟与分析
基于CMAQ模型的大气污染影响因素模拟与分析大气污染是当前世界范围内面临的一大环境问题，对人类健康和生态系统产生了严重影响。
为了有效地应对大气污染问题，科学家们研发了许多模型来模拟和预测大气污染的影响因素。
本文将重点介绍CMAQ模型（Community Multi-scale Air Quality Model）以及基于该模型进行的大气污染影响因素模拟和分析。
CMAQ模型是一种被广泛应用的数值模型，能够模拟和预测大气污染物在大气中的传输、化学反应和沉降过程。
该模型基于一套复杂的方程组，包括大气动力学方程、污染物输送方程、气象和化学反应的参数方程等。
通过输入大气条件和底层排放源数据，CMAQ模型可以模拟不同区域和时间尺度上的大气污染物浓度分布。
在进行大气污染影响因素模拟和分析时，科学家们通常关注以下几个关键因素：排放源、气象条件和化学反应。
首先，排放源是大气污染的直接来源，包括工业排放、交通排放和生物贡献等。
CMAQ模型可以准确计算不同排放源的污染物释放量和分布情况，从而评估其对大气污染的贡献程度。
其次，气象条件对大气污染的传输和扩散起着至关重要的作用。
CMAQ模型不仅考虑了大气运动和湍流扩散，还考虑了边界层高度、气温、湿度和风向等因素对污染物的影响。
通过模拟不同气象条件下的大气污染物浓度分布，科学家们能够进一步研究气象因素与大气污染之间的相互作用关系。
最后，化学反应是大气污染物浓度变化的重要驱动因素。
CMAQ模型采用了一系列化学反应方程，能够模拟大气中污染物的光化学转化过程。
通过模拟不同化学反应影响下的大气污染物浓度变化，科学家们可以评估不同污染源和气象条件下大气中污染物的生成和消耗过程。
基于CMAQ模型的大气污染影响因素模拟和分析能够帮助政府和决策者制定有效的大气污染治理策略。
通过准确评估不同因素对大气污染的贡献程度，可以有针对性地采取控制措施，降低污染物排放和传输，改善空气质量和环境健康。
然而，CMAQ模型也存在一些挑战和限制。
浅析AERMOD模型在石化园区大气规划环评中的应用.doc
浅析AERMOD模型在石化园区大气规划环评中的应用-1 模型适用性分析AERMOD 是美国环保局推出的第二代法规模式暨我国《环境影响评价技术导则大气环境(HJ/T2.2-2008)》推荐模型之一，AERMOD 模式是稳态烟羽模型，假设污染物的浓度在一定程度上服从高斯分布，以扩散理论为出发点，模拟点源、面源、体源等排放的污染物在短期、长期的浓度分布。
AERMOD 模型系统的结构包括 3 个独立的部分：AERMOD (扩散模型)、AERMET (气象数据预处理器)和AERMAP (地形数据预处理器)。
1.1 污染源数据1.1.1 规划范围园区规划成大型化、基地化态势，研究表明，AERMOD 模型在排放源间距不超过50 km 范围内可以准确进行离散建模预测在复杂地形和气象条件下污染物扩散浓度。
1.1.2 排放源高度园区规划由于生产装置特性、生产工艺等影响，排放源高度不尽相同，排放源高度是影响污染物扩散的因素之一，排放源高度增加可以有效降低污染物落地浓度，污染物稀释距离也会减小。
AERMOD 模式中可以准确输入有效排放高度，避免因为有效排放高度导致的预测误差，特别是对无组织排放源来说，应用AERMOD 可更好地对其扩散浓度进行预测。
1.1.3 污染源类型园区中污染物往往是点源、面源、体源交错排放，污染来源不同，其扩散方式和影响因素各不相同，将污染物通过点、面、体进行分类预测可以更好地了解污染源类型对污染物扩散的影响，如果单一考虑一种排放方式将影响预测结果的准确性、可信度。
AERMOD模型在进行预测时可以输入污染源类型，针对不同污染源类型进行预测。
1.2 气象条件研究表明，风速、风向、温度、相对湿度、大气稳定度等是影响污染物扩散的主要因素，AERMOD 模型中的AERMET 气象处理模块计算所需边界参数估算风速、湍流强度和温度的廓线，将测量数据传递给AERMOD 进行预测。
1.3 地形条件园区所在地的地形条件不同对大气污染物扩散的影响程度具有差异性，AERMOD 模型中的AERMAP 地形处理模块运用临界分流的物理基础考虑了地形对污染物扩散的影响，将扩散流场分为2 层结构。
大气辐射传输模型的比较研究
大气辐射传输模型的比较研究大气辐射传输模型在气候研究、空气质量预报、太阳能利用等领域具有广泛的应用。
随着科技进步，越来越多的大气辐射传输模型被开发出来，为了更好地选择和应用适合不同领域的模型，本文旨在比较研究各种大气辐射传输模型的性能和优缺点，并讨论其应用场景。
大气辐射传输模型是对大气中辐射传输过程的数学描述，主要考虑太阳辐射、长波辐射、短波辐射等过程。
本文选取了代表性的四种模型：CAMCommunity Radiative Transfer Model（CRTM）、Discrete Ordinate Method（DOM）和RADART。
通过对比这四种模型的算法、计算效率、可扩展性和可定制性等方面的性能，发现CAM3模型在计算效率和可扩展性方面表现较好，但需要定制化参数较多；CRTM模型具有较高的计算精度，但计算效率较低；DOM模型在处理复杂地形和建筑物遮挡方面有优势，但需要较高的计算资源；RADART模型在长波辐射传输计算方面精度较高，但短波辐射计算尚不完善。
在比较研究中发现，不同模型各有优缺点，适用于不同的应用场景。
为了进一步提高模型的适用性和精度，需要重点以下几个方面：参数定制：多数模型在参数定制方面表现不佳，需要根据具体应用场景定制参数，提高模型的适应性。
计算效率：在保证精度的同时，提高模型的计算效率是必要的。
可以通过优化算法、使用并行计算等方法提高计算效率。
可扩展性和可定制性：为了满足不同领域的需求，模型应具备良好的可扩展性和可定制性。
这有助于用户根据实际需求进行二次开发，扩展模型的应用范围。
数据输入质量：模型输入数据的质量对计算结果影响较大。
应开发完善的数据预处理模块，对输入数据进行有效性和准确性校验，以保证模型计算结果的可靠性。
适应性气候变化：随着气候变化，模型的参数和算法应能够适应变化，以便准确预测未来气候变化趋势。
大气辐射传输模型的比较研究在实际应用中具有重要意义。
在气候研究领域，准确预测气候变化趋势需要对辐射传输过程有深入理解，选择合适的大气辐射传输模型对气候预测结果的准确性至关重要。
大气辐射传输模型研究与应用
大气辐射传输模型研究与应用大气辐射传输模型是大气科学领域的一项重要研究内容。
它通过对大气中辐射传输过程的建模与模拟，可以预测大气中热能的传递与辐射的分布情况，对气候变化、空气质量评估、太阳能利用等领域具有重要意义。
本文将从大气辐射传输模型的研究和应用两个方面进行论述。
一、大气辐射传输模型研究大气辐射传输模型的研究始于20世纪80年代，由于气候变化和环境问题的日益突出，该领域的研究也得到了广泛关注。
大气辐射传输模型的研究主要包括以下几个方面。
首先是辐射传输过程的理论模型构建。
辐射传输过程涉及到长波辐射和短波辐射两个方面，理论模型的构建需要考虑大气中的温度、湿度、气溶胶等因素对辐射传输的影响。
近年来，随着机器学习和深度学习方法的兴起，研究者们也开始探索将这些方法应用于建立辐射传输模型中，以提高模型的准确性和可靠性。
其次是模型参数的获取和确定。
大气辐射传输模型中的参数包括大气沉降物含量、气溶胶光学性质等，这些参数的获取是模型研究的关键。
目前，研究者们利用遥感技术和大气探测装置等手段，可以有效获取到这些参数，从而提高模型的可靠性和适用性。
此外，模型的验证和优化也是大气辐射传输模型研究中的重要内容。
模型的验证需要与实测数据进行对比，通过比较模拟结果和实际数据的差异来评估模型的准确性。
优化模型则是通过调整模型的参数和算法，使模拟结果更加贴近真实情况。
这些工作需要研究者们进行大量的实验和数据分析，以提高模型的可靠性和适用性。
二、大气辐射传输模型的应用大气辐射传输模型的应用非常广泛，主要涉及到气候变化、空气质量评估以及太阳能利用等领域。
在气候变化研究中，大气辐射传输模型可以用来模拟和预测大气中的热能传递过程，从而揭示气候系统的变化规律。
例如，模型可以用来分析温室气体的增加对地球能量平衡的影响，进而预测气候变暖的趋势和影响。
此外，模型还可以用来评估不同气候因素对辐射传输的影响，为气候适应和调控提供依据。
在空气质量评估中，大气辐射传输模型可以用来模拟和预测大气中的污染物传输过程，从而评估污染物的浓度分布和扩散情况。
大气工程中的大气湍流模型验证研究
大气工程中的大气湍流模型验证研究引言大气湍流模型在大气工程中的应用十分重要。
通过模拟和验证湍流模型，可以更加准确地预测气象现象，提高大气工程的设计和施工质量。
本文将探讨大气湍流模型验证的研究方法和重要性。
一、湍流模型简介湍流是指气体或流体在运动中产生的混沌不规则的扰动。
在大气中，湍流常常会导致天气的变化和风力的增大。
湍流模型是通过数学方法来描述和模拟湍流运动的工具。
常用的湍流模型有Reynolds平均纳维-斯托克斯（RANS）模型和雷诺数按比例缩小模型。
二、湍流模型验证的意义湍流模型验证是对湍流模型进行实际应用前的重要步骤。
通过验证模型的准确性和适用性，可以提高模型的可信度和预测精度。
湍流模型验证的意义主要体现在以下几个方面。
1. 提高大气工程设计的准确性：通过验证湍流模型，可以更加准确地预测不同气象条件下的湍流现象，从而改善大气工程的设计和施工质量。
2. 优化大气工程方案：湍流模型验证可以帮助工程师优化设计方案，减少能源浪费和材料浪费。
比如，在建筑物外墙设计中，湍流模拟可以指导玻璃、墙体的阻力设计，以提高建筑物的能源利用效率。
3. 降低气象灾害风险：通过验证湍流模型，可以更好地预测气象灾害，如台风、龙卷风等。
这样，相关部门可以提前采取措施，减少灾害带来的损失。
三、湍流模型验证的研究方法1. 实验验证法：实验验证法是通过在实验室或大气模拟风洞中进行湍流模拟实验，对模拟结果进行观测和分析，检验模型的准确性。
此方法可以产生真实的数据，但成本较高。
2. 数值模拟验证法：数值模拟验证法是使用计算流体力学（CFD）方法，通过计算湍流模型的数学方程组，得出模拟结果并与实际观测数据相比较。
此方法成本较低，但需要选择适当的数值模型和边界条件。
3. 实测数据验证法：实测数据验证法是通过采集实际湍流过程的相关数据，与模型模拟的结果进行对比。
此方法能够验证模拟结果的可信度，但对于复杂湍流现象的精确验证较为困难。
四、大气湍流模型验证的挑战和未来展望1. 模型参数选择的难题：湍流模型中存在大量的参数，不同参数选择对模型结果有着重要影响。
大气模型的适用性分析及应用研究
大气模型的适用性分析及应用研究摘要：临近空间的开发利用对大气环境参数的获取提出了迫切需求，建立了临近空间中性大气模型(Near Space Parameter Mode1,NSPM) ，并对其进行了适用性分析. 通过对模型精度、残差、标准差的计算，发现密度模型与温度模型的输出结果与实时观测结果具有较好的一致性，而风场模型的输出结果能较好地体现平均观测结果•最后，利用NSPM莫型分析了中国地区临近空间区域的各大气参数( 密度、温度、压强、经向风、纬向风) 的变化特性. 研究表明临近空间大气环境变化具有明显的季节性及区域性.关键词：临近空间;大气参数; 精度分析临近空间(Near Space)是对海拔20 km到100km空间范围内的一个通用性称谓，包括地球平流层、中间层、低热层等，是地球中高层大气的重要组成部分. 临近空间环境与人类生存和发展息息相关，同时，临近空间的开发和利用对临近空间环境特性研究及预报提出了迫切需求。
在地球大气层中飞行的飞行器，都要借助空气动力飞行，因此，作为提供空气动力的介质，空气的静态物理特性(密度、压强、温度等)和动态物理特性(如风场)对在大气层中飞行的飞行器的安全与准确入轨具有重要的影响.本文利用现有莫型的部分莫块，形成了适用于临近空间的中性大气莫型.由于莫型本身要反映物理实际，即莫拟值与实际观测值要一致，故本文对临近空间的中性大气莫型进行适用性分析.最后，作为临近空间大气参量莫式的一个应用，分析了子午工程台站的临近空间大气环境特性.1 莫型简介本文选用了大气莫式NRLMSISE-00 ( Nary Re-search Laboratory Mass Spectrometer Incoherent Scatter 2000)及风场莫式HWM0(7 Horizontal Wind Model 2007) 以获取临近空间区域的各种大气参量，由于大气莫式和风场莫式莫拟的各种大气参量的高度范围是从地而至外逸层，超出了临近空间的高度区域(20 km 至100 km ).另外，NRI,MSISE-00众多输出参量中仅大气密度和温度是临近空间的开发利用所需要的.针对临近空间应用需求，从这两种莫式中抽取需要的模块进行集成，最后得到临近空间参量模式(Near Space Parameter Model, NSPM ).如图1所示，对于大气模型NRI,MSISE-00,选取高度范围小于100 k m的模块，得到临近空间大气模式M-A再选取临近空间大气温度、密度模块，得到临近空间大气温度密度模式N-A,最后利用温度密度模块得到大气压强模块.对于水平风场模型HWMQ7选取高度范围小于100 km的模块进行改进，得到临近空间水平风模式H—然后，将得到的温度、密度、压强、风场模块进行集成，得到临近空间环境参量模式NSPM该模型经改编可在UNIX系统下运行，以满足实际应用需求.2大气模型的适用性分析2. 1密度模型的适用性分析将合肥站瑞利激光雷达的大气密度观测结果与NSPh模式的输出结果进行比对，计算模型精度.给出了2016年1月13日19:42 :46的合肥站的大气密度单次观测值剖而(实线)与相应时刻模式值的高度剖而(星号线).从图中可以看出，这两条实线在29. 85 km至50. 25 km的高度范围内非常吻合，而随着高度的升高，观测值与模式值的差距增加，并且观测值剖而变得不平滑.这是由于随高度的升高，大气分子的密度降低，瑞利散射信号变弱，测量精度降低，故在高高度上，激光雷达的测量数据失真，故本文仅计算了30 km至50 km模式精度的高度剖面。
空气质量模型发展与应用综述
空气质量模型发展与应用综述翟崇治1,2，周乾1，余家燕2，鲍雷2，李礼2(1.重庆工商大学环境与生物工程学院，重庆 400067；2. 重庆市环境监测中心，重庆重庆 401147) 摘要：本文简要介绍了空气质量模型的基本理论及其分类，概述了空气质量模型的发展历程，并对其相应的典型模型进行了描述，提出了在空气质量模型应用过程中所遇到的问题，以及其解决思路。
关键词：空气质量模型；基本理论；发展历程；应用Summary of the development and the application of air quality modelZHOU Qian1,ZHAI Chongzhi1,2, YU Jia-yan2,BAO Lei2，LI Li2(1. Department of Environmental and Biological Engineering, Chongqing Technology and Business University,400067, China;2.Environmental Monitoring Center of Chongqing, Chongqing ,401147, China)Abstract:This paper briefly introduces the basic theory of air quality model and its classification, this paper Outlines the development course of the air quality model, and its corresponding typical model is described,put forward the problems when air quality model was used and the solutions.Key words:air quality model; the basic theory; the development course;the application1大气污染物在大气中（大气边界层内）的时空分布主要由气象条件，地理条件，污染物的排放、扩散和转化等因素决定的，影响因素众多，并且相互作用，因此，大气污染是一个非常复杂的大气现象。
大气环境模拟中的参数敏感性分析
大气环境模拟中的参数敏感性分析在大气环境模拟中，参数敏感性分析是一个重要的研究领域。
通过对模型中各参数对模拟结果的影响程度进行分析，可以评估模型对参数变化的敏感性，为进一步改进模型和优化大气环境管理提供科学依据。
本文将通过介绍参数敏感性分析的概念和方法，分析其在大气环境模拟中的应用价值。
1. 参数敏感性分析的概念和方法参数敏感性分析是指通过改变模型中的参数，观察模拟结果的变化情况，评估参数对结果的影响程度的一种方法。
常用的参数敏感性分析方法包括单因素敏感性分析、Morris敏感性分析、Sobol敏感性分析等。
单因素敏感性分析是最常见的参数敏感性分析方法之一。
它通过逐个改变参数的值，观察结果的变化情况，从而评估参数对结果的影响程度。
该方法简单直观，但只考虑了各参数的单独影响，无法考虑各参数之间的相互作用。
Morris敏感性分析是一种全局敏感性分析方法，能够考虑参数之间的相互作用。
该方法通过随机选择参数组合，对每种组合进行模拟，并计算参数对结果的贡献值。
通过统计分析，可以评估每个参数的主效应和相互作用效应。
Sobol敏感性分析是一种基于方差分解的敏感性分析方法，能够定量评估参数对结果的贡献程度。
该方法通过对参数进行不同精度的采样，计算参数对结果的一阶和二阶效应，从而得到参数的主导性信息。
2. 大气环境模拟中的参数敏感性分析应用大气环境模拟是评估大气污染和气候变化等问题的重要手段。
参数敏感性分析在大气环境模拟中具有广泛的应用价值。
首先，参数敏感性分析可以评估模型的稳定性和可靠性。
通过对模型中各参数的敏感性分析，可以了解模型对参数变化的响应情况，评估模型的稳定性和可靠性。
这对于准确预测大气污染物浓度、评估气候变化趋势等具有重要意义。
其次，参数敏感性分析可以指导模型改进和优化大气环境管理。
通过分析参数对结果的影响程度，可以确定影响模拟结果的主要参数，并对这些参数进行优化。
通过改进参数设置，可以提高模型的精度和准确性，从而更好地预测和管理大气环境问题。
大气区域传输模型及其应用分析
大气区域传输模型及其应用分析大气区域传输模型是研究大气中污染物传输和扩散规律的理论模型，广泛应用于环境科学、气象学、空气质量评估等领域。
本文将对大气区域传输模型的原理、方法和应用进行分析。
一、大气区域传输模型的原理大气区域传输模型基于大气物理学和大气动力学理论，采用数学计算方法，模拟和预测大气中污染物在空间和时间上的传输和扩散过程。
模型考虑了大气运动、湍流扩散、化学反应等因素，能够较准确地描述大气中污染物的传输规律。
大气区域传输模型通常包括以下几个关键方程：质量守恒方程、动量守恒方程、湍流扩散方程和污染物反应方程。
其中，质量守恒方程描述了污染物的传输过程，动量守恒方程描述了大气运动的影响，湍流扩散方程描述了湍流对污染物扩散的影响，污染物反应方程描述了污染物在大气中的化学反应。
二、大气区域传输模型的方法大气区域传输模型的方法主要包括数值模拟方法和统计方法。
数值模拟方法是将大气区域划分成网格，通过求解离散的差分方程，计算每个网格点上的物理量。
数值模拟方法适用于复杂地形和复杂边界条件下的大气传输模拟，能够提供空间和时间上的具体结果。
统计方法则通过观测数据和统计分析，建立数学模型，预测大气中污染物的传输和扩散过程。
统计方法适用于数据不足、无法建立精确的物理模型的情况，能够提供一定的估计结果。
三、大气区域传输模型的应用大气区域传输模型广泛应用于环境科学和气象学领域。
在环境科学领域，大气区域传输模型可以用于评估和预测污染物的扩散范围和浓度分布，帮助制定环境保护政策和污染控制措施。
例如，可以通过模拟和预测大气中颗粒物的传输过程，评估不同源区的颗粒物对空气质量的影响，为减少颗粒物污染提供科学依据。
在气象学领域，大气区域传输模型可以用于研究大气环流和湍流扩散规律，提高天气预报的准确性。
例如，可以通过模拟和预测大气中的湍流扩散过程，提供对污染物传播路径的预测，帮助预警和应对突发性空气污染事件。
此外，大气区域传输模型还可以应用于空气质量评估、健康风险评估等方面，为保护环境和人类健康提供科学支持。
空气质量模型应用与评估
空气质量模型应用与评估空气质量是影响我们健康和环境的重要因素之一。
为了了解和改善空气质量，科学家们开发了空气质量模型，通过模拟和评估大气环境中各种污染物的扩散和浓度分布。
本文将介绍空气质量模型的应用及其在评估空气质量方面的重要性。
一、空气质量模型的定义与原理空气质量模型是一种数学模型，基于大气科学、化学和物理学原理，用于模拟和预测大气中污染物的浓度分布。
它可以帮助我们理解污染物的来源、传输和化学转化过程，从而评估空气质量的状况和趋势。
空气质量模型利用质量守恒、动量守恒和能量守恒等基本方程，结合大气边界层的特性和污染物的物理化学特性，进行数值计算。
通过采集气象、污染物排放和地形等数据，以及制定适当的参数和边界条件，模型可以模拟大气层中的污染物浓度分布和变化趋势。
二、空气质量模型的应用1. 空气质量预报: 空气质量模型可以根据污染物的排放情况、气象条件和地理特征等，预测和评估未来的空气质量状况。
这对政府部门、环境保护组织和公众来说是非常有价值的，可以帮助他们做出决策，采取相应的减排措施，减少污染物的影响。
2. 污染源解析: 空气质量模型可以帮助我们确定特定区域内不同污染源的贡献程度，并分析其对空气质量的影响。
通过模拟不同污染源的扩散过程，可以准确识别主要的污染源，并制定相应的治理措施。
3. 空气质量评估: 空气质量模型可以对不同污染物在大气中的分布和变化进行模拟和评估。
它可以帮助我们了解城市、区域或国家的空气质量状况，比较不同地区之间的差异，并评估污染物的健康和环境风险。
4. 环境影响评价: 在进行新项目或政策制定时，空气质量模型可以用于评估其对周围环境和空气质量的影响。
通过模拟不同情景的排放情况和气象条件，可以预测项目的环境效应，为决策者和规划者提供科学依据。
三、空气质量模型的评估空气质量模型的评估是确保其准确性和可靠性的重要步骤。
评估的主要目标是比较模型模拟结果与观测数据的一致性，以及模型的可预测性和稳定性。
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大气模型的适用性分析及应用研究摘要：临近空间的开发利用对大气环境参数的获取提出了迫切需求，建立了临近空间中性大气模型(Near Space Parameter Mode1,NSPM)，并对其进行了适用性分析.通过对模型精度、残差、标准差的计算，发现密度模型与温度模型的输出结果与实时观测结果具有较好的一致性，而风场模型的输出结果能较好地体现平均观测结果.最后，利用NSPM模型分析了中国地区临近空间区域的各大气参数(密度、温度、压强、经向风、纬向风)的变化特性.研究表明临近空间大气环境变化具有明显的季节性及区域性.关键词：临近空间;大气参数;精度分析临近空间(Near Space)是对海拔20 km到100km空间范围内的一个通用性称谓，包括地球平流层、中间层、低热层等，是地球中高层大气的重要组成部分.临近空间环境与人类生存和发展息息相关，同时，临近空间的开发和利用对临近空间环境特性研究及预报提出了迫切需求。
在地球大气层中飞行的飞行器，都要借助空气动力飞行，因此，作为提供空气动力的介质，空气的静态物理特性(密度、压强、温度等)和动态物理特性(如风场)对在大气层中飞行的飞行器的安全与准确入轨具有重要的影响.本文利用现有模型的部分模块，形成了适用于临近空间的中性大气模型.由于模型本身要反映物理实际，即模拟值与实际观测值要一致，故本文对临近空间的中性大气模型进行适用性分析.最后，作为临近空间大气参量模式的一个应用，分析了子午工程台站的临近空间大气环境特性.1模型简介本文选用了大气模式NRLMSISE-00 ( Nary Re-search Laboratory Mass Spectrometer Incoherent Scatter 2000)及风场模式HWM07 ( Horizontal Wind Model 2007)以获取临近空间区域的各种大气参量，由于大气模式和风场模式模拟的各种大气参量的高度范围是从地而至外逸层，超出了临近空间的高度区域(20 km至 100 km ).另外，NRI,MSISE-00众多输出参量中仅大气密度和温度是临近空间的开发利用所需要的.针对临近空间应用需求，从这两种模式中抽取需要的模块进行集成，最后得到临近空间参量模式(Near Space Parameter Model, NSPM ).如图1所示，对于大气模型NRI,MSISE-00，选取高度范围小于100 km的模块，得到临近空间大气模式M-A，再选取临近空间大气温度、密度模块，得到临近空间大气温度密度模式N-A，最后利用温度密度模块得到大气压强模块.对于水平风场模型HWM07，选取高度范围小于100 km的模块进行改进，得到临近空间水平风模式H一然后，将得到的温度、密度、压强、风场模块进行集成，得到临近空间环境参量模式NSPM.该模型经改编可在UNIX系统下运行，以满足实际应用需求.2大气模型的适用性分析2. 1密度模型的适用性分析将合肥站瑞利激光雷达的大气密度观测结果与NSPM模式的输出结果进行比对，计算模型精度.给出了2016年1月13日19：42 ：46的合肥站的大气密度单次观测值剖而(实线)与相应时刻模式值的高度剖而(星号线).从图中可以看出，这两条实线在29.85 km至50. 25 km的高度范围内非常吻合，而随着高度的升高，观测值与模式值的差距增加，并且观测值剖而变得不平滑.这是由于随高度的升高，大气分子的密度降低，瑞利散射信号变弱，测量精度降低，故在高高度上，激光雷达的测量数据失真，故本文仅计算了30 km至50 km模式精度的高度剖面。
该例在3 0 km至50 km高度范围内模式的平均精度<PL>为94. 300,平均残差R为一0. 000 18 kg/m3，标准差为0.00017.具体计算公式如下:利用合肥站2016年1月13日至2016年10月31日共30天的瑞利激光雷达观测的密度数据对模式精度进行统计分析.合肥站的瑞利激光雷达的高度分辨率为0. 15 km，其时间分辨率为500 s.采集了约143 h密度观测数据，共141 247个观测点，高度范围为29. 85 km至50. 25 km.统计结果显示密度模型的平均精度为91. 100，平均残差为一1. 2 x10 -5 kg/m3，标准差为2. 4 X 10-4kg/m3.2. 2温度模型的适用性分析下而利用合肥站(31. 520N, 117. 170E)瑞利激光雷达的大气温度观测结果与NRI,MSISE-00模式的输出结果进行比对，计算模型精度.2016年1月13日19，42，46的合肥站的温度单次观测值剖而与相应时刻模式值的高度剖面.同理，由于高高度上瑞利散射信号较弱，测量值失真，这里计算了29. 85 km至45. 30 km的模式精度的高度剖面.该例在29. 85 km至45.30 km高度范围内模式的平均精度为%.800,平均残差为0. 027 K，标准差为8. 13 K.利用合肥站2010年1月13日至2010年10月31日共30天的瑞利激光雷达的观测的温度数据进行模式精度的统计.此瑞利激光雷达测得的温度数据高度分辨率与时间分辨率分别为0. 15 km和500s.采集了约143 h温度观测数据，共100 181个观测点，高度范围为29. 85 km至50. 25 km.统计结果显示温度模型的平均精度为9 7. 1 0 o，平均残差为一1. 5 K，标准差为8. 1 K.2. 3风场模型的适用性分析2. 3. 1经向风2016年7月30日09： 00的昆明站的经向风单次观测值剖而与相应时刻模式值的高度剖面.并计算了80 km至100 km的模式精度的高度剖面.经计算，该例在80 km至100km高度范围内模式的平均精度为6 3. 9 0 o，平均残差为7.3 m/s，标准差为10.5 m/s.3大气模型的应用研究作为临近空间大气参量模式的一个应用，下面分析“子午工程”台站的临近空间大气环境特性.以北京(39. 90N, 116. 50E)、武汉(30. 50N, 114. 30E)拉萨(30. 00N, 91. 10E)、海南的琼山(20. 00N,110. 30E)台站为例，图12展示了温度、密度、压强、经向风、纬向风分别在20 km(平流层底部),50 km(平流层顶部),85 km(中间层顶部)和 100 km(低热层)高度处随月份的变化曲线.比较北京-武汉-a每南可以体现大气参量在子午链1200E附近沿纬度方向的变化特性(相差大约200)，比较武汉和拉萨可以体现大气参量在我国中纬300N附近沿经度方向的变化(相差大约为230).从密度的变化图中可以看出，密度随高度具有明显的变化特性.在20 km处，密度的变化处于0. 088-0. 097 kg/m3的范围内;在50 km处，密度的变化处于的范围内;在85 km处，密度的变化处于的范围内;在100 km处，密度的变化处于的范围内.各台站的密度变化曲线都不同，其中海南和北京台站的差别最大，武汉及拉萨与北京或海南的差别次之，武汉和拉萨台站的差别最小，由此表明，大气密度随经纬度的不同而变化，并且随纬度的变化比随经度的变化明显.从温度的变化图中可以看出，温度变化曲线随高度的变化明显不同，在平流层底部20 km处，温度的变化处于207 }-217 K的范围内;在平流层顶部50 km 处，温变化处于256269 K的范围内;在中间层顶部85 km处，温度的变化处于170 -202 K的范围内;在低热层100 km处，温度的变化处于168-194 K的范围内.各台站随月份明显变化，尤其是北京台站，其纬度最高，温度变化幅度最大，体现为年变化，在 20 km处冬夏温度差异((1月份最高7月份低)为3 K，在50 km 处温度差异((5月份最高11月份最低)为13 K，在85 km处温度差异(12月份最高6月份最低)最大，达33 K，在100 km处温度差异((7月份最高1月份最低)为17 K.从压强的变化图中可以看出，压强变化曲线随高度的变化明显不同.在20 km 处，压强的变化处于54^59 hPa的范围内;在50 km处，压强的变化处于0. 76^0.93 hPa的范围内;在85 km处，压强的变化处于4 1X10 'j^-4. 7X10 'j hPa的范围内;在100 km处，压强的变化处于2. 3 - 3. 3 X 10-3hPa的范围内.从经向风的变化图中可以看出，各台站经向风同样随高度和时间的变化而不同.在20 km处，夏季盛行北风，冬季盛行南风;在85 km处，拉萨台站在冬季和春季有比较强的经向风，其中1月份南风最强，数值高达50 m/s，在3月份北风最强，数值达20 m/s.从纬向风的变化图中可以看出，各台站纬向风随高度和时间的变化而不同，在50 km处纬向风差异最小.在20 km和50 km高度处，各台站纬向风随月份的变化主要是年变化，夏季盛行东风((7月份东风最强)，冬季盛行西风((1月份西风最强)，春秋两季为冬夏的过渡季节，50 km处7月份东风高达40 m/s，比同时期20 km处的东风要强得多，50 km处的西风也比20 km处的西风强;在85 km 和100km高度处，纬向风的年变化和半年变化特性并存.4结论综上所述，密度模型与温度模型的输出结果与实时观测结果能保持较好的一致性.风场模型输出结果与实时观测数据的一致性较差，其更多体现的是观测平均结果.当然，这些精度的计算都仅基于30天的实测数据基础上，利用更丰富的观测数据进行临近空间大气模型精度分析将在以后的工作中进行.作为临近空间大气参量模式的一个应用，分析了子午工程台站的临近空间大气环境特性，研究表明大气参量具有明显的时-空变化特性，各台站不同的大气参量随月份‘高度的变化特性具有各自的特点，临近空间大气环境具有明显的季节变化特征和明显的区域性.大气参量随纬度的变化比随经度的变化显著.参考文献:[1]习胡雄，龚建村.临近空间环境监测技术[C]//I陆近空间飞行器技术论坛论文集(上).北京:中国宇航出版社，2009.[2]P7CONE J M，HFI}IN A E，I}R()Y I} P，ct al. NR-LMSISE-00 empirical model of the atmosphere:Statis-tical comparisons and scientific issue[3]J UcophysRcs, 2002，107(A12):1通68. doi:10. 1029;'2002JA009130.DROBD P, EMMERT J T，CROWLEY U, ct al. Anempirical model of the Earth’s horizontal wind fields;HWM07J.J Ucophys Rcs, 2008，113:A1230}.doi:10. 1029;'2008.IA013668.。