一种基于集合最优插值的排放源快速反演方法

基于集合卡尔曼滤波的源反演方法是估计排放源、提高空气质量模拟和预报精度的有效方法.为构建排放源与污染物浓度之间的误差协方差矩阵,该方法通常需要运行几十次大气化学传输模式.庞大的计算量限制了该方法的应用,使其无法为实时预报系统快速更新排放源.本研究发展了一种基于集合最优插值的排放源反演方法.该方法使用历史集合数据构建误差协方差矩阵,仅需一次常规的空气质量模拟便可根据观测模拟差异反演排放源,从而显著降低计算量.本文使用该方法同化2015年1月全国1107个地面站点观测的CO小时浓度数据,结合2014年1月的历史集合数据集,估计2015年1月全国15km分辨率的CO排放源.该方案反演的全国CO排放总量仅比使用2015年1月集合数据集的反演量高1％,表明历史时段与反演时段的气象条件差异对月均CO排放的影响有限.使用历史集合数据集更新的排放源再次模拟可将全国349个独立验证站点的平均低估从0.74 mg m-3降至0.01 mgm-3,均方根误差降低18％,表明该方法可快速更新排放源并降低其不确定性.