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清华大学优秀博士学位论文丛书（以下简称优博丛书）精选自2014年以来入选的清华大学校级优秀博士学位论文（Top 5%）。每篇论文经作者进一步修改、充实并增加导师序言后，以专著形式呈现在读者面前。优博丛书选题范围涉及自然科学和人文社会科学各主要领域，覆盖清华大学开设的全部一级学科，代表了清华大学各学科*秀的博士学位论文的水平，反映了相关领域*的科研进展，具有较强的前沿性、系统性和可读性，是广大博硕士研究生开题及撰写学位论文的必备参考，也是科研人员快速和系统了解某一细分领域发展概况、*进展以及创新思路的有效途径。
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| 內容簡介： |
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细颗粒物（PM2.5）污染是我国目前面临的*严重的大气环境问题，对人体健康、居民的生产生活和区域气候造成了显著影响。PM2.5由复杂的化学组分构成，需根据不同组分的理化特征和形成机制制定科学有效的控制策略。本书旨在探索对PM2.5化学组成，特别是二次有机气溶胶（SOA）进行数值模拟的有效方法，在此基础上，开发准确、快速、有效的PM2.5及其组分浓度与前体物排放的非线性响应模型，为PM2.5污染控制决策提供理论与技术支持。
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| 目錄：
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目录细颗粒物化学组成及其对前体物排放响应的数值模拟
目录
第1章引言
1.1研究背景
1.2细颗粒物化学组成的数值模拟
1.2.1细颗粒物化学组成模拟概述
1.2.2OA的传统模拟方法
1.2.3OA老化过程和中等挥发性有机物氧化过程的数值
模拟
1.3细颗粒物与大气污染排放的快速响应关系
1.3.1敏感性分析
1.3.2数学统计方法
1.3.3响应表面模型
1.4研究目的、意义和内容
1.4.1研究目的和意义
1.4.2研究内容与技术路线
第2章二次有机气溶胶生成实验的数值模拟
2.1二维挥发性区间模型
2.2传统前体物生成SOA的老化实验的数值模拟
2.2.1SOA老化实验
2.2.2模型设置
2.2.3甲苯SOA老化实验模拟结果
2.2.4蒎烯SOA老化实验模拟结果
2.2.5主要影响因素的敏感性分析
2.2.6用于三维数值模拟的参数化方案
2.3稀释烟气氧化实验的数值模拟
2.3.1稀释烟气氧化实验
2.3.2模型设置
2.3.3稀释烟气氧化实验模拟结果
2.3.4用于三维数值模拟的参数化方案
2.4本章小结
第3章大气环境中有机气溶胶的数值模拟
3.1CMAQ2DVBS空气质量模拟系统
3.1.1CMAQ2DVBS模型开发
3.1.2我国2010年排放清单的建立
3.1.3模拟系统的设置
3.2模型系统的校验
3.2.1模拟结果与HRToFAMS观测数据的对比
3.2.2模拟结果与长期连续观测数据的对比
3.3OA老化过程和IVOC氧化过程的影响分析
3.3.1OA浓度和O∶C值
3.3.2各污染物类别的贡献
3.4主要影响因素的敏感性分析
3.4.1敏感性情景的设计
3.4.2敏感性分析结果与讨论
3.5本章小结
第4章PM2.5及其组分与污染物排放的非线性响应关系
4.1扩展的响应表面模型开发
4.1.1建模思路
4.1.2模型构建
4.1.3模型局限性
4.2长三角地区ERSM的构建
4.2.1长三角地区细颗粒物污染模拟与校验
4.2.2控制变量选取和控制情景设计
4.3长三角地区ERSM的可靠性校验
4.3.1外部验证
4.3.2等值线验证
4.4长三角地区PM2.5及其组分的非线性源解析非线性源解析
4.4.1PM2.5的非线性源解析
4.4.2二次无机气溶胶的非线性源解析
4.4.3OA的非线性源解析
4.5PM2.5污染控制情景分析
4.5.1污染物排放情景预测
4.5.2污染物排放情景对PM2.5的影响评估
4.5.3PM2.5浓度达标情景分析
4.6本章小结
第5章结论与建议
5.1结论
5.2建议
参考文献附录A气象参数模拟结果的校验附录BO3模拟结果的校验附录CPM2.5浓度日内变化的校验附录DERSM建模过程中两个假设的合理性论证索引与本文有关的学术论文与研究成果致谢
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| 內容試閱：
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当前，我国大气污染形势严峻。细颗粒物（PM2.5）污染是我国面临的最严重的大气环境问题，对人体健康、居民的生产生活和区域气候造成了显著影响。PM2.5由复杂的化学组分构成，不同化学组分的理化特征和形成机制差异显著，要对PM2.5进行有效控制，必须科学认识不同化学组分的形成机制，并针对不同组分的特征制定有针对性的控制策略。然而，目前作为科学研究和政策制定核心手段的数值模式，对于PM2.5化学组分的模拟尚存在不少问题，特别是对二次有机气溶胶（SOA）这一重要组分的浓度普遍存在数量级的低估，已成为国际上研究的热点和难点。此外，将数值模式应用于污染控制决策时，又面临着高额计算成本和排放浓度非线性响应特征带来的严峻挑战。针对上述问题，本书旨在探索对PM2.5化学组成，特别是SOA进行数值模拟的有效方法，在此基础上，开发准确、快速、有效的PM2.5组分浓度与前体物排放的非线性响应模型，为PM2.5污染控制决策提供理论与技术支持。在SOA生成和演变中，传统前体物生成SOA的老化过程、一次有机气溶胶的老化过程以及中等挥发性有机物的氧化过程起着关键的作用，而这些过程在传统的数值模型中没有考虑或过于简化。本研究首次基于二维挥发性区间模型框架，根据烟雾箱实验数据提出了以上化学过程的参数化方案，将之应用于三维数值模型，从而显著改进了SOA浓度的模拟效果，并模拟出SOA氧化程度的时空分布，这对于回答SOA的形成机制具有重要意义。在此基础上，本研究基于大气化学和统计学响应面理论，开发了拓展的排放浓度响应曲面模型，建立了多区域、多部门、多种污染物排放量与PM2.5组分浓度的非线性快速响应关系，这一成果已应用于我国重点地区PM2.5复合污染控制决策。本书是我指导的博士生赵斌在读期间研究成果的概括和总结。我们所在的清华大学环境学院大气污染与控制研究所（以下简称大气所）长期开展大气复合污染形成机制和控制对策研究，此项研究是大气所在大气复合污染数值模拟研究方面取得的最新成果。为了扩大受众人群，我们在赵斌博士论文的基础上，做了进一步的补充、修改、审校，完成了本书，希冀本书能为我国大气污染防治领域的科研人员、管理人员和学生提供参考。本研究是大气所与美国田纳西大学的Joshua Fu教授，美国卡耐基梅隆大学的Neil M. Donahue教授，国际系统分析研究所的Markus Amann博士、Zbigniew Klimont博士、Janusz Cofala博士，以及美国环保署的Carey Jang博士合作完成的，衷心感谢他们热情的支持和帮助。大气所的许嘉钰高工，北京大学黄晓锋教授，日本京都大学的Yuzuru Matsuoka教授，以及美国北卡罗来纳州立大学的Yang Zhang教授提供了重要的学术指导或实验数据，大气所的其他老师和同学在研究过程中给予了大量的帮助，在此一并表示感谢。本研究承蒙国家环保公益性项目、国家自然科学基金创新群体项目、中科院灰霾专项以及丰田汽车公司等资助，特此致谢。大气复合污染数值模拟研究是目前环境科学研究的重点和难点，涉及众多复杂的问题，受研究条件和作者水平限制，书中难免存在诸多不足之处，恳请广大读者和同行专家指正。
郝吉明王书肖〖〗清华大学环境学院〖〗2016年7月
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