查看了下上一篇日志,还是在上月初写的。一晃就是50天,时间过得真快。
没写日志的一个原因是这期间确实没取得实质性的进展。除了为WRF和CMAQ写了两个顶层的控制脚本,就为在其他机器上安装CMAQ进行尝试。这不是技术问题,而是沟通与制度的问题。结果实验室新买的电脑因为权限问题到现在还没配置好,而中大的集群也因升级而暂时无法使用。结果白白浪费了一些时间。不过在此期间,发现CMAQ竟然升级了。最新的CMAQ 为5.0版本,加入了 CMAQ-WRF two-way couple 的新特性。这个升级非常让人兴奋。众所周知,气象场对污染物的分布产生很大的影响,是污染物扩散的驱动力;反过来,污染物的浓度也会对局部地区的温度、相对湿度等产生影响。因此,将这种双向的反馈反应到模式中,会使模拟结果更加准确。
在此期间,还写了MSc的毕业论文。本打算非常认真、严谨地对待这篇文章,但是时间紧迫,平时积累不够(想起Robert说的,每天读半小时文献,写半小时文摘,这些积累使他最后写论文时简单的copy-paste就完成了。真是汗颜)。因此论文不是很让我满意,模拟的结果也没有时间再做改善。
在做毕业论文内容的过程中,我也发现了一些问题:
1. 我拿到的污染源数据中,香港的排放源不完整,甚至是空白的。具体的数据还没有分析,但从CMAQ模拟的结果来看,香港地区除了塔门这个监测点,其他监测点的污染浓度值都与模拟值相差较大。这可以用排放源解释:塔门附近没有大型的排放源,它监测的是背景浓度,而且它离深圳较近。相对而言,深圳的排放源更准确,模拟的污染物浓度也更符合实际。所以塔门模拟得较好。而其他站点,因为排放源的缺失,模拟的浓度值大大低于实际值。
2. 跑模式分析污染物是一件很荒诞的事。在我看来,很多这方面的论文就是为了发表而发表。很多人跑模式,是为了分析过去的某个空气污染事件。当模拟值与实际值不符时,就提高或减少排放源的排放量,直到结果较为满意。试问,这样有什么意义?当然,有些人依此得到较为可信的排放源数据,并希望将它用于未来的模拟。可问题是,怎么证明适用于那个事件的污染源同样适用于其他事件、其他时期?
很高兴我今后不再研究这个领域。
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