题目：基于Models-3/CMAQ的空气质量预报方法研究

面对环境污染日益严重的现实，引入智能先进的模式系统和优越高效的运算架构，是提高空气质量预报性能的主要方法和途径。美国环境保护总局开发的，具有强大功能，且易于使用的 Models-3/CMAQ 模式。它是专为了解大气化学和物理反应的，从事监管和分析复杂性的工作者服务的空气质量模式系统。该模式的本地化应用，对于提高我国的空气质量模拟预报水平，以及区域污染调控和治理等方面，有一定的科学和参考价值。本文基于Models-3/CMAQ 空气质量模式系统和新兴Hadoop 云计算平台的基本原理及关键技术，做了如下较深入的研究和一定的创新性工作： (1) 详细介绍了第三代空气质量模式系统的框架结构、建模技巧与工作机理，在 Fedora Linux 平台系统和现有的硬件环境下，成功搭建了 MM5-SMOKE-CMAQ 系统。利用下载的测试数据，对 Models-3/CMAQ 模式系统进行了性能评估。模拟的NO和NO2浓度分布情况相关性较显著，具有明显的局地污染特征，体现了CMAQ 模式准确的空气质量模拟预报能力。 (2) 研究了在云计算环境下，实现Models-3/CMAQ 模式系统空气质量预报的具体步骤和方法。利用下载的测试数据，在 Hadoop 云平台下，进行空气质量模拟预报研究。基于云平台的Models-3/CMAQ模式系统运行正常，空气质量模拟预报的效率显著提高。模拟的 O3 时空分布特征明显，浓度数据偏差微小，不同的计算环境不会影响 CMAQ 模式的各项性能和模拟预报的最终结果。 (3) 评估了为Models-3/CMAQ模式提供地形气象场的 MM5 与新一代 WRF 模式的准确性，分析了影响CMAQ模式进行空气质量预报的关键气象要素。在相同的初始条件和边界数据的情况下，WRF模拟的各气象要素预报值好于 MM5模式。新的气象模式WRF可以更好地提高空气质量模拟的准确性，减小Models-3/CMAQ 模式系统的预报误差。