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京津冀地区空气污染对农业氨氮减排的快速响应模型
编号：1096
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更新：2026-04-13 16:11:17 浏览：1次
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报告开始：暂无开始时间（Asia/Shanghai）
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摘要
农田土壤排放的NH3、NOx等活性氮是PM2.5的重要前体物，也参与O3的生成和消耗。利用区域空气质量模式，可以模拟PM2.5、O3等空气污染物对不同程度农业氨、氮减排的响应，但多组高分辨率的敏感性减排模拟实验对计算资源消耗大，运用机器学习方法可以实现减排强度到O3和PM2.5浓度的快速响应。本研究利用改进后的区域空气质量模式WRF-Chem模拟了不同梯度氨、氮及协同减排情景下的污染物浓度，实现了全国27 km，京津冀区域3 km空间分辨率的嵌套框架，评估了多组减排情景下京津冀地区空气质量的变化；此外，以大规模低分辨率预训练模型为基础，利用WRF-Chem模拟的有限高分辨率污染物浓度进行迁移学习，完成模型的尺度迁移和精细化修正，实现了通过气象因子和氨、氮排放强度快速预测高分辨率的空气污染物浓度。
关键词
WRF-Chem,活性氮排放,卷积神经网络,迁移学习,PM2.5,O3
报告人
刘思炎
学生 北京大学稿件作者
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重要日期
-
会议日期
04月25日
2026
至04月29日
2026
-
04月07日 2026
初稿截稿日期
主办单位
未来大气科学论坛理事会
承办单位
河海大学海洋学院
南京大学南京赫尔辛基大气与地球系统科学学院
南京大学南京赫尔辛基大气与地球系统科学学院
联系方式
- 秦箭煌
- qi******@hhu.edu.cn
- 173********
- 薛廉
- li******@nju.edu.cn
- 156********
- 孙佳妮
- sc******@chytey.com
- 152********
历届会议
-
2025年04月17日 中国 北京
第一届未来大气科学论坛
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