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本研究采取WRF-GC,WRF-Chem 和WRF/CMAQ 这三种模式对2016 年7 月中国东部空气质量模拟结果进行评估,比较不同的区域大气化学模式对于PM2.5 和O3 的模拟能力.在 PM2.5的模拟上,WRF-GC 除了在北京冬季表现较好,在其他模拟案例中PM2.5 的模拟值都明显高于观测值.这是由于排放清单的差异导致的,GEOS-Chem 内的HEMCO 只提供2010 年MIX 排放清单,对于自此之后的排放会默认采用2010 年的排放活动水平,因此用来模拟2016 年的PM2.5 可能会有较大差异.而WRF-Chem(SAPRC99-MOSAIC,MOZART-MOSAIC 和RADM2-MADE/SORGAM)及CMAQ(SAPRC99-AERO6)模拟的PM2.5 更好一些.由于WRF-Chem 和CMAQ 由于采用了2016 年bottom-up 的MEIC 清单,并没有出现类似于WRF-GC对PM2.5 的高估现象.总体的浓度量级与观测一致,r 在0.4～0.6.相比于PM2.5,三类模式的O3的模拟效果更好一些,r 在0.59～0.8.但WRF-GC 模拟的O3 浓度在三个城市都有明显的低估,NMB 在北京,上海,广州分别为-37％,-57％以及-19％.这主要是由于WRF-GC 没有捕捉到日内O3 峰值.而WRF-Chem 的三种机制能够较好的捕捉到O3 日内的峰值.但在北京,由于WRF-Chem 对夜间O3 低值的高估,导致三种机制最终结果分别有33-41％的高估.CMAQ 在北京与上海的模拟效果最好,但在广州却表现出1 倍的高估.未来研究中,将对WRF-GC 的排放模块进行更新,并进一步评估气象-化学耦合机制对模拟能力的提升.