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随着社会经济的不断发展,大气污染问题已经日益严重,空气质量模型作为研究大气污染的有力工具,已经在国内外得到广泛应用。本文以中国江苏省徐州市为研究区域,引入第三代空气质量模型系统Model-3/CMAQ,首先研究探讨了SMOKE模型应用于徐州地区的本地化过程,其次搭建了徐州地区区域空气质量模拟系统。在对比验证的基础上,利用该系统对于徐州冬季大气污染成因做了研究分析。具体如下:首先,建立了适用于徐州地区的大气污染源分类,并对于徐州市排放源清单数据和外层模拟区域数据等做了说明。根据SMOKE模型需求以及搜集的徐州地区本地化信息,编制源分类文件,区域文件,时间分配谱文件,时间分配谱引用文件,空间分配谱文件,空间分配谱引用文件,化学物种分配谱引用文件以及其他辅助文件,建立了徐州地区SMOKE本地化模型。并结合构建的徐州地区SMOKE本地化模型,将徐州地区排放清单(包括CO、SO2、NOx、VOC、PM2.5和PM10)处理为可供空气质量模型读入的网格化清单。然后,结合WRF模式,SMOKE模型以及CMAQ模型,搭建了徐州地区Model-3/CMAQ空气质量模型系统。选取2015年冬季1月份为典型模拟时段,采用四层嵌套模拟方式进行模拟,将模拟结果和徐州市污染物监测站点的大气污染物监测数据(CO、SO2、NO2和PM2.5)在不同时间尺度上进行对比验证,结果表明大气污染物模拟值与监测值的变化趋势基本一致,对高低值的模拟也较为准确,其中CO和PM2.5的NMB和NME的对比验证结果基本低于50%,SO2和NO2的模拟结果相对CO和PM2.5较差,但均控制在一定误差范围之内。从日平均浓度对比结果来看,所有验证站点的NMB以及NME均小于50%。在此基础上,对第四层模拟区域的各类污染物月平均浓度分布进行了分析,浓度分布特征表现为由西北向东南递减的变化趋势。最后,结合徐州冬季大气污染状况,模拟分析了不同污染源和不同区域的对徐州市污染物浓度的贡献状况。结果表明,点源对于SO2和NO2的贡献率最高,分别达到了85.99%和65.53%,移动源对于CO的贡献率最高,达到68.8%,而面源对于PM2.5的贡献率最高,为68.96%。区域贡献方面,徐州市区和徐州周边对于污染物的浓度贡献率最高。对于生存时间较长能够远距离输送的污染物,如CO,PM2.5等,徐州周边的贡献达到了较高的比例分别为59.12%和53.05%。此外,文章还结合气象原理以及其他信息分析了徐州市冬季大气污染的成因。