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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
ID：1096
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2026-04-13 16:11:17 Hits：162
Poster Presentation
Start Time：2026-04-26 08:50（Asia/Shanghai）
Duration：1min
Session：PO 张贴墙报 »
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Abstract
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。
Keywords
WRF-Chem,活性氮排放,卷积神经网络,迁移学习,PM2.5,O3
Speaker
刘思炎
学生 北京大学Submission Author
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Conference Date
Apr 25
2026
toApr 29
2026
-
Apr 07 2026
Draft paper submission deadline
-
Jun 17 2026
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南京大学南京赫尔辛基大气与地球系统科学学院
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