GEOS-Chem中使用CMIP6数据进行未来PM2.5浓度模拟的技术指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/geos-chem 背景介绍
GEOS-Chem作为全球大气化学传输模型，支持使用CMIP6数据对未来情景下的空气质量进行模拟预测。本文将详细介绍如何配置模型以模拟SSP4-6.0情景下未来PM2.5浓度分布。
关键配置方法
1. 运行目录创建
通过GEOS-Chem标准运行目录生成流程，用户可以选择GCAP2气象数据和SSP4-6.0情景：
- 选择气象源为"GISS ModelE2.1 (GCAP 2.0)"
- 选择情景为"SSP4-6.0 (2040-2049; 2090-2099)"
系统将自动创建包含适当排放文件和GISS未来气象场的运行目录。
2. 数据获取方式
相关数据可通过GEOS-Chem数据下载脚本从罗切斯特大学服务器获取，无需手动下载CMIP6数据库中的未来排放数据。
时间框架说明
SSP4-6.0情景提供两个时间段的数据：
- 2040-2049年：代表中期未来情景
- 2090-2099年：代表长期未来情景
每个时间段的数据均为十年平均值，这与CMIP6数据的十年时间步长一致。
高级配置选项
1. 固定气象场情景
若需保持当前气象条件而仅使用未来排放情景，需要手动修改HEMCO_Config.rc文件中的排放年份设置，使其与气象年份不匹配。
2. MERRA-2气象数据情景
如需在MERRA-2气象条件下使用SSP情景：
- 比较GCAP2和标准MERRA2运行目录的配置文件
- 选择性合并适当配置
- 获取47层SSP航空排放文件
技术要点总结
- GEOS-Chem已内置对CMIP6未来情景的支持，简化了配置流程
- 系统自动处理排放与气象数据的时空匹配问题
- 提供多种情景组合方案，满足不同研究需求
- 数据获取渠道统一，确保数据一致性
通过以上配置，研究人员可高效开展未来空气质量模拟研究，为气候变化影响评估提供科学依据。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
