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近年来,因为经济的快速增长所引起的大气环境污染状况日益严重。面对这样的难题,使用高效系统的空气质量模型成为研究空气质量的主要方法。目前,美国环保局研制的基于“一个大气”理念的第三代空气质量模型Models-3/CMAQ是最具代表性的空气质量模型。对于CMAQ的应用不仅是最高级的,同时也是国内研究最多的。CMAQ模式的输入数据包含WRF模式的气象场数据和SMOKE模式的污染物源排放清单数据。所以,把WRF/SMOKE/CMAQ组成空气质量模型系统进行研究。由于使用了Python程序模拟SMOKE模式的功能,所以原来的模型系统变成了WRF/Psmoke/CMAQ模型系统。如果想要应用模型系统研究我国的空气质量问题,就要对它进行本地化。本文以某市的24个区县为例,通过WRF/Psmoke/CMAQ模型系统的本地化过程来研究某市的大气污染问题。模型系统在环境搭建、安装运行方面具有一定的复杂性,所以本文研究了基于Ubuntu操作系统的Py Qt5的模型系统开发平台。开发平台能够使得研究者更快更好的进入到模型系统的学习和使用当中去。基于此,本文的主要内容如下:搭建CMAQ模式、WRF模式、Psmoke模式安装和运行的环境。对三个模式分别进行介绍,同时介绍各个模式的模块化结构和应用流程。安装CMAQ模式和WRF模式。Psmoke模式利用python程序模拟SMOKE模式的功能。进行WRF/Psmoke/CMAQ模型系统的本地化应用过程。首先进行WRF模式的气象场模拟。设置模拟区域和模拟时间。然后,整理收集到的10种污染物的数据,放入Psmoke模式中制作污染物源排放清单。最后,将WRF模式、Psmoke模式的输出数据作为CMAQ模式的输入数据,进行模拟大气化学反应过程。最后的输出结果使用VERDI得到可视化分析。搭建基于Python语言的Py Qt5开发环境。设计模型的可视化框架,将模型系统的本地化应用过程设计到界面里面。其中,功能的实现利用了shell程序和pyth on程序。同时,把手工整理污染物数据的过程进行了自动化整理的设计。这个设计进行了代表性的尝试,得到的结果有一定程度的指导作用。