受限于网格分辨率，数值模拟无法准确描述小尺度气象过程和大气污染物理化性质的次网格分布特征，但是这些被忽略的物理化学过程的次网格特征会对大气颗粒物和痕量气体的模拟结果产生显著影响。目前对大气颗粒物的理化参数及气象要素的次网格分布的定量研究较少，不同尺度下这些次网格过程影响大气颗粒物的机制尚不明确，大大制约了大气颗粒物数值模拟的准确性。本研究将基于WRF-Chem模式，结合大涡模拟和ndown技术，针对中国地区典型污染案例，开展从百米到数十公里分辨率的空气质量数值模拟试验。通过大尺度网格中对小尺度网格的采样，结合机器学习，并利用PDF分析和粗网格细化等研究方法，阐明大气颗粒物理化参数（浓度、粒径分布、成份等）及气象要素（风速、温度、湿度、湍流交换系数等）在大尺度网格中的水平和垂直方向的次网格模拟统计特征（平均量、标准方差等）。本研究将增进对中国地区大气颗粒物多尺度特征的理解，有助于提高大气颗粒物模拟的准确性。
 

次网格变率,网格分辨率,大气颗粒物多尺度特征