引言

交通运输污染源是大气污染的重要来源之一，随着机场业务量的不断增长，飞机尾气排放(特别是吞吐量巨大的大型国际机场)对大气环境的影响日渐成为人们高度关注的问题。北京大兴国际机场定位超大型国际枢纽机场，于2019年9月25日正式投运，设计目标年即2025年，旅客吞吐量：7200万人次，货邮吞吐量：200万吨，飞机起降：62.8万架次。该机场位于北京市南部，大兴区榆垡镇、礼贤镇和河北省廊坊市广阳区之间，在秋、冬季不利气象条件下，该地区时常发生雾-霾污染事件，而机场吞吐量位居全国前列，运营过程中必然产生大量飞机尾气排放，加剧环境空气污染，大大降低机场周边能见度，对机场开放关闭、飞机的起飞着陆和飞行安全都有很大影响(赵慧霞等，2010；邵振平，2014；陈玉蓉，2019；台宏达等，2019)，因此研究分析不利气象条件下飞机尾气排放对机场周边环境空气质量的影响至关重要。

目前对机场大气污染的研究主要以飞机尾气CO₂和NO_x排放(Sausen and Schumann, 2000；Liu et al，2003；陈林，2013；朱佳琳等，2020)及其对气候的影响(Marais et al，2008)为主。伯鑫等(2017)指出, 国内机场环境影响评价报告书评价重点为机场噪声影响，而针对机场大气污染影响的分析较为简单。由于飞机在起飞、降落和滑行过程中会产生大量的SO₂、NO_x、VOCs、CO、PM₁₀、PM_2.5等污染物(Brasseur et al，1998；Mahashabde et al，2011)，飞机尾气排放的大气污染物是机场总污染物的主要部分，可能给周边环境空气质量带来较大影响。国内外众多学者对飞机起飞降落(landing-taking off, LTO)的尾气排放量进行核算评估，估算一般依据国际民用航空组织飞机发动机大气污染物排放系数数据库(ICAO Aircraft Engine Emissions Databank，http://www.easa.europa.eu/document-library/icao-aircraft-engine-emissions-databank)(夏卿等，2008；宋利生，2013；黄清凤等，2014；杨芮，2018；韩博等，2020)或区域移动源排放清单(樊守彬等，2010)。Schürmann et al(2007)、Zhu et al(2011)、储燕萍(2013)、Masiol and Harrison(2014)和袁远等(2018)采用飞机尾气排放量和周边区域污染物浓度监测数据对比的方式评价上海浦东、天津和瑞士苏黎世等机场飞机尾气排放对周边环境空气质量的影响。朱艳玲(2015)采用排放与扩散模型系统(Emissions and Dispersion Modeling System，EDMS) 定量计算了飞机尾气对周边环境空气质量的影响程度和影响范围，在此基础上提出有效的减缓措施，并对措施前后污染物浓度变化情况进行了对比分析。由此可见，飞机尾气排放对机场周边大气环境产生较大影响，污染物浓度在部分区域超过环境空气质量标准。而现有研究在分析尾气排放的环境影响时大多没有区分正常天气条件和重污染天气条件，对重污染过程中污染物浓度分布情况的研究存在不足。重污染过程是目前最受关注的大气问题之一，飞机尾气污染物的大量排放，可能加重重污染天气负担，因此，对于重污染过程期间的污染气象和飞机尾气污染物落地浓度时空分布特征研究尤其重要。

根据《北京新机场项目环境影响报告书》 (https://www.mee.gov.cn/ywgz/hjyxpj/jsxmhjyxpj/xmslqk/201605/W020160522143434085352.pdf)，在2025年规划情景下，北京大兴国际机场飞机尾气中SO₂和NO_x的排放量较大，分别为355.30 t·a^-1和4873.21 t·a^-1，机场尾气对大气环境的影响不容忽视，且机场所在的大兴区作为北京市南大门，在秋、冬季时常经历重污染过程，开展不利气象条件下飞机尾气对环境影响的研究至关重要。本文结合北京市2020年空气质量数据筛选不利气象条件时段，并进行污染气象分析，采用EDMS模式建立北京大兴国际机场的飞机尾气排放源清单，以2020年为预测基准年模拟2025年规划情景下的飞机尾气对周边环境的影响，重点研究不利气象条件下污染气象、大气扩散能力和飞机尾气污染物落地浓度时间分布特征。

1 不利气象条件时段污染气象特征

大气污染物的扩散能力与区域内的气象条件特别是大气边界层结构和湍流特性密切相关，气象影响因素包括风向、风速、相对湿度、气压、温度等。京津冀相关研究(王跃等，2014；程念亮等，2016；桂海林等，2019；贺园园等2019；韩笑颜等，2020)结果表明，重污染发生时，往往地面风速小、湿度大、最大混合层高度低，这些气象特征均不利于污染物扩散。

本文基于北京市空气质量历史监测数据，筛选出2020年度的不利气象条件时段，同时收集了距离北京大兴国际机场较近的北京市大兴旧宫站2020年空气质量数据、河北省固安气象站2020年地面气象数据和北京市观象台2020年探空气象数据，统计相关气象要素，分析重污染过程中的地面气象条件变化及边界层逆温情况。结果表明，不利气象条件时段内污染气象特征为弱风高湿、近地层有较强逆温层结。空气质量数据来源于北京市生态环境监测中心(http://www.bjmemc.com.cn/)，地面和探空气象数据来源于国家气象信息中心。

1.1 不利气象条件时段筛选

根据北京市空气质量历史数据，2020年2月10—15日北京市出现重污染过程，首要污染物为PM_2.5，11—13日达到重度污染，14日后大气污染呈降低趋势直至消散(表 1)。

1.2 不利气象条件时段地面污染气象特征

2020年2月10—15日不利气象条件时段NO₂和PM_2.5污染物小时浓度如图 1a所示，根据浓度变化可将这次污染过程分为4个阶段，其中EP1为中度污染阶段，EP2为重度污染阶段，EP3—EF4污染过程基本结束。

图 1a和1b显示了2020年2月10—15日重污染过程期间污染物浓度和风速风向变化(在重污染过程期间，2月12日13—14时、13日15—17时、14日11—12时PM_2.5污染物小时浓度缺测)。由图可知，EP1—EP2重污染发生期间PM_2.5浓度较高，小时浓度范围为116~275 μg·m^-3，均值为193 μg·m^-3，NO₂小时浓度范围为24~125 μg·m^-3，均值为57 μg·m^-3。此时段内以偏东风为主，风速较小，多为小静风(0~2 m·s^-1)，期间平均风速为0.7 m·s^-1，0~2 m·s^-1风速大小占比高达99.0%。图 1c和1d是重污染过程期间气温、相对湿度、气压和能见度变化，EP1—EP2阶段平均气温为2.6℃，平均相对湿度达到80%，气温和相对湿度日变化较为明显，且日均温度和湿度呈上升态势，符合冷锋过境前特征。重污染过程期间，天气以雾为主，相对湿度较高会导致二次颗粒物爆发性增长，从而导致区域能见度下降(刘瑞翔等，2020; 刘兆东等，2020)，期间能见度均值为2.1 km，并在13日09时降至70 m。在EP3—EP4污染结束阶段，受北方冷空气影响(曹爽等，2020)，风速明显增强，期间平均风速达2.8 m·s^-1，大于2 m·s^-1风速占比高达87.5%，气温和相对湿度快速降低，平均气温为0℃，平均相对湿度为60%，地面气压升高，且天气由暴雪转晴，降雪将颗粒物湿沉降至地面，昼间地面升温，湍流强度增加，污染物迅速扩散，在EP4阶段PM_2.5和NO₂小时浓度均值分别降到5 μg·m^-3和6 μg·m^-3。能见度随着PM_2.5浓度下降逐渐好转，在EP4阶段能见度始终维持在22 km以上。相比EP1—EP2阶段，EP3—EP4阶段平均风速增大了300%，平均相对湿度下降了25%，PM_2.5和NO₂小时平均浓度分别下降了97%和89%。

1.3 不利气象条件时段逆温特征分析

本节使用的高分辨率温度探空数据来源于北京市观象台，观测时间为每日的08时和20时(北京时，下同)。采用一阶导数算法(Guo et al，2020)识别逆温层。首先计算一条温度廓线的导数数据，然后从地表至2000 m高度检查数据，如果导数为正且100 m高度范围内保持为正，则认定为逆温层，一般要求逆温层顶和层底温差大于0.5℃。如果存在非常薄的负导数层，即层高小于100 m，则认为该层次为逆温层的一部分。最后，将底高度小于100 m的逆温层归为接地逆温，大于100 m的归为悬浮逆温。逆温层需计算如下参数：(1)逆温层厚度，即逆温层顶高和底高之间的高度差ΔH；(2)逆温强度，公式为ΔT/ΔH×100, 即逆温层顶部和底部温度差ΔT除以逆温层厚度ΔH，一般用单位℃·(100 m)^-1表示。

2020年2月10—15日08时和20时的温度探空曲线见图 2。由温度廓线图可知，EP1—EP2期间(2月10—13日)08时存在接地逆温，逆温厚度为560~1254 m, 逆温强度为0.7~2.4 ℃·(100 m)^-1，20时在近地面存在较为浅薄的稳定层结。20时接地逆温开始发展，由于接地逆温和残留层综合作用导致近地面存在浅薄的稳定层结，经过一夜的发展，到08时形成厚度较大的接地逆温层，符合夜间逆温形成并逐渐增厚的逆温发展规律。夜间至早晨稳定层结的存在阻碍了空气的垂直对流运动，不利于污染物的扩散和传输，污染物在逆温层中不断累积形成重污染天气。

EP3和EP4期间受冷空气影响，整体逆温结构不明显，扩散条件较好，空气质量转为优良。

2 飞机尾气源强及特征

根据《北京新机场项目环境影响报告书》，在2025年规划情景下，北京大兴国际机场飞机尾气中各污染物排放量分别为SO₂：355.30 t·a^-1, NO_x：4873.21 t·a^-1, VOCs：576.71 t·a^-1, CO：3131.94 t·a^-1, PM₁₀：27.87 t·a^-1, PM_2.5：27.87 t·a^-1。飞机尾气中SO₂和NO_x排放量分别占2020年大兴区工业企业重点污染物“十三五”总量控制计划中SO₂和NO_x目标总量的55.0%和57.8%。其中作为二次PM_2.5重要前体物的NO_x排放量最大，因此本次研究以NO_x、PM_2.5为重点污染物，分析不利气象条件下飞机尾气对大气环境的影响。

本文采用EDMS生成飞机尾气在各个高度和水平范围内的一系列立体源强和排放参数。该模型重点关注飞机尾气排放源的设置，飞机在1个LTO循环中污染物的排放量包含6个工作模式，分别为进场(approach)、进场滑行(taxi in)、启动(start up)、出场滑行(taxi out)、起飞(take off)和爬升(climb out)。按照机型分类(表 2)、机型组合(表 3)、不同时段飞行计划(表 4，机场正常运营时间为07—22时，22时至次日07时的飞机架次较少)和机场跑道起降分配(图 3)等信息处理机场尾气排放清单。上述机型分类、机型组合、飞行计划和跑道起降分配数据均基于《北京新机场项目环境影响报告书》。EDMS生成飞机尾气立体排放源强和排放参数后，将排放源信息输入污染扩散模式，进行飞机尾气排放对环境影响的模拟预测。

3 飞机尾气环境影响模拟

北京大兴国际机场于2019年投入运营，现阶段运行吞吐量不大，参考意义较小。为反映机场在达到设计运行规模情景下飞机尾气对周边大气环境的影响，本文采用国内外广泛使用的EDMS，依据上述北京大兴国际机场规划2025年的相关基础数据和飞机尾气排放特征，生成机场飞机尾气污染物排放源强，并以2020年作为模拟基准年预测了飞机尾气排放对周边大气环境的影响。

3.1 EDMS模型设置

EDMS的污染扩散计算内核是稳态烟羽扩散模式，可基于大气边界层数据特征模拟点源、面源、体源等排放污染物在短期(小时平均、日平均)、长期(年平均)的浓度分布，适用于农村或城市地区、简单或复杂地形。地面气象数据采用距离北京大兴国际机场最近的固安站2020年地面逐时风速、风向、温度、云量观测资料；地面气象数据来源于国家气象信息中心。高空气象数据取自中尺度气象模式(WRF模式)模拟50 km内的格点气象资料；该数据层数为40层，时间为世界时的00时和12时，可直接作为EDMS气象预处理程序的高空输入文件。地表特征基于北京大兴国际机场周边区域土地利用规划，3 km内为城市规划用地和工业用地，因此模式采用城市下垫面的地表特征参数。本文的预测方案如表 5所示，预测时段分为全年预测与不利气象条件时段预测，预测因子为NO_x和PM_2.5，其中PM_2.5浓度采用式(1)进行计算：

$ {\rho _{{\rm{P}}{{\rm{M}}_{2.5}}}} = {\rho _{一次{\rm{M}}{{\rm{M}}_{2.5}}}} + {\varphi _{{\rm{S}}{{\rm{O}}_2}}}{\rho _{{\rm{S}}{{\rm{O}}_2}}} + {\varphi _{{\rm{N}}{{\rm{O}}_2}}}{\rho _{{\rm{N}}{{\rm{O}}_2}}} $

(1)

式中: ρ_PM2.5、ρ_一次PM2.5、ρ_SO2、ρ_NO2分别为PM_2.5、一次PM_2.5、SO₂和NO₂的质量浓度，单位：μg·m^-3；φ_SO2和φ_NO2为SO₂、NO₂浓度换算为二次PM_2.5浓度的系数，取值参考《环境影响评价技术导则大气环境》(生态环境部, 2018)，分别为0.58和0.44。

3.2 EDMS预测结果与分析

根据预测方案采用EDMS模拟规划2025年北京大兴国际机场飞机尾气污染物在地面的浓度分布情况，采用2020年气象条件，得到全年及不利气象条件时段飞机尾气对北京大兴国际机场周边地区的环境影响。

3.2.1 全年预测结果与分析

北京大兴国际机场全年的NO₂和PM_2.5环境影响预测结果见表 6，其中占标率定义为：

$ P = \frac{\rho }{{{\rho _0}}} \times 100\% $

(2)

式中：P为污染物地面空气质量浓度占标率，单位：%；ρ为污染物地面空气质量浓度，单位：μg·m^-3；ρ₀为污染物环境空气质量浓度标准，单位：μg· m^-3。

由预测结果可知：NO₂区域最大小时、最大日均、年均贡献浓度占标率分别为191.55%、128.15%、95.14%；PM_2.5区域最大日均、年均贡献浓度占标率分别为68.45%、52.73%。NO₂和PM_2.5各时段占标率均较高，甚至在机场附近区域出现短期浓度超标，飞机尾气排放对周边环境将产生一定的影响。

NO₂和PM_2.5区域日均浓度前50大值发生时段分布如图 4所示。由图可见，污染物浓度贡献高值主要发生在10月下旬至12月和1月至3月上旬的秋、冬季节，与北京市重污染天气高发期吻合，本文所选取的不利气象条件时段也发生于该季节。

3.2.2 不利气象条件时段预测结果与分析

北京大兴国际机场不利气象条件时段排放的NO₂和PM_2.5预测结果见表 7，由预测结果可知：不利气象条件时段内NO₂区域最大小时、日均贡献浓度占标率分别为163.11%、109.54%；PM_2.5区域最大日均贡献浓度占标率为65.71%；NO₂和PM_2.5在不利气象条件时段占标率均较高，NO₂在机场附近区域出现超标，说明在不利气象条件下，飞机尾气对周边环境影响较大。不利气象条件下的预测结果接近全年预测结果的极大值，说明本文选择的不利气象条件时段具有代表性。下文对此不利气象条件时段的污染物落地浓度和污染气象特征进行分析。

3.2.3 不利气象条件时段污染气象特征分析

EDMS中飞机尾气污染物落地浓度很大程度上取决于混合层高度和湍流扩散系数(Cimorelli et al，2005；夏思佳和王勤耕，2009)，其中模式定义的混合层高度依赖于对流和机械两个过程，如式(3)所示，模式规定对流边界层(CBL)中混合层高度(z_i)为机械混合层(z_im)和对流混合层高度(z_ic)的较大值；在稳定边界层(SBL)中混合层高度只取决于机械湍流(切变湍流)，因此SBL的混合层高度z_i等于z_im。上述机械混合层高度与摩擦速度(u_*)呈正相关关系，如式(4)所示。模式中扩散系数也分为对流和机械两种成分(SBL中只含有机械成分)，分别与对流速度尺度(w_*)和u_*大致呈正相关关系。从不利气象条件时段地面风速与摩擦速度的关系(图 5)可知，当风速 < 2 m·s^-1时, 摩擦速度较小，均 < 0.5 m·s^-1，当风速≥2 m·s^-1时摩擦速度显著增大，风速与摩擦速度基本呈正相关关系。综上所述，风速大小决定了影响污染扩散能力的摩擦速度、机械混合层高度和机械湍流扩散系数，即大气污染扩散能力。

$ {z_i} = \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} {\max \left({{z_{ic}}, {z_{i{\rm{m}}}}} \right)}&{{\rm{CBL}}}\\ {{z_{i{\rm{im}}}}}&{{\rm{SBL}}} \end{array}} \right. $

(3)

$ {z_{i{\rm{m}}}} \propto {u_*} $

(4)

重污染过程期间EDMS预测最大小时落地污染物浓度和污染特征参数(z_ic、w_*、z_im、u_*)如图 6所示。由图 6b可知在重污染过程期间，昼间的w_*从08—09时开始增大, 在中午(12时)至午后(13时)达到最大，然后持续下降至下午(16—17时)，z_ic一般从08—09时开始持续上升直至16—17时消失，重污染过程中每日的w_*和z_ic差距不大，说明昼间的对流扩散系数与对流混合层高度在整个过程中变化不大，两者均不是影响污染物落地浓度的重要因素。由图 6c可知重污染过程期间u_*与z_im存在较为明显的正相关关系，且u_*与z_im在EP1—EP2和EP3—EP4两段时间内存在明显差异。在EP1—EP2的污染过程中，风速基本小于2 m·s^-1，均值为0.7 m·s^-1; u_*始终小于0.4 m·s^-1，均值为0.19 m·s^-1; z_im始终小于500 m，均值为222 m，均处于较小的水平，说明此段时间机械湍流扩散能力偏弱，机械混合层高度偏低；14日00时前后伴随着冷空气过境，EP3—EP4期间风速迅速增加到2 m·s^-1以上，均值达2.8 m·s^-1; u_*增大至0.4 m·s^-1以上，均值为0.61 m·s^-1，z_im增大至500 m以上，均值为1235 m，机械扩散能力明显增强，机械混合层高度迅速升高。相比EP1—EP2阶段，EP3—EP4阶段摩擦速度均值上升了221%。

综合考虑图 6b的对流混合层高度和图 6c的机械混合层高度得到重污染期间混合层高度(图 6d)。对比图 6a和6d可得，在重污染过程的EP1—EP2时段内，由风切变引起的夜间机械混合层高度较低，由太阳辐射形成的昼间对流混合层高度相对较高，因此混合层高度此时间段内有明显的日变化特征，即昼间高夜间低。由于EDMS小时预测结果只代表此小时情况，不考虑污染物累积效应，因此昼间相对较高的混合层高度，有利于飞机尾气污染物的垂直扩散，污染物落地浓度值较低。夜间混合层高度较低，污染物难以突破边界层向上输送扩散，而是在较低边界层内滞留，缓慢地沿向下风方向扩散，并较快地随下沉气流扩散到地面，同时较小的水平风也难以将污染物向周边地区输送，导致此时段内夜间污染物落地浓度明显增高(蔡子颖等，2018；徐栋夫等，2020)。EP1—EP2时间段内NO₂最大小时落地浓度范围为7.9~326.2 μg·m^-3，均值为61.4 μg·m^-3，PM_2.5最大小时落地质量浓度范围为4.9~184.8 μg·m^-3，均值为37.3 μg·m^-3，考虑区域背景环境污染物浓度值较高，飞机尾气排放将进一步加剧区域重污染程度。EP3—EP4时段内，大风引起的较强的切变湍流抬高了机械混合层高度，因此EP3—EP4阶段混合层高度无论在昼间或夜间均处于较高的水平，混合层内扩散能力大大加强，地面污染物能够向上输送到较高的高度，大气环境容量也明显上升，且较大的风速有利于污染物向周边地区扩散，2月14日后污染物浓度迅速降低，EP3—EP4时间段内NO₂最大小时落地浓度范围为1.2~53.7 μg·m^-3，均值为12.5 μg·m^-3，PM_2.5最大小时落地浓度范围为1.1~49.0 μg·m^-3，均值为8.5 μg·m^-3，显著低于EP1—EP2期间浓度，周边区域背景环境空气质量较好，飞机尾气的影响也较小。相比EP1—EP2阶段，EP3—EP4阶段飞机尾气排放所致的PM_2.5和NO₂最大小时落地浓度均值分别下降了77%和80%。

混合层顶存在逆温，污染物只能在逆温层下的混合层内对流弥散，对比图 1a和图 6d可知，EP1—EP2阶段大气污染物浓度的升高也会影响昼间混合层顶逆温高度，这是由于空气中的污染物不仅吸收太阳辐射，同时也会削弱地面太阳辐射量，有助于昼间逆温的形成。因此，昼间逆温和空气污染物之间的相互作用是一个正反馈的过程(Zhang and Li, 2011)。在EP3—EP4阶段受到寒潮影响，破坏了昼间逆温，降雪过程也有利于清除空气中的污染物，从而中断了逆温和污染物之间的反馈过程，污染物浓度迅速降低。

综合分析上述重污染过程期间污染气象特征和EDMS预测结果可知，京津冀秋、冬季雾-霾消散主要因素为较强的大气水平、垂直运动(周须文等，2020)，重污染结束阶段EP3—EP4相比重污染阶段EP1—EP2平均风速增大了300%，平均相对湿度下降了25%，与区域扩散能力密切相关的摩擦速度均值上升了221%，因此重污染结束阶段EP3—EP4环境PM_2.5和NO₂小时平均浓度分别下降了97%和89%，飞机尾气排放的PM_2.5和NO₂最大小时落地浓度分别下降了77%和80%。由此可知重污染期间受到弱风高湿、较强的接地逆温等不利气象条件影响，区域环境污染物浓度和飞机尾气污染物落地浓度均处于较高的水平。并且通过分析发现气象条件、污染物扩散能力存在较为明显的日变化，污染物随时间的变化规律为08—17时的飞机尾气污染物落地浓度较低，17时至次日08时落地浓度较高，最大的时刻为夜间的21时。

4 结论与讨论

依据北京市2020年空气质量数据确定不利气象条件时段，采用EDMS建立北京大兴国际机场飞机尾气排放清单，并模拟预测了全年及不利气象条件时段的飞机尾气落地浓度分布，通过对不利气象条件时段的污染气象特征和污染物落地浓度时间分布特征的分析得到如下结论：

(1) 根据北京市空气质量历史监测数据，选择2020年2月10—15日重污染过程作为不利气象条件时段进行污染气象特征分析，结果表明北京地区秋、冬季不利气象条件基本特征为小静风、高湿度，存在厚度薄、强度大的接地逆温，区域污染扩散条件较差，它们共同作用导致北京地区出现以PM_2.5为首要污染物的重污染天气过程，并伴随着低能见度天气。

(2) 飞机尾气排放有排放量大、空间分布广的特征，且北京大兴国际机场2025年规划显示，二次PM_2.5的重要前体物NO_x，其排放量可达4873.21 t·a^-1。全年模式预测结果显示，北京大兴国际机场飞机尾气NO₂和PM_2.5排放会对周围环境造成一定影响，甚至存在短期超标现象，且区域污染高浓度时段基本发生在重污染高发的秋、冬季。

(3) 不利气象条件期间的小静风导致决定区域大气扩散能力的摩擦速度和混合层高度参数较小，影响区域大气扩散能力，使得飞机尾气排放的污染物最大落地浓度较大，进一步恶化周边环境空气质量。冷空气过境后，风速、摩擦速度和混合层高度显著增大，飞机尾气排放污染物落地浓度迅速降低，且重污染期间污染物落地浓度存在较为明显的日变化特征，即08—17时的落地浓度较低，17时至次日08时落地浓度较高。

本文讨论的不利气象条件下的飞机尾气影响研究目前在国内外开展较少，由于采用的EDMS不具备PM_2.5二次污染和小静风条件下的模拟能力，下一步可考虑耦合具有上述能力的CALPUFF、CMAQ等模式，研制适合国内管理要求的新一代飞机尾气影响预测数值分析模型。

本研究成果对制定不利气象条件下大型枢纽机场的污染控制对策以减轻飞机尾气排放对周边环境空气质量影响具有一定的参考价值。下一步可以在保障机场安全运行的前提下，开展不利气象条件下飞机尾气污染控制措施研究，针对重污染期间的大气扩散特征和规律，设置多种调控措施情景并进行模拟预测，为降低不利气象条件下飞机尾气排放对周边环境的影响，机场完善运行管理和污染控制提供科学依据。

致谢：感谢《飞机尾气对机场区域大气环境影响与减排研究——构建适合北京大兴国际机场飞机尾气影响预测的先进数值分析模型》项目提供的机场排放源清单等资料。