白小娟，胡曉霞，李 娜

（中北大學，山西朔州036000）

環(huán)保技術

空氣質量模型CAMx的研究應用現狀

白小娟，胡曉霞，李 娜

（中北大學，山西朔州036000）

目前各個國家開發(fā)使用的空氣質量模型各不相同，但使用較普遍的是CAMx（Comprehensive Air Quality Model Extensions）模型和CMAQ（Community Multiscale Air Quality Modeling System）模型。通過介紹第三代空氣質量模型中的CAMx模型及其擴展和探測工具，分析CAMx模型在不同污染物中的應用及研究者對該模型性能的驗證，以期為模型選用者提供更多的參考。通過對比，認為該模型能夠較好地同時模擬多種污染物以及進行多尺度的大氣污染預報，同時還兼具了顆粒物源識別技術（PSAT）和臭氧源識別技術（OSAT），能夠很好地追蹤示蹤物質，快速、準確地模擬出示蹤物質對目標區(qū)域的污染物貢獻。

CAMx；空氣質量模型；空氣污染；應用

自20世紀工業(yè)革命以來，西方國家對化石燃料的大量使用使得空氣污染不斷加重，對人類的身體健康及生活造成了巨大的危害。隨著我國經濟水平和工業(yè)水平的快速發(fā)展，空氣中懸浮顆粒物、氮氧化物、二氧化碳等污染物的排放量也日益增多，對人類的影響亦越來越突出，一些之前不被重視的空氣污染問題逐步顯現出來。近年來，近地表O3的大量出現對人體產生的危害已逐漸成為研究熱點。這些空氣污染物不僅對建筑物產生很大的影響，而且嚴重危害人類的身體健康和生存環(huán)境，使得人類對空氣質量的研究和預測不斷增加。

近年來，有大量學者做了這方面的研究，使得空氣質量模型技術不斷發(fā)展，一些模型在研究過程中得到了廣泛應用。在我國，王自發(fā)、吳其重[1]、白鶴鳴[2]、付曉辛[3]、袁良[4]、李莉[5]等人均利用空氣質量模型分別研究了京津冀、珠三角、長三角等地區(qū)的空氣污染過程，并取得了一定的成果。在大氣研究中，空氣質量模型已成重要的組成部分。本文闡述了空氣質量模型的發(fā)展歷程，重點對數值模型中的CAMx模型的應用進行了詳細探討。

1 空氣質量模型

空氣質量模型是通過運用氣象學及數學知識，對空氣質量從不同角度在大尺度范圍內進行仿真模擬，使污染物在大氣中的各種過程再現的一種重要技術方法。目前國際上空氣質量模型分為兩種，一種稱為統(tǒng)計模型，是以現有的大量數據為基礎，建立大氣污染濃度與氣象參數間的統(tǒng)計預報，預測大氣污染物濃度的模型；另一種是數值模型，是以大氣動力學理論為基礎，建立大氣污染濃度在空氣中的輸送擴散數值模型，借助計算機來預報大氣污染物濃度在空氣中的動態(tài)分布[6-7]。目前，很多研究都利用了空氣質量模型研究各種大氣污染物在不同尺度下的污染過程，空氣質量模型已成為研究大氣污染過程的重要組成部分。

到目前為止，空氣質量模型已經發(fā)展了三代。其中第三代空氣質量模型是于20世紀90年代末由美國環(huán)保局（EPA）設計研發(fā)的，它基于“一個大氣”的設計理念，解決了第二代模型單一的問題。該模型的研究對象為整個大氣，為了能夠有效地、全面地對空氣質量進行評估和決策分析，它可以在各個空間尺度上對大氣進行物理和化學過程的模擬。目前常用的模型有中國科學院大氣物理所自主研發(fā)的嵌套網格空氣質量預報模式NAQPMS[7]、美國環(huán)境技術公司（ENVIRON）研發(fā)的CAMx模型、美國的EPA發(fā)展的CMAQ模型[8]、法國的CHIMERE模型等。

其中CAMx已在美國（例如加利福尼亞、德克薩斯等）用作法規(guī)模式，在臭氧來源解析技術和其他氣態(tài)顆粒物的研究上發(fā)揮著重要作用，不僅是美國目前主流的區(qū)域空氣質量模型，而且在我國空氣污染研究中的應用也逐漸多起來。本文將著重介紹CAMx模型及其應用與研究。

2 CAMx模型

2.1 CAMx模型簡介

空氣質量模型CAMx（Comprehensive Air Quality Model Extensions）是美國環(huán)境技術公司（ENVIRON）在UAM－V模式基礎上開發(fā)的綜合三維歐拉（網格）區(qū)域光化學模型，在2016年4月8日已更新到6.30版本[9]。模型基于“一個大氣”的框架，采用質量守恒大氣擴散方程，以有限差分三維網格為架構，模擬氣態(tài)、顆粒污染物及空氣毒物在大氣中排放擴散、化學反應和干濕沉降等過程，適用于城市尺度甚至大尺度區(qū)域的模擬和評估。CAMx通過求解每個網格中每種污染物的物理化學變化方程來模擬排放、擴散、化學反應及污染物在大氣中的去除過程。該模型的核心數學表達式為[10]：

其中，cl代表物質的濃度（質量/體積），VH代表水平方向風矢量，η代表凈垂直傳輸率，h代表層界面高度，ρ代表大氣密度，K代表湍流擴散系數。等號右邊第一項代表水平平流（風場輸送），第二項代表凈垂直傳輸，第三項代表湍流擴散，第四項代表源排放，第五項代表化學反應過程，第六項表示污染物的去除過程。

由于CAMx模型的發(fā)布是公開的，能夠免費使用，具有使用靈活、計算高效等特點；而且，CAMx模型還可以在四種類型的笛卡爾地圖上執(zhí)行模擬預測，并允許匹配任何氣象模型，因此廣泛受到使用者的青睞。隨著模擬技術的進步，空氣質量模型CAMx可以計算真實氣象條件下大小不同網格的小時濃度。因此，該模型在時間范圍、空間范圍的模擬更加精細。隨著研究的不斷深入，與CAMx配合使用的源識別模塊也逐步被研發(fā)，它的配合使用可以突破以往單污染源、單受體點需計算一次的限制，可同時進行多污染源－多受體的源貢獻識別，極大地提升了計算速度。CAMx的數值計算所需的氣象場由氣象模型提供，如中尺度氣象模型MM5（Fifth-Generation NCAR/PennStateMesoscaleModel）[11]、WRF（Weather Research and Forecasting Model）[12]和RAMS。使用的氣相化學反應機理有CB05[13]、SAPRC99[14]（現已更新為SAPRC07[9]）、CB4（現已更新為CB6）、CBM-IV[15]化學機制。CAMx排放源清單的統(tǒng)計物種一般包括NOx、VOCs、CO、SO2、PM10、PM2.5和NH3等污染物質。所需要的源清單由排放處理模型提供，如SMOKE[16]、EPS、CONCEPT等模型，其中以SMOKE模型最為常見。

2.2 CAMx模型的擴展和探測工具

為了能夠更好地模擬大氣污染過程，CAMx還配套研發(fā)了多項擴展功能，如顆粒物源識別技術（PSAT）、臭氧源識別技術（OSAT）、多重嵌套網絡技術及彈性嵌套、網格煙羽（PiG）模塊、敏感性分析（包括DDM[17]、BFM方法[18]）。其中OSAT和PSAT在國內外得到了廣泛的應用，因此本文將著重介紹這兩種識別技術。

2.2.1 臭氧源識別技術（OSAT）

臭氧源識別技術（ozone source apportionment technology，OSAT）是一種耦合在CAMx數值模型中的敏感性分析和過程分析的綜合方法[19]?，F已更新發(fā)展到OSAT3，早在CAMx的第一個版本中就已經提出了OSAT1，并在城市氣體流量模型（Urban Airshed Model）中實施；在2005年，發(fā)布了CAMx 4.20版本并將其更新到OSAT2。

該方法通過對臭氧及其前體物（NOx和VOCs）在大氣中的各種過程（包括排放、沉降、傳輸、擴散和化學變化等）進行示蹤，從而獲得有關O3及其前體物生成、排放和消耗的信息。OSAT可對多種污染源類別、多個污染源區(qū)以及多種前體物類型對受體點位O3的濃度貢獻進行量化。根據研究的需要，OSAT可將不同區(qū)域或不同種類的污染源設置不同的示蹤因子，并統(tǒng)計不同地區(qū)、不同種類的污染源的排放情況，評價初始條件和各種邊界條件對臭氧生成的貢獻。

2.2.2 顆粒物源識別技術（PSAT）

顆粒物來源解析方法（Particulate Source Apportionment Technology，PSAT）是CAMx的另一個重要擴展功能，該技術通過對顆粒物、顆粒物的前體物進行示蹤，從而獲取它們生成和消耗的信息。它可以統(tǒng)計不同區(qū)域、不同種類的污染源排放，評價初始條件和邊界條件對顆粒物生成的貢獻。PSAT技術除了可對顆粒物進行來源識別以外，也可用于反應中的其他氣態(tài)污染物。

這種技術的優(yōu)點是避免了源關閉法忽略非線性化學過程所造成的濃度偏差，可以更為準確、高效地對細顆粒物的輸送源地區(qū)和污染排放源進行解析，減少模擬運算時間，提高模擬預測分析效率。

2.3 CAMx模型的應用現狀

2.3.1 在臭氧來源研究中的應用

CAMx模型在臭氧來源解析技術方面應用廣泛，尤其是在我國北京、長三角、珠三角等地區(qū)。李浩等[20]基于CAMx數值模型中臭氧識別技術（OSAT）對2013年長三角地區(qū)光化學污染事件中3個代表性城市上海、蘇州、杭州近地面O3的污染來源開展了模擬研究。結果表明，長三角地區(qū)的O3污染貢獻最多的是工業(yè)鍋爐和窯爐，夏季產生高濃度O3的主要人為原因是工業(yè)燃燒排放、生產工藝過程中產生的VOC排放以及流動源大氣污染物排放。陳浩[21]、沈勁[22]等利用區(qū)域空氣質量模型CAMx模擬了珠三角型臭氧污染過程。結果發(fā)現，珠三角臭氧生成最主要的兩類前體物排放源是流動源和溶劑使用源；而且珠三角地區(qū)由于邊界外傳輸較高，使得其更易發(fā)生臭氧污染。作者指出珠三角的前體物排放是造成污染時段臭氧濃度升高的主要原因，按排放類型來分，主要是交通尾氣的貢獻。王雪松，李金龍等[18]應用CAMx模型對北京地區(qū)臭氧污染來源進行了分析。研究結果表明，北京地區(qū)近郊區(qū)的高濃度臭氧主要是由北京市本地源排放的前體物引起的。此外，城周邊地區(qū)對北京市近郊區(qū)的貢獻中，直接輸入的臭氧占主導，其次是氣象和源排放條件會產生較大影響。由此可見，北京市近郊區(qū)的臭氧生成具有明顯的區(qū)域特征。

2.3.2 在顆粒物PM2.5、PM10研究中的應用

溫維，韓力慧等[23]應用CAMx-PSAT數值模型對唐山市夏、冬季PM2.5進行了模擬。結果表明，工業(yè)源是唐山市PM2.5污染的主要來源，且由于居民燃煤采暖，冬季對唐山市PM2.5的貢獻比夏季大。王雪松、李金龍[24]利用三維區(qū)域空氣質量模式CAMx，對北京地區(qū)夏季PM10濃度的時間變化規(guī)律和空間分布特征進行了數值模擬研究。結果表明，在北京市近郊區(qū)，夏季PM10濃度具有明顯的日變化規(guī)律，高濃度階段出現在早晨、中午前后以及半夜前后，而傍晚前后是一天中濃度最低的時段。此外，還具有明顯的空間分布特征，PM10與源排放的關系密切，二次生成的氣溶膠與光化學反應在空間上有較好的對應關系。王占山，李云婷[25]等采用地面觀測和CAMx數值模擬相結合的方式，對北京市2015年1月下旬兩次PM2.5污染過程進行分析。研究表明，北京市PM2.5污染過程主要有區(qū)域傳輸、本地污染積累和化學反應三個來源，其共同作用加重了PM2.5的污染，其中區(qū)域傳輸對北京市顆粒物污染過程有十分明顯的影響，因此城市間的聯防聯控是治理大氣污染的方向。吳其重、王自發(fā)等[26]運用多種模式（包括CAMx模式），分析奧運期間可吸入顆粒物（PM10）濃度大幅減小的原因，結果表明，奧運期間PM10濃度大幅減小的主要原因不是氣象因素，而是額外的污染控制措施，且PM10的減排量相當于北京正常時期PM10排放的50%。這表明政府的污染控制技術能夠有效地減少顆粒污染物的排放。

2.3.3 在二氧化硫研究中的應用

在模擬二氧化硫污染來源過程方面，黃青，程水源等[27]應用MM5/CMAx耦合模型對北京市SO2污染過程進行了模擬，并采用PSAT技術對北京市SO2來源進行了識別分析。分析結果表明，北京市SO2污染不僅受本地源排放的影響，同時也與周邊地區(qū)如河北、天津、山西和內蒙等地區(qū)的源排放相關。此外，研究還表明，影響北京市SO2污染的主要行業(yè)是采暖源和一般工業(yè)鍋爐源。王繼康，徐峻等[28]利用區(qū)域空氣質量模式CAMx中的PAST技術對2010年東亞地區(qū)的總硫（SO2+ PSO4）的源－受體關系進行了模擬計算。結果表明，日本和韓國不同區(qū)域的總硫來源存在一定的差異，其中跨界傳輸總硫存在季節(jié)變化且各區(qū)域的變化趨勢不一致。

2.3.4 在其他方面的應用

CAMx模型除了在臭氧、大氣顆粒物以及二氧化硫方面的應用外，在其他方面也有應用。王雁鵬，陳巖等[29]利用MM5和CAMx模型建起一套完整的空氣質量模擬系統(tǒng)，對2001年春季北方地區(qū)進行了沙塵傳輸的數值模擬，結果表明該模型對沙塵傳輸和沙塵濃度分布有較好的模擬能力且置信度水平>99%。李莉、程水源等[30]利用空氣質量模型CAMx的源識別模塊，建立了城市尺度污染貢獻敏感性三維空間分布方法并以唐山為例進行應用，結果表明，基于CAMx的城市尺度三維污染貢獻敏感性方法可以在空間上定量不同高度網格對整個唐山市的垂直污染貢獻的差異，并實現了對模擬結果的直觀顯示。這些都可以為城市管理規(guī)劃提供一定的依據。除此之外，基于CAMx的城市尺度污染貢獻敏感性方法還可應用于新建工業(yè)區(qū)的選址[31]。

2.4 CAMx模型性能的驗證

為了確定CAMx模型的性能，一些研究者對模型性能進行了驗證。王楊君等[32]利用CAMx和OSAT技術對上海地區(qū)的臭氧來源進行了數值模擬，并將模擬值與觀測值進行了對比。對比結果顯示，相關性系數r達到0.774，其中臭氧模擬的高值部分偏高，但整體變化趨勢吻合尚好。

李浩[33]利用WRF-CAMx空氣質量模型模擬重現了長三角地區(qū)O3污染的過程，并應用評價體系（包括平均偏差（Bias）、歸一化平均偏差（NMB）、標準平均誤差（NME）、一致性指數（IOA）和相關系數（R））對模型性能進行了分析，表明CAMx總體上能夠較好地再現7月份的光化學污染過程，但有些站點的驗證表明模擬值結果偏低，造成這種結果的原因是多樣。但總體上來看，WRF-CAMx空氣質量模型系統(tǒng)有較強的再現能力，可以直觀地反映出大氣污染過程中的污染水平和污染特征。

沈勁、王雪松等[34]利用CAMx模型對珠江三角洲2004年10月的臭氧污染進行了模擬，并利用監(jiān)測網12個網點的監(jiān)測數據對模型模擬效果進行統(tǒng)計評估。結果顯示，CAMx能較好地模擬出珠江三角洲大多數站點的臭氧濃度水平和變化趨勢,與監(jiān)測值的相關系數為0.74，標準化平均偏差為8.8%、標準化平均誤差為37.9%，與實測相比，總體上CAMx的結果偏高。

此外，Daewon W B等[35]發(fā)現CMAQ對臭氧峰值的模擬效果略差于CAMx。

黃曉波、殷曉鴻等[36]利用CAMx與不同版本的CMAQ對珠三角地區(qū)2013年12月的空氣質量進行了模擬，并對比了它們在PM2.5模擬上的表現。分析表明，CAMx模式在模擬PM2.5上表現良好，且在市區(qū)和非超標段表現最優(yōu)。

安靜宇[37]在長三角地區(qū)冬季大氣顆粒物的來源模擬研究中對模式性能進行了評價，結果顯示中尺度氣象模式所模擬的長三角地區(qū)溫度、相對濕度、風向、風速等參數一致性指數（IOA）介于0.79至0.98之間，PM2.5監(jiān)測站點驗證結果顯示，選取的11個站點模擬濃度變化趨勢與實際監(jiān)測吻合尚好，整體區(qū)域濃度均值分布與監(jiān)測相近，但略有偏低，驗證站點日均PM2.5模擬濃度與實際監(jiān)測線性擬合R2為0.63，模型性能整體可以接受。

3 結論與展望

綜上所述，CAMx模型能夠較好地同時模擬多種污染物以及多尺度的大氣污染預報，同時還兼具顆粒物識別技術（PSAT）和臭氧識別技術（OSAT），能夠很好地追蹤示蹤物質，快速、準確地模擬出示蹤物質對目標區(qū)域的污染物貢獻。

空氣質量模型仍處于一個不斷更新與發(fā)展的階段，雖然已經提出“一個大氣”的理念，但在諸多城市、諸多污染物（不僅是氣態(tài)污染物，還有懸浮固體以及液態(tài)污染物）、諸多反應嵌套在一起的復合污染過程的模擬仍不夠完善。第四代空氣質量模型[8]正在研發(fā)，將盡可能地對整個生態(tài)系的污染物進行模擬。其次，模型的性能方面也應該有質的提升，更精確地模擬出污染物并對此做實時預報工作，提醒公民在污染嚴重期間做相應的預防措施。

[1]王自發(fā)，吳其重，Alex GBAGUIDI，等.北京空氣質量多模式集成預報系統(tǒng)的建立及初步應用[J].南京信息工程大學學報：自然科學版，2009，1（1）：19-26.

[2]白鶴鳴.京津冀地區(qū)空氣污染時空分布研究[D].南京：南京信息工程大學，2013.

[3]付曉辛.珠江三角洲地區(qū)PM2.5濃度組成變化及其對粒子酸度和消光的影響[D].廣州：中國科學院研究生院廣州地球化學研究所，2015.

[4]袁良，王成林，劉華強，等.長江三角洲地區(qū)低層大氣污染物O3、NOX、SO2的數值模擬[J].環(huán)境監(jiān)控與預警，2011，3（1）：33-37.

[5]李莉，陳長虹，黃成，等.長江三角洲地區(qū)大氣O3和PM10的區(qū)域污染特征模擬[J].環(huán)境科學，2008，（1）：237-245.

[6]聶邦勝.國內外常用的空氣質量模式介紹[J].江蘇環(huán)境科技，2008，（S1）：125-128.

[7]王自發(fā)，謝付瑩，王喜全，等.嵌套網格空氣質量預報模式系統(tǒng)的發(fā)展與應用[J].大氣科學，2006，（5）：778-790.

[8]王占山，李曉倩，王宗爽，等.空氣質量模型CMAQ的國內外研究現狀[J].環(huán)境科學與技術，2013，（S1）：386-391. [9]ENVIRON.User’s Guide for the Comprehensive Air Quality Model with Extensions（CAMx）[M].Version 6.30. Noavto，California：ENVIRONInternationalCorporation. 2016.

[10]ENVIRON.User’s Guide for the Comprehensive Air Quality Model with Extensions（CAMx）[M].Version 5.10. Noavto，California：ENVIRONInternationalCorporation. 2009.

[11]J Michalakes.MM90：A scalable parallel implementation of the Penn State/NCAR Mesoscale Model（MM5）[J].Parallel Computing.1997，23.

[12]王曉君，馬浩.新一代中尺度預報模式（WRF）國內應用進展[J].地球科學進展，2011，26（11）：1191-1199.

[13]Gary Z W，Smog R，Greg Y E.2005 Updates to the carbon bond chemical mechanism：CB05[R].Final Report prepared for US EPA，2005．

[14]William P L C．Documentation of the SAPRC-99 Chemical Mechanism for VOC Reactivity Assessment．Sacramento，CA：California Air Resources Board，2000.

[15]Grey M W，Whitten G Z，Killus J P，et al.A photochemical kinetics mechanism for urban and regional scale computer modeling[J].J Geophys Res，1989，94：12925-12956.

[16]Cempd，Unc.Smoke v2.5 User's Manual[EB/OL].Chapel Hill：University of North Carolina，2010.

[17]Alan M D，Greg Y，Jerome P O，et al.The decoupled direct method for sensitivity analysis in a three-dimensional air quality model implementation，accuracy，and efficiency[J].Environmental Science and Technology，2002，36（13）：2965-2976.

[18]王雪松，李金龍，張遠航，等.北京地區(qū)臭氧污染的來源分析[J].中國科學：B輯：化學，2009，（6）：548-559.

[19]Greg Y，Ralph M，Mark A Y．Development of a methodology for source apportionment of ozone concentration estimates from a photochemical grid model[Z]．Presented at the 89th AWMA Annual Meeting，Nashville TN，1996.

[20]李浩，李莉，黃成，等.2013年夏季典型光化學污染過程中長三角典型城市O3來源識別[J].環(huán)境科學.2015，（1）：1-10.

[21]陳皓，王雪松，沈勁，等.珠江三角洲秋季典型光化學污染過程中的臭氧來源分析[J].北京大學學報：自然科學版.2015，（4）：620-630.

[22]沈勁，陳皓，鐘流舉.珠三角秋季臭氧污染來源解析[J].環(huán)境污染與防治，2015，（1）：25-30.

[23]溫維，韓力慧，陳旭峰，等.唐山市PM2.5理化特征及來源解析[J].安全與環(huán)境學報，2015，（2）：313-318.

[24]王雪松，李金龍.北京地區(qū)夏季PM10污染的數值模擬研究[J].北京大學學報：自然科學版，2003，（3）：419-427.

[25]王占山，李云婷，孫峰，等.2015年1月下旬北京市大氣污染過程成因分析[J].環(huán)境科學學報，2016，（7）：2324-2331.

[26]吳其重，王自發(fā)，徐文帥，等.多模式模擬評估奧運賽事期間可吸入顆粒物減排效果[J].環(huán)境科學學報，2010，（9）：1739-1748.

[27]黃青，程水源，陳東升，等.近周邊電廠源對北京市采暖期間SO2的貢獻分析[J].環(huán)境科學研究，2009，（5）：567-573. [28]王繼康，徐峻，何友江，等.利用源示蹤技術計算日本和韓國低層大氣SO2和PSO4來源[J].環(huán)境科學研究，2014，（6）：582-588.

[29]王雁鵬，陳巖，殷惠民，等.中國北方沙塵傳輸的數值模擬[J].干旱氣象，2007，（3）：1-9.

[30]李莉，程水源，陳東升，等.城市尺度污染貢獻敏感性三維空間分布研究[J].環(huán)境科學研究，2010，（9）：1122-1127.

[31]李莉.基于CAMx模型的工業(yè)源選址合理性分析新方法[A].中國環(huán)境科學學會.2013中國環(huán)境科學學會學術年會論文集（第八卷）.中國環(huán)境科學學會，2013：5.

[32]王楊君，李莉，馮加良，等.基于OSAT方法對上海2010年夏季臭氧源解析的數值模擬研究[J].環(huán)境科學學報，2014,（3）：567-573.

[33]李浩.夏季典型光化學污染過程中長三角地區(qū)大氣臭氧的污染來源追蹤研究[D].上海：東華大學，2015.

[34]沈勁,王雪松,李金鳳,等.Models-3/CMAQ和CAMx對珠江三角洲臭氧污染模擬的比較分析[J].中國科學：化學，2011,（11）：1750-1762.

[35]Daewon W B,Kim S T,Kim S B.Evaluation of air quality models for the simulation of a high ozone episode in the Houston metropolitan area[J].Atmospheric Environment，2007,41：837-853.

[36]黃曉波,殷曉鴻,黃志炯,等.不同模式對珠三角地區(qū)細顆粒物污染模擬效果對比評估.環(huán)境科學學報，2016，36（10）：3505-3514。

[37]安靜宇.長三角地區(qū)冬季大氣細顆粒物來源追蹤模擬研究[D].上海：東華大學，2015

Research and Application Status of Comprehensive Air Quality Model Extensions

BAI Xiao-juan,HU Xiao-xia,LI Na
（North University of China,Shuozhou,Shanxi 036000,China）

At present,the development and using of air quality models are different in each country,but CAMx（Comprehensive Air Quality Model Extensions）and CMAQ（Community Multiscale Air Quality Modeling System）are more common to use.This paper introduced Models-3/CAMx,its extension and detection tool in detail,analyzed the use of CAMx model in different pollutants and the verification about the performance of the model to provide more information for the model’selector.By contrast,the model can not only simulate a variety of contaminants and forecast multi-scale air pollution well at the same time,but also possesses Particulate Source Apportionment Technology（PSAT）and Ozone Source Apportionment Technology（OSAT）.It can be a good tracer substance and simulate the contributing of tracer for environment pollution in the target area faster and more exactly.

CAMx;air quality model;air pollution;application

1006-4184（2017）2-0026-06

2016-12-09

白小娟（1986-），女，山西太原人，主要從事環(huán)境工程教學工作。E-mail：baixiaojuan417@126.com。