2023年MEIC与CNCAP暑期培训课程
多尺度排放清单模型（Multi-resolution Emission Inventory model for Climate and air pollution research，简称MEIC）是由中国多尺度排放清单模型（Multi-resolution Emission Inventory for China）发展而来的人类活动大气排放模拟平台。模型由清华大学自2010年起开发并维护，旨在构建高分辨率的全球范围多尺度人为源温室气体与大气污染物排放清单数据库，并通过云计算平台向科学界共享数据产品，进而为相关科学研究、政策评估和空气质量管理工作提供基础排放数据支持。
碳中和与清洁空气协同科学评估与决策支持平台（Carbon Neutrality and Clean Air Platform）以自主研发的中国多尺度人为源排放清单模型（MEIC）、中国未来排放动态评估模型（DPEC）、中国大气成分近实时追踪数据集（TAP）和成本动态核算模型（DMEC）为基础，耦合集成综合评估模型（GCAM-China）、地球系统模型（CESM）和大气化学传输模型（WRF-Chem/WRF-CMAQ）等多学科模型构建而成。平台通过设计未来情景（社会经济情景、碳中和路径、污染治理情景和人口年龄结构）、预测排放路径、模拟污染暴露、评估费用效益，探索切实可行的碳中和与清洁空气协同路径，助力相关政策制定、实施和优化。
2023年MEIC与CNCAP暑期培训课程面向从事大气污染防治、减污降碳协同治理等领域研究和管理工作的专业人员，以讲授MEIC模型与CNCAP平台使用为切入点，系统学习排放清单研发、区域空气质量调控、碳中和与清洁空气协同应对等方面的专门知识，交流最新研究进展。课程不收学费，学员食宿自理。
课程地点：哈尔滨华旗饭店
课程时间：2023 年 8 月 23-24 日
课程日程安排
8 月 23 日
14:00-18:00
- 多尺度排放清单模型（MEIC）介绍
- 多尺度排放清单再分析平台及使用
- 大气污染排放变化的社会经济驱动因素分析
- 在空气质量模型中使用排放源清单
- 排放清单数据处理平台及其在污染源管控中的应用
8 月 24 日
9:00-11:30
- 碳中和与清洁空气协同科学评估与决策支撑平台（CNCAP）介绍
- 空气质量模拟与验证评估
- 基于 InMAP 的大气 PM2.5 污染精细化来源解析模型开发与应用
- 污染暴露与健康损失计算
11:30-13:30
- 午休/午餐
13:30-18:00
- 多尺度排放清单再分析平台操作
- 污染源减排与效果评估平台操作
- 综合评估模型 GCAM-China 使用与情景构建培训