1、本文使用GRAPES_CUACE模式對京津冀地區(qū)2015年11-12月和2016年12月-2017年1月期間的霧霾過程進行了模擬，著重分析了2015年11月27日-12月1日（過程1）、12月5日-10日（過程2）和2016年12月16-21日（過程3）的霧霾污染過程。將模擬結果與觀測資料進行對比，評估了模式對能見度的模擬效果，分析了影響能見度模擬的因素并進行敏感性試驗對模式進行了一定的改進。
　　模擬結果表明GRAPES_CUA

2、CE模式能夠較為準確地模擬京津冀地區(qū)能見度和PM2.5的變化趨勢和中心區(qū)域范圍，但模式對低于10km的低能見度模擬較觀測值偏高。
　　對于過程1（2015年11月27日-12月1日），模式模擬PM2.5質量濃度偏低，過程2（2015年12月5日-10日）模式模擬PM2.5效果較過程1有所提高，且部分城市PM2.5模擬值高于觀測值，能見度模擬結果也優(yōu)于過程1。除了PM2.5模擬結果對能見度模擬的影響，模式對相對濕度模擬偏低，也導致了

3、大氣能見度模擬偏高。此模式對相對濕度的模擬存在系統(tǒng)性偏低的誤差。
　　低能見度通常都伴隨著高相對濕度出現(xiàn)，此誤差會影響散射系數(shù)親水增長因子f(RH)的取值。當相對濕度高于80％時，不同相對濕度下對應的f(RH)取值差別較大。適當調整相對濕度的模擬值至與觀測值相當后，過程3中京津冀地區(qū)能見度的模擬效果提高，這體現(xiàn)了f(RH)對吸濕性氣溶膠的作用。其次，模式計算消光系數(shù)時沒有考慮霧滴的消光，因此在消光系數(shù)計算公式中加入該項，根據(jù)相對濕