1 AERMOD 模型与现行大气环评技术导则推荐模型的比较 国家环保总局环境工程评估中心 环境质量模拟重点实验室 摘要: 本文介绍了美国 EPA 推荐的 AERMOD 模型[1] 和中国现行大气环评技术导则中推 荐模型一般原理, 通过大气稳定度和扩散参数的确定、 复杂地形处理和对流条件下污染物扩 散等原理方面比较.并以美国 EPA 提供的两个试验场[2] Clifty Creek(简单地形)和Lovett (复杂地形)的数据资料为基础数据,用AERMOD 模型和大气导则推荐模型计算小时预测 浓度值,用图形法 Q-Q 点图进行模型计算结果的比较.结果表明:Q-Q plots 中,强不稳定 和不稳定下 AERMOD 模型明显好于导则推荐模型, 而大气导则推荐模型预测浓度值明显偏 低,其他稳定度下结果相差不大. 关键词: AERMOD 模型,导则模型,模型理论,实验结果,比较 The Comparison Of Between Recommend AERMOD of EPA and Recommend Model Of the Existing Air Quality Guideline Abstract: In this paper, Introduced the general theory of Recommend AERMOD of U.S EPA and Recommend Model of China the Existing Air Quality Guideline. The comparisons of theory such as atmosphere stability and dispersion coefficients, treating with complex terrain, pollution dispersion in convective limit etc. Using two group studies'datas by EPA provided, Clifty Creek (flat terrain)and Lovett(complex terrain)are as model comparison data, one hour average concentration is calculated by AERMOD and the guideline model. Statistical methods Q-Q plots (graphics) are used for the comparisons of results. The result: In Q-Q plots, with very unstable and unstable condition, the guideline model's prediction concentration is obviously lower and the AERMOD model's prediction concentration is obviously better than it, while there are similar prediction results in other stability. Key Words: AERMOD,the Guideline Model,the Model Theory, the Result, Comparison 20 世纪 90 年代中后期, 美国国家环境保护局开始联合美国气象学会组建法规模型改善 委员(AMS/ EPA Regulatory Model Improvement Committee ,AERMIC) 基于最新的大气边界 层和大气扩散理论,成功开发了 AERMOD 扩散模型,并将其作为新一代法规模型,来替代原 来的法规模型 ISC3 [1] .AERMOD 模型在稳定边界层(SBL),垂直方向和水平方向的浓度分布 都可看作是高斯分布;在对流边界层(CBL),水平方向的浓度分布仍可看作是高斯分布,而 垂直方向的浓度分布则使用了双高斯概率密度函数来表达(pdf),考虑了对流条件下浮力烟 羽和混合层顶的相互作用,即浮力烟羽抬升到混合层顶部附近时,考虑了三个方面的问题: ①烟羽到达混合层顶时, 除了完全反射和完全穿透之外, 还有 "部分穿透和部分反射" 问题; ②穿透进入混合层上部稳定层中的烟羽,经过一段时间之后,还将重新进入混合层,并扩散 到地面;③烟羽向混合层顶端冲击的同时,虽然在水平方向也有扩散,但相当缓慢,一直到 烟羽的浮力消散在环境湍流之中,烟羽向上的速度消失之后,才滞后地扩散到地面;具有计 技术附件-仅供参考 2 算建筑物下洗功能. 中国大气环评技术导则推荐模型为高斯模型,基于 60~70 年代的大气边界层理论,已 落后于当今国际主流的环境质量预测模式所应用的 80~90 年代的大气边界层理论.导则推 荐的模式假定大气中的污染物扩散在空间上遵循高斯分布, 考虑地面和混合层顶均为不可穿 透的平面;按照 Pasquill 稳定度分类方法将大气边界层的稳定度分为六类,扩散参数由稳定 度、扩散距离和时间决定,因此,采用的稳定度分类和扩散参数是不连续的.这不仅在理论 上与大气边界层的湍流特征的连续变化相违背,也与近几十年对湍流扩散的研究成果不符, 尤其是在对流条件下.导则推荐的模式存在的问题主要表现在:不稳定条件下,对于中等及 以上有效高度的排放源,其地面浓度预测值和实测值之比,明显偏低;未能反映浮力烟羽抬 升到混合层顶部附近的实际扩散过程, 地面浓度预测值误差较大; 扩散参数和大气稳定度不 连续;没有考虑建筑物下洗问题. 1 扩散模型 1.1 扩散模型一般形式 大气导则推荐的有风点源扩散模型为高斯烟羽扩散模型,其模型表达式为: F y u Q z y x c y z y ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? = 2 2 2 exp 2 ) , , ( σ σ σ π (1) ( ) ( ) ∑ ? = ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? + ? + ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? = k k n z e z e z H nh z H nh F 2 2 2 2 2 2 exp 2 2 exp σ σ (2) 式中C (x,y,z)为污染源下风向任一点( x , y , z ) 的污染物浓度,mg/ m3 ; Q 为源强,mg/ s ; σy 、σz 为y 和z 方向的扩散系数,m ;U 为污染源排放口的平均风速, m/ s ;h 为混合层 高度,m;k为反射次数;He 为烟囱的有效源高度,m[4] . AERMOD模型假设一网格点( xr , yr , zr )考虑地形影响时的总质量浓度一般形式为: p r r s c r r r s c r r r T z y x C f z y x C f z y x C , , 1 , , , , , , ? ? + ? = (3) 式中Cc ,s{ xr , yr , zr}为水平烟羽的质量浓度表达式(下标c和s分别代表对流和稳定条件), 即不考虑地形影响时的质量浓度,g/m3 , { } r r r T z y x C , , 为总质量浓度表达式, g/m3 ,zp 为点( xr , yr , zr )的有效高度值,m,其表达式为zp = zr - zt , zt 为该点处地形高度值,m,zr 为该 点处的高度值,m, { } p r r s c z y x C , , , 为沿地形抬升烟羽的质量浓度表达式,g/m3 ,f 为两种 烟羽状态的权函数,无量纲.对流和稳定条件下式(4)中每一部分的质量浓度一般形式为: x z p x y p u Q z y x C z y r r r , , , , = (4) 3 式中的 Q 为源排放速率, g/ s,u 为有效风速值, m/ s, py ( y ,x) 和pz { z , x}分别为水平(y) 方向和垂直(z)方向浓度分布的概率密度函数[1] . 1.2 扩散模型原理及参数比较 大气环评技术导则推荐模型和 AERMOD 模型原理比较见表 1. 表1AERMOD 模型和导则模型的原理比较 Table 1The comparison of theory between AERMOD model and the guideline model 功能 ADMS、AERMOD 模式 93 导则推荐模式 处理源类型 点、面、线、体源(AERMOD 不包括线源) 点、面源 输入的气象数 据 多层气象数据,也可以仅用地面气象数据 地面气象数据 低空廓线数据 使用风速、温度和湍流的廓线数据 仅使用风速廓线数据 混合层顶的处 理 烟羽抬升到混合层顶部, 采用部分反射、 部分穿透、 穿透部分又部分返回 烟羽抬升到混合层顶部,采用全反 射 混合层高度 对流混合层、稳定边界层 经验公式计算或 Holzworth 方法 边界层参数 摩擦速度、Monin-Obukhov 长度、对流速度尺度、 机械和对流混合层高度、热通量 风速、风向、稳定度、混合层高度 地形分类 按土地利用给出各种地面的粗糙度 城市、农村、平坦、复杂地形 复杂地形处理 提出临界分界流线, 将简单和复杂地形一体化处理 对不同稳定度下烟流和起伏地面之 间高度差作经验修订 地形处理 有地形预处理 有 扩散参数和大 气稳定度 按空气湍流结构和尺度概念, 湍流扩散由参数化方 程给出,扩散参数、稳定度用连续参数表示 扩散参数和大气稳定度不连续 建筑物下洗功 能有没有 不稳定条件下 的垂直扩散 采用非正态的 PDF 模式 采用正态分布 大气导则推荐模型计算混合层高度时主要受混合层系数和 10m 处风速影响;AERMOD 模型计算混合层高度时, 在对流条件下生成对流和机械混合层高度, 取两者较大值作为混合 层高度,对流混合层高度使用早上的探空数据来建立 [3] ,通过位温和显热通量的累积实现, 在稳定条件下, 只计算机械混合层高度将其作为混合层高度, 机械混合层高度主要受地面摩 擦速度影响, 为减少地面摩擦速度较大的小时波动对机械混合层高度影响, 采用时间尺度的 方法平滑其值,保持机械混合层高度在对流和稳定条件下的连续性. 大气导则推荐模型通过风速廓线来求风速幂指数,进而求烟气出口处风速;AERMOD 模型通过边界层参数和 On-site 数据来建立风速、风向、位温、位温梯度和湍流的廓线,将 廓线用于计算污染物浓度. 两模型主要在大气稳定度和扩散参数的确定, 复杂地形处理、 烟羽抬升到混合层顶的处 理、不稳定条件下的垂直扩散及建筑物下洗方面存在显著差别. 1.2.1 大气稳定度 大气导则推荐模型采用修订的Pasquill稳定度分类方法将大气边界层的稳定度分为强不 4 稳定(A) 、不稳定(B) 、弱不稳定(C) 、中性(D) 、较稳定(E)和稳定(F)六类,其方 法是先由云量和太阳高度角查表得出太阳辐射等级, 再由太阳辐射等级与地面风速查表得出 稳定度等级,采用的稳定度分类是不连续的;AERMOD模型按空气湍流结构和尺度的概念, 稳定度用连续参数莫宁-奥布霍夫长度表示,分为不稳定(L<0)、中性和稳定(L>0)三类. 1.2.2 扩散参数 大气导则推荐模型的扩散参数由稳定度、 扩散距离和时间决定, 因此扩散参数是不连续 的.横向和铅直扩散参数 z y, σ 公式: 1 1 α γ σ X y = (5) 2 2 α γ σ X z = (6) 式中 1 γ 和2γ为横向和铅直扩散参数回归系数, X 为下风向距离, 1 α 和2α为横向和铅 直扩散参数回归指数. AERMOD模型的湍流扩散由参数化方程给出, 是连续的.水平和垂直浓度扩散参数 ( z y, σ )由大气湍流扩散参数( ya σ , za σ )和烟羽浮力引起的扩散参数( b σ )两部分组 成,而水平和垂直烟羽浮力引起的扩散参数相同.公式: b ya y 2 2 2 σ σ σ + = (7) b za z 2 2 2 σ σ σ + = (8) 在大气湍流扩散参数中有: ①在稳定和对流条件下, 水平大气湍流扩散参数计算公式相 同;②稳定条件下,垂直大气湍流扩散参数由上升和近地面两部分扩散参数组成;③对流条 件下, 直接源和间接源的垂直大气湍流扩散参数由上升和近地面两部分扩散参数组成. 穿透 源的垂直大气湍流扩散参数只有上升扩散参数. 1.2.3 复杂地形处理 对于复杂地形,大气导则推荐模型的浓度公式实际上是对高斯模型在山区经验的推广, 基本上仍采用平坦地形的高斯公式和扩散参数体系, 对不同稳定度下烟流和起伏地面之间高 度差做经验修正, 即当排气筒下风方某处的地形高度低于有效源高时, 该处烟轴与当地地面 的高度差等于有效源高减去该处地形高度的一半, 而当地形高度高于有效源高时, 烟轴与当 地地面的高度差等于有效源高的一半[5] ;AERMOD模型考虑了地形对污染物浓度分布的影 响,其物理基础是采用的临界分流概念,将扩散流场分为两层结构,使复杂和平坦地形一体化 处理.临界分流高度Hc 为: { } ( )dz z h N H u c c h H c c ∫ ? ? = ? 2 2 2 1 (9) 上式中左端是 Hc 高度流体的动能,Hc 为临界分流高度,m, c h 为地形高度尺度,m, N 为Brunt2Vaisala 频率,1Ps.在临界分流高度 Hc 以下的流体,没有足够的能量越过山体, 只能绕过地形.在高于临界分流高度 Hc 的气层内,气流有足够的动能克服位能并越过山头. 5 因此,AERMOD 模型认为复杂地形上的污染物浓度值取决于烟羽的两种极限状态,一种极限 状态是在非常稳定的条件下被迫绕过山体的水平烟羽,另外一种极限状态是在垂直方向上沿 着山体抬升的烟羽,任一网格点的浓度值就是这两种烟羽浓度加权之后的总和.两种烟羽状 态的权函数用 f 表示,它决定着地形对浓度计算的影响程度.当f=1时,所有网格点的浓度 计算按平坦地形上的扩散处理. 权函数 f 由大气稳定度、 风速以及烟羽相对于地形的高度等 因素决定.在稳定条件下,水平烟羽占主导地位,赋给它的权值就大些; 而在中性及不稳定条 件下,沿着地形抬升的烟羽则被赋给较大的权值. 1.2.4 对流条件下污染物扩散 大气导则推荐模型在处理污染物反射问题上采取了地面和混合层全反射的处理方法, 其 公式未能反映浮力烟羽抬升到混合层顶部附近的实际扩散过程, 在平坦和复杂地形下, 不同 稳定度下的铅直浓度分布均满足高斯分布,对流条件的预测浓度值比观测浓度值明显偏低; AERMOD模型考虑了对流条件下浮力烟羽和混合层顶的相互作用,即浮力烟羽抬升到混合 层顶部附近时,考虑了三个方面的问题:①烟羽到达混合层顶时,除了完全反射和完全穿透 之外,还有"部分穿透和部分反射"问题;②穿透进入混合层上部稳定层中的烟羽,经过一段 时间还将重新进入混合层,并扩散到地面;③烟羽向混合层顶端冲击的同时,虽然在水平方 向也有扩散, 但相当缓慢, 等到烟羽的浮力消散在环境湍流之中, 烟羽向上的速度消失之后, 才滞后地扩散到地面, 在平坦和复杂地形下, 在对流条件的污染物铅直浓度分布采用双高斯 模型,即非正态的PDF模型[6] .对流条件AERMOD预测浓度由以下三种污染源的浓度组成: r r r p r r r r r r r d r r r c z y x C z y x C z y x C z y x C , , , , , , , , + + = (10) 第一部分 { } r r r d z y x C , , 是因下沉气流直接扩散到地面的所谓直接源. { } ( ) ( ) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? + + ? + ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? = ∑∑ = ∞ = 2 2 2 2 2 1 0 2 2 exp 2 2 exp 2 , , zj i dj zj i dj j m zj j y p r r r d mz z mz z F u f Q z y x C σ ψ σ ψ σ λ π (11) ? ? ? ? ? ? ? ? ? = 2 2 2 exp 2 1 y y y y F σ σ π (12) 第二部分 { } r r r r z y x C , , 是因为上升气流扩散到混合层顶层的所谓间接源,间接源的质 量浓度计算公式与直接源最大的区别是模拟浮力烟羽的滞后反射[7] . { } ( ) ( ) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? + + ? + ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? = ∑∑ = ∞ = 2 2 2 2 2 1 1 2 2 exp 2 2 exp 2 , , zj i rj zj i rj j m zj j y p r r r r mz z mz z F u f Q z y x C σ ψ σ ψ σ λ π (13) 6 第三部分 { } r r r p z y x C , , 是穿透进入混合层上部稳定层中的所谓穿透源.这部分质量浓 度在稳定和对流条件下均满足高斯分布. { } ( ) ( ) ( ) ∑ ∞ ?∞ = ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? + + ? + ? ? ? ? ? ? ? ? + ? ? ? ? ? = m zp ieff ep r zp ieff ep r y zp p r r r p mz h z mz h z F u f Q z y x C 2 2 2 2 2 2 exp 2 2 exp 2 1 , , σ σ σ π (14) 以上式中 { } r r r c z y x C , , 为对流条件下总的质量浓度, g/m3 ; { } r r r d z y x C , , 、 { } r r r r z y x C , , 和{}rrrpzyxC,,分别为对流条件下直接源、间接源和穿透源的质量浓度,g/m3 ;z为rz(水平 烟羽)或pz(沿地形抬升烟羽) ,m f p 是对流条件中的烟羽比重; y F 为水平分布函数;σy 为水平扩散参数,m;zi 为混合层高度,m;σzj为直接源垂直扩散参数,m;σzp为穿透源垂直扩 散参数,m;ψdj 为直接源烟羽总高度,m;ψrj为间接源烟羽总高度,m;λj(λ1 ,2 ) 是上升和下沉 两部分烟羽的权重系数, 下标1, 2代表上升和下降; m为反射次数; ep h 为穿透源高度,m; ieff z 为稳定层中反射面高度,m[1] .把对流条件AERMOD预测浓度分成三部分处理,是将垂直方 向扩散的非正态分布和浮力烟羽在混合层顶部的实际扩散过程合在一起处理. 1.2.5 建筑物下洗 大气导则推荐模型没有考虑建筑物对污染物浓度的影响,使受建筑物影响区域的浓度 值明显偏低;AERMOD模型考虑建筑物下洗,用烟羽抬升模型改进 (PRIME) 算法来估算 受建筑物影响的烟羽的增长和抬升变化.PRIME通过计算背风涡边界将烟羽分为背风涡区 域和尾迹区域.背风涡区域的扩散基于建筑物的几何形状,在垂直方向均匀混合.除背风涡 边界的背风涡烟羽扩散到尾迹区域外, 尾迹区域的烟羽还包括没有进入背风涡, 受排放源位 置、排放高度和建筑物几何形状影响的烟羽.在尾迹区域很远的地方,建筑物的影响可以忽 略,浓度用AERMOD的公式估算.为确保尾迹区域内PRIME估算的浓度和尾迹区域远处 AERMOD估算的浓度之间平滑过渡,尾迹区域远处的浓度为这两种估算浓度的权重和.尾 迹区域远处的总浓度( T C ): ( ) AE PR T C C C ? ? + ? = γ γ 1 (15) 式中 PR C 是PRIME使用AERMOD的气象输入数据估算的浓度, AE C 是不考虑建筑物影响 时AERMOD估算的浓度,γ 为权重系数,在PRIME算法中随着垂直、横向和下风向距离指 数衰减[1] . 2 模型比较实例及内容 模型比较利用了美国 EPA 提供的 2 个试验场的地形数据、气象资料数据、污染源和监 测数据等,基本情况见表 2. 7 表2试验场基本情况 Table 2 the background of the field studies 试验场 Clifty Creek Lovett 地形 简单、农村 复杂、农村 气象数据 当地 1975 年全年 NWS 小时地面、 2 次/d 探空数据及地面 10m 和60m 两层 on-site 数据 当地 1988 年全年 NWS 小时 地面、 2 次/d 探空数据及地面 10m、 50m和100m三层on-site 数据 污染源 (单位 m) 3 个点源,基本参数相同为: 地形坐标 (637250, 288600, 143) , 烟囱高度 207.9m,直径 4.63m 1 个点源,基本参数为: 地形坐标 (5510, 67960, 1.8) , 烟囱高度 145m,直径 4.5m 监测点坐标 (单位 m) P1(646890,300090,277.0) P2(643380,292740,274.0) P3(638490,292930,267.0) P1(3600,69700,320.0) P2(4520,69780,293.0) P3(5500,70450,232.0) AERMOD 模型和大气导则推荐模型计算两个试验场各 3 个监测点的小时浓度值.每一 试验场各监测点的小时预测浓度值和观测浓度值用 Pasquill 稳定度分类法分为六类稳定度浓 度值,再将各监测点相同稳定度的浓度值归类,用统计和图形的方法进行比较. 3 模型计算结果分析 利用图形 Q-Q 点方法比较模型计算结果与监测数据的符合性. Q-Q plots 是对预测浓 度值和观测浓度值分别按值大小排序,形成的序列对的图.从一个时期和多点位 上评价模型预测浓度值与观测浓度值的吻合程度, 是评价模型整体性优劣的有效 方法. 3.1 比较结果分析 图1(a)-(f)和图 2(a)-(f)分别为 Clifry 和Lovett 两地实验结果和模型计算结果的 Q-Q plots. 结果表明:在强不稳定和不稳定下(见图 1(a)-(b)和图 2 的(a)-(b)),与观测浓度值相比, AERMOD 模型明显好于大气导则推荐模型,而大气导则推荐模型预测浓度值明显偏低.因 为大气导则推荐模型的扩散参数和大气稳定度不连续,AERMOD 模型为连续的;在处理污 染物反射问题上大气导则推荐模型采取了地面和混合层全反射的处理方法, 使地面浓度预测 值误差较大,AERMOD 模型考虑了对流条件下浮力烟羽和混合层顶的相互作用,反映浮力 烟羽抬升到混合层顶部附近的实际扩散过程,形成所谓"直接源" 、 "间接源"和 "穿透源" 三种源浓度;对于对流条件的铅直浓度分布,大气导则推荐模型采用高斯模型,使地面浓 度预测值明显偏低于实测值,AERMOD 模型采用非正态的 PDF 模型,更反映实 际浓度分布.在处理复杂地形上,大气导则推荐模型基本仍采用平坦地形的高斯 公式和扩散参数体系,对烟流和起伏地面之间高度差作经验修订,AERMOD 模 型采用临界分界流线概念,使复杂和平坦地形一体化处理,更能反映地形对污染 物浓度分布的影响. 8 图1Clifty Creek 六类稳定度 Q-Q plots Fig.1The Q-Q plots of Clifty Creek in six stability classes 1 10 100 1000 1 10 100 1000 观测浓度值(μg/m3) 预测浓度值(μg/m3) Aermod 导则 1 10 100 1000 10000 1 10 100 1000 10000 观测浓度值(μg/m3) 预测浓度值(μg/m3) Aermod 导则 (a) 强不稳定条件下 Q-Q plot (b) 不稳定条件下 Q-Q plot (a) The Q-Q plot in very unstable condition (b) The Q-Q plot in unstable condition 1 10 100 1000 1 10 100 1000 观测浓度值(μg/m3) 预测浓度值(μg/m3) Aermod 导则 1 10 100 1000 10000 1 10 100 1000 10000 观测浓度值(μg/m3) 预测浓度值(μg/m3) Aermod 导则 (c) 弱不稳定条件下 Q-Q plot (d) 中性条件下 Q-Q plot (c) The Q-Q plot in slightly unstable conditon (d) The Q-Q plot in neutral conditon 1 10 100 1000 10000 1 10 100 1000 10000 观测浓度值(μg/m3) 预测浓度值(μg/m3) Aermod 导则 1 10 100 1000 10000 1 10 100 1000 10000 观测浓度值(μg/m3) 预测浓度值(μg/m3) Aermod 导则 (e) 较稳定条件下 Q-Q plot (f) 稳定条件下 Q-Q plot (e) The Q-Q plot in slightly stable conditon (f) The Q-Q plot in stable conditon 9 图2Lovett 六类稳定度 Q-Q plots Fig.2The Q-Q plots of Lovett in six stability classes 4 结论 利用 EPA 提供的两个试验场 Clifty Creek 和Lovett 实验数据和模型计算结果比较表明: Q-Q 点图中,在强不稳定和不稳定下 AERMOD 模型明显好于大气导则推荐模型,而大气 导则推荐模型预测浓度值明显偏低, 其他稳定度下两模型对比结果相差不大. 由此说明在简 单和复杂地形下 AERMOD 模型均优于大气导则推荐模型, 尤其在强不稳定和不稳定稳定度 及复杂地形条件下,大气导则推荐模型的可靠性不如 AERMOD 模型;AERMOD 模型在处 理扩散参数、大气稳定度、复杂地形、对流条件浮力烟羽和混合层顶的相互作用以及对流条 件垂直扩散等方面较现行大气导则推荐模型均有所改进;AERMOD 模型计算结果比现行大 1 10 100 1000 1 10 100 1000 观测浓度值(μg/m3) 预测浓度值(μg/m3) Aermod 导则 1 10 100 1000 1 10 100 1000 观测浓度值(μg/m3) 预测浓度值(μg/m3) Aermod 导则 (a) 强不稳定条件下 Q-Q plot (b) 不稳定条件下 Q-Q plot (a) The Q-Q plot in very unstable condition (b) The Q-Q plot in unstable condition 0.1 1 10 100 0.1 1 10 100 观测浓度值(μg/m3) 预测浓度值(μg/m3) Aermod 导则 1 10 100 1000 1 10 100 1000 观测浓度值(μg/m3) 预测浓度值(μg/m3) Aermod 导则 (c) 弱不稳定条件下 Q-Q plot (d) 中性条件下 Q-Q plot (c) The Q-Q plot in slightly unstable conditon (d) The Q-Q plot in neutral conditon 1 10 100 1000 1 10 100 1000 观测浓度值(μg/m3) 预测浓度值(μg/m3) Aermod 导则 1 10 100 1000 1 10 100 1000 观测浓度值(μg/m3) 预测浓度值(μg/m3) Aermod 导则 (e) 较稳定条件下 Q-Q plot (f) 稳定条件下 Q-Q plot (e) The Q-Q plot in slightly stable conditon (f) The Q-Q plot in stable conditon 10 气导则推荐模型更好地反映污染物的实际扩散过程和对环境空气质量的影响. 参考文献: [1] Alan J. Cimorelli etal.AERMOD:Description of model formulation ( draft ) [R]. USA:AMS/EPA Regulatory Model Improvement Committee, 2004.1-91 [2] R. J. Paine. Cimorelli etal. Model evaluation results for AERMOD ( draft ) [R]. ENSR Corporation, 1998.1-40 [3] EPA(USA).User's Guide for the AERMODUG, EPA(USA)Document[R].USA: U.S. Environmental Protection Agency, Office of Air Quality Planning and StandardsEmissions, Monitoring, and Analysis Division ,Research Triangle Park,North Carolina 27711 1998.1-228 [4] HJ/T2.2-93,环境影响评价技术导则--大气环境[S]. HJ/T2.2-93, Technical guidelines for environmental impact assessment-Atmospheric environment [S] [5] 李宗恺,潘云仙,孙润桥.空气污染气象学原理及应用[M].北京:气象出版社,1985 Li Zongkai,Pan Yunxian,Sun Runqiao. Theory and application of air pollution meteorology[M].Bei Jing: Qixiang Publishing Company,1985 [6] 俎铁林.美国EPA空气质量模式导则评述[J].环境影响评价动态,2002,6(6):18-25 Zu Tielin.A review of USA's EPA air quality model guideline[J].Environmental Impact Assessment, 2002,6(6):18-25 [7] Cox,W.and JTikvart. A Statistical Procedure for Determining the Best Performing Air Quality Simulation Model[J]. Atmosphere Environment., 1990, 2387-2395.
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1 AERMOD 模型与现行大气环评技术导则推荐模型的比较 国家环保总局环境工程评估中心 环境质量模拟重点实验室 摘要: 本文介绍了美国 EPA 推荐的 AERMOD 模型[1] 和中国现行大气环评技术导则中推 荐模型一般原理, 通过大气稳定度和扩散参数的确定、 复杂地形处理和对流条件下污染物扩 散等原理方面比较.并以美国 EPA 提供的两个试验场[2] Clifty Creek(简单地形)和Lovett (复杂地形)的数据资料为基础数据,用AERMOD 模型和大气导则推荐模型计算小时预测 浓度值,用图形法 Q-Q 点图进行模型计算结果的比较.结果表明:Q-Q plots 中,强不稳定 和不稳定下 AERMOD 模型明显好于导则推荐模型, 而大气导则推荐模型预测浓度值明显偏 低,其他稳定度下结果相差不大. 关键词: AERMOD 模型,导则模型,模型理论,实验结果,比较 The Comparison Of Between Recommend AERMOD of EPA and Recommend Model Of the Existing Air Quality Guideline Abstract: In this paper, Introduced the general theory of Recommend AERMOD of U.S EPA and Recommend Model of China the Existing Air Quality Guideline. The comparisons of theory such as atmosphere stability and dispersion coefficients, treating with complex terrain, pollution dispersion in convective limit etc. Using two group studies'datas by EPA provided, Clifty Creek (flat terrain)and Lovett(complex terrain)are as model comparison data, one hour average concentration is calculated by AERMOD and the guideline model. Statistical methods Q-Q plots (graphics) are used for the comparisons of results. The result: In Q-Q plots, with very unstable and unstable condition, the guideline model's prediction concentration is obviously lower and the AERMOD model's prediction concentration is obviously better than it, while there are similar prediction results in other stability. Key Words: AERMOD,the Guideline Model,the Model Theory, the Result, Comparison 20 世纪 90 年代中后期, 美国国家环境保护局开始联合美国气象学会组建法规模型改善 委员(AMS/ EPA Regulatory Model Improvement Committee ,AERMIC) 基于最新的大气边界 层和大气扩散理论,成功开发了 AERMOD 扩散模型,并将其作为新一代法规模型,来替代原 来的法规模型 ISC3 [1] .AERMOD 模型在稳定边界层(SBL),垂直方向和水平方向的浓度分布 都可看作是高斯分布;在对流边界层(CBL),水平方向的浓度分布仍可看作是高斯分布,而 垂直方向的浓度分布则使用了双高斯概率密度函数来表达(pdf),考虑了对流条件下浮力烟 羽和混合层顶的相互作用,即浮力烟羽抬升到混合层顶部附近时,考虑了三个方面的问题: ①烟羽到达混合层顶时, 除了完全反射和完全穿透之外, 还有 "部分穿透和部分反射" 问题; ②穿透进入混合层上部稳定层中的烟羽,经过一段时间之后,还将重新进入混合层,并扩散 到地面;③烟羽向混合层顶端冲击的同时,虽然在水平方向也有扩散,但相当缓慢,一直到 烟羽的浮力消散在环境湍流之中,烟羽向上的速度消失之后,才滞后地扩散到地面;具有计 技术附件-仅供参考 2 算建筑物下洗功能. 中国大气环评技术导则推荐模型为高斯模型,基于 60~70 年代的大气边界层理论,已 落后于当今国际主流的环境质量预测模式所应用的 80~90 年代的大气边界层理论.导则推 荐的模式假定大气中的污染物扩散在空间上遵循高斯分布, 考虑地面和混合层顶均为不可穿 透的平面;按照 Pasquill 稳定度分类方法将大气边界层的稳定度分为六类,扩散参数由稳定 度、扩散距离和时间决定,因此,采用的稳定度分类和扩散参数是不连续的.这不仅在理论 上与大气边界层的湍流特征的连续变化相违背,也与近几十年对湍流扩散的研究成果不符, 尤其是在对流条件下.导则推荐的模式存在的问题主要表现在:不稳定条件下,对于中等及 以上有效高度的排放源,其地面浓度预测值和实测值之比,明显偏低;未能反映浮力烟羽抬 升到混合层顶部附近的实际扩散过程, 地面浓度预测值误差较大; 扩散参数和大气稳定度不 连续;没有考虑建筑物下洗问题. 1 扩散模型 1.1 扩散模型一般形式 大气导则推荐的有风点源扩散模型为高斯烟羽扩散模型,其模型表达式为: F y u Q z y x c y z y ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? = 2 2 2 exp 2 ) , , ( σ σ σ π (1) ( ) ( ) ∑ ? = ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? + ? + ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? = k k n z e z e z H nh z H nh F 2 2 2 2 2 2 exp 2 2 exp σ σ (2) 式中C (x,y,z)为污染源下风向任一点( x , y , z ) 的污染物浓度,mg/ m3 ; Q 为源强,mg/ s ; σy 、σz 为y 和z 方向的扩散系数,m ;U 为污染源排放口的平均风速, m/ s ;h 为混合层 高度,m;k为反射次数;He 为烟囱的有效源高度,m[4] . AERMOD模型假设一网格点( xr , yr , zr )考虑地形影响时的总质量浓度一般形式为: p r r s c r r r s c r r r T z y x C f z y x C f z y x C , , 1 , , , , , , ? ? + ? = (3) 式中Cc ,s{ xr , yr , zr}为水平烟羽的质量浓度表达式(下标c和s分别代表对流和稳定条件), 即不考虑地形影响时的质量浓度,g/m3 , { } r r r T z y x C , , 为总质量浓度表达式, g/m3 ,zp 为点( xr , yr , zr )的有效高度值,m,其表达式为zp = zr - zt , zt 为该点处地形高度值,m,zr 为该 点处的高度值,m, { } p r r s c z y x C , , , 为沿地形抬升烟羽的质量浓度表达式,g/m3 ,f 为两种 烟羽状态的权函数,无量纲.对流和稳定条件下式(4)中每一部分的质量浓度一般形式为: x z p x y p u Q z y x C z y r r r , , , , = (4) 3 式中的 Q 为源排放速率, g/ s,u 为有效风速值, m/ s, py ( y ,x) 和pz { z , x}分别为水平(y) 方向和垂直(z)方向浓度分布的概率密度函数[1] . 1.2 扩散模型原理及参数比较 大气环评技术导则推荐模型和 AERMOD 模型原理比较见表 1. 表1AERMOD 模型和导则模型的原理比较 Table 1The comparison of theory between AERMOD model and the guideline model 功能 ADMS、AERMOD 模式 93 导则推荐模式 处理源类型 点、面、线、体源(AERMOD 不包括线源) 点、面源 输入的气象数 据 多层气象数据,也可以仅用地面气象数据 地面气象数据 低空廓线数据 使用风速、温度和湍流的廓线数据 仅使用风速廓线数据 混合层顶的处 理 烟羽抬升到混合层顶部, 采用部分反射、 部分穿透、 穿透部分又部分返回 烟羽抬升到混合层顶部,采用全反 射 混合层高度 对流混合层、稳定边界层 经验公式计算或 Holzworth 方法 边界层参数 摩擦速度、Monin-Obukhov 长度、对流速度尺度、 机械和对流混合层高度、热通量 风速、风向、稳定度、混合层高度 地形分类 按土地利用给出各种地面的粗糙度 城市、农村、平坦、复杂地形 复杂地形处理 提出临界分界流线, 将简单和复杂地形一体化处理 对不同稳定度下烟流和起伏地面之 间高度差作经验修订 地形处理 有地形预处理 有 扩散参数和大 气稳定度 按空气湍流结构和尺度概念, 湍流扩散由参数化方 程给出,扩散参数、稳定度用连续参数表示 扩散参数和大气稳定度不连续 建筑物下洗功 能有没有 不稳定条件下 的垂直扩散 采用非正态的 PDF 模式 采用正态分布 大气导则推荐模型计算混合层高度时主要受混合层系数和 10m 处风速影响;AERMOD 模型计算混合层高度时, 在对流条件下生成对流和机械混合层高度, 取两者较大值作为混合 层高度,对流混合层高度使用早上的探空数据来建立 [3] ,通过位温和显热通量的累积实现, 在稳定条件下, 只计算机械混合层高度将其作为混合层高度, 机械混合层高度主要受地面摩 擦速度影响, 为减少地面摩擦速度较大的小时波动对机械混合层高度影响, 采用时间尺度的 方法平滑其值,保持机械混合层高度在对流和稳定条件下的连续性. 大气导则推荐模型通过风速廓线来求风速幂指数,进而求烟气出口处风速;AERMOD 模型通过边界层参数和 On-site 数据来建立风速、风向、位温、位温梯度和湍流的廓线,将 廓线用于计算污染物浓度. 两模型主要在大气稳定度和扩散参数的确定, 复杂地形处理、 烟羽抬升到混合层顶的处 理、不稳定条件下的垂直扩散及建筑物下洗方面存在显著差别. 1.2.1 大气稳定度 大气导则推荐模型采用修订的Pasquill稳定度分类方法将大气边界层的稳定度分为强不 4 稳定(A) 、不稳定(B) 、弱不稳定(C) 、中性(D) 、较稳定(E)和稳定(F)六类,其方 法是先由云量和太阳高度角查表得出太阳辐射等级, 再由太阳辐射等级与地面风速查表得出 稳定度等级,采用的稳定度分类是不连续的;AERMOD模型按空气湍流结构和尺度的概念, 稳定度用连续参数莫宁-奥布霍夫长度表示,分为不稳定(L<0)、中性和稳定(L>0)三类. 1.2.2 扩散参数 大气导则推荐模型的扩散参数由稳定度、 扩散距离和时间决定, 因此扩散参数是不连续 的.横向和铅直扩散参数 z y, σ 公式: 1 1 α γ σ X y = (5) 2 2 α γ σ X z = (6) 式中 1 γ 和2γ为横向和铅直扩散参数回归系数, X 为下风向距离, 1 α 和2α为横向和铅 直扩散参数回归指数. AERMOD模型的湍流扩散由参数化方程给出, 是连续的.水平和垂直浓度扩散参数 ( z y, σ )由大气湍流扩散参数( ya σ , za σ )和烟羽浮力引起的扩散参数( b σ )两部分组 成,而水平和垂直烟羽浮力引起的扩散参数相同.公式: b ya y 2 2 2 σ σ σ + = (7) b za z 2 2 2 σ σ σ + = (8) 在大气湍流扩散参数中有: ①在稳定和对流条件下, 水平大气湍流扩散参数计算公式相 同;②稳定条件下,垂直大气湍流扩散参数由上升和近地面两部分扩散参数组成;③对流条 件下, 直接源和间接源的垂直大气湍流扩散参数由上升和近地面两部分扩散参数组成. 穿透 源的垂直大气湍流扩散参数只有上升扩散参数. 1.2.3 复杂地形处理 对于复杂地形,大气导则推荐模型的浓度公式实际上是对高斯模型在山区经验的推广, 基本上仍采用平坦地形的高斯公式和扩散参数体系, 对不同稳定度下烟流和起伏地面之间高 度差做经验修正, 即当排气筒下风方某处的地形高度低于有效源高时, 该处烟轴与当地地面 的高度差等于有效源高减去该处地形高度的一半, 而当地形高度高于有效源高时, 烟轴与当 地地面的高度差等于有效源高的一半[5] ;AERMOD模型考虑了地形对污染物浓度分布的影 响,其物理基础是采用的临界分流概念,将扩散流场分为两层结构,使复杂和平坦地形一体化 处理.临界分流高度Hc 为: { } ( )dz z h N H u c c h H c c ∫ ? ? = ? 2 2 2 1 (9) 上式中左端是 Hc 高度流体的动能,Hc 为临界分流高度,m, c h 为地形高度尺度,m, N 为Brunt2Vaisala 频率,1Ps.在临界分流高度 Hc 以下的流体,没有足够的能量越过山体, 只能绕过地形.在高于临界分流高度 Hc 的气层内,气流有足够的动能克服位能并越过山头. 5 因此,AERMOD 模型认为复杂地形上的污染物浓度值取决于烟羽的两种极限状态,一种极限 状态是在非常稳定的条件下被迫绕过山体的水平烟羽,另外一种极限状态是在垂直方向上沿 着山体抬升的烟羽,任一网格点的浓度值就是这两种烟羽浓度加权之后的总和.两种烟羽状 态的权函数用 f 表示,它决定着地形对浓度计算的影响程度.当f=1时,所有网格点的浓度 计算按平坦地形上的扩散处理. 权函数 f 由大气稳定度、 风速以及烟羽相对于地形的高度等 因素决定.在稳定条件下,水平烟羽占主导地位,赋给它的权值就大些; 而在中性及不稳定条 件下,沿着地形抬升的烟羽则被赋给较大的权值. 1.2.4 对流条件下污染物扩散 大气导则推荐模型在处理污染物反射问题上采取了地面和混合层全反射的处理方法, 其 公式未能反映浮力烟羽抬升到混合层顶部附近的实际扩散过程, 在平坦和复杂地形下, 不同 稳定度下的铅直浓度分布均满足高斯分布,对流条件的预测浓度值比观测浓度值明显偏低; AERMOD模型考虑了对流条件下浮力烟羽和混合层顶的相互作用,即浮力烟羽抬升到混合 层顶部附近时,考虑了三个方面的问题:①烟羽到达混合层顶时,除了完全反射和完全穿透 之外,还有"部分穿透和部分反射"问题;②穿透进入混合层上部稳定层中的烟羽,经过一段 时间还将重新进入混合层,并扩散到地面;③烟羽向混合层顶端冲击的同时,虽然在水平方 向也有扩散, 但相当缓慢, 等到烟羽的浮力消散在环境湍流之中, 烟羽向上的速度消失之后, 才滞后地扩散到地面, 在平坦和复杂地形下, 在对流条件的污染物铅直浓度分布采用双高斯 模型,即非正态的PDF模型[6] .对流条件AERMOD预测浓度由以下三种污染源的浓度组成: r r r p r r r r r r r d r r r c z y x C z y x C z y x C z y x C , , , , , , , , + + = (10) 第一部分 { } r r r d z y x C , , 是因下沉气流直接扩散到地面的所谓直接源. { } ( ) ( ) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? + + ? + ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? = ∑∑ = ∞ = 2 2 2 2 2 1 0 2 2 exp 2 2 exp 2 , , zj i dj zj i dj j m zj j y p r r r d mz z mz z F u f Q z y x C σ ψ σ ψ σ λ π (11) ? ? ? ? ? ? ? ? ? = 2 2 2 exp 2 1 y y y y F σ σ π (12) 第二部分 { } r r r r z y x C , , 是因为上升气流扩散到混合层顶层的所谓间接源,间接源的质 量浓度计算公式与直接源最大的区别是模拟浮力烟羽的滞后反射[7] . { } ( ) ( ) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? + + ? + ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? = ∑∑ = ∞ = 2 2 2 2 2 1 1 2 2 exp 2 2 exp 2 , , zj i rj zj i rj j m zj j y p r r r r mz z mz z F u f Q z y x C σ ψ σ ψ σ λ π (13) 6 第三部分 { } r r r p z y x C , , 是穿透进入混合层上部稳定层中的所谓穿透源.这部分质量浓 度在稳定和对流条件下均满足高斯分布. { } ( ) ( ) ( ) ∑ ∞ ?∞ = ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? + + ? + ? ? ? ? ? ? ? ? + ? ? ? ? ? = m zp ieff ep r zp ieff ep r y zp p r r r p mz h z mz h z F u f Q z y x C 2 2 2 2 2 2 exp 2 2 exp 2 1 , , σ σ σ π (14) 以上式中 { } r r r c z y x C , , 为对流条件下总的质量浓度, g/m3 ; { } r r r d z y x C , , 、 { } r r r r z y x C , , 和{}rrrpzyxC,,分别为对流条件下直接源、间接源和穿透源的质量浓度,g/m3 ;z为rz(水平 烟羽)或pz(沿地形抬升烟羽) ,m f p 是对流条件中的烟羽比重; y F 为水平分布函数;σy 为水平扩散参数,m;zi 为混合层高度,m;σzj为直接源垂直扩散参数,m;σzp为穿透源垂直扩 散参数,m;ψdj 为直接源烟羽总高度,m;ψrj为间接源烟羽总高度,m;λj(λ1 ,2 ) 是上升和下沉 两部分烟羽的权重系数, 下标1, 2代表上升和下降; m为反射次数; ep h 为穿透源高度,m; ieff z 为稳定层中反射面高度,m[1] .把对流条件AERMOD预测浓度分成三部分处理,是将垂直方 向扩散的非正态分布和浮力烟羽在混合层顶部的实际扩散过程合在一起处理. 1.2.5 建筑物下洗 大气导则推荐模型没有考虑建筑物对污染物浓度的影响,使受建筑物影响区域的浓度 值明显偏低;AERMOD模型考虑建筑物下洗,用烟羽抬升模型改进 (PRIME) 算法来估算 受建筑物影响的烟羽的增长和抬升变化.PRIME通过计算背风涡边界将烟羽分为背风涡区 域和尾迹区域.背风涡区域的扩散基于建筑物的几何形状,在垂直方向均匀混合.除背风涡 边界的背风涡烟羽扩散到尾迹区域外, 尾迹区域的烟羽还包括没有进入背风涡, 受排放源位 置、排放高度和建筑物几何形状影响的烟羽.在尾迹区域很远的地方,建筑物的影响可以忽 略,浓度用AERMOD的公式估算.为确保尾迹区域内PRIME估算的浓度和尾迹区域远处 AERMOD估算的浓度之间平滑过渡,尾迹区域远处的浓度为这两种估算浓度的权重和.尾 迹区域远处的总浓度( T C ): ( ) AE PR T C C C ? ? + ? = γ γ 1 (15) 式中 PR C 是PRIME使用AERMOD的气象输入数据估算的浓度, AE C 是不考虑建筑物影响 时AERMOD估算的浓度,γ 为权重系数,在PRIME算法中随着垂直、横向和下风向距离指 数衰减[1] . 2 模型比较实例及内容 模型比较利用了美国 EPA 提供的 2 个试验场的地形数据、气象资料数据、污染源和监 测数据等,基本情况见表 2. 7 表2试验场基本情况 Table 2 the background of the field studies 试验场 Clifty Creek Lovett 地形 简单、农村 复杂、农村 气象数据 当地 1975 年全年 NWS 小时地面、 2 次/d 探空数据及地面 10m 和60m 两层 on-site 数据 当地 1988 年全年 NWS 小时 地面、 2 次/d 探空数据及地面 10m、 50m和100m三层on-site 数据 污染源 (单位 m) 3 个点源,基本参数相同为: 地形坐标 (637250, 288600, 143) , 烟囱高度 207.9m,直径 4.63m 1 个点源,基本参数为: 地形坐标 (5510, 67960, 1.8) , 烟囱高度 145m,直径 4.5m 监测点坐标 (单位 m) P1(646890,300090,277.0) P2(643380,292740,274.0) P3(638490,292930,267.0) P1(3600,69700,320.0) P2(4520,69780,293.0) P3(5500,70450,232.0) AERMOD 模型和大气导则推荐模型计算两个试验场各 3 个监测点的小时浓度值.每一 试验场各监测点的小时预测浓度值和观测浓度值用 Pasquill 稳定度分类法分为六类稳定度浓 度值,再将各监测点相同稳定度的浓度值归类,用统计和图形的方法进行比较. 3 模型计算结果分析 利用图形 Q-Q 点方法比较模型计算结果与监测数据的符合性. Q-Q plots 是对预测浓 度值和观测浓度值分别按值大小排序,形成的序列对的图.从一个时期和多点位 上评价模型预测浓度值与观测浓度值的吻合程度, 是评价模型整体性优劣的有效 方法. 3.1 比较结果分析 图1(a)-(f)和图 2(a)-(f)分别为 Clifry 和Lovett 两地实验结果和模型计算结果的 Q-Q plots. 结果表明:在强不稳定和不稳定下(见图 1(a)-(b)和图 2 的(a)-(b)),与观测浓度值相比, AERMOD 模型明显好于大气导则推荐模型,而大气导则推荐模型预测浓度值明显偏低.因 为大气导则推荐模型的扩散参数和大气稳定度不连续,AERMOD 模型为连续的;在处理污 染物反射问题上大气导则推荐模型采取了地面和混合层全反射的处理方法, 使地面浓度预测 值误差较大,AERMOD 模型考虑了对流条件下浮力烟羽和混合层顶的相互作用,反映浮力 烟羽抬升到混合层顶部附近的实际扩散过程,形成所谓"直接源" 、 "间接源"和 "穿透源" 三种源浓度;对于对流条件的铅直浓度分布,大气导则推荐模型采用高斯模型,使地面浓 度预测值明显偏低于实测值,AERMOD 模型采用非正态的 PDF 模型,更反映实 际浓度分布.在处理复杂地形上,大气导则推荐模型基本仍采用平坦地形的高斯 公式和扩散参数体系,对烟流和起伏地面之间高度差作经验修订,AERMOD 模 型采用临界分界流线概念,使复杂和平坦地形一体化处理,更能反映地形对污染 物浓度分布的影响. 8 图1Clifty Creek 六类稳定度 Q-Q plots Fig.1The Q-Q plots of Clifty Creek in six stability classes 1 10 100 1000 1 10 100 1000 观测浓度值(μg/m3) 预测浓度值(μg/m3) Aermod 导则 1 10 100 1000 10000 1 10 100 1000 10000 观测浓度值(μg/m3) 预测浓度值(μg/m3) Aermod 导则 (a) 强不稳定条件下 Q-Q plot (b) 不稳定条件下 Q-Q plot (a) The Q-Q plot in very unstable condition (b) The Q-Q plot in unstable condition 1 10 100 1000 1 10 100 1000 观测浓度值(μg/m3) 预测浓度值(μg/m3) Aermod 导则 1 10 100 1000 10000 1 10 100 1000 10000 观测浓度值(μg/m3) 预测浓度值(μg/m3) Aermod 导则 (c) 弱不稳定条件下 Q-Q plot (d) 中性条件下 Q-Q plot (c) The Q-Q plot in slightly unstable conditon (d) The Q-Q plot in neutral conditon 1 10 100 1000 10000 1 10 100 1000 10000 观测浓度值(μg/m3) 预测浓度值(μg/m3) Aermod 导则 1 10 100 1000 10000 1 10 100 1000 10000 观测浓度值(μg/m3) 预测浓度值(μg/m3) Aermod 导则 (e) 较稳定条件下 Q-Q plot (f) 稳定条件下 Q-Q plot (e) The Q-Q plot in slightly stable conditon (f) The Q-Q plot in stable conditon 9 图2Lovett 六类稳定度 Q-Q plots Fig.2The Q-Q plots of Lovett in six stability classes 4 结论 利用 EPA 提供的两个试验场 Clifty Creek 和Lovett 实验数据和模型计算结果比较表明: Q-Q 点图中,在强不稳定和不稳定下 AERMOD 模型明显好于大气导则推荐模型,而大气 导则推荐模型预测浓度值明显偏低, 其他稳定度下两模型对比结果相差不大. 由此说明在简 单和复杂地形下 AERMOD 模型均优于大气导则推荐模型, 尤其在强不稳定和不稳定稳定度 及复杂地形条件下,大气导则推荐模型的可靠性不如 AERMOD 模型;AERMOD 模型在处 理扩散参数、大气稳定度、复杂地形、对流条件浮力烟羽和混合层顶的相互作用以及对流条 件垂直扩散等方面较现行大气导则推荐模型均有所改进;AERMOD 模型计算结果比现行大 1 10 100 1000 1 10 100 1000 观测浓度值(μg/m3) 预测浓度值(μg/m3) Aermod 导则 1 10 100 1000 1 10 100 1000 观测浓度值(μg/m3) 预测浓度值(μg/m3) Aermod 导则 (a) 强不稳定条件下 Q-Q plot (b) 不稳定条件下 Q-Q plot (a) The Q-Q plot in very unstable condition (b) The Q-Q plot in unstable condition 0.1 1 10 100 0.1 1 10 100 观测浓度值(μg/m3) 预测浓度值(μg/m3) Aermod 导则 1 10 100 1000 1 10 100 1000 观测浓度值(μg/m3) 预测浓度值(μg/m3) Aermod 导则 (c) 弱不稳定条件下 Q-Q plot (d) 中性条件下 Q-Q plot (c) The Q-Q plot in slightly unstable conditon (d) The Q-Q plot in neutral conditon 1 10 100 1000 1 10 100 1000 观测浓度值(μg/m3) 预测浓度值(μg/m3) Aermod 导则 1 10 100 1000 1 10 100 1000 观测浓度值(μg/m3) 预测浓度值(μg/m3) Aermod 导则 (e) 较稳定条件下 Q-Q plot (f) 稳定条件下 Q-Q plot (e) The Q-Q plot in slightly stable conditon (f) The Q-Q plot in stable conditon 10 气导则推荐模型更好地反映污染物的实际扩散过程和对环境空气质量的影响. 参考文献: [1] Alan J. Cimorelli etal.AERMOD:Description of model formulation ( draft ) [R]. USA:AMS/EPA Regulatory Model Improvement Committee, 2004.1-91 [2] R. J. Paine. Cimorelli etal. Model evaluation results for AERMOD ( draft ) [R]. ENSR Corporation, 1998.1-40 [3] EPA(USA).User's Guide for the AERMODUG, EPA(USA)Document[R].USA: U.S. Environmental Protection Agency, Office of Air Quality Planning and StandardsEmissions, Monitoring, and Analysis Division ,Research Triangle Park,North Carolina 27711 1998.1-228 [4] HJ/T2.2-93,环境影响评价技术导则--大气环境[S]. HJ/T2.2-93, Technical guidelines for environmental impact assessment-Atmospheric environment [S] [5] 李宗恺,潘云仙,孙润桥.空气污染气象学原理及应用[M].北京:气象出版社,1985 Li Zongkai,Pan Yunxian,Sun Runqiao. Theory and application of air pollution meteorology[M].Bei Jing: Qixiang Publishing Company,1985 [6] 俎铁林.美国EPA空气质量模式导则评述[J].环境影响评价动态,2002,6(6):18-25 Zu Tielin.A review of USA's EPA air quality model guideline[J].Environmental Impact Assessment, 2002,6(6):18-25 [7] Cox,W.and JTikvart. 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