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摘 要:介绍了AERMOD模型,利用AERMOD模型并结合《环境影响评价技术导则大气环境》(HJ2.2-2008)中相关要求,以某钢厂为例在有无探空数据、地形数据的条件下对敏感点预测分析,结果表明探空数据的有无对预测结果的影响十分显著,地形数据有无对预测结果影响较小。
关键词:AERMOD 大气预测 复杂地形 探空数据 地形数据
中图分类号:X83 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2011)07(a)-0166-03
AERMOD模型是国家环保部2008年12月31日发布的《环境影响评价技术导则 大气环境》(HJ2.2-2008)中推荐的进一步预测模型之一,是美国国家环保署与美国气象学会联合开发的新的扩散模型,主要包括三个方面的内容:AERMOD(AERMIC扩散模型)、AERMAP(AERMOD地形预处理)和AERMET(AERMOD气象预处理)。AERMOD是一个稳态烟羽扩散模式,可基于大气边界层数据特征模拟点源、面源、体源等排放出的污染物在短期(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。本文以某钢厂为例,介绍在复杂地形条件下地形数据以及探空数据对预测结果的影响。
1 AERMOD模型介绍
作为新版大气导则推荐的稳态大气扩散模式,AERMOD将最新的大气边界层和大气扩散理论应用到空气污染扩散模式中[1～3]。AERMOD具有下述特点:(1)按空气湍流结构和尺度的概念,湍流扩散由参数化方程给出,稳定度用连续参数表示;(2)中等浮力通量对流条件采用非正态的PDF模式; (3)考虑了对流条件下浮力烟羽和混合层顶的相互作用;(4)AERMOD模式系统可以处理:地面源和高架源、平坦和复杂地形和城市边界层的浓度分布;(5)AERMAP提出了一个有效高度对流场的影响。示踪试验表明,AERMOD模拟的结果比较理想[4]。
1.1 模型运行所需参数[5]
AERMOD模型运行的参数主要包括污染源数据、气象数据、地形数据等。(本文以点源为例)
污染源数据主要包括烟筒底座坐标、烟筒几何高度、烟筒出口内径、烟气流量、出口烟气温度、排放强度。
气象数据包括地面气象数据及探空数据,其中地面气象数据主要包括风向、风速、总云、低云、干球温度等参数,探空数据主要包括气压、离地高度、干球温度、露点温度、风向、风速等参数。
地形数据主要为评价区域内网格点或任意点的地理坐标及DEM文件。
1.2 输出结果
输出结果包括典型小时、典型日及长期气象条件下,项目对环境空气敏感区和评价范围内的最大环境影响,分析是否超标、超标程度、超标位置,分析小时(日)浓度超标概率和最大持续发生时间,并绘制评价范围内区域小时(日)平均浓度最大值时所对应的浓度等值线分布图。
1.3 污染物种类
模型可处理各种基本气态污染物(SO2、NOx、NO2、CO),PM10、TSP等。
2 复杂地形大气影响预测案例分析
2.1 项目简介
该钢厂是一家集烧结、炼铁、炼钢、轧钢为一体的大型钢铁联合企业,厂区现拥有多台烧结机,本论文以厂区的4台烧结机机头烟气作为污染源基础数据,同时项目所在地区主要以山区为主,地形起伏较大,山高、坡陡、谷深、山峦重叠,地形复杂,且项目位于三面环山的狭长河谷地带,年平均风速为1.7m/s。
2.2 污染源强数据
工程分析可知,钢厂排放的污染物主要为烟(粉)尘及SO2,而目前SO2主要来源于该钢铁厂烧结机机头所排放的烟气中,本文以SO2为评价因子分析讨论参数变化对预测结果的影响,源强参数见表1。
2.3 气象数据及地形数据
地面气象数据采用当地2009年全年逐次逐日气象数据,探空数据采用厂址附近1个高空模拟格点数据;地形数据源为SRTM3地形三维数据,经ArcGIS坐标及地理投影转换,生成数字高程(DEM)文件,分辨率90m。
2.4 预测方案
在将上述污染源数据、气象数据及地形数据输入到AERMOD模型后,分别建立如下几个预测方案以分析探空数据、地形数据对敏感点预测结果的影响。在复杂地形的前提下,探空数据的有无对预测结果的影响;在平坦地形的前提下,探空数据的有无对预测结果的影响。
2.5 预测结果分析
(1)在复杂地形的前提下,探空数据对预测结果的影响见表2。
由表2和表3可知,在复杂地形的条件下,有探空数据时的预测结果均比无探空数据时预测结果在敏感点最大地面浓度值大,其中小时浓度变化幅度为7.87%～51.19%,变化幅度超过20%的占57.1%,日平均浓度变化幅度为1.06%～56.58%,变化幅度超过20%的占42.8%,影响效果较大,且最大值出现时刻不同。由此可见,在复杂地形的条件下,探空数据有无对预测结果影响很大。
(2)在平坦地形的前提下,探空数据对预测结果的影响见表4。
由表4和表5分析可知,在平坦地形的条件下,有探空数据时的预测结果均比无探空数据时预测结果在敏感点最大地面浓度值大,其中小时浓度变化幅度为7.98%～52.21%,变化幅度超过20%的占57.1%,日平均浓度变化幅度为0.73%～58.82%,变化幅度超过20%的占42.8%,影响效果较大,且最大值出现时刻不同。由此可见,在不考虑地形因素的条件下,探空数据有无对预测结果影响很大。
(3)在考虑探空数据的前提下,地形数据对预测结果的影响见表6。
由表6和表7可知,在考虑探空数据影响的条件下,平坦地形时的预测结果比复杂地形时预测结果在敏感点最大地面浓度值大,其中小时浓度变化幅度为0.49%～5.64%,日平均浓度变化幅度为0.20%～8.09%,影响效果一般,而且最大值出现时刻相同。由此可见,在考虑探空数据因素的条件下,地形数据是否考虑对预测结果影响一般。
(4)在不考虑探空数据的前提下,地形数据对预测结果的影响见表8。
由表8和表9分析可知,在不考虑探空数据影响的条件下,平坦地形时的预测结果比复杂地形时预测结果在敏感点最大地面小时浓度变化幅度为-0.96%～6.63%,日平均浓度变化幅度为-0.53%～8.37%,影响效果一般,而且最大值出现时刻相同。由此可见,在不考虑探空数据因素的条件下,地形数据是否考虑对预测结果影响一般。
3 结语
AERMOD模型是《环境影响评价技术导则 大气环境》(HJ2.2-2008)中推荐的进一步预测模型之一,但是在使用AERMOD模型时,应特别注意模型所需数据(探空数据和地形数据)的选取及处理,数据选取和参数设定不得当,都会造成运算结果较大的偏差。
(1)在地形数据是否考虑的情况下,有探空数据时的预测结果比无探空数据时预测结果在敏感点变化幅度较大,说明探空数据对预测结果影响较大。
(2)在探空数据是否考虑的情况下,平坦地形时的预测结果比复杂地形时预测结果在大部分敏感点处偏大,但预测值增加幅度较小,说明地形数据对预测结果影响较小。
参考文献
[1] AERMIC.Fomulation of the AERMICMODEL(AERMOD)(draft)[R].Regulatory Docket AQM295201.AMSPEPARegulatory Model Improvement Committee(AERMIC),1995.
[2] ALAN J,CMORELL I AERMOD description of modelformulation(draft) [R].AMSPEPA Regulatory Modelmprovement Committee,1998.
[3] BERKOW ICZ R,OLESEN J R,PORPU.The DanishGaussian air pollution model (OLM):Description,test and sensitivity analysis ,in view of regulatory applications[A].DeWISPELAIREVC,SCHMERMEIER F A,GRLLANINV,Air Pollution Modeling and Its Application[C].NewYork:Plenum Press,1986.
[4] 杨多兴,等.AERMOD模式系统理论[J].化学工业与工程,2005,22(2).
[5] 国家环境保护总局环境工程评估中心.大气预测软件系统AERMOD简要用户使用手册.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,2006:8～23.
关键词:AERMOD 大气预测 复杂地形 探空数据 地形数据
中图分类号:X83 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2011)07(a)-0166-03
AERMOD模型是国家环保部2008年12月31日发布的《环境影响评价技术导则 大气环境》(HJ2.2-2008)中推荐的进一步预测模型之一,是美国国家环保署与美国气象学会联合开发的新的扩散模型,主要包括三个方面的内容:AERMOD(AERMIC扩散模型)、AERMAP(AERMOD地形预处理)和AERMET(AERMOD气象预处理)。AERMOD是一个稳态烟羽扩散模式,可基于大气边界层数据特征模拟点源、面源、体源等排放出的污染物在短期(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。本文以某钢厂为例,介绍在复杂地形条件下地形数据以及探空数据对预测结果的影响。
1 AERMOD模型介绍
作为新版大气导则推荐的稳态大气扩散模式,AERMOD将最新的大气边界层和大气扩散理论应用到空气污染扩散模式中[1～3]。AERMOD具有下述特点:(1)按空气湍流结构和尺度的概念,湍流扩散由参数化方程给出,稳定度用连续参数表示;(2)中等浮力通量对流条件采用非正态的PDF模式; (3)考虑了对流条件下浮力烟羽和混合层顶的相互作用;(4)AERMOD模式系统可以处理:地面源和高架源、平坦和复杂地形和城市边界层的浓度分布;(5)AERMAP提出了一个有效高度对流场的影响。示踪试验表明,AERMOD模拟的结果比较理想[4]。
1.1 模型运行所需参数[5]
AERMOD模型运行的参数主要包括污染源数据、气象数据、地形数据等。(本文以点源为例)
污染源数据主要包括烟筒底座坐标、烟筒几何高度、烟筒出口内径、烟气流量、出口烟气温度、排放强度。
气象数据包括地面气象数据及探空数据,其中地面气象数据主要包括风向、风速、总云、低云、干球温度等参数,探空数据主要包括气压、离地高度、干球温度、露点温度、风向、风速等参数。
地形数据主要为评价区域内网格点或任意点的地理坐标及DEM文件。
1.2 输出结果
输出结果包括典型小时、典型日及长期气象条件下,项目对环境空气敏感区和评价范围内的最大环境影响,分析是否超标、超标程度、超标位置,分析小时(日)浓度超标概率和最大持续发生时间,并绘制评价范围内区域小时(日)平均浓度最大值时所对应的浓度等值线分布图。
1.3 污染物种类
模型可处理各种基本气态污染物(SO2、NOx、NO2、CO),PM10、TSP等。
2 复杂地形大气影响预测案例分析
2.1 项目简介
该钢厂是一家集烧结、炼铁、炼钢、轧钢为一体的大型钢铁联合企业,厂区现拥有多台烧结机,本论文以厂区的4台烧结机机头烟气作为污染源基础数据,同时项目所在地区主要以山区为主,地形起伏较大,山高、坡陡、谷深、山峦重叠,地形复杂,且项目位于三面环山的狭长河谷地带,年平均风速为1.7m/s。
2.2 污染源强数据
工程分析可知,钢厂排放的污染物主要为烟(粉)尘及SO2,而目前SO2主要来源于该钢铁厂烧结机机头所排放的烟气中,本文以SO2为评价因子分析讨论参数变化对预测结果的影响,源强参数见表1。
2.3 气象数据及地形数据
地面气象数据采用当地2009年全年逐次逐日气象数据,探空数据采用厂址附近1个高空模拟格点数据;地形数据源为SRTM3地形三维数据,经ArcGIS坐标及地理投影转换,生成数字高程(DEM)文件,分辨率90m。
2.4 预测方案
在将上述污染源数据、气象数据及地形数据输入到AERMOD模型后,分别建立如下几个预测方案以分析探空数据、地形数据对敏感点预测结果的影响。在复杂地形的前提下,探空数据的有无对预测结果的影响;在平坦地形的前提下,探空数据的有无对预测结果的影响。
2.5 预测结果分析
(1)在复杂地形的前提下,探空数据对预测结果的影响见表2。
由表2和表3可知,在复杂地形的条件下,有探空数据时的预测结果均比无探空数据时预测结果在敏感点最大地面浓度值大,其中小时浓度变化幅度为7.87%～51.19%,变化幅度超过20%的占57.1%,日平均浓度变化幅度为1.06%～56.58%,变化幅度超过20%的占42.8%,影响效果较大,且最大值出现时刻不同。由此可见,在复杂地形的条件下,探空数据有无对预测结果影响很大。
(2)在平坦地形的前提下,探空数据对预测结果的影响见表4。
由表4和表5分析可知,在平坦地形的条件下,有探空数据时的预测结果均比无探空数据时预测结果在敏感点最大地面浓度值大,其中小时浓度变化幅度为7.98%～52.21%,变化幅度超过20%的占57.1%,日平均浓度变化幅度为0.73%～58.82%,变化幅度超过20%的占42.8%,影响效果较大,且最大值出现时刻不同。由此可见,在不考虑地形因素的条件下,探空数据有无对预测结果影响很大。
(3)在考虑探空数据的前提下,地形数据对预测结果的影响见表6。
由表6和表7可知,在考虑探空数据影响的条件下,平坦地形时的预测结果比复杂地形时预测结果在敏感点最大地面浓度值大,其中小时浓度变化幅度为0.49%～5.64%,日平均浓度变化幅度为0.20%～8.09%,影响效果一般,而且最大值出现时刻相同。由此可见,在考虑探空数据因素的条件下,地形数据是否考虑对预测结果影响一般。
(4)在不考虑探空数据的前提下,地形数据对预测结果的影响见表8。
由表8和表9分析可知,在不考虑探空数据影响的条件下,平坦地形时的预测结果比复杂地形时预测结果在敏感点最大地面小时浓度变化幅度为-0.96%～6.63%,日平均浓度变化幅度为-0.53%～8.37%,影响效果一般,而且最大值出现时刻相同。由此可见,在不考虑探空数据因素的条件下,地形数据是否考虑对预测结果影响一般。
3 结语
AERMOD模型是《环境影响评价技术导则 大气环境》(HJ2.2-2008)中推荐的进一步预测模型之一,但是在使用AERMOD模型时,应特别注意模型所需数据(探空数据和地形数据)的选取及处理,数据选取和参数设定不得当,都会造成运算结果较大的偏差。
(1)在地形数据是否考虑的情况下,有探空数据时的预测结果比无探空数据时预测结果在敏感点变化幅度较大,说明探空数据对预测结果影响较大。
(2)在探空数据是否考虑的情况下,平坦地形时的预测结果比复杂地形时预测结果在大部分敏感点处偏大,但预测值增加幅度较小,说明地形数据对预测结果影响较小。
参考文献
[1] AERMIC.Fomulation of the AERMICMODEL(AERMOD)(draft)[R].Regulatory Docket AQM295201.AMSPEPARegulatory Model Improvement Committee(AERMIC),1995.
[2] ALAN J,CMORELL I AERMOD description of modelformulation(draft) [R].AMSPEPA Regulatory Modelmprovement Committee,1998.
[3] BERKOW ICZ R,OLESEN J R,PORPU.The DanishGaussian air pollution model (OLM):Description,test and sensitivity analysis ,in view of regulatory applications[A].DeWISPELAIREVC,SCHMERMEIER F A,GRLLANINV,Air Pollution Modeling and Its Application[C].NewYork:Plenum Press,1986.
[4] 杨多兴,等.AERMOD模式系统理论[J].化学工业与工程,2005,22(2).
[5] 国家环境保护总局环境工程评估中心.大气预测软件系统AERMOD简要用户使用手册.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,2006:8～23.