道路路障对街道峡谷内污染物扩散的影响

采用数值模拟,研究不同风向角α(α=0°、45°、90°)及道路屏障位置(中间单路障和两侧双路障)对街道峡谷内机动车尾气污染物扩散的影响。数值模拟采用标准κ-ε湍流模型且Sc_t选择0.3时,计算结果与风洞实验结果较好吻合。结果表明,2种路障布置方式可有效降低人行道内污染物浓度,特别是,当α=45°时,污染物浓度最多可降低46.23%。同时,风向角α对街道峡谷内污染物扩散影响较大。当α=90°时,空气流通不良使得污染程度最为严重,且污染集中在背风侧近地面。单路障比双路障布置对污染物扩散影响更大,前者使污染物主要集中在街道中心背风侧,其他位置浓度明显降低;双路障时仅在一定范围内改善人行道内空气品质,但对街道整体污染物分布影响不大。     

孤立与非孤立城市街道峡谷内污染物扩散

通过求解二维不可压N-S方程、k-ε方程及污染物对流扩散方程,模拟了孤立街道峡谷与非孤立街道峡谷内的流场及交通污染物浓度场.计算结果与风洞试验结果总体趋势一致.非孤立街道峡谷内污染物壁面浓度要大于孤立街道峡谷内的壁面浓度.通过计算街道峡谷建筑屋顶高度处的垂直方向污染物通量,说明了湍流扩散是污染物扩散出街道峡谷的主要原因,其污染物通量总为正,而平均流通量可以为负.非孤立街道峡谷由于平均流流动和湍流流动的总扩散通量减少,造成污染物在街道峡谷内集聚,从而理论上解释了非孤立街道峡谷与孤立街道峡谷污染扩散的差别.     

室外交通污染物对临街建筑室内环境的影响分析

采用计算流体动力学(CFD)模拟和CONTAM模型结合的方法,分析室外典型交通污染物CO对临街建筑室内环境的影响。结果表明,来流风向、建筑间距和建筑排布形式均对临街建筑室内CO浓度分布产生影响。来流风向角(θ)为15°时,室内CO浓度最低,而θ为45°时,CO浓度最高;随着建筑间距增加,室内CO浓度不断降低;交错排布的建筑形式下,室内CO浓度明显低于对称排布的建筑形式。临街建筑室内CO浓度逐时变化与室外街道峡谷内车流量变化保持一致。     

主导风向对不规则建筑群街区污染物扩散的影响

以城市道路某段典型的街道峡谷为研究对象,采用ICEM CFD数值模拟技术,分析不同风向对不规则建筑群街区污染物扩散影响。结果表明:(1)北风时,距地10.0m以下范围是污染物高浓度聚集区。与北风工况相比,西北风时街谷内污染物浓度分布变化较大,沿高度截面上升依次呈连续线状→线状和部分团状→断裂团状。(2)随着建筑高度的增加,主干道中的气流绕流作用减弱。通过控制建筑的连续界面诱导街谷中的气流横向绕流,或在临街上游设置合适的开敞空间,以增加来流通风廊道,可有效改善街谷中污染物的扩散。(3)两种风向下每条街道人员停留区内污染物停留时间排序规律相同;不同风向下每条街道人员停留区内污染物停留时间不同,说明风向对每条街道内污染物的影响存在差异,每段街谷内的污染物扩散分布不是孤立系统,而是相互关联的有机整体。     

街道峡谷机动车尾气污染扩散模拟与影响因子分析研究

为预测和分析街道峡谷污染物浓度,研究了街道峡谷污染物浓度影响因子.利用重庆市交通干线街道峡谷两侧NOx浓度的监测数据,验证了街道峡谷机动车尾气污染扩散模型--OSPM模型.风速转换系数修正后的OSPM模型的模拟值与实测值的R达0.862 58;风场因子验证了风速转换系数修正后的OSPM模型能较好地模拟重庆市街道峡谷的污染物浓度,一定程度上能满足环境空气质量评价要求.同时,通过分析OSPM模型的影响因子,提出了控制街道峡谷机动车尾气污染状况的建议.     

计算流体力学模拟街道峡谷特征和风向对细颗粒物污染扩散的影响

街道峡谷结构和风向会对街道峡谷内的污染物浓度和扩散特征带来一定影响。利用计算流体力学(CFD)软件,针对街道峡谷高宽比、建筑物间隔(建筑物间空隙与街道总长度的比值)和风向对街道峡谷内细颗粒物扩散的影响进行数值模拟。模拟结果表明,建筑物间隔为20%,风向为北风,风速为3m/s,街道峡谷高宽比分别为1∶2、1∶1和2∶1时,街道中心线距地面1.5m高度细颗粒物最大质量浓度分别位于-19.3、-88.0、-19.3m(以与街道中心点的距离计,正值表示在街道中心点以东,负值表示在街道中心点以西,下同)位置,为37.5、46.4、28.4μg/m3。街道峡谷高宽比为1∶1,风向为北风,风速为3m/s,建筑物间隔分别为0、20%和40%时,街道中心线距地面1.5m高度的细颗粒物最大质量浓度分别位于148.0、-92.3、-186.7m位置,为88.1、31.6、33.7μg/m3。街道峡谷高宽比为1∶1,建筑物间隔为20%,风速为3m/s,且分别处于西风、北风和西南风时,街道中心线距地面1.5m高度的细颗粒物最大质量浓度分别位于165.3、58.0、1.5m位置,为10.6、11.2、16.0μg/m3。可见,CFD模拟近地面污染物扩散时应考虑街道峡谷结构和风向的影响。     

三维街道峡谷机动车尾气时空扩散模拟研究

针对信号控制路段,采用非稳态κ-ε湍流模型、组分输运方程进行非定常三维街道峡谷数值模拟,研究了三维街道峡谷内动态交通流下机动车污染物CO的时空扩散过程,并对比了含信号、不含信号的定常模拟结果.结果表明,(1)受信号控制及峡谷内流场影响,峡谷内污染物浓度呈现显著的时空不均匀性;(2)各路段背风面浓度值要大于迎风面,且背风面和迎风面浓度峰值均位于峡谷中部的人行横道区;(3)信号周期内人行横道区污染物浓度始终远高于峡谷内其他区域.在距离背风面建筑1 m的人行横道处污染物浓度可达24.15 mg/m3,超过国家空气质量二级标准141.50％;(4)受信号控制影响,含信号控制街道峡谷污染物浓度高于不含信号控制路段,人行横道背风面污染物浓度是不含信号控制人行横道的3.5倍.     

高层建筑群对街谷内颗粒物扩散特性的影响

为了获得城市冠层内高层建筑群的高度变化对城市颗粒物污染的作用情况,采用大涡模拟方法研究了不同高层建筑群的街谷形状因子对街谷内空气流动与污染物扩散规律的影响。结果表明:在高层建筑群上方形成一个顺时针旋涡,旋涡中心位于城市峡谷内靠近高层建筑群背风处;随着街谷形状因子的增大,高层建筑群的滞留效应增强,导致高层建筑物上方的剪切层湍动能增强;当形状因子为2.5时,湍动能达到1.9 m~2·s~(-2),此时城市街谷内可吸入颗粒物的稀释扩散条件变差;在涡旋和气流夹带作用下,可吸入颗粒物浓度在垂直方向上分布具有明显的分层现象,大量可吸入颗粒物聚集于低建筑迎风面底部。不同街谷形状因子下街谷内空气流动与污染物扩散规律的探明将为有关部门制定相应规划提供参考。     

采用数值风洞模型对热电厂烟塔合一大气污染扩散的研究

随着城市的快速建设,城市建筑的高度和体量不断增加,同时大气污染源的排放方式和排放状态也与从前发生了很大的变化,特别是热电厂采用烟塔合一排放方式的出现,对常规应用的稳态远距离以统计学为基础理论的高斯大气预测方法提出了挑战。目前国内外广泛使用的大气污染物预测模式——德国模式在烟塔合一排放方式的预测上存在着许多关键性问题,如大风下洗条件下,冷却塔附近空腔区的大小和范围、空腔区污染物最高地面浓度等无法给出准确的预测结果。为准确预测烟塔合一排放方式的大气污染物扩散情况,采用一种新的大气污染物扩散的预测模式——数值风洞模型进行模拟预测研究,预测结果表明,在烟塔合一排放方式下,大气污染物最高地面浓度随风速增加而增加,同时在冷却塔下风向存在负压区,污染物在该区域高浓度聚集。且在夏季6.0m/s风速下,冷却塔下风向最高地面浓度出现峰值,属于最不利的气象条件。数值风洞模型可利用图形化手段实现对空腔区产生、变化、破碎至再生成的全过程描述,从而建立了一种大气污染预测的重要手段。     

北京市交通道路空气中NOx的污染现状及时空变化规律研究

基于2008年及2009年分4个季节对北京市3种类型道路（开阔型、交叉路口型和峡谷型）空气中的NOx的现场监测结果,分析了3种类型道路空气中NOx的污染现状和时空变化规律及影响因素。实验结果表明,昼间北京市各类型街道空气中NOx浓度呈早晚浓度高、中午浓度低的变化规律,NOx浓度随季节和车流量变化较明显。交通道路空气中NO占NOx的分担率高,且有较好的相关性,而NO2分担率较低,与NOx相关性较差。     

北京市交通道路空气中NO_x的污染现状及时空变化规律研究

基于2008年及2009年分4个季节对北京市3种类型道路(开阔型、交叉路口型和峡谷型)空气中的NOx的现场监测结果,分析了3种类型道路空气中NOx的污染现状和时空变化规律及影响因素。实验结果表明,昼间北京市各类型街道空气中NOx浓度呈早晚浓度高、中午浓度低的变化规律,NOx浓度随季节和车流量变化较明显。交通道路空气中NO占NOx的分担率高,且有较好的相关性,而NO2分担率较低,与NOx相关性较差。     

广州市机动车排放污染三维仿真模拟研究

基于三维的对流一扩散方程,采用50 m× 50 m× 20 m的高分辨率网格对广州市机动车排放污染扩散的宏观分布状况进行了数值模拟研究,应用有限体积法数值求解上述方程.模拟过程综合考虑了广州市的路网结构、交通流和路网线源排放强度等因素,进行了均匀风速的简单气象条件试算.结果表明,机动车排放污染物浓度随交通流量而变化,随高度增加而下降,上风向污染物浓度大于下风向,模拟结果与实际污染情况具有较好的一致性.     

冶金企业无组织排放颗粒物影响评价

以上海市某冶金企业为例,该厂有正常运行的冶炼炉13座,每年向大气中排放大量颗粒污染物.基于高斯倾斜烟羽模式,整理了2003年上海市全年的气象资料,运用气象概率矩阵法计算了该厂直排点源及无组织面源排放颗粒物的影响,得出了厂区内无组织排放颗粒物落地浓度等值线图.计算结果表明,厂区内颗粒物污染主要来自无组织面源,污染集中在厂区中心的污染源附近;直排点源对环境的影响较小,污染主要集中在下风向.     

基于人工神经网络的街道峡谷NO_x浓度的数值模型研究

通过对反向传播人工神经网络的算法和网络结构的研究,发现拟牛顿算法训练速度较快,能够较好地接近误差目标值,同时建立了包括输入层、隐含层、输出层的人工神经网络三层拓扑结构。通过对街道峡谷人工神经网络的训练,模拟计算了街道峡谷NOx浓度分布值。结果显示,训练误差和测试误差比为1.11,训练样本的模拟值与实测值的相关系数为0.93,测试样本的模拟值与实测值的相关系数为0.87,模拟值与实测值的相关系数均高于显著水平为α=0.05与α=0.01所对应检验性表的相关系数临界值。该模型能够用于街道峡谷污染物浓度的模拟计算,具有较好的泛化能力。     

基于人工神经网络的街道峡谷NOx浓度的数值模型研究

通过对反向传播人工神经网络的算法和网络结构的研究,发现拟牛顿算法训练速度较快,能够较好地接近误差目标值,同时建立了包括输入层、隐含层、输出层的人工神经网络三层拓扑结构。通过对街道峡谷人工神经网络的训练,模拟计算了街道峡谷NOx浓度分布值。结果显示,训练误差和测试误差比为1．11,训练样本的模拟值与实测值的相关系数为0．93,测试样本的模拟值与实测值的相关系数为0．87,模拟值与实测值的相关系数均高于显著水平为α=0．05与α=0．01所对应检验性表的相关系数临界值。该模型能够用于街道峡谷污染物浓度的模拟计算,具有较好的泛化能力。     

CLP/A·B型干式除尘器介绍

在物料及成品的制造、破碎、转运、包装等工业生产过程中,会产生大量的细微的固体粒子,这些固体粒子在机械力、重力及空气流动的作用下,扩散到空气中,造成环境的污染。可以用机械方法使气体与粒子互相分离,把固体粒子收集起来,达到除尘的目的。CLP/A·B型干式旋风除尘器就是这     

河北廊坊地区一次持续重污染天气分析

利用廊坊市环境监测数据及常规气象资料,对2014年2月20—26日廊坊地区持续重污染天气进行分析。结果表明,廊坊地区上空一直受弱脊或浅槽控制,地面维持弱气压场,是典型的静稳天气;边界层内以偏东风、偏南风为主,风速很小甚至出现静风,相对湿度较大,近地面层有较强、较厚的逆温层,导致边界层内大气扩散能力差,与静稳的气象条件配合有助于污染物在低层的持续积累和霾天气的形成;风向、风速以及相对湿度等逐时变化与PM2.5浓度关系密切;混合层高度与静稳天气指数在重污染天气过程中有较好的指示作用。     

城市街区流场和污染物扩散的数值模拟研究

利用天气预报(WRF)模式提供边界条件和初始条件驱动Fluent模式,模拟了榆中县城市区域的大气流动和污染物扩散。WRF模式在一定误差要求下对研究区域的基本气象要素的模拟准确率均在70%以上,较为准确地模拟气象要素实况,为Fluent模式提供了可靠的初始条件和边界条件;Fluent模式充分刻画了复杂城市下垫面的建筑物对污染物扩散的影响,较好地反映了不同区域污染物浓度差异;通过WRF-Fluent耦合模式的模拟,显示有建筑群存在的城市环境中,流场相对于环境风产生显著改变,进而反映建筑群中污染物的复杂扩散形态。结果表明,WRF-Fluent耦合模式作为一种研究城市建筑密集区域的大气流动状态和污染物扩散过程的方法是可行的。     

北京空气重污染红色预警期间污染物与气象因子特征

揭示空气重污染红色预警期间污染物与气象因子的变化特征对空气质量预报和污染减排措施评估具有重要参考价值。利用大气污染和气象观测资料,研究了北京2015年11—12月空气重污染红色预警时期污染物浓度、气候特征及气象因子对空气质量影响。结果表明,PM_(2.5)在大气颗粒物中占有较大比重,为首要空气污染物;在重污染峰值时段,城郊PM_(2.5)与PM10比值(R)相差不大,可达0.9以上,空气呈均匀混合的高PM_(2.5)浓度特征,而空气质量较好时城区R值明显高于郊区;研究时段气候特征与历史同期相比有明显差异,其中平均风速偏小19%,平均气温偏高0.23℃,气温日较差减小,而多次小型降水增加了空气湿度,导致相对湿度值偏高40%,垂直方向上的逆温层或等温层则加剧了空气重污染的形成和发展,重污染过程中的红色预警措施明显降低了颗粒物浓度;风速与污染物浓度呈指数相关,城郊风速分别低于2.0和2.5 m·s~(-1)时,空气质量较差、污染物浓度随风速升高快速下降,而当城郊风速大于2.0和2.5 m·s~(-1)时变化特征则相反;相对湿度与污染物浓度呈幂相关,相对湿度在65%左右为空气质量特征发生变化的转折点;由于气温日较差存在季节变化,其与空气质量相关关系不太显著。     

高架覆盖的街谷内可吸入颗粒物的浓度分布

可吸入颗粒物影响及危害不断增大,微气候环境也越来越引起学者们的关注。对覆盖高架路的街道峡谷颗粒物浓度分布进行了研究;实地测量在风温、有无高架、建筑物附近植被覆盖程度、高度四种情况影响下颗粒物在街谷内分布情况,引入相关性分析,同时进行了CFD数值模拟研究。实测结果表明,早高峰时段街谷内达到5级重度污染;有高架路覆盖的街谷,内部颗粒物浓度高于无高架路覆盖的街谷;颗粒物浓度随高度增加逐渐降低,但是在刚高过高架路时,浓度会突增;街道植被覆盖程度越大,颗粒物浓度越低。相关性分析表明,颗粒物浓度与高度呈负相关,颗粒物浓度与温度呈负相关。模拟结果表明,有高架路覆盖的街谷,在高架路周围会形成涡流,导致颗粒物不容易离开街谷。