计算机建模及其在空气质量模拟和预测中的应用

计算机建模在工程技术、生产管理、军事指挥、交通物流、生命科学乃至社会人文领域均得到广泛的应用.详细论述了计算机建模在空气污染治理中的运用并深入探讨了其优势和局限性.首先介绍了目前空气质量模型的分类,对比了各类模型的建模机理和算法.接着以广泛应用的CMAQ模型为代表,分析了欧拉三维格点模型在模型结构和区域性环境规划方面的优势,着重介绍了最新发布的CMAQ 5.0,论述了它的各项新特征如何提高其在模拟环境污染物浓度方面的准确度.接着结合实例详细介绍了CMAQ及其敏感度模块在空气质量预警预报和大气污染控制方案评估、决策中的应用.最后对空气质量模型的发展趋势进行了总结与展望,针对其局限性提出建设性意见并指出了今后的模型发展方向.     

CMAQ模型在乌鲁木齐大气污染治理中的应用潜力

CMAQ是美国环保署(EPA)开发的区域多尺度空气质量模型,已被广泛用于研究多种空气污染物形成、运输及评估。本文综述了CMAQ模型在雾霾污染、臭氧污染、核泄漏等事故模拟中的应用,同时介绍了基于CMAQ模型而研发的空气质量预报系统和大气环境容量计算方法,以期提出解决乌鲁木齐大气污染问题的有效方法,为相关领域的科技工作者提供一定的借鉴。     

基于CMAQ的大气环境容量计算方法及控制策略

利用空气质量模型CMAQ建立了真实条件下基于不同达标率的大气环境容量计算方法,为大气环境质量管理提供了科学依据。采用CMAQ建立研究区域的空气质量模型系统,设置多层嵌套网格(最小网格分辨率3km),获得了2006年1月、4月、7月、10月(四季代表月)的小时污染物浓度值。通过调整研究区域的污染源排放量,并结合空气质量监测数据和环境空气质量标准,建立了不同污染物的达标率与环境容量关系曲线。研究证明,该方法可以确定可吸入颗粒污染物、二氧化硫和二氧化氮在不同达标率下的大气环境容量,并充分反映三种污染物环境容量的季节性变化特征。研究结果不仅有利于环境管理者制定针对研究区域的空气总量控制方案,还有助于构想基于季节性变化的污染控制策略。     

空气质量模式发展与应用现状

模式模拟,具有空间和时间分布的连续性特征,有多种化学过程和输送模拟的试验方案可选择等优势,在研究区域大气空气质量研究领域过程中发挥着重要作用。本文系统地介绍了主要空气质量模式在大气环境科学中的重要作用、主要分类及其发展阶段。详细阐述了ISCST3、多维多箱模型、ADMS—URBAN、CAMx及CMAQ等空气质量模式的框架原理、主要特征及其在空气质量管理和规划中的应用,并指出今后模型的发展方向。     

美国环保局第三代空气质量预报和评估系统

美国环保局研制的第三代空气质量预报和评估系统(Models-3)。Models-3由程序管理、科学管理、模式构架、数据库管理、决策管理、软件管理以及研究设计七大部分组成。其中最主要的是程序管理部分。它由中尺度气象模式、排放模式以及通用多尺度空气质量模式三大模式组成。三大模式的核心是通用多尺度空气质量模式(CMAQ)。中尺度气象模式为CMAQ提供气象场的数据；排放模式为CMAQ提供排放物的资料；CMAQ则利用上述的数据资料对污染物在空气中的物理和化学过程进行空气质量的数值预报。文章给出了一个个例的预报结果。     

基于HHO-CNN-LSTM的CMAQ修正模型及其在上海市空气质量预报中的应用

建立空气质量预报模型，预测污染物浓度对人类健康和社会经济发展具有重要意义。然而，传统的空气质量模型CMAQ对污染物浓度的预报精度并不理想。对此，本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)的空气质量预报修正模型，并使用哈里斯鹰算法(HHO)对模型的超参数进行优化；用CMAQ模型对上海市2022年12月六种大气污染物(SO₂、NO₂、PM₁₀、PM_2.5、O₃、CO)浓度的预报数据以及监测站的气象数据和污染物浓度实测数据作为HHO-CNN-LSTM模型的输入，对CMAQ模型预报结果进行修正。使用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和一致性指数(IOA)作为评价指标。结果显示，修正模型显著提高了六项污染物浓度的预测精度，RMSE减少了73.11%～91.31%,MAE减少了67.19%～89.25%,IOA提升了35.34%～108.29%。同时针对HHO算法陷入局部最优而导致修正模型对CO浓度预测效果不佳的问题，使用高斯随机游走策略对HHO算...     

3种常见拉格朗日大气污染扩散模型的理论与应用研究

拉格朗日扩散模型是目前常用的空气质量模型之一,对拉格朗日扩散模型在大气环境质量中的应用与研究的总结有助于进一步提高空气质量模型的预报水平,改善环境空气质量。对当前应用较多的3种拉格朗日扩散模型CALPUFF、HYSPLIT-4和TAPM进行归纳总结,介绍了3种模型的发展历程以及理论基础,概括了不同模型的验证情况与在不同情况下的应用结果,并对3种模型的局限与发展提出了建议。对不同拉格朗日扩散模型的总结研究,可以为环境污染物的预测模拟提供进一步的研究参考方向,并为环境工作者提供一定的参考。     

国内外空气质量模型研究进展

本文系统总结了国内外空气质量模型的发展历程及最新进展,分析不同时期、不同类别空气质量模型的基本特征及适用条件,重点介绍ISC3、AERMOD、ADMS、CALPUFF四个法规化中小尺度空气质量模型及NAQPMS、WRF-CHEM、CAMx、CMAQ四个综合型区域尺度空气质量模型的基本原理及典型特征,探讨空气质量模型在我国实践应用中存在的主要问题。最后分析我国建设法规化空气质量模型的必要性,并提出法规化模型建设的前置条件及核心内容。     

基于CMAQ模型的随机响应曲面不确定性传递分析方法实现与评价

针对蒙特卡洛法在复杂环境模型进行不确定性传递分析时对计算机和时间资源需求巨大的缺点,本文引进快速高效的随机响应曲面法,并将其成功应用于CMAQ区域空气质量模型的不确定性传递分析,建立了基于CMAQ区域空气质量模型的不确定性分析概念框架.采用2阶和3阶随机响应曲面法,研究了排放清单不确定性对臭氧模拟结果的影响,并与1000次蒙特卡洛模拟结果进行对比.结果表明:3种模拟情景下臭氧浓度的均值几乎相同,模拟结果的概率分布曲线也基本一致,而采用随机响应曲面法可以极大节省模拟所需时间,提高计算效率,显示随机响应曲面法具有在复杂大气环境模型中进行不确定性传递分析的潜在价值.     

空气质量模型的发展及研究进展

对空气质量模型发展所经历的3个主要阶段进行了分析,归纳了各阶段主流模型的研究进展。其中,对第1代的ISC模型与CALPUFF模型进行了比较;归纳了第2代模型的共同特点,并介绍了ADMS模型;重点叙述了第3代模型Models-3/CMAQ的应用情况。最后对影响空气质量模拟结果的因素进行了讨论,并对未来空气质量模型的发展趋势进行了展望。     

基于CMAQ与前馈神经网络的区域大气污染物浓度快速响应模型

建立大气污染可控源排放-复合污染水平的函数关系,实现给定排放情景下环境污染物浓度的实时响应,是大气污染物浓度预测与减排效果评估等的重要技术前提.本研究对污染物浓度影响因子变化空间进行拉丁超立方采样,使用CMAQ区域多尺度空气质量模型的预测值作为输入数据,通过前馈神经网络模型构建基于统计机器学习的长三角区域污染物浓度快速响应模型.结果表明经过模型结构选择与参数调整,基于前馈神经网络的快速响应模型能够快速准确还原出不同减排情景下长三角区域PM_(2.5)浓度的预测值.外部验证情景下相关系数CORR达到0.999以上,MB与ME均值达到了-0.046μg·m~(-3)和0.6162μg·m~(-3),实现了比RSM更加快速与准确的预测,不同时段与不同污染物浓度的准确预测则验证了其普适性.     

大气多环芳烃区域迁移转化模型比较与关键影响因素:以京津冀地区为例

针对芘(Pyr)和苯并[a]芘(BaP),以京津冀地区2014年为例分别构建CMAQ和BETR模型系统开展数值模拟,对比评估两种模型对PAHs大气迁移转化的模拟效果,并利用XGBoost模型识别CMAQ中影响PAHs环境行为的关键大气物理化学过程和参数.结果表明,BETR和CMAQ模拟年均值与实测年均值比值基本在1/2～2之间,且CMAQ模拟值和实测值季节变化趋势相同,验证了两类模型结果的可靠性.同时,将CMAQ模型9 km网格模拟浓度平均至27 km网格并和BETR模拟浓度的对比结果显示,BETR模型Pyr和BaP模拟浓度平均分别约为CMAQ年均模拟浓度的1.59倍和1.38倍,两类模型在年均浓度水平和空间分布方面具有较好的可比性.基于XGBoost模型的SHAP变量重要性分析表明,边界层高是对Pyr和BaP迁移转化影响最大的气象因素,其重要性在所有因素中占比高达22%～35%,在部分城市和污染物中对浓度变化的贡献甚至超过排放量,且和两种PAHs浓度呈显著负相关;PAHs浓度水平其次受风速影响最大,且风速和PAHs浓度呈负相关关系;风向对不同城市污染物浓度的影响则各不相同.     

CMAQ模式及其修正预报在珠三角区域的应用检验

为检验CAMQ空气质量数值预报模式对区域性空气质量的预报准确度,通过对珠江三角洲地区16个监测站点数据进行聚类分析,对划分的评价区域进行预报误差分析。结果表明,CMAQ模式输出的污染物浓度水平存在明显偏低的现象,且可吸入颗粒物的浓度偏离最大,这与污染源清单削减程度有关。污染物浓度时变规律分析表明,CMAQ模式能较好地模拟可吸入颗粒物、二氧化氮和臭氧小时浓度的日变化特征,但对二氧化硫的模拟能力较弱,反映污染源时间分配因子存在不适应性。为提高预报的初始浓度值,采用预报日前一天的监测数据作为修正项,并考虑CMAQ模式预报的浓度变化趋势,从而进行修正预报。误差统计表明,修正预报的准确度显著提高,反映了引入实际监测数据对空气质量数值预报模式进行修正的研究意义和可行性。     

基于响应面模型的区域大气污染控制辅助决策工具研发

基于CMAQ模型结果,利用高维克里金插值算法,建立了排放控制因子与污染物环境浓度的响应面模型(RSM),实现了大气污染可控源排放与复合污染水平的实时函数响应.研究结果显示,RSM对PM2.5的预测结果与CMAQ实际模拟结果的误差在容许范围内(最大误差小于0.20μg.m-3,3.89%).基于所建立的RSM,开发了RSM-VAT区域大气污染控制可视化辅助决策工具.使用RSM-VAT对美国8个典型城市的PM2.5污染状况进行了控制情景分析,通过"可视化展示"和"图表分析"二大模块,输出不同控制情景下的环境污染物浓度的实时响应图、可视化展示和数据分析图表等结果.     

城市尺度空气质量及总量控制模型研究进展

空气质量模型是大气污染物总量控制及反应机理分析的一种重要工具。通过研究简述了空气质量模型在大气污染物总量控制中的作用,并且重点总结了国内外城市尺度空气质量模型(GIS、AERMOD、CALPUFF、NJU-CAQPS及Model3-CMAQ)的基本原理及应用特征。通过对大气总量控制模型的研究讨论了区域大气总量的控制方法,分别对大气总量预算中的测算方法进行研究,并展望了空气质量模型和大气总量控制模型的发展趋势。     

几种大气污染扩散模式的应用比较

几种大气污染扩散模式应用比较表明:CAPPS模式应用于国内一些城市空气污染预报,方法简单;NAQPM模式对物理、化学过程的处理、气象场模拟、污染源排放、地域环境特征、数据处理分析与计算均采用较为科学的方案;ISC在污染源排放清单和气象参数确定方面更加细致、准确;ADMS的主要特色是应用的多功能性,主要用于环境容量测算、环境质量评价方面以及大气污染预报等;Models-3模式对各种大气污染物浓度分布实施有效预测,进行较为全面的空气质量控制策略的评估.大气污染扩散模式的不断完善,使得空气质量控制和管理更加富有成果.     

基于CMAQ模式产品的福州市空气质量预报系统

利用CMAQ(Community Multiscale Air Quality Model)模式预报产品和福州市2007年1月至2010年6月大气污染物的观测资料以及常规地面气象观测资料,根据动力-统计相结合的预报方法,通过多元线性逐步回归,建立不同天气系统下CMAQ模式产品和多类预报因子相结合的日污染物浓度预报模型.结果表明,影响福州市的天气系统共分为大陆高压、副热带高压、切变、暖区辐合、高空槽、台风和热带辐合带7类天气型.在暖区辐合、高空槽和大陆高压控制下,福州市的空气质量较差,而副热带高压和台风系统影响时,福州市的空气质量最好.日污染物浓度预报方程置信度均为P=0.000,模型有统计学意义.利用模型对2010年7~12月福州市各污染物浓度进行预报效果回代检验,模型对PM10的污染指数等级预报正确率达到了71.3%,对SO2和NO2的级别预报正确率达到了100%,日预报综合评分平均达88.8分.     

火电厂大气污染物排放标准实施效果的数值模拟研究

建立了2010年火电厂大气污染物排放清单,在此基础上设计了实施2003版标准和实施新版标准的模拟情景,运用Models-3/CMAQ模型系统分别预测其到2015年和2020年的NO2、SO2、PM2.5浓度以及氮、硫沉降量,探讨新版火电排放标准对我国大陆地区空气质量的改善.研究表明,新版火电标准的实施能够有效地改善我国的空气质量状况,相比于实施2003版标准情景,到2015年和2020年全国NO2浓度超过国家二级标准的面积分别减少了53.9%和55.2%;SO2浓度超过国家二级标准的面积均减少了40.0%;氮沉降强度超过1.0 t·km-2的面积分别减少了75.4%和77.9%;硫沉降强度超过1.6 t·km-2的面积分别减少了37.1%和34.3%.     

缺失烟囱参数估算及其应用对空气质量模拟结果的改进

针对源清单中部分点源烟囱参数缺失而采用源排放模型SMOKE(Sparse Matrix Operator Kernel Emissions)默认的烟囱参数对空气质量模型模拟结果造成的不利影响,综合考虑气象观测数据、空气质量监测数据、源排放强度以及相关标准和规范对烟囱设计的要求,分别基于最大落地浓度法和基于统计方法对2009年珠三角地区源清单中缺失烟囱参数点源的烟囱参数进行了估算,并将估算烟囱参数用在WRF/SMOKE-PRD/CMAQ空气质量模型系统分析其对模型模拟的改善情况.相比于采用SMOKE默认烟囱参数,基于最大落地浓度估算烟囱参数对NO2、NOx、SO2、PM10及O3的模拟结果均具有一定改善作用,而基于统计方法估算烟囱参数仅对SO2、O3的模拟结果有所提高.结果表明,使用基于最大落地浓度法估算得到的烟囱参数更为合理,使污染物的垂直排放分配更加合理,可以应用于空气质量模型输入源清单中缺失烟囱参数点源的估算,从而一定程度上改善空气质量模型的模拟效果.     

人为排放及气象因素对空气质量影响的定量分析——以疫情期间邢台市为例

选择河北省邢台市作为研究对象,将2020疫情作为一个极限管控措施下的极限减排实验情景,把2021疫情作为未来常态化疫情防控实验分析情景.与疫情前期对比,两次疫情期间臭氧浓度均有提升且2021疫情时期颗粒物浓度同样有提高,2020疫情时期其他污染物浓度均有不同程度的改善,而与2019历史同期相比,两次疫情期间臭氧浓度同样有升高现象,除此以外,2021疫情时期污染物改善较好.利用长短期记忆网络（LSTM）算法和空气质量预报模式系统（WRF-CMAQ）量化了两次疫情时期气象因素对于污染物浓度变化的影响,根据空气质量模拟法反推了不同污染物受人为影响的浓度变化.实验结果表明,LSTM算法在两次疫情期间的模拟均显示人为影响对污染物产生了负影响（降低了污染物浓度）且在总变化影响中占比较高,而CMAQ模式模拟结果中的气象因素影响占比远高于LSTM算法.CMAQ模式在两次疫情模拟中表现出了不同的结果,在2020疫情中人为影响占据了主导,而在2021疫情中,相比较2020疫情时期,除NO₂外,人类活动对其他污染物的影响均为正值（促进了污染物浓度升高）.