不利气象条件下的环境风险评价研究——以芳烃抽提装置为例

环境风险事故发生具有突发性和不确定性,以西北某芳烃抽提装置为例,通过源项分析、AERMOD模型不利气象条件筛选、标准的选取等对环境风险进行预测。确定美国AEGLs为评价标准,应用Risk System模型进行风险预测,预测结果显示敏感点1、敏感点2和敏感点3对应的不利气象条件下最远影响范围分别为474.2,511.7,101.4 m,均小于与芳烃抽提装置之间距离;区域最大浓度不利气象条件下最远影响范围为585.7 m。应用AERMOD模型筛选各个敏感点对应的不利气象条件,做出风险预测并给出影响范围,同时给出区域最大浓度气象条件下污染物浓度分布。     

地表参数对面源大气预测结果的影响性分析研究

为了研究地表参数取值对AERMOD中面源模拟预测浓度值的影响,文章通过改变粗糙度、反照率和波文比的取值来进行不同地表参数与预测结果的相关性分析,同时采用正交试验法来研究不同地表参数对预测结果的敏感性.相关性分析表明,不同地表参数和预测结果有着很高的相关性.敏感性分析表明,反照率数值变化对小时最大落地浓度的敏感性最大,粗糙度数值变化对日均和年均最大落地浓度的敏感性最大.通过研究可以看出在面源大气预测过程中合理选择地表参数值是准确预测的前提.     

AERMOD在高原山地城市大气预测中的应用——以某电厂为例

采用AERMOD对位于高原山地城市的某电厂点源及面源所排放的SO2及氟化物进行了预测,结果显示:SO2和氟化物对农作物的影响均很小,需在冬季时减小排放;AERMOD能较好地对高原山地城市污染物扩散进行预测模拟,模型预测的浓度分布能够反映出气象场变化以及项目所在地地形条件等对大气污染物迁移和扩散的影响;研究区域内氟化物小时平均浓度和日均浓度分别超过《GB3095-2012环境空气质量标准》中的二级标准值的3.40倍和1.41倍,出现在北部厂界处。     

AERMOD和CALPUFF干沉降在复杂地形下模拟结果的对比研究

以点源为例,选取SO_2,PM_(10)分别作为气态干沉降和颗粒物干沉降的代表污染物来研究污染物气态干沉降和颗粒物干沉降对AERMOD、CALPUFF两种模型的影响。结果表明,气态干沉降对两种模型的模拟结果影响均较小,颗粒物干沉降对AERMOD影响较大,对CALPUFF几乎没有影响。随着大气稳定度的增加,气态干沉降对AERMOD的影响趋势不明显,对CALPUFF的影响呈下降的趋势;颗粒物干沉降对AERMOD、CALPUFF的影响均呈现下降趋势,AERMOD下降趋势更明显。此外随着离源距离增加,两种模型干沉降通量基本呈下降趋势,但是在靠近山脚处,两者浓度及干沉降量均会发生明显变化。     

利用常规气象观测数据进行环境空气质量分析的模型研究

多箱模型可用于对面源排放的空气污染扩散进行长距离空气质量分析。本研究使多箱模型的输入参数更加实际且易于采用。在对流盛行条件下,作者详尽讨沦了如何确定地面源排放的扩散模型。常规气象观测已用于计算地表感热通量、摩擦速度和混合层厚度。辐射模型提供了对地面感热通量的估计。根据相似理论,作者提出了一个用于估计摩擦速度的迭代过程,其通过地表热通量表达式,将辐射计算与行星边界层的近地层联系了起来。主要参数——风速和涡动扩散率廓线已经求得并用于得出小时平均浓度模式。这一种研究很容易用于以观测到的气象参数来研究地面源的污染扩散。     

新一代大气污染估算模式AERSCREEN对比分析研究

HJ 2.2—2008《环境影响评价技术导则:大气环境》规定大气环评工作采用估算模式(SCREEN3)来确定评价等级,而进一步预测模式AERMOD的实际预测结果与SCREEN3的估算结果并不完全一致。新一代估算模式AERSCREEN耦合了AERMOD的相关内核(AERMOD、AERMAP、BPIPPRM),能快速计算污染源在最不利的气象条件下的浓度结果。为了解不同估算模式的差异,采用平坦地形、不同下垫面、不同污染源参数条件下的案例,对比估算模式AERSCREEN与SCREEN3的计算结果,并分析估算模式与AERMOD预测结果的一致性。     

气象条件变化对呼市地区大气污染的影响

利用1995至2002年呼和浩特市区空气污染物PM10、TSP、NO2、NO2、SO2浓度的实际监测数据与同期的地面要素场资料、大气边界层气象参数和地面天气图分析了污染物浓度与气象条件的关系及气象条件变化对呼市地区污染物浓度变化的影响，讨论了污染物浓度变化规律的成因。在此基础上用逐步回归方法建立了不同季节呼市地区空气污染浓度统计预报模型。     

地表参数设置对高架点源大气污染物扩散预测的影响研究

以某火电厂高架点源为例,运用AERMOD进行预测,对扇区进行粗划分和细划分,设置两组地表参数,分析SO2、NO2、PM10在敏感点的小时浓度、日均浓度和期间平均浓度最大值的差异.变化幅度分析方法表明,PM10的小时浓度、日均浓度、期间平均浓度最大值的变化幅度最大,NO2次之,SO2最小.高端值比较法分析表明,NO2小时浓度最大值的差异最大,SO2次之,PM10最小;NO2日均浓度最大值的差异最大,PM10次之,SO2最小;NO2期间平均浓度最大值的差异最大,SO2次之,PM10最小.     

基于AERMOD模式的大气扩散参数方案比较研究

在美国法规空气质量模式AERMOD的框架下,比较了4种已被广泛应用的扩散参数化方案(基于边界层微气象要素的AERMOD湍流参数化方案,基于湍流观测资料和扩散函数的Tub-Obs方案,Briggs参数化方案,NEPA方案).分析了不同稳定度、不同扩散参数方案下的污染物SO2地表浓度差别.总体来说,在中性和不稳定条件下,4种方案模拟结果的差别不大;在稳定条件下, AERMOD方案的地面浓度明显低于Briggs和NEPA方案,可能是由于AERMOD方案不能很好地识别局地湍流的贡献.     

地形数据输入范围对AERMOD预测结果的影响

为验证复杂地形条件下地形数据输入范围对AERMOD模型预测结果的影响,试验分别给定1个10 m低架源和1个100 m的高架源,在输入10 km×10 km、15 km×15 km、20 km×20 km 3种范围地形数据,其他参数不变的条件下,计算污染源在同样的10 km×10 km区域内小时值、日均值、年均值落地浓度的变化。结果表明,地形数据输入范围的不同对AERMOD模型计算出的污染物落地浓度预测结果有着显著的影响,试验结果中变化的网格点最大占到总网格点的23.96%,变化幅度最大可达99.96%。在某些情况下,很有可能使得部分敏感点计算结果从达标变成超标,从而造成大气环境影响评价结论的误差。通过对AERMOD和AERMAP公式的分析可知,地形数据输入范围对AERMAP确定的受体山体控制高度有一定影响,造成了AERMOD临界分流高度和烟羽权重参数计算值的变化,从而影响了AERMOD对受体处浓度的计算结果。     

城市形态参数对边界层气象条件影响的模拟

利用耦合城市冠层方案的气象模式WRF,选取高密度城市深圳,通过在模式中设置不同建筑物高度和密度的敏感性试验,研究城市形态参数对边界层气象条件的影响.结果表明：建筑物高度和密度增加会使日间城市冠层对热量的截留作用增强,城市储热分别增加约6W/m²和9W/m²;在城市冠层遮蔽效应和截限作用的共同影响下,建筑物高度增加会使日间地表温度降低约0.3℃,而建筑物密度增大则会引起地表温度增加0.6℃以上,2m温度和地表温度的变化有很好的一致性.城市建筑物高度和密度增加均会引起地表粗糙度增加,造成风速分别降低约0.4m/s和0.6m/s,同时在夜间,由于湍流运动增强,使得夜间边界层高度分别增加约30~40m和20~30m.反之,建筑物高度和密度减小使日间储热减小6~7.5W/m²,10m风速增加约0.3m/s和0.4m/s,夜间边界层高度降低约30~50m和10~30m.     

河谷城市通风系数研究

通风系数是科学确定污染物排放总量的基础.利用WRF模式模拟的边界层高度和风速计算了兰州新区2014年4个季节的通风系数,探讨了风速的季节性变化和日变化特征.结果表明:①WRF模式模拟得到的兰州新区的混合层平均风速呈夜间高、日间低的特征,日间混合层内平均风速最大值出现在20:00左右,这与地面风速积分法确定的平均风速具有较高相关性,验证了利用模式模拟边界层内平均风速特征的能力.②混合层高度季节变化呈现春夏季高、秋冬季低的特征;受太阳辐射的影响,日间混合层高度明显高于夜间.③通风系数具有明显的季节性变化特征（4个季节的通风系数分别为4 607.6、5 424.1、1 316.4、706.9 m2/s）,夏季高,冬季小,这与混合层高度和混合层内平均风速的季节性变化特征一致;日变化呈现单峰型的变化规律,冬季的峰值出现在15:00,而其他3个季节的峰值则出现在17:00左右.研究显示,WRF模式的模拟结果可以较好地反映混合层平均风速的基本特征,利用WRF模式模拟的结果计算得到的河谷地形的通风系数较为合理,不同季节的通风系数差异较大.      

边界层方案与垂直混合对京津冀地区O3模拟的影响研究

采用WRF-Chem模式中的3种边界层方案YSU、MYJ和ACM2对2019年6月京津冀及周边地区典型O₃污染月份开展模拟研究.详细对比了各方案对地面气象要素、NO₂和O₃浓度时空分布,以及温湿风要素和O₃浓度垂直分布的模拟效果.结果表明：3种方案对地面气象要素的时空分布和温湿风要素的垂直变化模拟较为合理.MYJ方案模拟地面气象要素整体效果最佳.各方案对边界层高度的日变化特征模拟较好,相关系数为0.58~0.69,但存在白天偏高、夜间偏低的现象,YSU方案相比效果最佳.3种边界层方案对NO₂浓度模拟普遍高估,而O₃模拟结果则出现低估.白天模拟偏差较小而夜间偏差较显著.模拟最佳的是ACM2,其次为YSU和MYJ.3种方案均较好地模拟出了O₃的垂直分布特征,但整体低估了O₃浓度.对上午O₃垂直分布的模拟差异较下午更为明显.此外,基于YSU方案设置了3个敏感实验,通过调整化学模块所用的湍流扩散系数阈值,对比分析了垂直混合过程改变对O₃浓度模拟的影响,模拟的变化只反映由于边界层的垂直混合过程改变造成的污染差异,而不是由于热动力场的调整造成的变化.模拟结果表明3个方案均可改善区域上地面NO₂和O₃的模拟性能,尤其是对原3种边界层方案模拟O₃均明显低估的华北平原地区提升效果最显著,平均偏差降低了23.7%.在垂直方向上,湍流扩散系数阈值的调整增加了早间近地面模拟的O₃浓度,改善了模拟偏低的现象,但同时增大了高层O₃浓度的负偏差.敏感性方案显著改善了夜间的模拟,白天则并不明显.这些结果显示出湍流扩散系数对O₃垂直混合的重要影响.因此,改进湍流扩散系数的参数化对O₃模拟是必要的.     

AERMOD模型地表参数更新对模拟效果影响

基于2018年高分辨率土地利用数据,对2012版AERSURFACE集成系统进行了更新,以沧州市合围区为例,研究了地表参数更新对AERMOD模型模拟效果的影响,并利用沧州市大气环境监测系统(国控站、省控站、微站)进行了验证.结果表明,AERSURFACE集成系统土地利用数据更新可为AERMOD模型提供更准确的地表参数,使得模拟结果与实测值的相关系数提升,对国控站日均值和小时值年相关系数最大提升值分别为0.073和0.024;从统计学角度分析,该提升显著,使模型模拟结果与实测值的变化趋势更加一致,说明地表参数更新对模型模拟具有正向作用.从时间尺度上看,土地利用数据更新对冬、春季的模拟效果提升比夏季更大;对日均值的模拟效果提升比小时值更大.     

2008～2017年北京市PM2.5周期性变化特征与影响机制

利用Morlet小波方法分析北京市2008~2017年PM_2.5资料,结果表明,北京市PM_2.5浓度存在显著的日变化、周变化、以及季节和年变化周期性特征,并且秋冬季的周期性特征显著高于春夏季.结合气象资料,包括水平风速、大气边界层高度、以及大气稳定度指数等,分析PM_2.5不同周期性变化对应的主要影响机制表明：大气边界层过程是PM_2.5日变化的主要影响机制,导致PM_2.5浓度白天低、夜间高.秋冬季PM_2.5日变化幅度高于春夏季;天气过程是PM_2.5周变化的主要机制,PM_2.5浓度与天气变化过程带来的风速变化和边界层高度呈强反相关关系;PM_2.5的季节变化与大气扩散能力的季节变化密切相关,秋冬季减弱的大气扩散能力加速了PM_2.5在近地面累积,春夏季则相反.     

海洋大气边界层内臭氧和氮氧化物浓度日变化的模拟研究

利用MECCA大气化学模式,考虑卤素类(Br,Cl和I)物质的化学过程,对海洋大气边界层内臭氧和NOx的日变化进行了模拟,并与实测数据进行了对比.结果表明,当考虑这些影响后,ψ(O3)略有降低并且产生峰值的时间提前,这主要是由于Br,BrO,Cl和ClO等物质浓度在日出后很快达到峰值所致,基于同样的原因,NO2变化也有类似的特点.在清洁环境下,海洋大气边界层内臭氧的消耗主要由HOx,O(1D)+H₂O和卤素控制,白天以卤素对臭氧的消耗为主.此外还模拟了不同ψ(NOx)下臭氧的日变化,得出在高ψ(NOx)情况下,边界层内臭氧可由净损耗变为净增长.      

珠江三角洲秋季臭氧干沉降特征的数值模拟

利用区域化学传输模式WRF-Chem对2014年10月珠江三角洲臭氧干沉降特征进行模拟,结果表明：臭氧干沉降通量呈现明显的时空分布差异,日间平均沉降通量[0.68μg/（m²·s）]明显大于夜间[0.21μg/（m²·s）];同时,珠江三角洲城区的臭氧沉降通量及日较差均比周边植被覆盖区小.受NO_x和VOCs等前体物以及各气象要素场的综合影响,臭氧浓度日变化具有明显的单峰型分布特征,在14：00~15：00达到峰值,秋季臭氧浓度高值区位于珠江三角洲主要排放源下风向区域的广佛交界、江门及中山东部等地区;臭氧的干沉降速率也具有明显的时空变化特征：从07：00~08：00的0.27cm/s开始迅速增大,10：00~16：00基本保持在0.60cm/s左右,17：00开始平缓减小至午夜的0.21cm/s左右;干沉降速率的变化主要受空气动力学阻抗R_a、粘性副层阻抗R_b以及表面阻抗R_c影响,研究表明夜间的干沉降速率主要受R_a影响,而日间R_c起主要作用.这3种阻抗分别受大气稳定度、摩擦速度和下垫面土地利用类型影响,在珠江三角洲区域亦表现出明显的时空变化特征.     

WRF模式最优参数化方案在不同空气质量模式的应用

精准的气象场和适用的空气质量模式是优化大气污染模拟的重要途径.为提升四川盆地冬季大气污染模拟效果,利用WRF模式25组参数化方案组合,进行气象场模拟试验,基于最优方案数据,以四川盆地某大型钢铁厂为例,分别驱动AERMOD模式和CALPUFF模式,通过研究区域4个国控站数据对模拟结果进行对比验证.结果表明,WRF模式参数化方案选取对地面风场、高空风场和地面湿度场模拟效果影响较大,对地面温度场、高空温度场和高空湿度场模拟效果影响较小,SLAB陆面过程方案、 Dudhia短波辐射方案分别与YSU、 ACM2、 BouLac和MRF边界层方案的组合,均能较好地模拟四川盆地冬季地面风场、温度场和湿度场的变化趋势,结合高空风温湿统计参数综合分析可知,第1组方案适用于达州气象场模拟,第13组和第17组方案分别适用于成都白天和夜间时段气象场模拟.CALPUFF模拟结果与监测值的相关性整体优于AERMOD,从站点角度分析,CALPUFF在国控站3号的模拟效果相较AERMOD提升较大,在国控站2号的模拟效果提升较小,从大气污染物角度分析,4个国控站CALPUFF对NO_x和PM     

中国城市热岛时空特征及其影响因子的分析

全球气候变暖背景下,城市热岛效应会加重城市地区的热胁迫,对人类健康和生存发展提出严峻挑战.近年来我国雾-霾污染情况严重,但雾-霾对城市热岛影响的认识仍较匮乏.本研究基于MODIS遥感卫星地表温度数据,明确了我国2003~2013年白天、夜间以及四季城市热岛的空间变化,并从生物物理学和生物化学角度定量分析其控制机制.结果表明,影响我国白天城市热岛强度的主要因素为人口、农田灌溉和植被活动.纬度、降水量、反照率以及气溶胶浓度是夜间城市热岛强度的主控因子.从对比城乡粗糙度、反照率等生物物理学属性的角度,揭示了乡村背景环境对城市热岛分析的重要影响.结果表明,雾-霾治理可以缓解我国夜间城市热岛现象和热胁迫,有利于缓解区域甚至全球气候变化.     

Sensitivity of Precipitation Statistics to Urban Growth in a Subtropical Coastal Megacity Cluster

This short paper presents an investigation on how human activities may or may not affect precipitation based on numerical simulations of precipitation in a benchmark case with modified lower boundary conditions, representing different stages of urban development in the model. The results indicate that certain degrees of urbanization affect the likelihood of heavy precipitation significantly, while less urbanized or smaller cities are much less prone to these effects. Such a result can be explained based on our previous work where the sensitivity of precipitation statistics to surface anthropogenic heat sources lies in the generation of buoyancy and turbulence in the planetary boundary layer and dissipation through triggering of convection. Thus only mega cities of sufficient size, and hence human-activity-related anthropogenic heat emission, can expect to experience such effects. In other words, as cities grow, their effects upon precipitation appear to grow as well.