AERMOD和CALPUFF大气污染扩散模型的对比研究

大气污染控制模式能够分析雾霾的成因和发展趋势,预测大气污染物的迁移和转化规律,并对环境空气质量恶化起到一定的预防作用,系统阐述了AERMOD和CALPUFF大气扩散模型的理论及应用研究进展,并且比较了二者扩散模式的异同及各自适用范围.结果得出,近场范围内(小于50 km)使用AERMOD大气污染控制模型进行污染物的模拟预测,长距离(大于50 km)或复杂流场条件下使用CALPUFF大气污染控制模型,能够对大气污染的模拟预测起到良好预期效果.     

中部城市群二氧化硫扩散模型的建立

应用CALPUFF中尺度空气质量扩散模式，建立辽宁中部城市群地区二氧化硫扩散模型，成功地模拟了区域二氧化硫的污染状况。     

城市大气污染扩散监测模型的理论与试验研究

结合城市大气污染的具体情况 ,在理论分析的基础上 ,通过风洞实验对特定条件下的城市大气污染模型进行了模拟试验研究 ,建立了适合一定条件下城市大气污染物扩散的数学和物理模型 ,在此基础上对试验数据进行了分析和处理 ,得到了特定条件下城市大气污染的一般规律 ,该扩散模式同时还可以应用于城市大气污染物扩散浓度的估算     

大气扩散模型AERMOD与CALPUFF输入数据的对比研究

科学地选取大气扩散模型是计算结果能够反映客现实际的前提.输入数据处理的正确与否直接影响后续大气扩散模型的预测结果.比较不同模型输入数据之间的差异是模型选取的主要依据之一.文章简述了大气扩散模型AERMOD和CALPUFF的技术流程,对两个模型的气象数据、地理数据和污染源数据进行了对比.对于利用大气扩散模型预测污染趋势具有一定的参考价值和实际意义.     

基于拉格朗日插值法的新陈代谢模型在边坡位移监测中的应用

在边坡位移监测中,如何及时对监测数据进行修正和更新是提高预测精度的关键。以浙江某高速公路边坡位移监测数据为例,先采用拉格朗日插值法对误差较大的监测数据进行修正,再将修正后的数据作为原始数据建立新陈代谢模型,利用建立的新陈代谢模型对边坡位移进行预测,应用于实际工程后结果表明:经修正后的原始序列建立的新陈代谢模型能够更准确地预测高速公路边坡位移的变化趋势,模型的预测精度更高,可为边坡稳定性加固处置设计方案提供依据。     

气候变化对安徽省大气污染扩散能力的影响

利用气象部门整编的30年(1981—2010年)气候资料中,安徽省内35个未搬迁的地面气象站观测资料,分析安徽省大气污染扩散能力的变化特征。时间变化方面,安徽省的不稳定日数比重以每年0.31%的速度增加,大气扩散能力经历了"增强-减弱-增强"的起伏式变化,1997—2004年是扩散能力降低的时期。在空间分布上,除沿江中、西部和皖南山区东部的局部地区出现不稳定日比重下降(安庆站的下降速率最快,为每年-0.32%)的变化趋势外,其他地区均呈逐年升高趋势。高斯扩散模型的模拟结果表明,安徽省的大气污染扩散能力总体上有所增强,在35个台站中,有1/2的台站扩散能力出现了降低的变化趋势。此外,在安徽省淮北东部、大别山西北部和皖南山区东北部,大气的垂直扩散能力得到了增强,水平输送能力有所减弱。沿(长)江西部,大气的垂直扩散能力有所减弱,但水平输送能力却得到增强。     

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.     

近地面大气污染模拟模型的建立与应用研究

针对以往把整个混合层作为大气扩散研究对象的问题,研究了近地面大气污染带概念,建立了大气污染模拟模型。又考虑到目前大气污染模型仅注重研究铅直面上的二维扩散变化,而较少研究平面二维扩散问题,运用有限差分方法建立了近地面大气污染带的平面二维数值模型。通过应用证实,该大气污染模拟模型能够真实反映近地面大气中污染物的扩散趋势及空间分布特征,对城市大气环境污染预测和防治具有实际意义。     

CALPUFF模型研究中文文献统计与分析

以文献计量学方法,统计分析了2002年-2013年间中国知网学术文献总库、重庆维普资讯有限公司的中文科技期刊数据库、北京万方数据股份有限公司的中文科技期刊全文数据库中收录的所有CALPUFF模型研究相关的185篇文献,以期为CALPUFF模型的研究者提供参考。共有65种期刊刊登过CALPUFF模型研究相关文献,其中发表2篇以上的有17种,另有73．8％的期刊每刊只发表l篇这类文章;共有署名作者358位,这些作者隶属于134个机构,以高等院校、研究机构为最多。近几年国内对CALPUFF模型研究的关注度正在提高,与其它软件的耦合将是模型未来的发展趋势之一。     

大气扩散高斯模式的灵敏度系统分析

对大气扩散高斯模式各参数进行灵敏度分析 ,了解各因素对大气污染物扩散的灵敏程度 ,结果表明提高烟囱高度对于降低污染源附近的浓度是行之有效的方法 ,而要降低污染源远处的浓度 ,则必须着重于削减污染物的排放量     

三种常用大气扩散模型比较

针对各模型在气象资料使用、风向持续累积影响、地形对烟云阻挡影响、零浓度、上风向浓度和日夜浓度比较等问题,采用实例和设定情景,比较分析了3个常用大气扩散模型ADMS、AERMOD和CALPUFF的计算结果,对模型正常情景下浓度计算、地形对烟云的阻挡、气象资料、地理经度等方面进行了比较分析,有助于客观认识各模型的特点、准确性和局限性。     

基于一个发现污染类核心区域的聚类模型的大气污染情况分析

由于污染源受地形、地貌及气象等条件影响而分布多样,大气污染数据在空间中呈任意形状、任意密度的复杂分布。为探究这种大气污染分布状况,基于DP算法提出了1个发现污染类核心区域的聚类模型。以实现对污染数据不经统计直接聚类,在保持空气污染数据分布特征不变的基础上提取出关键污染数据,更准确地挖掘空气污染变化规律。将所提聚类模型和k-Means算法在由兰州市2017,2019,2021年各年1月污染物浓度小时数据构成的3个数据集上进行了对比分析。结果显示:所提模型在以上3个数据集上均能更清晰地挖掘出污染数据,在污染类核心区域中的关键污染数据分别为59.0%、57.2%和69.0%,且造成污染的首要污染物均为NO₂和颗粒物。此外,该模型从兰州市2021年1月数据中解析出,兰州市月污染变化由污染物NO₂和PM₁₀共同作用或交替作用引起,日污染变化在受污染小时数和首要污染物(NO₂和PM₁₀)出现次数上的变化趋势均呈双峰型,污染区域为城关区。并通过分析上述污染规律的成因,证明该模型在确保数据复杂分布不变的情况下提取关键污染数据的有效性。     

利用 CALPUFF 大气扩散模式对氟化物总量控制研究

简单介绍了CALPUFF大气扩散模式的组成结构及基本原理,以包头市为例,对包头市大气氟化物污染进行现状模拟,准确得到各污染源对各控制点的浓度贡献,并分析其浓度贡献率。为了有效的控制氟污染现象,利用CALPUFF大气扩散模式对包头市城区大气氟污染进行总量控制研究,通过各污染源的浓度贡献率进行排氟削减,给出目标值的允许排放量,达到包头市排氟总量的控制目标。最终计算结果表明:包头市2010年氟化物的允许排放总量为2 074.8t,削减量为581.8 t,削减率为21.9%。     

垂直切变风场中大气污染物输送扩散的分层模式

应用分层处理法,将大气边界层中水平流场有明显转折的层次定为分界层,建立了污染物输送扩散的分层模式。研究结果表明,当上、下层流场一致时,本模式的解与传统模式基本一致。而当上、下层风向不一致时,污染物的横向散布范围被加大,地面污染轴线将随着距离增加逐渐向下层风的下风向偏移。     

用大气混浊系数监测大气污染

本文提出监测大气污染的新的大气混浊度指标,大气混浊系数H_2。当大气光学质量数等于2时,它是理想大气透明系数qb2与实际大气总透明系数P_2之差,即: H_2=qb2-P_2 大气混浊系数H_2是一种明确而简单的指标。利用它,我们能确定大气污染的程度;估计由于大气污染削弱的太阳辐射;研究大气污染的分布与变化。在拟定保护大气环境计划方面,它有重要作用。     

流域非点源污染模型的建立与应用实例

针对国内外现有模型的不足，从我国的实际出发，建立了一个完整的流域非点源污染模型系统，提出了流域汇流与非点源污染物迁移逆高斯分布瞬时单位线模型及流域产污过程模型，该模型既考虑了水动力学与污染物迁移机理，又便于求解与应用，在一定程度上解决了机理与实用性之间的矛盾。     

桂林市区大气颗粒物污染特征研究

通过采样分析,研究了不同月份各采样点TSP质量浓度、同一时间各采样点TSP和PM10质量浓度,并对桂林市大气颗粒物中无机离子(Cl-、NO-3、SO2-4、K+、Na+、Ca2+、Mg2+、NH4+)进行定量分析测定。结果表明:桂林市大气颗粒物TSP质量浓度在11月要高于8月,3个监测点TSP日均值分别为0.2213,0.2775,0.1301 mg/m3;TSP与PM10质量浓度的相关系数为0.7406,PM10/TSP比值达到0.71以上,颗粒物构成基本相同。桂林市大气颗粒物中水溶性无机离子主要以SO2-4,Cl-,Ca2+,NH4+,Na+和K+为主,桂林市第八中学、八里街第一小学、建干路三采样点的无机离子组分状态大体相同,但存在个体差异。     

北京市大气重污染过程中AQI的时空扩散特征及其预测模型

通过对北京市大气重度污染时段AQI与气象因子分析,探讨AQI的时间和空间变化特征,并建立了AQI的空间预测模型。结果表明:1)风速>2.5 m/s,且持续时间长(超过5 h)时,AQI曲线特征呈现倒"V"型。若其在1.7 m/s中部>北部,4 d后则中部>南部>北部。3)各方向上中部和北部的AQI预测模型中幂函数模型精度最高,且两者受西南方向的影响最大。