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小型核设施气载放射性核素大气扩散计算模式 总被引:1,自引:0,他引:1
本文从小型核设施环评项目的特点出发,对高斯烟羽模式进行了简化,建立了正常工况下气载放射性核素偏保守的大气扩散简单模式,该模式包括高架源模式和低架源模式。将大气扩散简单模式与高斯烟羽模式进行实例计算比较。通过计算和分析,大气扩散简单模式计算所需参数少,计算结果偏保守,并与高斯烟羽模式计算结果相近,能够反映下风向各处地面空气核素浓度的分布情况。 相似文献
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大气污染物最大落地浓度计算方法的比较 总被引:1,自引:0,他引:1
大气环境影响评价工作中,采用有风点源扩散模式定量预测大气污染物的最大落地浓度,通常有轴线法、常数法和非常数法这三种计算方法。本文通过实例对上述三种计算方法进行比较分析,明确了各自的适用范围,其中以轴线法的应用最为全面。 相似文献
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以定常扩散模式为基础,研究得出了一个较合理的多源大气污染物扩散的模拟方法与计算程序,并提出了相对最大浓度与绝对最大浓度的概念,模拟结果表明:风向对复合源扩散影响显著,但目前广泛应用的16个方位风矢资料不尽合理。 相似文献
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所谓大气环境评价其实就是把与浓度资料同时获取的气象资料以及污染源的排放条件,地形条件输入到选定的模式中计算出某点以及整个评价区域的污染物浓度。把该浓度和实测浓度进行比较,以检验模式的适用性和可靠程度,然后用经过修改的模式按既定的气象条件进行模拟,把模拟值和环境目标值进行比较,并按环境目标值的要求,用模式计算出在某种气象条件下的某污染源的排放削减量;以及确定该区域的总的排放量。这就是大气环境评价的过程。 相似文献
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丘陵地区工业污染源的大气影响预测,由于特殊的地理环境,大气扩散模式中最大地面浓度Cm及其距排气筒的距离Xm的烟轴He需修正。 相似文献
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核电站发生事故时放射性核素释放到大气中会对周围环境造成污染。为揭示核事故下放射性核素在大气中的扩散规律,将中尺度气象模式WRF与拉格朗日粒子扩散模式FLEXPART相耦合,以某核电站为例,采用WRF中的3种典型边界层参数化方案(YSU、MYNN2.5、ACM2)对一次台风过程期间的放射性物质扩散进行了虚拟算例模拟,分析了参数化方案对耦合模型FLEXPART-WRF模拟结果的影响。结果表明:3组参数化方案的风场模拟结果均与观测数据吻合较好,浓度和湿沉降扩散结果基本反映了模拟区域的流场和降水特征;扩散速度受不同边界层方案气象模拟结果的影响,ACM2方案的扩散速度最快,分别较MYNN2.5和YSU快3~16h; 3组方案的湿沉降值均先快速增大后趋于稳定,峰值以ACM2最大,MYNN2.5居中,YSU最小,数值相继差约1.0E+6 pg/m2。耦合模型可用于评价核事故下气载放射性核素扩散对环境的影响,进而综合各边界层参数化方案的模拟结果开展防护行动。 相似文献
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大气环境评价中预测最大落地浓度是为了确定拟建工程污染物排放的最大影响水平。常用的最大落地浓度预测模式仅适用于单个点污染源 ,本文对多个点、面源排放提出了用高斯正态模式直接预测全方位地面最大浓度的实用方法。该方法在编程计算时如采用距离步长双重循环方式 ,可快速逼近最大浓度出现距离 ,以提高计算速度 ,同时保证预测精度 ;通过单点源实例 ,在模式和编程技巧上验证了这一方法的可靠性和精确性。 相似文献
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大气多源排放全方位Cmax预测方法及编程技巧 总被引:2,自引:0,他引:2
大气环境评价中预测最大落地浓度是为了确定拟建工程污染物排放的最大影响水平.常用的最大落地浓度预测模式仅适用于单个点污染源,本文对多个点、面源排放提出了用高斯正态模式直接预测全方位地面最大浓度的实用方法.该方法在编程计算时如采用距离步长双重循环方式,可快速逼近最大浓度出现距离,以提高计算速度,同时保证预测精度;通过单点源实例,在模式和编程技巧上验证了这一方法的可靠性和精确性. 相似文献
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新疆水泥厂扩建前,为估计新污染源在评价区域造成的污染物浓度,通过现有模式进行计算是目前常采用的方法。进行模式计算,必须通过实验求得模式汁算中所必须的参数——大气扩散参数δy,δz。目前确定大气扩散参数的实验方法大致有以下几种:示踪扩散实验法、风标法、等容气球法、激光雷达测烟法及经验方法等。在这些方法中,照相法确定大气扩散参数简单易行,且国内几次综合性大气扩散实验中 相似文献
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油田开发项目中大气环境影响预测方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对油田开发过程中大气污染源点多面广的特点,选用适当的大气环境预测方法已成为问题关键,使用网格处理,分别计算点源(高斯模式)和面源(H-G模式)的污染贡献量,得到预测结果,并佐以百色油田的应用实例,得出:多源扩散模式(H-G模式)可以反映油田开发多源污染的叠加效果;H-G模式计算简便,要求参数少且容易获得,与复杂模式的计算结果相一致,能满足油田开发项目大气环境影响评价的要求。 相似文献
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基于熏烟扩散模式的大气环境影响预测和评价——以湘潭县某新建炼锌厂为例 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来,工业的快速发展导致我国环境污染不断加剧.大气环境污染是影响面最广,对人群的损害也是最直接和不可避免的污染类型.以湘潭县某新建炼锌厂工程项目为例,根据该项目区的气象环境概况,依据环评导则选取对应的大气扩散模式及恰当的有关参数,预测分析工程运营后污染源薰烟小时地面的贡献浓度,并利用预测结果分析了在熏烟情况下各污染物异常排污时,氨气对2000m处居民有严重影响,粉尘、SO2、烟尘主要表现在对工业区周围100m的影响,可见对工业区的大气环境影响预测与评价的研究具有积极的理论意义和现实意义. 相似文献
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《四川环境》2017,(4)
介绍了AS3在线污染监测,预警预报和溯源系统,及其在昆山市高新区的实测应用。自2013年开始,中国江苏天瑞仪器股份有限公司和法国ARIA科技有限公司结合各自在大气重金属监测仪器和大气环境模拟软件上的优势,共同研发了AS3系统,用于针对工业园区的大气颗粒物,尤其是重金属颗粒物的在线污染监测,预警预报和溯源。该系统包含仪器设备,信息处理,以及视图和结果分析3大模块。2015年6月在昆山市高新区的测试结果表明AS3系统能够实时有效地监测PM_(10),PM_(2.5),以及30种重金属元素。利用重金属元素示踪的方法对2015年6月11~13日,21日和24日天瑞仪器空气站监测到的浓度峰值进行源解析,分析得到这3个时间段分别可能受到沙尘、船只、以及工业生产或燃油的重要影响。利用系统中的扩散模型对混凝土生产排放和交通源排放进行模拟,结果显示,混凝土生产排放比交通源排放造成的颗粒物污染要多3个量级,影响范围可以达到3km以上。然而,由于局地气象条件变化的影响,混凝土生产排放的烟流扩散是不稳定的,随气象条件变化而不断变化。固定监测点没能捕捉最大污染烟流,因此,分散在几百米之外的监测点并不能够实时反映工业园区真实的大气污染情况。而大气环境模型的使用增加了空间污染监测的范围,提高了监测点位的实用性。上述结果表明,AS3系统这样的结合监测设备和污染模拟的系统的开发,对园区实时污染监管十分有利且必要。 相似文献
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为深入了解阿克达拉PM2.5颗粒物污染,利用阿克达拉国家大气本底站颗粒物监测仪器GRIMM180观测的2010~2019年PM2.5数浓度及台站的常规气象观测资料,用z-score法对PM2.5数据标准化进行时间变化趋势分析,利用SPSS进行Pearson系数相关分析,能够客观反映出颗粒物浓度与气象要素间的共变趋势程度。结果表明:(1)10年中PM2.5浓度整体上升7.15%。季节变化表现为冬季>春季>秋季>夏季的特征。秋季为明显右偏态分布其余季节对称分布,且冬季的变化性最大。月变化周期为13个月,呈现出“U”形起伏的变化规律。日变化呈现单峰的型式,且采暖期为非采暖期浓度2倍,呈现白天堆积晚上扩散的周期。(2)PM2.5与风速、相对湿度和日照时长相关性最好,且在冬季表现最为显著。PM2.5最高浓度风向为正南,阿克达拉主要污染物成分主要来自西北、偏西方向。风速为10m/s时为PM2.5浓度明显转折点。夏季PM... 相似文献
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本研究分析PM_(2.5)中有机碳和元素碳的质量浓度变化特征,对昌吉市典型区域昌吉州环保局2016-01月至2017-01月采集的大气细颗粒物(PM_(2.5))样品,利用美国(Sunset Lab Inc)大气气溶胶元素碳与有机碳仪分析了其中的有机碳(OC)和元素碳(EC)浓度水平、污染特征及其可能来源,以期为深入了解昌吉市颗粒物污染现状,制定大气污染防治对策提供依据。结果表明:昌吉市OC和EC的质量浓度范围分别为0.13~46.71μg/m3和0.05~8.25μg/m~3,5月份质量浓度最小,EC的质量浓度月分布无明显变化,OC和EC最大浓度均出现在2月。OC的质量浓度季节变化特征呈现冬季秋季夏季春季;EC的质量浓度季节变化特征呈现冬季秋季夏季春季。在不同的季节,OC的浓度变化比较明显,EC排放相对稳定。对各季节OC、EC相关性分析中可以看出,昌吉市OC、EC相关性表现为夏季最强,春秋次之,表明昌吉市夏、春、秋OC、EC具有相似来源或大气扩散过程,主要来源于交通源机动车尾气的排放;冬季相关性较低,说明OC和EC来源复杂,冬季进入采暖期,采暖期燃煤燃气增加,排放量增大,排放源结构复杂,大气污染可能受多种源共同影响。 相似文献
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本文根据深圳市8 个监测站点2013 年的逐日PM10 和PM2.5 浓度监测数据、气象数据,统计风向、风速、稳定度联合频率等,利用污染物在大气中输送扩散模式,由实测的浓度值反推出污染物的产生量或排放量的方法,重点分析龙华新区PM10 和PM2.5 的污染特征,并依据环境目标值,估算该区域剩余环境容量。研究结果表明,龙华新区全年盛行东风、南风,其风频分别为16.7%、13.2%,风速约为1.6m/s,PM10、PM2.5 浓度均呈现出季节性变化,秋、冬季浓度值较高,尤其在10 月到次年1 月份,其排放强度主要受本地污染源的影响。除此以外,其西、北部的污染源对其污染物浓度有一定的影响。新区PM10 和PM2.5 的剩余环境容量均呈现负值,尤其以PM2.5 最为突出,须大力加强减排控制,以达到环境目标值 相似文献