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.     

国内外PM2.5源谱对比及其对空气质量模拟效果的影响

对比了国内外固定燃烧源、工业过程源、道路移动源和扬尘源等排放源PM_2.5成分谱之间的差异,并利用CMAQ（区域空气质量模型）模拟识别各PM_2.5成分谱之间的差异对空气质量模拟影响较大的排放源.结果表明:① 由于国内外发展水平、排放标准、采样分析条件以及排放源除尘设备等的差异,各排放源PM_2.5成分谱差异较大;② PM_2.5成分谱差异较大的源主要有燃煤电厂、水泥制造、重型柴油车和道路扬尘等,而差异较大的组分主要有SO₄2-、NO₃-和Ca等;③ 道路移动源源谱本地化对PM_2.5的模拟影响最大,其次为扬尘源和工业过程源,而固定燃烧源则相较最小,其中道路移动源源谱本地化模拟案例与基线的PM_2.5模拟质量浓度绝对差值为0.27μg/m3,各组分质量浓度差系数之和为52.60×10-3 μg/（m3·kg）,而固定燃烧源源谱本地化模拟案例PM_2.5模拟质量浓度绝对差值仅为0.10μg/m3,各组分之和为2.12×10-3 μg/（m3·kg）.研究显示,有必要采用统一的标准开展本地源成分谱测试工作,为源解析及模型模拟提供基础性数据,而从对空气质量模型模拟影响的角度出发,优先建立道路移动源本地化PM_2.5成分谱较为重要.      

长距离污染传输对珠江三角洲区域空气质量影响的数值模拟研究

采用CMAQ模型系统对珠江三角洲(以下简称珠三角)区域2006年主要大气污染物浓度进行模拟,获得该区域主要污染物浓度时空分布和大气传输季节变化特征,并结合其它相关研究方法分析长距离传输对珠三角区域空气质量的影响.模型模拟结果揭示了珠三角NO2、SO2、PM10、PM2.5浓度具有秋冬季高、春夏季低的季节变化特征,而珠三角O3浓度的高值出现在秋季.零排放扰动法表明长距离传输对珠三角15个区域监测子站NO2、SO2、PM10和PM2.5浓度平均贡献分别为2.6%、13.9%、24.2%和28.1%,并且秋冬季长距离传输贡献大于春夏季.反向轨迹聚类方法显示珠三角区域代表性站点万顷沙72 h反向控制气团依据其来向可分为沿岸气团、大陆气团、区域环流和海洋气团.万顷沙站点主要污染物小时观测浓度大于150μg·m-3的时段与短距离沿岸气团、短距离大陆气团以及区域环流主导下的污染物传输密切相关.四维传输通量分析结果证实,NO2污染传输通道无法由广东省外延伸至珠三角地区,因此珠三角大气NO2浓度主要来源于广东省内的排放.珠三角在受沿岸气团或大陆气团控制时存在从福建省或江西省一直延伸至珠三角的SO2和PM2.5高通量污染传输通道.因此控制珠三角区域大气污染需考虑区域背景气象条件差异,针对不同污染物采取不同的区域联防联控措施.     

基于CMAQ空气质量模型研究机动车对济南市空气质量的影响

为研究济南市机动车排气对城市区域空气质量的影响,利用环境空气质量监测站点（简称"1号站点"）和路边机动车尾气监测站点（简称"2号站点"）的在线数据,以及基于4种模拟情景的CMAQ空气质量模型预测数据,研究了济南市城市区域大气污染物质量浓度变化规律及不同机动车车型对6种常规大气污染物的贡献.结果表明:①在采暖季,1号站点ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（NO₂）、ρ（CO）、ρ（O₃）和ρ（SO₂）月均值分别为435 μg/m3、702 μg/m3、84.2 μg/m3、6.8 mg/m3、4.5 μg/m3和92 μg/m3.②2015年12月24日（灰霾天）,1号站点ρ（CO）、ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）均明显升高,ρ（SO₂）、ρ（O₃）和ρ（NO₂）均变化不明显.2个监测站点中ρ（NO₂）和ρ（PM₁₀）均呈双峰趋势,2个峰值出现的时间与上、下班高峰期基本一致.除ρ（O₃）和ρ（SO₂）达GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准外,其他污染物均超过GB 3095-2012二级标准限值,采暖季大气污染特征为颗粒物型污染.③机动车对研究区域NO₂和PM₁₀贡献率较大,其中,小型车对CO、NO₂、PM₁₀和PM_2.5贡献率最大,其贡献率分别为85.7%、50.1%、53.4%和52.8%.机动车排放源能降低空气中ρ（O₃）,其总贡献率为-25.5%,其中大型车、中型车、小型车对O₃的贡献率分别为-8.8%、-2.7%和-8.9%.灰霾天下不同机动车车型对空气中污染物质量浓度的总贡献率均比采暖季大.研究显示,济南市采暖季大气污染特征为颗粒物型污染,机动车排放源对空气中NO₂和PM_2.5有较大贡献.      

2013年中国海域船舶大气污染物排放对空气质量的影响

基于2013年中国海域船舶排放清单和空气质量数值模拟平台（WRF-SMOKE-CMAQ）,利用敏感性分析方法定量识别了中国海域船舶排放对沿海地区空气质量的影响特征. 结果表明：船舶排放对不同污染物的贡献特征空间差异显著,就SO₂、NO₂和PM_2.5而言,在沿海省份的年均贡献率分别为5%、7%、2%（1.1、1.7、0.9 μg·m^-3）,其中,珠三角和长三角地区受影响较大,SO₂、NO₂和PM_2.5贡献分别可达30%、31%、8%（7.7、9.2、2.7 μg·m^-3）和14%、13%、4%（3.7、5.3、1.9 μg·m^-3）.其次,船舶排放对空气质量影响季节性差异显著,尤其表现在PM_2.5的空间分布上,三大城市群中,船舶排放对污染物贡献的季节间最大差异倍数为SO₂（1.3~2.0）,NO₂（1.2~4.0）,PM_2.5（1.8~7.5）.值得关注的是,船舶排放对PM_2.5的浓度贡献表现出了明显的区域性（长距离传输）和复合性.本研究结果,一方面弥补了我国船舶排放对空气质量影响的量化特征认识不足,另一方面可为后续船舶排放的健康影响及控制费效分析等评估研究提供数据支撑.     

牛顿（切线）法求极值在估算水质模型参数中的应用

文章根据水环境容量计算条件,建立了适用于中小河河流一维忽略污染物沉降扣弥散作用的数学模型。建立了由实测值与拱型计算值之差的平方构成的目标函数。通过目标函数,把水质模型参数的估算转变成一个单变量函数求极值的问题。本文采用牛顿（切线）法求极值和计算机技术解决了这个单变量函数求极值问题,解决了在有多排污口存在的河段估算污染物衰减系数K值的难题。该办法的使用提高了水环境容量计算的可靠性和准确度。     

基于实地调研的广东省工业VOC排放清单改进研究

工业源是人为源挥发性有机物(VOC)排放的重要贡献源,然而现有基于统计年鉴数据建立的工业VOC排放清单仍然存在排放源缺失、排放量低估、空间分配精度不足等问题.为了提高清单表征及空间分配的精细度,本文在2014年基于统计年鉴数据建立的广东省工业VOC排放清单的基础上,利用问卷调研方式获取了12000多家工业企业的详细活动水平数据,对工业VOC排放表征与空间分配进行改进,进而建立了基于实地调研和统计年鉴数据相结合的2014年广东省工业VOC排放改进清单.结果表明,改进后广东省工业VOC清单排放量由500927 t增至716470 t,珠三角地区行业VOC排放量增加30%左右,非珠三角地区增加90%左右,其中,炼油及石化行业VOC排放量变化最为明显.改进前清单借助人口密度等空间地理信息为空间分配依据,导致部分VOC排放分配到工业源较少的居民区或市中心;改进后的空间分配优先采用基于经纬度信息的点源分配方法,点源调研数据使得分配后的工业VOC主要集中在工业园区,少数工业VOC排放分配给人类活动有限的偏远农村地区,分配结果更为合理、精细.利用CAMx模型结合实际观测站点监测结果评估此次改进对O_3生成的影响,总体上改进后清单提高了广州、东莞、惠州和茂名等城市的O_3峰值期的模拟浓度,降低了东莞及广州O_3污染时期的模拟偏差,部分被低估的模拟峰值可以提高6～9μg·m~(-3);同时,空间分配的改进也影响了城市间O_3传输模拟.     

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...     

景区动态承载力估算方法及其应用

景区承载力是旅游学研究的重要领域,由于现有景区承载力估算模型以景区由“均质的可游览空间”构成为假设前提,通过面积和游客单位游览面积进行景区承载力的估算,未涉及游客进入景区游览行为的动态性。由于游客不能瞬时填满整个景区,景区承载力具有时空特性,故建立景区动态承载力计算的概念模型,并构建以停留区、通道以及出入口等要素为空间实体的网络结构逻辑模型,从而提出基于网络结构的景区动态承载力估算方法,选取南京总统府景区作为实验区域,验证所提出的模型和算法。将地理信息科学应用于旅游管理,有利于确定景区承载力的具体量化水平,使景区管理分时管控措施得到有效发挥,进而促进旅游景区实现更高质量的经济社会效益。     

典型石化企业排放空气质量影响模拟研究

基于惠州市大亚湾区2017年大气污染源排放清单,利用WRF-CMAQ模型系统量化评估了大亚湾区某典型石化企业在关停和增产排放情景下对周边空气质量的影响.清单结果显示该企业2017年SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5、CO和VOCs的排放量分别为212 、1744 、455 、359 、1458 和6446 t,在严格落实等量替代及减排措施后,该石化企业虽然产能翻倍,但VOCs排放量同比2017年显著减少了30%,其它污染物排放量增加了6%~19%.模拟结果显示2017年该石化企业排放对大亚湾区NO₂、PM₁₀、PM_2.5和O₃的浓度贡献分别为0.91、0.64、0.54和-0.08 μg·m^-3,完全关闭该企业排放后对周边站点NO₂改善效果最大（可使邻近管委会子站NO₂浓度下降1.24 μg·m^-3,下降百分比为5.10%）,但由于NO的滴定效应,该企业NO_x减排对周边管委会子站和霞涌子站的O₃浓度均有轻微负贡献;该石化企业的增产改造对周边O₃浓度降低影响明显,周边站点中O₃浓度最高可下降2.45 μg·m^-3（下降幅度为1.72%）,大亚湾区O₃浓度整体也可下降1.45 μg·m^-3.此外,受秋冬季不利扩散条件以及主导上风向污染传输影响,该企业在1月和10月对管委会子站NO₂、PM₁₀和PM_2.5的浓度贡献较大,由于冬季低温导致光化学反应自由基活性降低,该企业在1月对管委会子站O₃浓度负贡献显著.     

中国森林生态系统的异戊二烯排放研究

植被的非甲烷碳氢化合物(non-methane hydrocarbon,NMHC)排放对大气环境变化有重要的影响,异戊二烯是对流层最主要的NMHC之一.本文应用Guenther的光温影响模型,对1993年中国森林生态系统的异戊二烯排放量进行了估算.结果发现:中国森林生态系统异戊二烯总的排放量约为0.03～8.6Tg/a,对全球碳的贡献量以碳计为0.026～7.589Tg/a,年最大可能排放量约占全球年排放总量的1.5%～4.3%;排放有较大的空间(地域)差异,年排放大值区分布在南方多林区和东北地区,以云南和黑龙江2省最大,对全国排放的贡献率分别为22%和11%;不同植被对总排放量的贡献率有较大差异,贡献率较大的杨树和栎类分别达到52.28%和44.29%.     

Sensitivity analysis of surface ozone to emission controls in Beijing and its neighboring area during the 2008 Olympic Games

The regional air quality modeling system RAMS (Regional Atmospheric Modeling System)-CMAQ (Community Multi-scale Air Quality modeling system) is applied to analyze temporal and spatial variations in surface ozone concentration over Beijing and its surrounding region from July to October 2008. Comparison of simulated and observed meteorological elements and concentration of nitrogen oxides (NOx) and ozone at one urban site and three rural sites during Olympic Games show that model can generally reproduce the main observed feature of wind, temperature and ozone, but NOx concentration is overestimated. Although ozone concentration decreased during Olympics, high ozone episodes occurred on 24 July and 24 August with concentration of 360 and 245 μg/m³ at Aoyuncun site, respectively. The analysis of sensitive test, with and without emission controls, shows that emission controls could reduce ozone concentration in the afternoon when ozone concentration was highest but increase it at night and in the morning. The evolution of the weather system during the ozone episodes (24 July and 24 August) indicates that hot and dry air and a stable weak pressure field intensified the production of ozone and allowed it to accumulate. Process analysis at the urban site and rural site shows that under favorable weather condition on 24 August, horizontal transport was the main contributor of the rural place and the pollution from the higher layer would be transported to the surface layer. On 24 July, as the wind velocity was smaller, the impact of transport on the rural place was not obvious.     

Road transport and urban air quality in China

１　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＴｈｅＣｈｉｎｅｓｅｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔｈａｓｔａｋｅｎｔｈｅａｕｔｏｍｏｂｉｌｅｉｎｄｕｓｔｒｙａｓｏｎｅｏｆｉｔｓｐｉｌｌａｒｉｎｄｕｓｔｒｉｅｓｏｆＣｈｉｎａ．Ｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｐｅｒｃｅｎｔａｇｅｏｆａｕｔｏｍｏｔｉｖｅｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｏｆｐａｓｓｅｎｇｅｒｓｉｓ４５％,ｗｈｉｌｅｔｈａｔｏｆｃａｒｇｏｉｓａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙ１５％．Ａｕｔｏｍｏｂｉｌｅｎｏｗｐｌａｙｓａｍｏｒｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｉｎｓｈｏｒｔｒａｎｇｅｔｒａｎｓ…     

Sampling and determination of carbonyls in stack gas

Ｓｏｍｅａｌｄｅｈｙｄｅｓａｎｄｋｅｔｏｎｅｓａｒｅｔｏｘｉｃａｎｄｃａｒｃｉｎｏｇｅｎｉｃ．Ｔｏｔｈｅｐｏｌｕｔｉｏｎｏｆａｌｄｅｈｙｄｅｓａｎｄｋｅｔｏｎｅｓ，ａｇｒｅａｔａｔｅｎｔｉｏｎｈａｓｂｅｅｎｐａｉｄａｌｏｖｅｒｔｈｅｗｏｒｌｄ．Ｔｈｅ...     

不同模式对珠三角地区细颗粒物污染模拟效果对比评估

运用CAMxv5.4、CMAQv4.7.1、CMAQv5.0.2(AEOR5)和CMAQv5.02(AEOR6)模拟2013年12月珠三角地区空气质量,并对比评估不同模式、不同模式版本、不同气溶胶机制在PM_(2.5)模拟上的表现.各模式在PM_(2.5)的模拟上均表现良好,呈现出合理且相似的时空特征,在市区和非超标时段CAMx模式表现最优,而在郊区和超标时段则不存在表现最优的模式.CMAQ系列模式在市区和郊区、超标时段和非超标时段均表现相似,CMAQ4模式表现均优于CMAQ5系列模式,而CMAQ5AE6模式在反映PM_(2.5)的浓度水平的能力上强于CMAQ5AE5模式,但在重现PM_(2.5)小时浓度变化趋势的能力上却劣于CMAQ5AE5模式.边界条件是不同模式PM_(2.5)模拟差异的主要来源之一,且在超标时段边界条件对PM_(2.5)模拟效果的影响大于非超标时段.此外,CAMx模式与CMAQ5AE5模式之间硫酸盐、硝酸盐和有机颗粒的差异导致了其PM_(2.5)模拟表现上差异,CMAQ4模式与CMAQ5AE5模式之间硫酸盐、硝酸盐和铵盐等无机盐组分的差异是导致其PM_(2.5)模拟差异的主要原因,硝酸盐和铵盐的差异是CMAQ5AE5模式与CMAQ5AE6模式之间PM_(2.5)模拟差异的主要因素.     

O3查算表的建立及其在区域空气质量模式中的应用

利用光化学机制RADM2、CBM-Z建立箱模式,分析了影响O3生成的主要物理、化学因子,将这些因子进行分档计算,建立了能够描述光化学反应中O3及其前体物(挥发性有机物VOC、氮氧化物NOx)浓度变化的查算表,并在区域空气质量模式CALGRID中加以应用.通过对2006年1、4、7、10月珠江三角洲的模拟计算和比较分析表明,查表法显著提高了计算效率,运算时间减少45%~48%,并且与光化学机制直接耦合计算结果符合较好,其中基于RADM2的查算表对O3模拟效果较好,而基于CBM-Z的查算表对NOx模拟更佳.     

辽宁省人为源大气污染物排放清单及特征研究

为全面评估辽宁省关键大气污染物排放状况,系统收集和整理全省基础活动水平信息,采用排放因子法建立了该省2012年人为源大气污染物排放清单.结果显示,2012年辽宁省SO_2、NO_x、CO、PM10、PM_(2.5)、BC、OC及NH_3排放总量分别为1434.8×10~3、1632.3×10~3、6682.9×10~3、1529.9×10~3、1087.8×10~3、74.5×10~3、176.1×10~3t及880.4×10~3t.BC和OC最大贡献源为生物质燃烧源,排放集中分布在辽宁中、西部;NH_3主要来自畜禽养殖与化肥施用,排放高值区位于辽宁中部农业畜牧业发达地区;其他污染物主要来自固定燃烧源和工艺过程源,集中分布在辽宁中部城市群以及大连金州区、甘井子区和普兰店区.大连、沈阳是SO_2、NO_x、NH_3和颗粒物主要排放城市,鞍山和本溪由于钢铁行业发达,成为CO排放量最大的城市.基于卫星观测获得的NO_2垂直柱浓度对NO_x排放空间分布进行评估,两者相关性系数为0.57(p0.01).辽宁省级排放清单与国家尺度排放清单在一定程度存在差异,主要原因在于采用的活动水平和污染物控制效率的不同,基于详细本地化污染源信息建立的省级排放清单可以较好地反映实际情况.建议完善点源排放特征信息并加强本地化测试,进一步降低省级排放清单不确定性.