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.     

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.     

兰州市交通限行措施机动车尾气减排量核算及空间分布

运用排放系数法建立2016年兰州市道路移动源排放清单,并利用GIS技术和机动车速度-流量模型估算得到限行后的排放清单,对比执行限行措施前后限行区内机动车尾气的排放量和空间分布,得出结论:常态化尾号限行期间,限行区内机动车尾气CO、HC、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)和SO_2的年排放量分别为21 177.39,4 539.84,8 159.60,212.27,235.08,8.97 t;重污染天气下,执行单双号限行措施每天可减少限行区内机动车排放上述污染物的量分别为36.27,5.92,8.20,0.24,0.26,0.01 t,削减率分别为62.69%、47.69%、36.78%、40.59%、40.57%、33.00%;空间上,城关区中西部、七里河区北部、安宁区中部以及西固区中部区域减排效果最明显。     

地形数据对高架复合道路噪声预测结果的影响研究

在噪声预测中除了合理设置噪声源强等参数外,是否选取了合理的地形数据反映沿线地貌对声环境的影响,也会涉及到预测结果的可靠性和真实性.本次利用Noisesystem模型对某市拟建高架复合道路的声环境影响情况进行模拟,对比有无地形数据的垂向线接收点预测结果,其最大差值为5.98 dB.这表明有无地形数据对噪声预测结果影响很大,在实际高架复合道路项目中应充分考虑地形对声环境的影响.