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大气扩散模型计算结果析疑 吴声浩 1 易海涛 1 1. 武汉钢铁集团安全环保部， 武汉 430083; 2. 中国京冶工程技术有限公司， 北京 100088 摘要 扩散模型是大气污染物浓度预测最重要的工具。然而不同模型的预测结果差距很大， 应该理性看待和应用其结 果， 本研究旨在通过实例说明这些问题。同时指出， 同一类型的环评预测应该使用同一种模型， 其结果才具有可比性。 而最重要的还是要通过降低排放量来减少污染影响， 不必过于计较模型观测结果。 关键词 AERMOD;ADMS; 误差; 比较 ANALYSIS OF RESULTS CALCULATED BY ATMOSPHERIC DISPERSION MODEL Wu Shenghao1Yi Haitao2 1. WISCO Safety and Environment Dept． ，Wuhan 430083，China;2. China Jingye Engineering Co． ， Ltd， Beijing 100088， China AbstractThe diffusion model is the most important tool to predict air pollutant concentration． However， due to many factors， the predicted results of different models are different greatly， which should be viewed and applied rationally． This study aims to address these issues through examples． Also it is pointed out that the EIA forecast of the same type of project should use the same model， then the results can be comparable． The most important thing is that correspording measures should be taken to decrease emissions to reduce the impact， and not necessary to preoccupy the results predicted by different models． KeywordsAERMOD; ADMS; error; compare 0引言 AERMOD 和 ADMS 模型都使用了最新的边界层 相似理论， 对高斯模式进行了很多改进和修正， 为新 的大气评价导则所推荐。由于大气扩散模拟问题本 身的复杂性， 任何模型都不是完美的， 不同模型预测 结果是有差异的， 有时候还差异甚大。模型本身还可 能包含有一些不尽合理的处理方法。 AERMOD 于 ADMS 模型主要差异在于对气象资 料预处理方法、 对地形处理和烟气抬升计算方法的不 一致。本文不讨论它们所依据的理论和公式的差异， 只以实例来比较二者计算结果的不同， 以期对模型预 测结果有一个客观认识。 1AERMOD 和 ADMS 模型预测结果的基本规律 图 1图 3 和表 1 的实例中， 气温、 气压、 湿度取 南方某地 21. 667N， 108. 4E 2009 年 7 月 2 日和 7 月 14 日的实测值， 云量取 4， 变化风速 1. 0 ～ 30 m/s 实际情形下， 当风速、 云量变化时， 这 3 个参数当然 也会有所变化， 但对浓度的影响不是很大 ， 使用上 述二个模式来计算下风向轴线最大浓度及其出现距 离。源参数为源强 10 g/s， 源高 20 ～ 100 m， 烟囱内径 3. 0 m， 烟温 57 ℃ ， 烟气速度 12 m/s。 针对不同月份 冬 /夏 ， 不同时间 昼 /夜 、 不同 云量 0 ～ 10 、 不同源高和不同地点还进行了大量测 算， 发现不同情景下， 图 1图 3 所示曲线虽有差异， 但一些基本规律相似， 大体可以归纳为图 4。 1. 1风速对最大浓度的影响 1 从模型计算结果看 图 1、 图 2 ， 风速对污染 物扩散稀释、 搬运的作用远不如经验和实测中来得有 效。模型计算结果显示 随着风速增加， 最大落地浓 度也随之加大 图 1a ， 当风速在 2 m/s 以上时， 这一 结果有悖于污染物扩散的基本规律 如卫生防护距 离的确定是平均风速越大距离越小， 无风微风天气时 污染加重 。模型的这种趋势， 夜间甚于白天， 低源 甚于高源， AERMOD 模式甚于 ADMS 模式。很难想 象甚至在风速 30 m/s 时， 浓度与风速为1 ～ 3 m/s 时 仍然相当， 甚至最大浓度的距离也相近， 见表 1。实 301 环境工程 2013 年 2 月第 31 卷第 1 期 际情况中， 高风速不是常态， 但反映出此模式在处理低风速和高风速时有不合理处。 图 1选定条件下 AERMOD 模型计算的最大落地浓度 图 2选定条件下 ADMS 模型计算的最大落地浓度 表 1二个模型计算的最大落地浓度 μg m－ 3 及其距离 km 点位 风速 / m s －1 烟囱高度 20 m30 m 40 m50 m60 m100 m 浓度距离浓度距离浓度距离浓度距离浓度距离浓度距离 A AERMOD 39. 65N， 75. 9E 07- 01， 4 00 135. 060. 2029. 480. 2024. 610. 2020. 370. 2017. 340. 3010. 780. 30 245. 770. 2037. 300. 1031. 660. 3026. 630. 4022. 240. 3012. 880. 40 3091. 290. 2037. 630. 3019. 660. 4012. 040. 608. 360. 702. 941. 20 B AERMOD 39. 65N， 75. 9E 07- 01， 4 00 10. 430. 100. 180. 200. 090. 300. 050. 300. 020. 300. 00224. 50 20. 240. 200. 26169. 800. 18196. 800. 13225. 300. 09255. 100. 02290. 20 30. 64108. 200. 55120. 100. 46133. 400. 82105. 200. 61123. 200. 20202. 70 51. 2953. 901. 6547. 501. 5950. 201. 4255. 401. 7050. 200. 9975. 10 C AERMOD 39. 65N， 75. 9E 07- 01， 4 00 115. 690. 6513. 050. 7511. 030. 809. 450. 908. 171. 004. 921. 45 270. 620. 552. 260. 3540. 020. 4032. 000. 5026. 300. 5014. 040. 80 30108. 600. 0541. 590. 1021. 910. 1513. 620. 209. 340. 253. 380. 45 401 环境工程 2013 年 2 月第 31 卷第 1 期 图 32 个模式计算结果比较 C ADMS/CAERMOD 图 4轴线最大浓度随风速的变化与简单高斯模式的比较 2 最大落地浓度的距离也有难以置信的情况， AERMOD 模式的结果尤甚， 存在不连续现象。如表 1B 源高 20 m 时， 风速 2 m/s 和 3 m/s 时最大浓度的 距离分别是 0. 2 km 和 108. 2 km， 拐点处在风速 2. 3 ～ 2. 4 m/s 之间; 源高变化有时也引起这种不连续， 如表 1B 当风速 1. 0 m/s 时， 源高 60 m 和100 m的最大浓度 距离分别是 0. 3km 和 224. 5 km， 浓度都是 0. 007 μg/ m3， 拐点处在源高 73. 1 m 和 73. 2 m 之间。 3 正常情况下， 随着点源增高， 浓度应该下降。 但 AERMOD 的结果有不合理处， 如表 1B 风速3 m/s 时， 源高 50 m 时的浓度高于源高 40 m 的浓度， 风速 5 m/s 时， 源高 60 m 时的浓度高于源高 50 m 的浓 度等。 4 源高对降低浓度的作用远大于风速。 1. 2昼夜最大浓度的差异 从所列实例看， 至少在风速 7 m/s 以下时 图 1c、 图 2c ， 相同风速和云量情况下， 日间浓度大于夜 间浓度， 风速越低浓度相差越大， 源越高浓度相差越 大， AERMOD 模型计算结果的差异大于 ADMS 模型 的差异。风速 2 m/s 以上时， 在相同风速和云量情况 下， 日间浓度大于夜间浓度似乎有悖于经验、 观测事 实和基本扩散理论。 1. 3两个模式计算结果的差异分析 1 由图 3 看出 总体上对点源而言， ADMS 计算 得到的浓度大于 AERMOD 的浓度; 对面源而言 图 5 ， AERMOD 模 型 的 计 算 结 果 大 大 高 于 ADMS。 ADMS 模型有烟气溢出速度和温度 2 个参数， 故对于 热排放面源 如焦炉 BaP 来说， 浓度更小。 2 夜间时刻， 风速 4 m/s 以下时， 源高越高， 二个 模型的浓度相差越大。随着风速加大， 浓度差异慢慢 缩小， 不同源高趋于一致趋势， 到风速 10 m/s 左右， 二者浓度已十分接近。 3 日间情况 明 显 有 别 于 夜 间， 风 速 2 m /s 以 下时， AEDMOD 的浓 度高于 ADMS 的浓度。源高 越低， 二个模式的浓度差异越大， 但均在风速 4 m / s 左右时差异达最大， 随后随风速的加大差异慢慢 缩小， 到风速 30 m /s 左右时， 浓度差异趋于消失。 但总 体 上 两 个 模 型 日 间 浓 度 的 差 异 大 大 低 于 夜间。 1. 4与简单高斯模型的比较 1 一般风速情况下， ADMS 模型点源计算的浓度 大于 AEDMOD 模型计算的浓度， 日间更甚; 二者都低 于简单高斯模式计算的浓度。 2 在同一风速和云量情况下， ADMS 模型的浓度 的日夜间差异小于 AERMD 模型日夜间的差异。 3 最简单的高斯模式与异常复杂、 参数众多的 新型模型相比较， 在小风和高风速段， 其结果 浓度 及其距离 似乎更合理一些。 1. 5地形处理和气象资料处理的差异 1 ADMS 模型中， 地形数据最多只能有 16 500 个， 因此当计算区域较大时， 地形数据就会失去它原 有的分辨率， 因此， 在距离较远的关心区域， 使用密集 的地形数据意义不大， 因为如果没有整个区域密集的 地形数据， 流场的计算也就失真了。 另外， ADMS 中的地形数据由用户输入， 所以即 使是同一块地形， 由不同的起点截取、 用不同的工具 截取、 按不同分辨率间隔截取都可能对区域内的计算 浓度有明显影响。如表 2 所示。 501 环境工程 2013 年 2 月第 31 卷第 1 期 表 2地形起点和分辨率对 ADMS 模式计算浓度的影响μg/m3 关心点地形 1地形 1 加密一倍地形 2地形 3 3 号 0. 02324. 64861. 02930. 7324 4 号 0. 03105. 29690. 85680. 4378 地形分辨率90 m45 m90 m100 m 注 地形 1、 地形 2 和地形 3 都包含了同一块计算区域， 只是截取 的起点和大小不一样。 2 ADMS 模式对面源的计算结果要比 AERMOD 模型小的多; 点源且平坦地形时， ADMS 模型的结果 大于 AERMOD 模型的计算结果。 3 气 象 数 据 的 时 间 问 题 对 于 不 同 的 时 区， ADMS 模式需要用户自行调整原始气象数据记录的 时间， 不为一般用户所理解， 也比较麻烦。 2面源参数的影响 面源浓度贡献极大， 它常常是环评中关心点浓 度超标的根本原因。AERMOD 中有一个面源参数 烟羽初始尺寸， ADMS 模型中有 2 个面源参数 溢出 烟气温度和速度取值都对计算结果有明显影响。 2. 1与简单高斯模式的比较 先来 做 一 个 简 单 比 较。图 5 是 一 个 高 度 为 20 m、 面积为 2 500 m2正方形面源用三种模型计算的 下风向轴线上浓度。从结果可以看出 AERMOD 模 型的结果大于 ADMS 模型计算结果， 与简单高斯模式 的结果相比较， AERMOD 模型对面源浓度的计算浓 度值要大一个数量级左右， 但浓度随风速变化的趋势 上基本一致。 图 5一个简单面源轴线最大浓度随风速的变化 2. 2面源参数取值的影响 一个工程实例也许更能说明 2. 1 所述的问题。 实例的基本参数见表 3。 1 污染物BaP， 来自于 2 台 6 m70 孔焦炉， 串联 排列， 源强见表 3。 2 浓度取值 取焦炉附近 6 个点 用 AERMOD 进行小网格计算找出的浓度高值点 全年最大日均 浓度均值。 表 3某钢铁基地焦炉 2 70 孔 基本参数 面源排放量焦炉高度焦炉长宽SW x 坐标SW y 坐标方位角海拔 h 30 kg/a25 m210 m16 m611. 75－ 925. 973. 41 537. 23 m 3 气象资料使用当地 2010 年一年逐时地面气 象资料和 MM5 高空资料。 4 选用模型 AERMOD 和 ADMS， 均考虑“有地 形” 和“平坦地形” 两种情况; 源参数“初始垂直烟羽尺 寸” 取 0 ～14 m， 无组织排放烟气温度取 0 ～ 120 ℃， 烟 气溢出速度取 0 ～ 14 m/s。 2． 2． 1AERMOD 模型计算结果 考虑到焦炉的最大高度一般不会超过 25 m， 所以 取初始垂直烟羽尺寸最大到 14 m， 略大于设备高度的 1/2。计算结果见图 6， 从图 6 中可以看出 复杂地形时 的浓度明显大于平坦地形时的浓度。当初始烟羽尺寸 较小时， 前者的值大于后者 1 ～2 个数量级。随着初始 烟羽尺寸的增加， 地形的影响慢慢降低， 各点浓度也慢 慢降低; 而平坦地形下， 在初始烟羽尺寸 6 m 以下时， 其影响不明显， 6 m 以后随着尺寸的增加， 浓度增加， 最终 14 m 以后 ， 逐步接近考虑有地形时的浓度。所 以， 在考虑地形时， 必须使用这个面源参数。 图 6Aermod 模型面源烟羽初尺寸对浓度的影响示意 601 环境工程 2013 年 2 月第 31 卷第 1 期 2． 2． 2ADMS 模型计算结果 ADMS 模型中面源有 2 个关键参数 烟气温度和 速度， 其他条件与 AERMOD 计算时相同。为简略起 见， 图 7 只给出了 3 号关心点浓度随烟气温度和速度 的变化趋势， 其余各点趋势基本相同。 由图 7 可见 随着逸散烟气温度的升高， 浓度迅速 下降， 特别是当烟温在 40 ℃ 以下时; 随着逸散烟气速 度的增加， 浓度下降， 当烟温在 40 ℃以上时， 规律尤为 明显; 地形影响不那么突出， 烟气温度越高， 二者浓度 越接近; 当烟流速度取 0 时， 烟流的温度不起作用。 图 7ADMS 模式计算的焦炉 BaP 地面浓度 2． 2． 3两个模型计算结果的比较 用 6 个关心点的最大日均浓度平均来比较两个 模型的计算结果。由图 8 可知 AERMOD 模型中地 形的作用非常明显， 而 ADMS 模式中地形的作用要弱 得多; ADMS 模型的计算结果低于 AERMOD 模型的 结果 2 个数量级以上。AERMOD 模型中， 面源没有 温度和速度参数， 对于热态排放源来说， 无疑会高估 其浓度。这里将其分为 20 个小点源， 取烟气温度 100 ℃ ， 气流速度 1. 5 m/s， 再计算其浓度。从结果看 出， 浓度降低为面源时的 1 /10 左右， 但仍然远远大于 ADMS 模式计算的浓度 约 1. 5 个数量级 ， 说明两个 模式计算结果差距大的最根本原因还不是面源的温 度和气流溢出速度。 3慎重应用模式计算的结果 相同的源、 地形和气象条件， 使用不同的模型得 到有差异的结果是很正常的， 但若这种差异大到足以 左右项目的设立与否， 涉及防护距离、 扩大土地征用、 图 8两个模型面源计算深度比较 搬迁等， 实际工作中就可能引起尴尬和困惑。如上述 三个模式应用于焦炉 BaP 的大气环境影响评价， 就 会得出截然不同的评价结论， 所以， 同一类型项目的 环评， 有必要统一使用同一模式， 且不必锱铢必较于 观测计算结果。 参考文献 ［1］王栋成． 复杂地形大气扩散模式在环境影响评价中的应用 ［J］． 2010， 28 6 89- 93. ［2］洪伟， 古国榜， 杨立君． 大气扩散高斯模式的灵敏度系统分析 ［J］． 环境工程， 2003， 21 4 62- 64. ． ［3］Dunkerley F， Spanton A M， Hall D J， et al． An inter-comparison of the AERMOD， ADMS and ISC dispersion models for regulatory applications， dispersion over terrain［R］． harmo． org， 2000． ［4］李卓． 基于 ADMS-Urban 的大气污染浓度贡献率分析［J］． 环境 工程， 2010， 28 S1 183- 186. ［5］李庭． 应用 ADMS 确定大气环境防护距离方法探讨［J］． 环境 工程， 2011， 29 3 120- 123. ［6］王淼， 马红友， 王二平． 电厂为例讨论 AERMOD 大气预测中应 关注的几个问题［J］． 能源与节能， 2010 3 79- 81. ［7 ］李 杰， 张仲成． AERMOD 模型在复杂地形大 气预测 中 的 应 用 以某钢厂为例［J］． 科技资讯， 2011， 19 166- 168. ［8］伯鑫， 张玲， 刘梦， 等． 复杂地形下确定钢铁联合企业防护距离 研究［J］． 环境工程， 2011， 29 S1 298- 302. ［9］杨多兴， 杨木水， 赵晓宏， 等． AERMOD 模式系统理论［J］． 化学 工业与工程， 2005， 22 2 130- 135. 作者通信处易海涛100088北京市海淀区西土城路 33 号环保院 E- mailthiy tom． com 2012 － 04 － 13 收稿 701 环境工程 2013 年 2 月第 31 卷第 1 期