环境污染与防治 第29卷 第5期 2007年5
月
大气污染物扩散模式的应用研究综述3
迟妍妍1
张惠远2#
(1.中国环境科学研究院,北京100012;2.国家环保总局环境规划院,北京100012)
摘要应用大气污染物扩散模式可以模拟不同尺度、气象、地形条件下工业污染物在大气中的输送与扩散特征,为大气监测、
城市环境规划和空气质量预报等工作提供科学依据。归纳了目前广泛应用于模拟工业污染物扩散的模式,着重介绍了近年来国内外对这些模式的主要应用研究进展,比较了各模式在应用上的优缺点,并对大气污染物扩散模式的应用研究前景进行了讨论。
关键词工业点源污染物扩散模式
Areviewofthedevelopmentandapplicationofairpollutantdispersionmodels ChiYanyan1,ZhangHuiyuan2.(1.ChineseResearchAcademyofEnvironmentalScience,Beijing100012;2.ChineseAcademyforEnvironmentalPlan2ning,Beijing100012)
Abstract: Theairpollutantdispersionmodelswereusedtosimulatecharacteristicsoftransportationanddiffu2sionofgaseouspollutantsindifferentscales,meteorologyandterrainconditions,providingscientificbasisforairmo2nitoring,urbanenvironmentalplanning,andairqualityprediction.AcomprehensiveoverviewofmodelsbeingwidelyusedtosimulatethedispersionsofindustrialgaseouspollutantsinandoutsideChinaduringrecentyearswaspresen2ted.Thesuitabilityofthemodelsunderdifferentkindsofconditionswascomparedfromofviewofapplica2tion.Finally,theforegroundofdispersionmodelswasdiscussed.
Keywords: Industrialpointsource
Pollutants
响,。[1]5393,因此大气污染物扩散模式被广泛地用来模拟预测污染物的扩散分布情况,评估大气环境质量。 大气污染物扩散模式结合污染物浓度和气象资料定量分析污染物在大气中的输送、扩散特征。最初,模式的研究理论核心是高斯扩散理论,应用范围是小尺度[2]20。随着研究的逐渐深入和计算机的发展,开始利用计算机进行数值计算,突破了高斯扩散理论均匀平稳湍流的限制,可以求解非均匀、非定常的污染物扩散问题,且模式的适用范围向中尺度、大尺度扩展。目前,数值计算已经成为研究的主流方法,研究范围也在逐步扩大。 大气污染物扩散模式的应用受地形、气象、大气污染物的物理化学特征、污染源特征等多种因素的制约,不同的扩散模式都有各自不同的考虑因素和适用范围,选择恰当的扩散模式能较为准确地模拟污染物的扩散及分布,用于城市环境空气质量预报。目前,已经有许多发展成熟的污染物扩散模式应用
,其中不少模式经过验证都获得了较好的结果,国内的相关研究中尤其以高斯类模式的应用最为广泛。
笔者着重介绍了近年来针对工业点源的大气污染物扩散模式的应用,结合模式的理论核心以及应用特征,将目前常用的扩散模式以高斯公式、拉格朗日方法、欧拉方法为基础分3类进行阐述,并针对模式的适用范围(中小尺度或大尺度)、地形复杂度、污染物扩散的短期/长期浓度以及瞬间/连续排放的污染源、地面源/高架源等方面,结合应用讨论了模式各自的特点。由于篇幅有限,有关模式更详细的描述可参见美国EPA网站(http://www.epa.gov/scram001/dispersionindex.htm)等。其中,适用于
中小尺度的扩散模式研究范围为几公里到几十公里,可研究小城镇或几个街区,也可研究整个城市区域;适用于大尺度的扩散模式研究的是大范围的大气扩散和输送,研究范围为几十公里到几百公里,甚至几百公里以上。另外,对新发展的基于嵌套模式的模拟系统的应用作了简单介绍,阐述了其发展的必要性及目前存在的主要问题。
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第一作者:迟妍妍,女,1981年生,硕士研究生,研究方向为环境规划与管理。通讯作者。3国家自然科学基金资助项目(No.40401023)。
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1基于高斯理论的大气污染物扩散模式应用研究
高斯模式是半经验型扩散模式,假定下风向的
污染物浓度符合正态分布,是很多实用模式发展的基础。基于高斯理论的大气污染物扩散模式被广泛应用于各种尺度的研究区域,其中适用于中小尺度的有ISC(IndustrialSourceComplexModel)、AER2MOD(AMS/EPARegulatoryModel)、ISCST(In2dustrialSourceComplexShortTermModel)、ADMS(AdvancedDispersionModelingSystem)、ADMS2Urban等,应用于大尺度的有CALPUFF
程,但只能近似模拟静风(风速
ISCST3在应用中较为流行,最适合评估工业区对周围大气环境的影响,也是评价大气污染物地面浓度最常用的模式。RAMAKRISHNA等[1]539525407,[10]应用ISCST3分别对印度维萨卡帕特南地区的工业园以及海得拉巴市郊的工业园排放的SO2和NOX的扩散进行了研究,评估了其对周边大气质量的影响;并用模拟预测值和浓度观测值验证模式,结果显示模式预测的浓度值和观测值之间有很好的一致性。李林等[11]应用ISCST3模拟北京市八城区内大气污染物浓度的时空分布,分析其浓度分布特征及行业分担率,评价能源消耗对未来北京市空气质量的影响。 CALPUFF可模拟气体污染物的大范围输送,与同类型模式ISC3相比,由于它采用多点时空变化的逐时气象场,模拟结果更接近实际大气扩散真实的扩散情况。ZHOU等[12]CALPUFF分析预和2,CALPUFF,这是其他以高斯理模式所不具备的。LEVY等[13]应用CALPUFF结合NOAA中的气象数据,模拟评价了伊利诺斯州的9个电厂排放的一次、二次污染颗粒对美国中西部的影响。宋宇等[14]利用CALPUFF分析了石景山工业区PM10污染对北京市的影响范围和大小。 综上所述,以高斯模式为基础的扩散模式多数只适用于模拟中小尺度范围的大气扩散。这是因为以高斯模式为基础的改进模式一般是稳定态的扩散模式,假定大气在整个模拟区域都是均衡的,传输和扩散条件长期不变,所以不适合模拟大范围的污染扩散。高斯模式在大多数气象条件下模拟效果都较合理[15],是模拟污染物扩散的经典方法。但也有其局限性[16]15,16:①高斯烟流模式假定污染物从污染源排放出来后立即以直线轨迹输送,没有考虑风速仅有1m/s或更低的情况,故当研究区域距离污染源较远时局限性会很明显;②高斯烟流模式不适用于低风条件,由于模拟浓度和风速成反比,当风速很低(0～1m/s)时模拟的浓度值会很高;③模式假定直线传输轨迹,没有考虑受地形影响的风的转向和上升,因此在适中地形区域及稳定状态下,这类模式对地形影响的评价会普遍偏高;④高斯烟流模式假定大气在整个模拟区域都是均衡的,传输和扩散条
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等。ISC是开发应用较早的模式,可模拟简单地形下的工业污染源[3],其主要优势在于模式使用的相对简单性和预测结果的稳固性,气象数据的需求量相对较小;但该模式不能提供大气边界层结构的改进知识和湍流扩散过程的结果性预测[4]303。AER2MOD和ADMS是新发展的扩散模式,可以替代ISC使用[4]301。ADMS2Urban与ADMS的运算法则基本相同,专门应用于模拟城市中的大气污染物扩散。ISCST是ISC的短期版本,需要更详细的气象资料, AERMOD和ADMS相对于散模式,等[42314通过55,以评价新模型ADMS和AERMOD相对于ISC3的改进程度,结果表明:ADMS的模拟结果比AERMOD略好,并且两个模式都好于ISC3;ADMS是唯一能处理瞬间排放污染物的输送和扩散的模式;AERMOD对地面源和高架源的情形都适用,运算时间相对ADMS较快。VENKATRAM等[5]利用AERMOD预测了城市小污染源附近地区的地面浓度,指出该模式可考虑建筑物对污染源附近地区大气扩散的影响。RIDDLE等[6]指出ADMS能模拟一个有效建筑物对气体传输和扩散的影响,但不能评估建筑群对当地流体场和湍流场的影响。英国经常应用ADMS评估大型工业区对当地大气污染的影响,如CARS2LAW等[7]应用ADMS模拟典型电厂排放的SO2浓度。OWEN等[8]应用ADMS2Urban计算了伦敦NOX和SO2的浓度,且评价了它们对当地的影响;徐伟嘉等[9]应用ADMS2Urban模拟广州市天河区机动车尾气排放的NOX的扩散过程,并将模拟结果与实测值进行对比,结果显示,ADMS2Urban能很好地模拟有风(风速≥1m/s)条件下NOX的扩散过
件长期不变,实际上真正的大气均衡情况很少发生。但值得注意的是,AERMOD是例外。
2 基于拉格朗日方法的大气污染物扩散模式应用
HURLEY等[25]应用LADM对澳大利亚新南威尔
研究
拉格朗日方法是用跟随流体移动的粒子来描述污染物浓度及其变化。它是一种描述污染物分布的自然方式。在基于拉格朗日方法的大气污染物扩散模式中,适用于中小尺度的有LS(LagrangianSto2chasticModel)、TAPM(TheAirPollutionModel)、LPM(LagrangianParticleModel)、LPDM(La2grangianParticleDispersionModel)等,适用于大尺度的有LADM(LagrangianAtmosphericDispersionModel)。其中,LS是模拟大气边界层中不均匀湍流
士州的大城市及工业区的光化学烟雾和极细颗粒进行了研究。 综上所述,以拉格朗日方法为基础的扩散模式多数适合模拟几十公里到几百公里区域的污染扩散,是高级的扩散模式,与稳定态扩散模式最大的不同在于对气象数据的需求不同,稳定态扩散模式需要单点气象数据,而高级扩散模式需要的是三维随时间变化的气象数据[16]16。拉格朗日方法能正确描述湍流扩散过程,因此基于拉格朗日方法的扩散模式得到较为广泛的应用。然而,由于拉格朗日函数方程的复杂性,使得拉格朗日分析大多仅限于描述平稳和均匀湍流条件下的扩散问题[2]52,而且拉格朗日方法不能直接用来解决涉及非线性化学反应的问题[2]55。然而,拉格朗日方法的数学处理比欧拉方法容易,不存在闭合问题。3
的污染物扩散的有用工具[17]。LPM可以模拟低风条件下的污染物扩散,应用于研究大气边界层的湍流扩散问题[18]。国内外TAPM、LPDM和LADM的应用都非常广泛。
TAPM中应用了多种水平的网格嵌套,模拟污染源附近地区的大气扩散,如HURLEY[19]等应用TAPM模拟Kwinana工业区附近的大气污染基于欧拉方法的大气污染物扩散模式应用研究
K理论)。欧拉方法的大气污染物扩散模式中,适用于中小尺度的有EITDM(EulerianInertTracerDispersionModel)等,适用于大尺度的有ADPIC(AtmosphericDiffusionParticleinCell)、REMSAD(RegionalModelingSystemforAerosolsandDeposition)、Models23/CMAQ(Models23Com2munityMultiscaleAirQualityModel)和MATCH(MultiscaleAtmosphericTransportandChemistryModel)等。其中,EITDM是将一种真实的水平扩
外,TAPM对气象数据的要求较低U等[20]利用TAPMKincaid地区点,发现在有风的观测数据时TAPM的预测值更好一些,但在没有同类数据的情况下预测结果也不错。
LPDM能很好地模拟光化学特征,如SONG等[21]应用LPDM模拟了位于美国田纳西洲的坎伯兰电厂排放的烟气,指出当光化学反应较突出时,此模式具有重要的实用价值。通过多项验证,LPDM用来评价大气扩散的平均浓度效果最好,并且适用于复杂地形或热对流产生的复杂流动扩散的情况[22]。该模式的优势在于能详细描述重点污染源附近地区大气污染物的运动;但是LPDM还没有解决高次的化学反应。程雪玲等[23]应用LPDM评价了高架点源污染物扩散的平均浓度,认为用该模式可以较好地模拟大气边界层内复杂气候条件下的羽流扩散。 LADM能精确模拟点源附近烟气的输送扩散,由于其模拟结果的实用性,该模式被广泛使用,如NGUYE等[24]9472958应用LADM模拟了复杂地形和非稳定流动条件下高架点源排放的污染物扩散情况。此外,LADM也能很好地模拟光化学特征,如・378・
散方法用在坐标系统中,该模式可以与其他改进的气象模式相结合,也可以在有适当风场和垂直扩散率数据的条件下作为一种独立的模式应用[26]4011。ADPIC通常用来模拟复杂地形下惰性气体、放射性气体及颗粒物的浓度[27]。相对而言,REMSAD、Models23/CMAQ和MATCH更广泛地应用于大
尺度区域的污染扩散研究。
REMSAD具有嵌套栅格的能力,用来模拟大区域污染物的长期浓度。BARNA等[28]用REMSAD模拟以德克萨斯州为近似中心包括美国和墨西哥北部大部分区域的硫酸盐形成和输送。SCHICHTEL等[29]利用REMSAD确定德克萨斯州大湾国家公园阴霾的污染来源,并通过大湾附近的示踪剂测量评价REMSAD模式。
Models23/CMAQ能将复杂的空气污染情 如
对流层的臭氧、PM、毒化物、酸沉降及能见度等问题综合处理,而不是仅仅只考虑一种污染。其特点是多层次网格,能模拟不同尺度的大气污染物扩散。ZHANG等[30]应用Models23/CMAQ和区域大气模拟系统RAMS计算的气象场来研究2001年2月22日至5月4日东亚地区硫混合物的传输和化学转化。安兴琴等[31]针对兰州市冬季采暖期污染严重的特点,应用Models23/CMAQ对兰州市污染物扩散进行了模拟。Models23/CMAQ的主要缺陷是改进的模拟运算法的运算比其他模式的运算更昂贵。 MATCH常被用来预报污染物的短期浓度和沉积区域。LANGNER等[32]通过模拟EXET实验中释放的惰性示踪剂的扩散来验证MATCH模式,并应用该模式评估了切尔诺贝利事故中释放的137Cs的输送和沉降。OLIVARES等[33]应用MATCH模拟了智利中部氧化硫的地区分布,特别是铜冶炼厂对首都圣地亚哥地区大气质量的影响。 在模拟较大尺度区域的扩散问题时欧拉方法占有一定的位置。由于它易于加入源变化、化学变化和其他迁移清除过程,大气输送和扩散问题[2]69测污染物浓度,[2另一个局限性[24]948,欧拉统计量易于测量,所以欧拉方法的统计量表达公式很有用,此类表达公式还可直接应用于发生化学反应的情形[2]69。欧拉方法能通过合并二次和高次化学动力等式描述光化学烟雾的产生[24]948。 模拟点源污染物扩散的拉格朗日方法和欧拉方法都是新发展的高级扩散模式,迄今已经有不少研究对两者进行了比较。NGUYEN等[24]957在复杂地形和非稳定流体条件下应用LADM和CALGRID模拟高架点源污染物扩散情况后发现:拉格朗日方法能描述对流水平上烟气扩散的短期行为,而欧拉方法不能精确地描述短期扩散;拉格朗日方法的预测结果与观测值有很好的一致性,而在这种极端条件下欧拉方法却不适用。尽管如此,对于研究三维流体中的复杂化学过程欧拉方法仍然是目前最普遍使用的方法。QUERZOL[34]2821在研究中提出,历史上大气边界层的实验数据都是由欧拉方法提供,因此理论研究也主要基于欧拉方法,因为它是比较理论预测值和实验数据的唯一方法。然而,在不稳定边界层中污染物浓度的分布不符合高斯特征,欧拉
数值模式对污染物扩散的预测不是很准确[34]2821;而拉格朗日方法能自然地描述污染物扩散过程,与欧拉模式相比,污染源附近地区浓度的预测值精确度更高,但在实际应用中其局限性在于速度湍流场和拉格朗日时间尺度是必需的输入参数[34]2821。此外,LI等[26]4011提出对于城市大气污染问题,污染源在城
市区域分布通常是分散的而不是几个点,因此控制这些污染源欧拉方法好于拉格朗日方法。4
基于嵌套模式的大气污染物扩散模拟系统应用研究
大气质量取决于很多不同物理过程,包括不同范围的空间和时间尺度。当研究现象受多种尺度影响时需要同时模拟几个不同尺度,因此有必要构建一个基于一系列嵌套模式的模拟系统来表示不同现象和尺度。 构建这种模拟系统有两种可能的方法。第一种,嵌套在几个不同尺度中,HOMOD[35],[36]69291和[291],方便在不;缺陷在于繁重的计算量,需要耗费相当多的计算时间和资源。因此,在需要快速计算以及资料受限的情况下,该方法并不很实用。第二种方法是以不同类型的模式在不同尺度上的应用为基础,选择模式来表示特定尺度下的主要物理过程,因此它比一般的三维模式更有效。其主要缺陷在于模式经常使用不同的方法,而结合这些完全不同的模式是非常困难的。由于此原因,目前大多数使用不同模式的模拟系统不能完成模式之间的完美结合。以第二种方法构建的模拟系统在国际上已有较多应用。SOULHAC等[36]69291应用基于嵌套模式的模拟系统对法国里昂地区的大气污染物进行了研究。其中,区域尺度计算时,气象模拟使用SAIMM模式,污染物扩散模拟使用UAM2V模式;城市尺度计算使用MERCURE;更详细的局地计算使用ADMS23和SIRANE。KESSLER等[38]应用CARLOS对莱茵河北部地区威斯特伐利亚进行大气污染事件的高分辨率模拟。CARLOS是一组包含EURAD和WiTraK的嵌套模型,能够计算当地和区域尺度上化学转化和输送过程。5
结语
近年来,大气污染物扩散模式的研究取得了显
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月
著进展,从20世纪30年代开始的适用于局地尺度的经验模式发展到今天的适用于区域尺度的数值模式,模拟的范围逐步扩大,研究方法也日趋完善,但由于大气污染物扩散自身机制的复杂性,目前还存在如下问题:①气象和污染源数据的不足导致模拟精度不够。模式所需的参数和数据与模式预测结果的准确性直接相关,往往性能全面及准确性高的模式对数据的需求量较大,因此缺乏足够的气象和污染物浓度资料会直接导致预测结果的准确性降低;②模拟结果存在不确定性。在模式的模拟过程中由于受到多种因素的影响(如输入数据的不确定性、参数不确定性以及模式的内在局限性等),导致模拟结果存在不确定性,使模式的应用常受到不确定性的限制;③稳定条件下的扩散研究还不够透彻。稳定条件下的污染扩散当前依然采用传统的高斯模式,认为稳定条件下湍流很弱。但实际上稳定边界层的湍流并不是一直都很弱,它存在一种突发的湍流,时常会把高处的污染物带到地面。除此之外,稳定条件下还会出现低空急流。可见,稳定边界层的湍流特征也很复杂,目前人们还不能从理论上和数学上进行精确描绘;④,,、中尺度键科学问题。 针对上述问题,还需要加强如下4方面研究:①为了提高模拟的精度,应在研究区域内尽可能增加气象观测网点及观测项目,如在气象站增加辐射和近地层湍流通量等对计算大气边界层参数非常有用的观测项目,在炼油厂旁增加碳氢化合物的观测等;②研究有效的方法对模式的不确定性进行精确的定量评估,为污染物浓度预测提供可靠的科学依据;③加强对稳定边界层扩散特征的研究,从理论上和数学上对它进行精确描绘,进而发展更趋合理的扩散模式;④加强不同模式之间嵌套的研究,使不同模式间的嵌套更加完善。参考文献
[1] RAMAKRISHNATVBPS,REDDYMK,REDDYRC,et
al.Impactofanindustrialcomplexontheambientairquality:Casestudyusingadispersionmodel[J].AtmosphericEnviron2ment,2005,39(29).[2] 蒋维楣,孙鉴泞,王雪梅,等.空气污染气象学[M].南京:南京
大学出版社,2003.
[3] MEHDIZADEHAF,RIFAIBHS.ModelingpointsourceplumesathighaltitudesusingamodifiedGaussianmodel[J].AtmosphericEnvironment,2004,38(6):8212831.
[4] HANNASR,EGANBA,PURDUMJ,etal.Evaluationofthe
ADMS,AERMOD,andISC3dispersionmodelswiththeOP2TEX,Dukeforest,Kincaid,Indianapolis,andLovettfielddatasets[J].InternationalJournalofEnvironmentandPollution,2001,16(1/6).
[5] VENKATRAMA,ISAKOVV,YUANJing,etal.Modeling
dispersionatdistancesofmetersfromurbansources[J].At2mosphericEnvironment,2004,38(28):463324641.
[6] RIDDLEA,CARRUTHERSD,SHARPEA,etal.Compari2
sonsbetweenFLUENTandADMSforatmosphericdispersionmodeling[J].AtmosphericEnvironment,2004,38(7):102921038.[7] CARSLAWDC,BEEVERSSD.Dispersionmodellingconsid2
erationsfortransientemissionsfromelevatedpointsources[J].AtmosphericEnvironment,2002,36(18):302123029.[8] OWENB,EDMUNDSHA,CARRUTHERSDJ,etal.Useof
anewgenerationurbanscaledispersionmodeltoestimatetheconcentrationofoxidesofnitrogenandsulphurdioxideinalargeurbanarea[J].TheScienceoftheTotalEnvironment,1999,235(1/3):2772291.[9] 徐伟嘉,刘永红,余志.ADMS2Urban在机动车尾气扩散上的应
用研究[J].科技管理研究,2004,24(6):87289.
[10] RAMAKRISHNATVBPSYMK,REDDYRC,et
al.Assimilativecapacityofpollutantsduetoin2bowlarea[J].Atmospheric(],.,2005,25(6):7462750.
Ying,LEVYJI,EVANSJS,etal.Theinfluenceof
geographiclocationonpopulationexposuretoemissionsfrompowerplantsthroughoutChina[J].EnvironmentInternation2al,2006,32(3):3652373.
[13] LEVYJI,SPENGLERJD,HLINKAD,etal.UsingCAL2
PUFFtoevaluatetheimpactsofpowerplantemissionsinIlli2nois:modelsensitivityandimplications[J].AtmosphericEn2vironment,2002,36(6):106321075.
[14] 宋宇,陈家宜,蔡旭晖.石景山工业区PM10污染对北京市影响
的模拟计算[J].环境科学,2002,23(增刊):65268.
[15] 李宗恺,潘云仙,孙润桥.空气污染气象学原理及应用[M].北
京:气象出版社,1985.
[16] TAIAOMMT.Goodpracticeguideforatmosphericdisper2
sionmodelling[M].Wellington:TheMinistryfortheEnviron2ment,2004.
[17] FRANZESEP.Lagrangianstochasticmodelingofafluctua2
tingplumeintheconvectiveboundarylayer[J].AtmosphericEnvironment,2003,37(12):169121701.
[18] MANOMAIPHIBOONK,RUSSELLAG.Effectsofuncer2
taintiesinparametersofaLagrangianparticlemodelonmeanground2levelconcentrationsunderstableconditions[J].At2mosphericEnvironment,2004,38(33):552925543.
[19] HURLEYPJ,BLOCKLEYA,RAYNERK.Verificationofa
prognosticmeteorologicalandairpollutionmodelforyear2longpredictionsintheKwinanaregionofWesternAustralia[J].AtmosphericEnvironment,2001,35(10):187121880.
[20] LUHARAK,HURLEYPJ.EvaluationofTAPM,aprog2
nosticmeteorologicalandairpollutionmodel,usingurbanandruralpoint2sourcedata[J].AtmosphericEnvironment,2003,37(20):279522810.
[21] SONGCK,KIMCH,LEESH,etal.A32DLagrangianpar2
ticledispersionmodelwithphotochemicalreactions[J].At2
・380・
迟妍妍等 大气污染物扩散模式的应用研究综述
mosphericEnvironment,2003,37(33):460724623.
[22] 姚仁太,徐向军,郝宏伟,等.远东地区核风险厂址释放的气载
放射性污染物长距离迁移的模拟[J].辐射防护,2005,25(4):1932205.
[23] 程雪玲,胡非.大气边界层内羽流扩散研究[J].力学学报,
2005,37(2):1482156.[24] NGUYENKC,NOONANJA,GALBALLYIE,etal.Pre2
dictionsofplumedispersionincomplexterrain:Eulerianver2susLagrangianmodels[J].AtmosphericEnvironment,1997,31(7).
[25] HURLEYPJ,MANINSPC,NOONANJA.Modellingwind
fieldsinMAQS[J].EnvironmentalSoftware,1996,11(1/3):35244.
[26] LIJianguo,ATKINSONBW.Aninerttracerdispersionscheme
foruseinamesoscaleatmosphericmodel[J].AtmosphericEnvi2ronment,2000,34(23).
[27] GIVATIR,FLOCCHINIRG,CAHILLTA.Modelingsulfur
dioxideconcentrationsinMt.RainierareaduringPREVENT[J].AtmosphericEnvironment,1996,30(2):2552267.[28] BARNAMG,GEBHARTKA,SCHICHTELBA,etal.
ModelingregionalsulfateduringtheBRAVOstudy:Part1.Baseemissionssimulationandperformanceevaluation[J].At2mosphericEnvironment,2006,40(14):243622448.
[29] SCHICHTELBA,BARNAMG,GEBHARTKA,etal.E2
valuationofaEulerianandLagrangianairqualitymodelusingperfluorocarbontracersreleasedinTexasfortheBRAVOhazestudy[J].AtmosphericEnvironment,2005,39(37):704427062.
[30] ZHANGMeigen,UNOI,YOSHIDAY,etal.TransporttransformationofsulfurcompoundsoverEastduringtTRACE2PandACE2Asia[Jronment,2004,38(40):6947[31] 安兴琴,左洪超,,.污染物输送的模拟[J,2005,24(5):7482756.
[32] LANGNERJ,ROBERTSONL,PERSSONC,etal.Validationoftheoperationalemergencyresponsemodel
attheSwedish
MeteorologicalandHydrologicalInstituteusingdatafromETEXandtheChernobylaccident[J].AtmosphericEnviron2ment,1998,32(24):432524333.
[33] OLIVARESG,GALLARDOL,LANGNERJ,etal.Regional
dispersionofoxidizedsulfurinCentralChile[J].AtmosphericEnvironment,2002,36(23):381923828.
[34] QUERZOLIGA.Lagrangianstudyofparticledispersionin
theunstableboundarylayer[J].AtmosphericEnvironment,1996,30(16).
[35] PEREGOS.Metphomod2anumericalmesoscalemodelforsimula2
tionofregionalphotosmogincomplexterrain:modeldescriptionandapplicationduringPOLLUMET1993(Switzerland)[J].Mete2orologyandAtmosphericPhysics,1999,70(1/2):43269.
[36] SOULHACL,PUELC,DUCLAUXO,etal.Simulationsof
atmosphericpollutioninGreaterLyonanexampleoftheuseofnestedmodels[J].AtmosphericEnvironment,2003,37(37).
[37] PIELKERA,COTTONWR,WALKORL,etal.Acompre2
hensivemeteorologicalmodelingsystem—RAMS[J].Meteor2ologicalandAtmosphericPhysics,1992,49(1/4):69291.
[38] KESSLERC,BRUCHERW,MEMMESHEIMERM,etal.
SimulationofairpollutionwithnestedmodelsinNorthRhine2
Westphalia[J].AtmosphericEnvironment,2001,35:S32S12.
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(2)前置缺氧池加入软性填料,能增加系统抗冲击负荷的能力,稳定去除COD,并减少进入好氧池的COD,有利于好氧池中硝化菌生长,提高系统的脱氮能力。
(3)由于系统进水COD不高,且前端缺氧池去除了一半以上的可降解有机物,导致后段厌氧池中聚磷菌不能摄取足够的短链脂肪酸,造成释磷不充分,影响了除磷效果。参考文献
[1] 张波,高廷耀.倒置A2/O工艺的原理与特点研究[J].中国给
水排水,2000,16(7):11215.[2] 李军,杨秀山,彭永臻.微生物与水处理工程[M].北京:化学工
业出版社,2002:3802381.[3] 娄金生,谢水波.提高A2/O工艺总体处理效果的措施[J].中
国给水排水,1998,14(3):27230.[4] 王亚宜,彭永臻.A2N反硝化除磷脱氮系统处理生活污水研究
[J].哈尔滨工业大学学报,2004,36(8):83288.
责任编辑:赵 多 (修改稿收到日期:2006206205)
(POPs)的斯德哥尔摩2007年4月在湖该项目主要开展以饵剂系统为主的综合管理替代氯丹和灭蚁灵的使用。据调查,我国每年因白蚁造成的损失高达20亿～25亿元。过去用以灭蚁的氯丹和灭蚁灵属POPs,对人类健康和生态环境危害严重。国家环保总局履约办负责人表示,替代项目的实施是中国履行斯德哥尔摩公约的一个重要行动,可减少150t氯丹和灭蚁灵的生产和使用。湖南与江苏、安徽均为我国实施替代项目的省份。
中澳两国政府签署环保和
水资源管理合作意向书
2007年3月22日,在澳大利亚陪同曾培炎副总理访问的国家环保总局局长周生贤与澳大利亚环境和水利部长特恩布尔就进一步推动双边关系发展,加强水环境领域的合作达成了一致意见。双方代表两国政府签署了环境保护和水资源管理合作意向书。双方还决定,两国有关官员将尽早探讨上述领域开展的合作项目。
周生贤会见全球环境基金会主席
2007年4月4日,国家环保总局局长周生贤会见了来访的全球环境基金会(GEF)主席首席执行官莫尼卡・芭布一行,双方就生物多样性、土地退化、持久性有机污染物等领域的合作进行了深入的交流和探讨。周生贤首先介绍了中国环保事业的新变化,中国政府对环保事业发展战略做出了重大调整,提出要实现环保工作的三个历史性转变,污染防治将作为环保工作的重中之重,将保障群众安全用水作为首要任务。芭布表示,中国是GEF的重要合作伙伴,在全球环境保护中的角色和作用日益显著,GEF将进一步加强与中国的战略合作,共同探索建立促进世界环境保护新机制。
责任编辑:赵 多 (修改稿收到日期:2006210220)
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环境污染与防治 第29卷 第5期 2007年5
月
大气污染物扩散模式的应用研究综述3
迟妍妍1
张惠远2#
(1.中国环境科学研究院,北京100012;2.国家环保总局环境规划院,北京100012)
摘要应用大气污染物扩散模式可以模拟不同尺度、气象、地形条件下工业污染物在大气中的输送与扩散特征,为大气监测、
城市环境规划和空气质量预报等工作提供科学依据。归纳了目前广泛应用于模拟工业污染物扩散的模式,着重介绍了近年来国内外对这些模式的主要应用研究进展,比较了各模式在应用上的优缺点,并对大气污染物扩散模式的应用研究前景进行了讨论。
关键词工业点源污染物扩散模式
Areviewofthedevelopmentandapplicationofairpollutantdispersionmodels ChiYanyan1,ZhangHuiyuan2.(1.ChineseResearchAcademyofEnvironmentalScience,Beijing100012;2.ChineseAcademyforEnvironmentalPlan2ning,Beijing100012)
Abstract: Theairpollutantdispersionmodelswereusedtosimulatecharacteristicsoftransportationanddiffu2sionofgaseouspollutantsindifferentscales,meteorologyandterrainconditions,providingscientificbasisforairmo2nitoring,urbanenvironmentalplanning,andairqualityprediction.AcomprehensiveoverviewofmodelsbeingwidelyusedtosimulatethedispersionsofindustrialgaseouspollutantsinandoutsideChinaduringrecentyearswaspresen2ted.Thesuitabilityofthemodelsunderdifferentkindsofconditionswascomparedfromofviewofapplica2tion.Finally,theforegroundofdispersionmodelswasdiscussed.
Keywords: Industrialpointsource
Pollutants
响,。[1]5393,因此大气污染物扩散模式被广泛地用来模拟预测污染物的扩散分布情况,评估大气环境质量。 大气污染物扩散模式结合污染物浓度和气象资料定量分析污染物在大气中的输送、扩散特征。最初,模式的研究理论核心是高斯扩散理论,应用范围是小尺度[2]20。随着研究的逐渐深入和计算机的发展,开始利用计算机进行数值计算,突破了高斯扩散理论均匀平稳湍流的限制,可以求解非均匀、非定常的污染物扩散问题,且模式的适用范围向中尺度、大尺度扩展。目前,数值计算已经成为研究的主流方法,研究范围也在逐步扩大。 大气污染物扩散模式的应用受地形、气象、大气污染物的物理化学特征、污染源特征等多种因素的制约,不同的扩散模式都有各自不同的考虑因素和适用范围,选择恰当的扩散模式能较为准确地模拟污染物的扩散及分布,用于城市环境空气质量预报。目前,已经有许多发展成熟的污染物扩散模式应用
,其中不少模式经过验证都获得了较好的结果,国内的相关研究中尤其以高斯类模式的应用最为广泛。
笔者着重介绍了近年来针对工业点源的大气污染物扩散模式的应用,结合模式的理论核心以及应用特征,将目前常用的扩散模式以高斯公式、拉格朗日方法、欧拉方法为基础分3类进行阐述,并针对模式的适用范围(中小尺度或大尺度)、地形复杂度、污染物扩散的短期/长期浓度以及瞬间/连续排放的污染源、地面源/高架源等方面,结合应用讨论了模式各自的特点。由于篇幅有限,有关模式更详细的描述可参见美国EPA网站(http://www.epa.gov/scram001/dispersionindex.htm)等。其中,适用于
中小尺度的扩散模式研究范围为几公里到几十公里,可研究小城镇或几个街区,也可研究整个城市区域;适用于大尺度的扩散模式研究的是大范围的大气扩散和输送,研究范围为几十公里到几百公里,甚至几百公里以上。另外,对新发展的基于嵌套模式的模拟系统的应用作了简单介绍,阐述了其发展的必要性及目前存在的主要问题。
#
第一作者:迟妍妍,女,1981年生,硕士研究生,研究方向为环境规划与管理。通讯作者。3国家自然科学基金资助项目(No.40401023)。
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1基于高斯理论的大气污染物扩散模式应用研究
高斯模式是半经验型扩散模式,假定下风向的
污染物浓度符合正态分布,是很多实用模式发展的基础。基于高斯理论的大气污染物扩散模式被广泛应用于各种尺度的研究区域,其中适用于中小尺度的有ISC(IndustrialSourceComplexModel)、AER2MOD(AMS/EPARegulatoryModel)、ISCST(In2dustrialSourceComplexShortTermModel)、ADMS(AdvancedDispersionModelingSystem)、ADMS2Urban等,应用于大尺度的有CALPUFF
程,但只能近似模拟静风(风速
ISCST3在应用中较为流行,最适合评估工业区对周围大气环境的影响,也是评价大气污染物地面浓度最常用的模式。RAMAKRISHNA等[1]539525407,[10]应用ISCST3分别对印度维萨卡帕特南地区的工业园以及海得拉巴市郊的工业园排放的SO2和NOX的扩散进行了研究,评估了其对周边大气质量的影响;并用模拟预测值和浓度观测值验证模式,结果显示模式预测的浓度值和观测值之间有很好的一致性。李林等[11]应用ISCST3模拟北京市八城区内大气污染物浓度的时空分布,分析其浓度分布特征及行业分担率,评价能源消耗对未来北京市空气质量的影响。 CALPUFF可模拟气体污染物的大范围输送,与同类型模式ISC3相比,由于它采用多点时空变化的逐时气象场,模拟结果更接近实际大气扩散真实的扩散情况。ZHOU等[12]CALPUFF分析预和2,CALPUFF,这是其他以高斯理模式所不具备的。LEVY等[13]应用CALPUFF结合NOAA中的气象数据,模拟评价了伊利诺斯州的9个电厂排放的一次、二次污染颗粒对美国中西部的影响。宋宇等[14]利用CALPUFF分析了石景山工业区PM10污染对北京市的影响范围和大小。 综上所述,以高斯模式为基础的扩散模式多数只适用于模拟中小尺度范围的大气扩散。这是因为以高斯模式为基础的改进模式一般是稳定态的扩散模式,假定大气在整个模拟区域都是均衡的,传输和扩散条件长期不变,所以不适合模拟大范围的污染扩散。高斯模式在大多数气象条件下模拟效果都较合理[15],是模拟污染物扩散的经典方法。但也有其局限性[16]15,16:①高斯烟流模式假定污染物从污染源排放出来后立即以直线轨迹输送,没有考虑风速仅有1m/s或更低的情况,故当研究区域距离污染源较远时局限性会很明显;②高斯烟流模式不适用于低风条件,由于模拟浓度和风速成反比,当风速很低(0～1m/s)时模拟的浓度值会很高;③模式假定直线传输轨迹,没有考虑受地形影响的风的转向和上升,因此在适中地形区域及稳定状态下,这类模式对地形影响的评价会普遍偏高;④高斯烟流模式假定大气在整个模拟区域都是均衡的,传输和扩散条
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等。ISC是开发应用较早的模式,可模拟简单地形下的工业污染源[3],其主要优势在于模式使用的相对简单性和预测结果的稳固性,气象数据的需求量相对较小;但该模式不能提供大气边界层结构的改进知识和湍流扩散过程的结果性预测[4]303。AER2MOD和ADMS是新发展的扩散模式,可以替代ISC使用[4]301。ADMS2Urban与ADMS的运算法则基本相同,专门应用于模拟城市中的大气污染物扩散。ISCST是ISC的短期版本,需要更详细的气象资料, AERMOD和ADMS相对于散模式,等[42314通过55,以评价新模型ADMS和AERMOD相对于ISC3的改进程度,结果表明:ADMS的模拟结果比AERMOD略好,并且两个模式都好于ISC3;ADMS是唯一能处理瞬间排放污染物的输送和扩散的模式;AERMOD对地面源和高架源的情形都适用,运算时间相对ADMS较快。VENKATRAM等[5]利用AERMOD预测了城市小污染源附近地区的地面浓度,指出该模式可考虑建筑物对污染源附近地区大气扩散的影响。RIDDLE等[6]指出ADMS能模拟一个有效建筑物对气体传输和扩散的影响,但不能评估建筑群对当地流体场和湍流场的影响。英国经常应用ADMS评估大型工业区对当地大气污染的影响,如CARS2LAW等[7]应用ADMS模拟典型电厂排放的SO2浓度。OWEN等[8]应用ADMS2Urban计算了伦敦NOX和SO2的浓度,且评价了它们对当地的影响;徐伟嘉等[9]应用ADMS2Urban模拟广州市天河区机动车尾气排放的NOX的扩散过程,并将模拟结果与实测值进行对比,结果显示,ADMS2Urban能很好地模拟有风(风速≥1m/s)条件下NOX的扩散过
件长期不变,实际上真正的大气均衡情况很少发生。但值得注意的是,AERMOD是例外。
2 基于拉格朗日方法的大气污染物扩散模式应用
HURLEY等[25]应用LADM对澳大利亚新南威尔
研究
拉格朗日方法是用跟随流体移动的粒子来描述污染物浓度及其变化。它是一种描述污染物分布的自然方式。在基于拉格朗日方法的大气污染物扩散模式中,适用于中小尺度的有LS(LagrangianSto2chasticModel)、TAPM(TheAirPollutionModel)、LPM(LagrangianParticleModel)、LPDM(La2grangianParticleDispersionModel)等,适用于大尺度的有LADM(LagrangianAtmosphericDispersionModel)。其中,LS是模拟大气边界层中不均匀湍流
士州的大城市及工业区的光化学烟雾和极细颗粒进行了研究。 综上所述,以拉格朗日方法为基础的扩散模式多数适合模拟几十公里到几百公里区域的污染扩散,是高级的扩散模式,与稳定态扩散模式最大的不同在于对气象数据的需求不同,稳定态扩散模式需要单点气象数据,而高级扩散模式需要的是三维随时间变化的气象数据[16]16。拉格朗日方法能正确描述湍流扩散过程,因此基于拉格朗日方法的扩散模式得到较为广泛的应用。然而,由于拉格朗日函数方程的复杂性,使得拉格朗日分析大多仅限于描述平稳和均匀湍流条件下的扩散问题[2]52,而且拉格朗日方法不能直接用来解决涉及非线性化学反应的问题[2]55。然而,拉格朗日方法的数学处理比欧拉方法容易,不存在闭合问题。3
的污染物扩散的有用工具[17]。LPM可以模拟低风条件下的污染物扩散,应用于研究大气边界层的湍流扩散问题[18]。国内外TAPM、LPDM和LADM的应用都非常广泛。
TAPM中应用了多种水平的网格嵌套,模拟污染源附近地区的大气扩散,如HURLEY[19]等应用TAPM模拟Kwinana工业区附近的大气污染基于欧拉方法的大气污染物扩散模式应用研究
K理论)。欧拉方法的大气污染物扩散模式中,适用于中小尺度的有EITDM(EulerianInertTracerDispersionModel)等,适用于大尺度的有ADPIC(AtmosphericDiffusionParticleinCell)、REMSAD(RegionalModelingSystemforAerosolsandDeposition)、Models23/CMAQ(Models23Com2munityMultiscaleAirQualityModel)和MATCH(MultiscaleAtmosphericTransportandChemistryModel)等。其中,EITDM是将一种真实的水平扩
外,TAPM对气象数据的要求较低U等[20]利用TAPMKincaid地区点,发现在有风的观测数据时TAPM的预测值更好一些,但在没有同类数据的情况下预测结果也不错。
LPDM能很好地模拟光化学特征,如SONG等[21]应用LPDM模拟了位于美国田纳西洲的坎伯兰电厂排放的烟气,指出当光化学反应较突出时,此模式具有重要的实用价值。通过多项验证,LPDM用来评价大气扩散的平均浓度效果最好,并且适用于复杂地形或热对流产生的复杂流动扩散的情况[22]。该模式的优势在于能详细描述重点污染源附近地区大气污染物的运动;但是LPDM还没有解决高次的化学反应。程雪玲等[23]应用LPDM评价了高架点源污染物扩散的平均浓度,认为用该模式可以较好地模拟大气边界层内复杂气候条件下的羽流扩散。 LADM能精确模拟点源附近烟气的输送扩散,由于其模拟结果的实用性,该模式被广泛使用,如NGUYE等[24]9472958应用LADM模拟了复杂地形和非稳定流动条件下高架点源排放的污染物扩散情况。此外,LADM也能很好地模拟光化学特征,如・378・
散方法用在坐标系统中,该模式可以与其他改进的气象模式相结合,也可以在有适当风场和垂直扩散率数据的条件下作为一种独立的模式应用[26]4011。ADPIC通常用来模拟复杂地形下惰性气体、放射性气体及颗粒物的浓度[27]。相对而言,REMSAD、Models23/CMAQ和MATCH更广泛地应用于大
尺度区域的污染扩散研究。
REMSAD具有嵌套栅格的能力,用来模拟大区域污染物的长期浓度。BARNA等[28]用REMSAD模拟以德克萨斯州为近似中心包括美国和墨西哥北部大部分区域的硫酸盐形成和输送。SCHICHTEL等[29]利用REMSAD确定德克萨斯州大湾国家公园阴霾的污染来源,并通过大湾附近的示踪剂测量评价REMSAD模式。
Models23/CMAQ能将复杂的空气污染情 如
对流层的臭氧、PM、毒化物、酸沉降及能见度等问题综合处理,而不是仅仅只考虑一种污染。其特点是多层次网格,能模拟不同尺度的大气污染物扩散。ZHANG等[30]应用Models23/CMAQ和区域大气模拟系统RAMS计算的气象场来研究2001年2月22日至5月4日东亚地区硫混合物的传输和化学转化。安兴琴等[31]针对兰州市冬季采暖期污染严重的特点,应用Models23/CMAQ对兰州市污染物扩散进行了模拟。Models23/CMAQ的主要缺陷是改进的模拟运算法的运算比其他模式的运算更昂贵。 MATCH常被用来预报污染物的短期浓度和沉积区域。LANGNER等[32]通过模拟EXET实验中释放的惰性示踪剂的扩散来验证MATCH模式,并应用该模式评估了切尔诺贝利事故中释放的137Cs的输送和沉降。OLIVARES等[33]应用MATCH模拟了智利中部氧化硫的地区分布,特别是铜冶炼厂对首都圣地亚哥地区大气质量的影响。 在模拟较大尺度区域的扩散问题时欧拉方法占有一定的位置。由于它易于加入源变化、化学变化和其他迁移清除过程,大气输送和扩散问题[2]69测污染物浓度,[2另一个局限性[24]948,欧拉统计量易于测量,所以欧拉方法的统计量表达公式很有用,此类表达公式还可直接应用于发生化学反应的情形[2]69。欧拉方法能通过合并二次和高次化学动力等式描述光化学烟雾的产生[24]948。 模拟点源污染物扩散的拉格朗日方法和欧拉方法都是新发展的高级扩散模式,迄今已经有不少研究对两者进行了比较。NGUYEN等[24]957在复杂地形和非稳定流体条件下应用LADM和CALGRID模拟高架点源污染物扩散情况后发现:拉格朗日方法能描述对流水平上烟气扩散的短期行为,而欧拉方法不能精确地描述短期扩散;拉格朗日方法的预测结果与观测值有很好的一致性,而在这种极端条件下欧拉方法却不适用。尽管如此,对于研究三维流体中的复杂化学过程欧拉方法仍然是目前最普遍使用的方法。QUERZOL[34]2821在研究中提出,历史上大气边界层的实验数据都是由欧拉方法提供,因此理论研究也主要基于欧拉方法,因为它是比较理论预测值和实验数据的唯一方法。然而,在不稳定边界层中污染物浓度的分布不符合高斯特征,欧拉
数值模式对污染物扩散的预测不是很准确[34]2821;而拉格朗日方法能自然地描述污染物扩散过程,与欧拉模式相比,污染源附近地区浓度的预测值精确度更高,但在实际应用中其局限性在于速度湍流场和拉格朗日时间尺度是必需的输入参数[34]2821。此外,LI等[26]4011提出对于城市大气污染问题,污染源在城
市区域分布通常是分散的而不是几个点,因此控制这些污染源欧拉方法好于拉格朗日方法。4
基于嵌套模式的大气污染物扩散模拟系统应用研究
大气质量取决于很多不同物理过程,包括不同范围的空间和时间尺度。当研究现象受多种尺度影响时需要同时模拟几个不同尺度,因此有必要构建一个基于一系列嵌套模式的模拟系统来表示不同现象和尺度。 构建这种模拟系统有两种可能的方法。第一种,嵌套在几个不同尺度中,HOMOD[35],[36]69291和[291],方便在不;缺陷在于繁重的计算量,需要耗费相当多的计算时间和资源。因此,在需要快速计算以及资料受限的情况下,该方法并不很实用。第二种方法是以不同类型的模式在不同尺度上的应用为基础,选择模式来表示特定尺度下的主要物理过程,因此它比一般的三维模式更有效。其主要缺陷在于模式经常使用不同的方法,而结合这些完全不同的模式是非常困难的。由于此原因,目前大多数使用不同模式的模拟系统不能完成模式之间的完美结合。以第二种方法构建的模拟系统在国际上已有较多应用。SOULHAC等[36]69291应用基于嵌套模式的模拟系统对法国里昂地区的大气污染物进行了研究。其中,区域尺度计算时,气象模拟使用SAIMM模式,污染物扩散模拟使用UAM2V模式;城市尺度计算使用MERCURE;更详细的局地计算使用ADMS23和SIRANE。KESSLER等[38]应用CARLOS对莱茵河北部地区威斯特伐利亚进行大气污染事件的高分辨率模拟。CARLOS是一组包含EURAD和WiTraK的嵌套模型,能够计算当地和区域尺度上化学转化和输送过程。5
结语
近年来,大气污染物扩散模式的研究取得了显
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月
著进展,从20世纪30年代开始的适用于局地尺度的经验模式发展到今天的适用于区域尺度的数值模式,模拟的范围逐步扩大,研究方法也日趋完善,但由于大气污染物扩散自身机制的复杂性,目前还存在如下问题:①气象和污染源数据的不足导致模拟精度不够。模式所需的参数和数据与模式预测结果的准确性直接相关,往往性能全面及准确性高的模式对数据的需求量较大,因此缺乏足够的气象和污染物浓度资料会直接导致预测结果的准确性降低;②模拟结果存在不确定性。在模式的模拟过程中由于受到多种因素的影响(如输入数据的不确定性、参数不确定性以及模式的内在局限性等),导致模拟结果存在不确定性,使模式的应用常受到不确定性的限制;③稳定条件下的扩散研究还不够透彻。稳定条件下的污染扩散当前依然采用传统的高斯模式,认为稳定条件下湍流很弱。但实际上稳定边界层的湍流并不是一直都很弱,它存在一种突发的湍流,时常会把高处的污染物带到地面。除此之外,稳定条件下还会出现低空急流。可见,稳定边界层的湍流特征也很复杂,目前人们还不能从理论上和数学上进行精确描绘;④,,、中尺度键科学问题。 针对上述问题,还需要加强如下4方面研究:①为了提高模拟的精度,应在研究区域内尽可能增加气象观测网点及观测项目,如在气象站增加辐射和近地层湍流通量等对计算大气边界层参数非常有用的观测项目,在炼油厂旁增加碳氢化合物的观测等;②研究有效的方法对模式的不确定性进行精确的定量评估,为污染物浓度预测提供可靠的科学依据;③加强对稳定边界层扩散特征的研究,从理论上和数学上对它进行精确描绘,进而发展更趋合理的扩散模式;④加强不同模式之间嵌套的研究,使不同模式间的嵌套更加完善。参考文献
[1] RAMAKRISHNATVBPS,REDDYMK,REDDYRC,et
al.Impactofanindustrialcomplexontheambientairquality:Casestudyusingadispersionmodel[J].AtmosphericEnviron2ment,2005,39(29).[2] 蒋维楣,孙鉴泞,王雪梅,等.空气污染气象学[M].南京:南京
大学出版社,2003.
[3] MEHDIZADEHAF,RIFAIBHS.ModelingpointsourceplumesathighaltitudesusingamodifiedGaussianmodel[J].AtmosphericEnvironment,2004,38(6):8212831.
[4] HANNASR,EGANBA,PURDUMJ,etal.Evaluationofthe
ADMS,AERMOD,andISC3dispersionmodelswiththeOP2TEX,Dukeforest,Kincaid,Indianapolis,andLovettfielddatasets[J].InternationalJournalofEnvironmentandPollution,2001,16(1/6).
[5] VENKATRAMA,ISAKOVV,YUANJing,etal.Modeling
dispersionatdistancesofmetersfromurbansources[J].At2mosphericEnvironment,2004,38(28):463324641.
[6] RIDDLEA,CARRUTHERSD,SHARPEA,etal.Compari2
sonsbetweenFLUENTandADMSforatmosphericdispersionmodeling[J].AtmosphericEnvironment,2004,38(7):102921038.[7] CARSLAWDC,BEEVERSSD.Dispersionmodellingconsid2
erationsfortransientemissionsfromelevatedpointsources[J].AtmosphericEnvironment,2002,36(18):302123029.[8] OWENB,EDMUNDSHA,CARRUTHERSDJ,etal.Useof
anewgenerationurbanscaledispersionmodeltoestimatetheconcentrationofoxidesofnitrogenandsulphurdioxideinalargeurbanarea[J].TheScienceoftheTotalEnvironment,1999,235(1/3):2772291.[9] 徐伟嘉,刘永红,余志.ADMS2Urban在机动车尾气扩散上的应
用研究[J].科技管理研究,2004,24(6):87289.
[10] RAMAKRISHNATVBPSYMK,REDDYRC,et
al.Assimilativecapacityofpollutantsduetoin2bowlarea[J].Atmospheric(],.,2005,25(6):7462750.
Ying,LEVYJI,EVANSJS,etal.Theinfluenceof
geographiclocationonpopulationexposuretoemissionsfrompowerplantsthroughoutChina[J].EnvironmentInternation2al,2006,32(3):3652373.
[13] LEVYJI,SPENGLERJD,HLINKAD,etal.UsingCAL2
PUFFtoevaluatetheimpactsofpowerplantemissionsinIlli2nois:modelsensitivityandimplications[J].AtmosphericEn2vironment,2002,36(6):106321075.
[14] 宋宇,陈家宜,蔡旭晖.石景山工业区PM10污染对北京市影响
的模拟计算[J].环境科学,2002,23(增刊):65268.
[15] 李宗恺,潘云仙,孙润桥.空气污染气象学原理及应用[M].北
京:气象出版社,1985.
[16] TAIAOMMT.Goodpracticeguideforatmosphericdisper2
sionmodelling[M].Wellington:TheMinistryfortheEnviron2ment,2004.
[17] FRANZESEP.Lagrangianstochasticmodelingofafluctua2
tingplumeintheconvectiveboundarylayer[J].AtmosphericEnvironment,2003,37(12):169121701.
[18] MANOMAIPHIBOONK,RUSSELLAG.Effectsofuncer2
taintiesinparametersofaLagrangianparticlemodelonmeanground2levelconcentrationsunderstableconditions[J].At2mosphericEnvironment,2004,38(33):552925543.
[19] HURLEYPJ,BLOCKLEYA,RAYNERK.Verificationofa
prognosticmeteorologicalandairpollutionmodelforyear2longpredictionsintheKwinanaregionofWesternAustralia[J].AtmosphericEnvironment,2001,35(10):187121880.
[20] LUHARAK,HURLEYPJ.EvaluationofTAPM,aprog2
nosticmeteorologicalandairpollutionmodel,usingurbanandruralpoint2sourcedata[J].AtmosphericEnvironment,2003,37(20):279522810.
[21] SONGCK,KIMCH,LEESH,etal.A32DLagrangianpar2
ticledispersionmodelwithphotochemicalreactions[J].At2
・380・
迟妍妍等 大气污染物扩散模式的应用研究综述
mosphericEnvironment,2003,37(33):460724623.
[22] 姚仁太,徐向军,郝宏伟,等.远东地区核风险厂址释放的气载
放射性污染物长距离迁移的模拟[J].辐射防护,2005,25(4):1932205.
[23] 程雪玲,胡非.大气边界层内羽流扩散研究[J].力学学报,
2005,37(2):1482156.[24] NGUYENKC,NOONANJA,GALBALLYIE,etal.Pre2
dictionsofplumedispersionincomplexterrain:Eulerianver2susLagrangianmodels[J].AtmosphericEnvironment,1997,31(7).
[25] HURLEYPJ,MANINSPC,NOONANJA.Modellingwind
fieldsinMAQS[J].EnvironmentalSoftware,1996,11(1/3):35244.
[26] LIJianguo,ATKINSONBW.Aninerttracerdispersionscheme
foruseinamesoscaleatmosphericmodel[J].AtmosphericEnvi2ronment,2000,34(23).
[27] GIVATIR,FLOCCHINIRG,CAHILLTA.Modelingsulfur
dioxideconcentrationsinMt.RainierareaduringPREVENT[J].AtmosphericEnvironment,1996,30(2):2552267.[28] BARNAMG,GEBHARTKA,SCHICHTELBA,etal.
ModelingregionalsulfateduringtheBRAVOstudy:Part1.Baseemissionssimulationandperformanceevaluation[J].At2mosphericEnvironment,2006,40(14):243622448.
[29] SCHICHTELBA,BARNAMG,GEBHARTKA,etal.E2
valuationofaEulerianandLagrangianairqualitymodelusingperfluorocarbontracersreleasedinTexasfortheBRAVOhazestudy[J].AtmosphericEnvironment,2005,39(37):704427062.
[30] ZHANGMeigen,UNOI,YOSHIDAY,etal.TransporttransformationofsulfurcompoundsoverEastduringtTRACE2PandACE2Asia[Jronment,2004,38(40):6947[31] 安兴琴,左洪超,,.污染物输送的模拟[J,2005,24(5):7482756.
[32] LANGNERJ,ROBERTSONL,PERSSONC,etal.Validationoftheoperationalemergencyresponsemodel
attheSwedish
MeteorologicalandHydrologicalInstituteusingdatafromETEXandtheChernobylaccident[J].AtmosphericEnviron2ment,1998,32(24):432524333.
[33] OLIVARESG,GALLARDOL,LANGNERJ,etal.Regional
dispersionofoxidizedsulfurinCentralChile[J].AtmosphericEnvironment,2002,36(23):381923828.
[34] QUERZOLIGA.Lagrangianstudyofparticledispersionin
theunstableboundarylayer[J].AtmosphericEnvironment,1996,30(16).
[35] PEREGOS.Metphomod2anumericalmesoscalemodelforsimula2
tionofregionalphotosmogincomplexterrain:modeldescriptionandapplicationduringPOLLUMET1993(Switzerland)[J].Mete2orologyandAtmosphericPhysics,1999,70(1/2):43269.
[36] SOULHACL,PUELC,DUCLAUXO,etal.Simulationsof
atmosphericpollutioninGreaterLyonanexampleoftheuseofnestedmodels[J].AtmosphericEnvironment,2003,37(37).
[37] PIELKERA,COTTONWR,WALKORL,etal.Acompre2
hensivemeteorologicalmodelingsystem—RAMS[J].Meteor2ologicalandAtmosphericPhysics,1992,49(1/4):69291.
[38] KESSLERC,BRUCHERW,MEMMESHEIMERM,etal.
SimulationofairpollutionwithnestedmodelsinNorthRhine2
Westphalia[J].AtmosphericEnvironment,2001,35:S32S12.
(上接第362页)
(2)前置缺氧池加入软性填料,能增加系统抗冲击负荷的能力,稳定去除COD,并减少进入好氧池的COD,有利于好氧池中硝化菌生长,提高系统的脱氮能力。
(3)由于系统进水COD不高,且前端缺氧池去除了一半以上的可降解有机物,导致后段厌氧池中聚磷菌不能摄取足够的短链脂肪酸,造成释磷不充分,影响了除磷效果。参考文献
[1] 张波,高廷耀.倒置A2/O工艺的原理与特点研究[J].中国给
水排水,2000,16(7):11215.[2] 李军,杨秀山,彭永臻.微生物与水处理工程[M].北京:化学工
业出版社,2002:3802381.[3] 娄金生,谢水波.提高A2/O工艺总体处理效果的措施[J].中
国给水排水,1998,14(3):27230.[4] 王亚宜,彭永臻.A2N反硝化除磷脱氮系统处理生活污水研究
[J].哈尔滨工业大学学报,2004,36(8):83288.
责任编辑:赵 多 (修改稿收到日期:2006206205)
(POPs)的斯德哥尔摩2007年4月在湖该项目主要开展以饵剂系统为主的综合管理替代氯丹和灭蚁灵的使用。据调查,我国每年因白蚁造成的损失高达20亿～25亿元。过去用以灭蚁的氯丹和灭蚁灵属POPs,对人类健康和生态环境危害严重。国家环保总局履约办负责人表示,替代项目的实施是中国履行斯德哥尔摩公约的一个重要行动,可减少150t氯丹和灭蚁灵的生产和使用。湖南与江苏、安徽均为我国实施替代项目的省份。
中澳两国政府签署环保和
水资源管理合作意向书
2007年3月22日,在澳大利亚陪同曾培炎副总理访问的国家环保总局局长周生贤与澳大利亚环境和水利部长特恩布尔就进一步推动双边关系发展,加强水环境领域的合作达成了一致意见。双方代表两国政府签署了环境保护和水资源管理合作意向书。双方还决定,两国有关官员将尽早探讨上述领域开展的合作项目。
周生贤会见全球环境基金会主席
2007年4月4日,国家环保总局局长周生贤会见了来访的全球环境基金会(GEF)主席首席执行官莫尼卡・芭布一行,双方就生物多样性、土地退化、持久性有机污染物等领域的合作进行了深入的交流和探讨。周生贤首先介绍了中国环保事业的新变化,中国政府对环保事业发展战略做出了重大调整,提出要实现环保工作的三个历史性转变,污染防治将作为环保工作的重中之重,将保障群众安全用水作为首要任务。芭布表示,中国是GEF的重要合作伙伴,在全球环境保护中的角色和作用日益显著,GEF将进一步加强与中国的战略合作,共同探索建立促进世界环境保护新机制。
责任编辑:赵 多 (修改稿收到日期:2006210220)
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