論環境影響評價中AERMOD的具體運用

摘要:隨世界工業、經濟等的高速發展，環境破壞程度在加劇，溫室效應也越來越為顯著。人類要生存發展，環境保護勢在必行，而對環境影響進行科學合理的預測是進行環境保護的重要環節。當前在國內外眾多的預測模型中，AERMOD模式

在環境影響的預測中得到了廣泛應用。本文對AERMOD模式的基本理論知識、應用范圍、應用特點及應用過程進行了具體分析。

關鍵詞:環境影響;AERMOD模型;運用

AERMOD是由美國環保局和美國氣象學會的改善委員會聯合開發。該模式系統是以擴散統計的理論為出發點，并假設污染物濃度的分布在某種程度上按高斯規律分布。AERMOD 具有以下方面的特點: 第一，按空氣的湍流結構與尺度概念，其湍流擴散是通過參數化方程得到，其穩定度以連續參數表示;第二，中等浮力通量的對流條件運用非正態PDF模式;第三，考慮到對流條件下的混合層頂與浮力煙羽間的相互作用;該模式系統可以對地面源與高架源、平坦或復雜的地形及城市邊界層進行處理;最后，該模式系統還提出有效高度對流場所產生的影響。該模式系統可適用于多種排放源的排放，同時也適用于對城市環境與鄉村環境、復雜地形與平坦地形、高架源與地面源等的排放擴散情況的預測與模擬。

一.AERMOD模式系統的組成及其原理

AERMOD 模式系統是由大氣擴散模型(AERMOD)、氣象數據的預處理器(AERMET) 及地形數據的預處理器(AERMAP)所構成。其中AERMET其尺度參數及邊界層廓線的數據可直接從輸入的現場所觀測數據得到，但也可從國家氣象局的常規氣象資料獲得。尺度參數與邊界層廓線的數據在經過模式系統界面并進入到模型后，便可給出相似參數，也可對邊界層廓的線數據實行內插。最后我們將湍流量、平均風速、邊界層廓線及溫度梯度等數據輸入到擴散模式，且計算出其濃度。

二.AERMOD模式系統的應用過程

(一)氣象資料

AERMOD模式系統包含氣象數據的預處理器，它可將常規氣象數據處理為我們所需的AERMOD大氣擴散的模型數據格式。包括探空數據及地面氣象數據，其中探空數據所需輸入的內容主要有氣壓、風速、風向、位勢高度及氣溫/露點等。地面氣象數據所需輸入的內容主要有全年每個時刻的風向、風速、氣溫、云底高度及云層覆蓋率等;探空與地面氣象數據在經AERMET處理后可生成探窯廓線據文件和地面氣象數據文件兩種文件。探空廓線數據文件包含風速、風向、位勢高度、氣溫及垂直向與水平向的湍流脈動量等各參數;地面氣象數據文件則包含表面摩擦速度、混合層高度、表面流、風向、風速、對流速度尺度、溫度、及位溫梯度等各邊界層參數。目前國內外對氣象觀測數據的要求還不夠規范，使得有些數據還不能滿足該系統處理的要求，而氣象數據其處理結果將對后續大氣擴散模型產生直接影響，因此我們應對所輸人的數據進行適當的修正及補充。

(二)地形資料

AERMOD模式系統也包含地形預處理器。我們可通過對網絡化地形數據的使用來計算出預測點地形及高度數據。該模式系統所輸入的地形參數有評價區域任意點及網格點的地理坐標，也包含對地形進行評價的高程數據文件。

(三)污染源參數

該模式系統所處理的污染源有點源、面源、線源及體源，其中點源包含煙氣溫度、排放速率、煙囪高度、煙囪出口的煙氣排放速率及煙囪出口的內徑與煙囪的地理位置坐標;規則的形狀面源包括面源的長度、寬度、高度、方向角、排放速率及頂點地理坐標;不規則的形狀面源包括高度、排放速率、多邊型點數、煙羽的初始高度及多邊型定點地理坐標;體源包括高度、排放速率、初始長度、寬度及頂點地理坐標;而通常會將線源處理為微小的體源。

(四)參數選擇

該模式系統中各預測參數均是通過對所輸入的地形、氣象及污染源等數據的自動計算生成。

(五)輸出內容

因該模式系統所輸入的資料在經系統預測后可得許多計算結果，這其中包括在預測范圍內的各網格點濃度值、污染物濃度值及敏感區濃度值等。在其輸出濃度值方面包含小時值、日軍值及年均值3類。同時，該模式系統還可將預測結果顯示的最高濃度值其出現的位置及時間進行相應的排序。

(六)預測結果的可信度

該模式系統作為一種新開發的模式系統，雖在某種程度上還存在一定的缺陷，但是在小范圍內其預測精準性是其他的模式所不能比擬的。該模式系統對究區域的污染擴散模擬擁有很好的可信度及實用性。

三.實例分析

(一)氣象參數

在此案例中，我們選取寧波氣象站在1993—2002年這10年間地面資料進行分析，其中包含風速、風向、溫度、總云量及低云量。以AERMET參數輸入的格式來生成近地面的氣象輸入文件。

(二)地形參數

該案例的地形參數取自寧波地區按1∶250000的地形格柵文件，且經坐標和地理投影的轉換所生成的所需數字高程文件。經AERMAP處理后范圍為60km×40km。

(三)污染源參數

案例的污染源參數我們選用的是2004年北侖區與鎮海區的現狀污染源布局與排放參數，以統計年鑒和現狀排污的申報資料為其主要數據來源。對少于15m 的點源進行面源處理，而生活面源的排放則根據能源的消耗實施折算。

(四)預測值和現狀監測值間的比較

本案例所采用現狀監測點的數據是寧波市的環境監測中心站對北侖區春秋季的現狀空氣質量的監測結果，共設置了14個監測點，差不多覆蓋了整個北侖地區。我們通過取預測的日均最高值和現狀監測日均最高值來進行一定的比較分析，其驗證結果如表2 所示。

表2 預測值和監測值的比較

由上表我們可以看出， SO2的預測值和監測值其比值在0.50～2.00內頻率是64.3%，比值在2.00以上頻率是28.6% ，比值在0.50以下頻率是7.1%;NO2的預測值和監測值間比值在0.50～2.00內頻率是85.7%，比值在2.00以上頻率是0%， 比值在0.50以下頻率是14.3%。通過預測結果我們可以看到，NO2驗證結果要優于SO2的驗證結果，其預測值也是實際監測所得值的23%～95%。出現這種現象的原因是預測結果未對各點背景濃度與局部的小污染源排放影響作以考慮。SO2其預測結果的部分點位的預測值比監測值要大，這不但和模型本身的系統誤差有關，也與污染源的參數和實際監測的環境有關。

通過上面對驗證結果進行的比較說明我們可以看到，預測評價所運用的AERMOD模型系統其系統預測值和監測值擁有極高的一致性，在對區域污染擴散的模擬研究方面具有很好的可信度及實用性，可應用于國內外的環境影響監測。

參考文獻:

[1] 孫璐，蔡娟. AERMOD與EIAA大氣預測模型在環境影響評價中的應用比較[J]. 環境污染與防治， 2008， (10) .

[2] 楊多興，楊木水，趙曉宏，劉敏，邢可佳，仇蕾. AERMOD模式系統理論[J]. 化學工業與工程， 2005， (02) .

[3] 江磊，黃國忠，吳文軍，丁峰，楊多興，李時蓓. 美國AERMOD模型與中國大氣導則推薦模型點源比較[J]. 環境科學研究， 2007， (03) .