概率論方法在事故大氣環境影響預測中的應用

黃丹++葛雄鷹

摘 要：事故工況下的大氣環境影響預測方法一般分為確定論和概率論兩種，目前建設項目的大氣環境影響預測大部分采用確定論方法。該文介紹了概率論方法的原理，通過實例說明了概率論方法在事故大氣環境影響預測中的應用，并與確定論計算結果加以比較，可以看出后者的計算結果比前者偏大，更符合事故環境影響評價保守性原則。

關鍵詞：概率論方法 事故工況 大氣環境影響預測

中圖分類號：X820.4 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）05（a）-0202-02

事故工況下的大氣環境影響預測是大型建設項目環境影響評價的重要內容。事故大氣環境影響預測方法一般分為確定論和概率論兩種，目前國內環評單位大多采用確定論方法。確定論方法以現行《環境影響評價技術導則 大氣環境》（HJ 2.2-2008）為代表，在設定的最惡劣氣象條件下，按照高斯煙羽大氣擴散模式計算污染物在大氣中的擴散濃度[1]。概率論方法在確定論方法計算結果的基礎上，考慮一定累積概率，推算出在該概率水平下的大氣擴散濃度。美國核管委（NRC）導則RG1.145《用于核電站潛在事故后果評價的大氣擴散模型》提供了一種典型的概率論事故大氣環境影響預測方法[2]。下面對這種方法的原理進行介紹，并通過實例與確定論的計算結果加以比較。

1 概率論方法的原理

大量經驗數據表明，當一個變量受到大量微小的、相互獨立的隨機因素影響時，這個變量往往服從或近似服從正態分布。服從正態分布的隨機變量超過某個給定值Zα的概率可以表示為，Zα稱為分位點。通常取α很小，使得隨機變量X超過Zα的事件是一個小概率事件。

研究發現，相當長一段時間內的氣象數據未必跟其對應的累積概率有線性關系，但是將其轉換為自然對數，將累積概率轉換為標準正態分布分位點，以自然對數值和累積概率的標準正態分布分位點繪制的散點圖呈直線趨勢。由于大氣擴散因子（即大氣擴散濃度與污染物排放源項的比值）是風速-穩定度氣象組合的函數，在自然對數坐標下，大氣擴散因子值與其累積概率標準正態分布分位點呈線性關系。

在此基礎上，大氣擴散因子的計算分為兩步。第一步求取樣本點，第二步由獲得的樣本點及其累計概率進行曲線擬合，得到規定累積概率水平對應的大氣擴散因子值，即超過這個大氣擴散因子的概率是該規定累積概率值。

第一步所采用的模式與確定論方法相同，采用短期大氣擴散模式計算連續一段時間內每一種風向-穩定度-風速氣象組合對應的大氣擴散因子值，大氣擴散因子值是風速、穩定度、下風向距離的函數，確定論方法中有很多模式計算短期大氣擴散因子，本文不再詳述。然后將得到的計算值取其自然對數作為樣本點按照從大到小的順序排列，并通過樣本點對應的出現概率計算得到累積概率。累積概率可以理解為該大氣擴散因子樣本點被超越的概率。

第二步對大氣擴散因子樣本點與其對應的累積概率進行曲線擬合，即對累積概率求標準正態分布分位點作為x變量，將自然對數大氣擴散因子樣本點作為y變量，求出涵蓋所有樣本點范圍的上包絡線。在自然對數大氣擴散因子和標準正態分布分位點坐標平面上，首先將最大樣本點與其他從大到小的10個樣本點逐一相連，取斜率最大的連線上的樣本點作為包絡線的第二個樣本點保留，然后將保留的第二個樣本點與剩余的從大到小的10個樣本點逐一相連，取斜率最大的連線上的樣本點作為第三個樣本點保留，依此類推。由此得到的分段曲線包絡了所有的樣本點，擬合后的曲線更加保守。

得到擬合曲線后，根據規定的累積概率值求得的標準正態分布分位點，以及該分位點在坐標平面軸線上的位置，進行內插或外推即可求得相應的自然對數大氣擴散因子，經過簡單轉換后便可以得到超過規定累積概率值的短期大氣擴散因子值。

2 實例

以某核設施項目的事故大氣環境影響評價為例，要求預測事故工況下每個風向在99.5%概率水平下的短期大氣擴散因子值，即超過這個短期大氣擴散因子的概率是0.5%。下面以S方向下風向4000 m距離處的計算點為例，詳細說明概率論方法的應用。

（1）獲得樣本點

首先由項目廠址所在區域連續一年S方向的逐時氣象數據（穩定度、風速）計算大氣擴散因子值，同時列出每一個穩定度-風速氣象組合的出現概率。穩定度分為從A到F共6類，風速劃分為6個等級，理論上每個方向上共有36個氣象組合，但實際情況是某些氣象組合的出現概率為0，因此不再列出，共獲得29個穩定度-風速氣象組合，見表1。

將得到的大氣擴散因子取其自然對數值作為樣本點，然后對樣本點排序，得到對應累積概率，并將累積概率轉換為對應的標準正態分布分位點。得到的結果見表2。

（2）曲線擬合

得到樣本點后求包絡線y=kx+b。下表給出了求第一段包絡線用到的樣本點，x是累積概率的標準正態分布分位點，y是大氣擴散因子的自然對數值。將第2個樣本點到第11個樣本點分別與第1個樣本點兩兩連線求直線的斜率k、截距b，得到的結果見表3。根據包絡線的定義，斜率k最大值對應的樣本點（即第6個樣本點）是包絡線上的點，因此由第1、第6個樣本點確定了第一段包絡線。將規定概率0.5%轉換為標準正態分布分位點-2.58，代入式y=kx+b即可得到超過概率0.5%的大氣擴散因子值為6.59×10-4 s3/m。

由于該段包絡線上第一個樣本點的累積概率為3.97%，大于規定概率0.5%，因此不用再求其他包絡線，只需用該段包絡線上的兩個樣本點外推即可得到S方向下風向4000 m距離處的大氣擴散因子值。

3 結語

根據概率論方法計算得到的累積概率為0.5%的大氣擴散因子值為6.59×10-4 s3/m，由表1可見，根據確定論計算得到的大氣擴散因子最大值為7.57×10-6 s3/m，兩種方法的計算結果相比較，概率論計算結果比確定論偏保守。

上述例子中的項目所在地位于內陸丘陵地區，由于該地區的靜、小風頻率較大，而大氣擴散因子樣本點最大值對應的是靜、小風氣象條件，靜、小風氣象條件的出現概率即是它們的累積概率，而這個值往往遠大于規定概率值0.5%，使得在曲線擬合時包絡線的斜率偏大，造成外推計算結果偏大。從上述實例中可以看出，采用概率論方法計算得到的結果比確定論大將近兩個量級。

基于此，為了使根據兩個樣本點外推得出的大氣擴散因子值更為精確，可以將靜、小風風速組劃分為更多的風速等級，獲得更多的樣本點，降低樣本點對應的累積概率值，使得計算結果更準確。

綜上所述，與確定論相比，概率論考慮了項目所在地區的實際氣象條件，以及發生的概率，使計算的結果偏大，更加符合事故環境影響評價保守性原則。但是在應用時要注意靜、小風風速等級的劃分，做到合理保守。

參考文獻

[1] 環境影響評價技術導則.大氣環境（HJ 2.2-2008）[S].

[2] USNRC.Regulatory Guide 1.145.Atmospheric dispersion models for potential accident consequence assessments at nuclear power plants.1979.endprint

摘 要：事故工況下的大氣環境影響預測方法一般分為確定論和概率論兩種，目前建設項目的大氣環境影響預測大部分采用確定論方法。該文介紹了概率論方法的原理，通過實例說明了概率論方法在事故大氣環境影響預測中的應用，并與確定論計算結果加以比較，可以看出后者的計算結果比前者偏大，更符合事故環境影響評價保守性原則。

關鍵詞：概率論方法 事故工況 大氣環境影響預測

中圖分類號：X820.4 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）05（a）-0202-02

事故工況下的大氣環境影響預測是大型建設項目環境影響評價的重要內容。事故大氣環境影響預測方法一般分為確定論和概率論兩種，目前國內環評單位大多采用確定論方法。確定論方法以現行《環境影響評價技術導則 大氣環境》（HJ 2.2-2008）為代表，在設定的最惡劣氣象條件下，按照高斯煙羽大氣擴散模式計算污染物在大氣中的擴散濃度[1]。概率論方法在確定論方法計算結果的基礎上，考慮一定累積概率，推算出在該概率水平下的大氣擴散濃度。美國核管委（NRC）導則RG1.145《用于核電站潛在事故后果評價的大氣擴散模型》提供了一種典型的概率論事故大氣環境影響預測方法[2]。下面對這種方法的原理進行介紹，并通過實例與確定論的計算結果加以比較。

1 概率論方法的原理

大量經驗數據表明，當一個變量受到大量微小的、相互獨立的隨機因素影響時，這個變量往往服從或近似服從正態分布。服從正態分布的隨機變量超過某個給定值Zα的概率可以表示為，Zα稱為分位點。通常取α很小，使得隨機變量X超過Zα的事件是一個小概率事件。

研究發現，相當長一段時間內的氣象數據未必跟其對應的累積概率有線性關系，但是將其轉換為自然對數，將累積概率轉換為標準正態分布分位點，以自然對數值和累積概率的標準正態分布分位點繪制的散點圖呈直線趨勢。由于大氣擴散因子（即大氣擴散濃度與污染物排放源項的比值）是風速-穩定度氣象組合的函數，在自然對數坐標下，大氣擴散因子值與其累積概率標準正態分布分位點呈線性關系。

在此基礎上，大氣擴散因子的計算分為兩步。第一步求取樣本點，第二步由獲得的樣本點及其累計概率進行曲線擬合，得到規定累積概率水平對應的大氣擴散因子值，即超過這個大氣擴散因子的概率是該規定累積概率值。

第一步所采用的模式與確定論方法相同，采用短期大氣擴散模式計算連續一段時間內每一種風向-穩定度-風速氣象組合對應的大氣擴散因子值，大氣擴散因子值是風速、穩定度、下風向距離的函數，確定論方法中有很多模式計算短期大氣擴散因子，本文不再詳述。然后將得到的計算值取其自然對數作為樣本點按照從大到小的順序排列，并通過樣本點對應的出現概率計算得到累積概率。累積概率可以理解為該大氣擴散因子樣本點被超越的概率。

第二步對大氣擴散因子樣本點與其對應的累積概率進行曲線擬合，即對累積概率求標準正態分布分位點作為x變量，將自然對數大氣擴散因子樣本點作為y變量，求出涵蓋所有樣本點范圍的上包絡線。在自然對數大氣擴散因子和標準正態分布分位點坐標平面上，首先將最大樣本點與其他從大到小的10個樣本點逐一相連，取斜率最大的連線上的樣本點作為包絡線的第二個樣本點保留，然后將保留的第二個樣本點與剩余的從大到小的10個樣本點逐一相連，取斜率最大的連線上的樣本點作為第三個樣本點保留，依此類推。由此得到的分段曲線包絡了所有的樣本點，擬合后的曲線更加保守。

得到擬合曲線后，根據規定的累積概率值求得的標準正態分布分位點，以及該分位點在坐標平面軸線上的位置，進行內插或外推即可求得相應的自然對數大氣擴散因子，經過簡單轉換后便可以得到超過規定累積概率值的短期大氣擴散因子值。

2 實例

以某核設施項目的事故大氣環境影響評價為例，要求預測事故工況下每個風向在99.5%概率水平下的短期大氣擴散因子值，即超過這個短期大氣擴散因子的概率是0.5%。下面以S方向下風向4000 m距離處的計算點為例，詳細說明概率論方法的應用。

（1）獲得樣本點

首先由項目廠址所在區域連續一年S方向的逐時氣象數據（穩定度、風速）計算大氣擴散因子值，同時列出每一個穩定度-風速氣象組合的出現概率。穩定度分為從A到F共6類，風速劃分為6個等級，理論上每個方向上共有36個氣象組合，但實際情況是某些氣象組合的出現概率為0，因此不再列出，共獲得29個穩定度-風速氣象組合，見表1。

將得到的大氣擴散因子取其自然對數值作為樣本點，然后對樣本點排序，得到對應累積概率，并將累積概率轉換為對應的標準正態分布分位點。得到的結果見表2。

（2）曲線擬合

得到樣本點后求包絡線y=kx+b。下表給出了求第一段包絡線用到的樣本點，x是累積概率的標準正態分布分位點，y是大氣擴散因子的自然對數值。將第2個樣本點到第11個樣本點分別與第1個樣本點兩兩連線求直線的斜率k、截距b，得到的結果見表3。根據包絡線的定義，斜率k最大值對應的樣本點（即第6個樣本點）是包絡線上的點，因此由第1、第6個樣本點確定了第一段包絡線。將規定概率0.5%轉換為標準正態分布分位點-2.58，代入式y=kx+b即可得到超過概率0.5%的大氣擴散因子值為6.59×10-4 s3/m。

由于該段包絡線上第一個樣本點的累積概率為3.97%，大于規定概率0.5%，因此不用再求其他包絡線，只需用該段包絡線上的兩個樣本點外推即可得到S方向下風向4000 m距離處的大氣擴散因子值。

3 結語

根據概率論方法計算得到的累積概率為0.5%的大氣擴散因子值為6.59×10-4 s3/m，由表1可見，根據確定論計算得到的大氣擴散因子最大值為7.57×10-6 s3/m，兩種方法的計算結果相比較，概率論計算結果比確定論偏保守。

上述例子中的項目所在地位于內陸丘陵地區，由于該地區的靜、小風頻率較大，而大氣擴散因子樣本點最大值對應的是靜、小風氣象條件，靜、小風氣象條件的出現概率即是它們的累積概率，而這個值往往遠大于規定概率值0.5%，使得在曲線擬合時包絡線的斜率偏大，造成外推計算結果偏大。從上述實例中可以看出，采用概率論方法計算得到的結果比確定論大將近兩個量級。

基于此，為了使根據兩個樣本點外推得出的大氣擴散因子值更為精確，可以將靜、小風風速組劃分為更多的風速等級，獲得更多的樣本點，降低樣本點對應的累積概率值，使得計算結果更準確。

綜上所述，與確定論相比，概率論考慮了項目所在地區的實際氣象條件，以及發生的概率，使計算的結果偏大，更加符合事故環境影響評價保守性原則。但是在應用時要注意靜、小風風速等級的劃分，做到合理保守。

參考文獻

[1] 環境影響評價技術導則.大氣環境（HJ 2.2-2008）[S].

[2] USNRC.Regulatory Guide 1.145.Atmospheric dispersion models for potential accident consequence assessments at nuclear power plants.1979.endprint

摘 要：事故工況下的大氣環境影響預測方法一般分為確定論和概率論兩種，目前建設項目的大氣環境影響預測大部分采用確定論方法。該文介紹了概率論方法的原理，通過實例說明了概率論方法在事故大氣環境影響預測中的應用，并與確定論計算結果加以比較，可以看出后者的計算結果比前者偏大，更符合事故環境影響評價保守性原則。

關鍵詞：概率論方法 事故工況 大氣環境影響預測

中圖分類號：X820.4 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）05（a）-0202-02

事故工況下的大氣環境影響預測是大型建設項目環境影響評價的重要內容。事故大氣環境影響預測方法一般分為確定論和概率論兩種，目前國內環評單位大多采用確定論方法。確定論方法以現行《環境影響評價技術導則 大氣環境》（HJ 2.2-2008）為代表，在設定的最惡劣氣象條件下，按照高斯煙羽大氣擴散模式計算污染物在大氣中的擴散濃度[1]。概率論方法在確定論方法計算結果的基礎上，考慮一定累積概率，推算出在該概率水平下的大氣擴散濃度。美國核管委（NRC）導則RG1.145《用于核電站潛在事故后果評價的大氣擴散模型》提供了一種典型的概率論事故大氣環境影響預測方法[2]。下面對這種方法的原理進行介紹，并通過實例與確定論的計算結果加以比較。

1 概率論方法的原理

大量經驗數據表明，當一個變量受到大量微小的、相互獨立的隨機因素影響時，這個變量往往服從或近似服從正態分布。服從正態分布的隨機變量超過某個給定值Zα的概率可以表示為，Zα稱為分位點。通常取α很小，使得隨機變量X超過Zα的事件是一個小概率事件。

研究發現，相當長一段時間內的氣象數據未必跟其對應的累積概率有線性關系，但是將其轉換為自然對數，將累積概率轉換為標準正態分布分位點，以自然對數值和累積概率的標準正態分布分位點繪制的散點圖呈直線趨勢。由于大氣擴散因子（即大氣擴散濃度與污染物排放源項的比值）是風速-穩定度氣象組合的函數，在自然對數坐標下，大氣擴散因子值與其累積概率標準正態分布分位點呈線性關系。

在此基礎上，大氣擴散因子的計算分為兩步。第一步求取樣本點，第二步由獲得的樣本點及其累計概率進行曲線擬合，得到規定累積概率水平對應的大氣擴散因子值，即超過這個大氣擴散因子的概率是該規定累積概率值。

第一步所采用的模式與確定論方法相同，采用短期大氣擴散模式計算連續一段時間內每一種風向-穩定度-風速氣象組合對應的大氣擴散因子值，大氣擴散因子值是風速、穩定度、下風向距離的函數，確定論方法中有很多模式計算短期大氣擴散因子，本文不再詳述。然后將得到的計算值取其自然對數作為樣本點按照從大到小的順序排列，并通過樣本點對應的出現概率計算得到累積概率。累積概率可以理解為該大氣擴散因子樣本點被超越的概率。

第二步對大氣擴散因子樣本點與其對應的累積概率進行曲線擬合，即對累積概率求標準正態分布分位點作為x變量，將自然對數大氣擴散因子樣本點作為y變量，求出涵蓋所有樣本點范圍的上包絡線。在自然對數大氣擴散因子和標準正態分布分位點坐標平面上，首先將最大樣本點與其他從大到小的10個樣本點逐一相連，取斜率最大的連線上的樣本點作為包絡線的第二個樣本點保留，然后將保留的第二個樣本點與剩余的從大到小的10個樣本點逐一相連，取斜率最大的連線上的樣本點作為第三個樣本點保留，依此類推。由此得到的分段曲線包絡了所有的樣本點，擬合后的曲線更加保守。

得到擬合曲線后，根據規定的累積概率值求得的標準正態分布分位點，以及該分位點在坐標平面軸線上的位置，進行內插或外推即可求得相應的自然對數大氣擴散因子，經過簡單轉換后便可以得到超過規定累積概率值的短期大氣擴散因子值。

2 實例

以某核設施項目的事故大氣環境影響評價為例，要求預測事故工況下每個風向在99.5%概率水平下的短期大氣擴散因子值，即超過這個短期大氣擴散因子的概率是0.5%。下面以S方向下風向4000 m距離處的計算點為例，詳細說明概率論方法的應用。

（1）獲得樣本點

首先由項目廠址所在區域連續一年S方向的逐時氣象數據（穩定度、風速）計算大氣擴散因子值，同時列出每一個穩定度-風速氣象組合的出現概率。穩定度分為從A到F共6類，風速劃分為6個等級，理論上每個方向上共有36個氣象組合，但實際情況是某些氣象組合的出現概率為0，因此不再列出，共獲得29個穩定度-風速氣象組合，見表1。

將得到的大氣擴散因子取其自然對數值作為樣本點，然后對樣本點排序，得到對應累積概率，并將累積概率轉換為對應的標準正態分布分位點。得到的結果見表2。

（2）曲線擬合

得到樣本點后求包絡線y=kx+b。下表給出了求第一段包絡線用到的樣本點，x是累積概率的標準正態分布分位點，y是大氣擴散因子的自然對數值。將第2個樣本點到第11個樣本點分別與第1個樣本點兩兩連線求直線的斜率k、截距b，得到的結果見表3。根據包絡線的定義，斜率k最大值對應的樣本點（即第6個樣本點）是包絡線上的點，因此由第1、第6個樣本點確定了第一段包絡線。將規定概率0.5%轉換為標準正態分布分位點-2.58，代入式y=kx+b即可得到超過概率0.5%的大氣擴散因子值為6.59×10-4 s3/m。

由于該段包絡線上第一個樣本點的累積概率為3.97%，大于規定概率0.5%，因此不用再求其他包絡線，只需用該段包絡線上的兩個樣本點外推即可得到S方向下風向4000 m距離處的大氣擴散因子值。

3 結語

根據概率論方法計算得到的累積概率為0.5%的大氣擴散因子值為6.59×10-4 s3/m，由表1可見，根據確定論計算得到的大氣擴散因子最大值為7.57×10-6 s3/m，兩種方法的計算結果相比較，概率論計算結果比確定論偏保守。

上述例子中的項目所在地位于內陸丘陵地區，由于該地區的靜、小風頻率較大，而大氣擴散因子樣本點最大值對應的是靜、小風氣象條件，靜、小風氣象條件的出現概率即是它們的累積概率，而這個值往往遠大于規定概率值0.5%，使得在曲線擬合時包絡線的斜率偏大，造成外推計算結果偏大。從上述實例中可以看出，采用概率論方法計算得到的結果比確定論大將近兩個量級。

基于此，為了使根據兩個樣本點外推得出的大氣擴散因子值更為精確，可以將靜、小風風速組劃分為更多的風速等級，獲得更多的樣本點，降低樣本點對應的累積概率值，使得計算結果更準確。

綜上所述，與確定論相比，概率論考慮了項目所在地區的實際氣象條件，以及發生的概率，使計算的結果偏大，更加符合事故環境影響評價保守性原則。但是在應用時要注意靜、小風風速等級的劃分，做到合理保守。

參考文獻

[1] 環境影響評價技術導則.大氣環境（HJ 2.2-2008）[S].

[2] USNRC.Regulatory Guide 1.145.Atmospheric dispersion models for potential accident consequence assessments at nuclear power plants.1979.endprint