方建國 朱曉玉 陳眾
摘要:闡述了AERMOD模式,結合《環境影響評價技術導則一大氣環境》(HJ2.2-2008)中的相關規定,對淮南凱迪生物質電廠熱電項目進行了大氣環境影響預測與評價。展示了大氣預測情景模式、預測網格點的設置和相應地形以及氣象數據等參數的選取,從科學性、工程性、可操作性等方面總結了相關的結論。
關鍵詞:AERMOD模式;大氣環境影響評價;預測
中圖分類號:X823 文獻標識碼:A 文章編號:1674-9944(2014)04-0227-04
1、概述
AERMOD是一個穩態煙羽擴散模式,可基于大氣邊界層數根據層數特征模擬點源、面源、體源等排放出的污染物在短期(小時平均、日平均)、長期(年平均)的濃度分布,適合于農村或城市地區、簡單或復雜地形。AERMOD考慮了建筑物尾流的影響,即煙羽下洗。模式使用每小時連續預處理氣象數據模擬大于等于1小時平均時間的濃度分布。
AERMOD具有下述特點:①按空氣湍流結構和尺度的概念,湍流擴散由參數化方程給出,穩定度用連續參數表示;②中等浮力通量對流條件采用非正態的PDF模式;③考慮了對流條件下浮力煙羽和混合層頂的相互作用;④AERMOD模式系統可以處理;地面源和高架源、平坦和復雜地形及城市邊界層;⑤AERMAP提出一個有效高度對流的影響。
研究目標淮南凱迪生物質電廠熱電項目位于淮南市潘集區工業集聚區內。該項目主要包括主體工程2×15MW次高壓中溫抽汽凝汽式汽輪發電機組和2×65t/h次高壓中溫循環流化床鍋爐;輔助工程包括燃燒系統、熱力系統和灰渣輸送系統;貯運工程包括燃料收購點、廠區燃料露天堆場、灰渣庫等;環保工程如煙氣除塵裝置、工業廢水、生活污水處理裝置、噪聲治理措施等。電廠以水稻、小麥、稻殼等農作物秸稈為燃料。
工程建設汽機擬采用2×15MW次高壓中溫抽汽凝汽式汽輪發電機組,配2×65t/h次高壓中溫循環流化床鍋爐。檢測合格后的秸稈由卸料站卸入廠內燃料輸送系統,經秸稈破碎系統破碎后的秸稈粉送入鍋爐內燃燒,產生的熱能把水加熱成高溫高壓的蒸汽,送往汽輪機膨脹做功,推動汽輪機轉動,將熱能轉變為機械能,汽輪機帶動發電機轉動,將機械能轉變為電能。產生的電能接人廠內配電裝置,由輸電線路送出。
鍋爐產生的煙氣進入尾部煙道,采用除塵效率為99.8%的高效布袋除塵器除塵,最后通過80m高的煙囪排入大氣。
2、研究方法
采用大氣環境影響評價系統軟件進行模擬項目所在地在項目實施后的大氣環境質量的變化。
AERMOD模型運行步驟如下:
(1)地面氣象數據、高空氣象數據以及地表參數的設定;
(2)預測參數的設定,預測參數包括污染物的設定,底圖導入,污染源輸入;預測網格和關心點的設定、AERMOD氣象數據的設定、地形數據測定;
(3)運行模型;
(4)導出預測結果。
3、模型運行氣象數據
3.1 地面氣象數據參數
根據淮南市氣象站(站點編號224,經度117°01,緯度32°39)提供的近20年來的氣象觀測資料,統計出項目建設區域內的主要氣候統計資料,由AERMAT氣象預處理得出以下氣象資料,主要包括:溫度、風速、風向和風頻等。
3.2 高空氣象觀測資料
該項目高空數據采用阜陽氣象站高空探測數據資料,通過中尺度氣象模式MM5模擬計算得到擬建項目區域高空氣象數據,主要包含的時間、探空數據層數、氣壓、高度、干球溫度、露點溫度、風速、風向。
4、預測研究分析
4.1 相關預測參數選擇
本文采用《環境影響評價技術導則大氣環境》(HJ2.2-2008)中推薦的AERMOD模式進行計算,版本號07026。氣象預處理模型為Aermet,采用的版本為06341版。地形預處理模型采用AerMAP,版本為09040,相關預測參數選取如下。
地形高程:考慮地形高程影響;
預測點離地高:不考慮(預測點在地面上);
煙囪出口下洗:考慮;
考慮全部源速度優化:是;
考慮濃度的背景值疊加:是;
背景濃度——采用值:時段最大;
背景濃度——插值法:距離反平方法。
地形數據源采用csi.cgiar.org提供的srtm免費數據,直接生成評價區域的DEM文件,經緯度坐標,WGS84坐標系,3s(約90m)精度。
4.2 預測范圍
根據導則的相關要求,本次大氣評價范圍應該是以項目鍋爐煙囪排氣筒為圓心,以5km為直徑的圓形區域內。
4.3 預測計算點
4.3.1 環境空氣敏感點
根據《環境影響評價技術導則大氣環境》(HJ/T2.2-2008)中的相關要求,大氣環境影響預測計算點包括三類:環境空氣敏感點、預測范圍內的網格點以及區域內最大濃度點,其中環境空氣敏感點相關信息見表1所示,以煙囪為坐標原點。
4.3.2 預測網格
本次計算點覆蓋了整個評價范圍,采用直角坐標網格進行預測,預測網格點的網格距為500m。
4.4 預測內容
按照《環境影響評價技術導則大氣環境》(HJ2.2-2008)要求,本次大氣環境影響分析內容如下。
全年逐時或逐次小時氣象條件下,主要環境空氣敏感點、網格點處的地面質量濃度和評價范圍內的最大地面小時質量濃度。
全年逐日氣象條件下,主要環境空氣敏感點、網格點處的地面質量濃度和評價范圍內的最大地面日平均質量濃度。
長期氣象條件下,主要環境空氣敏感點、網格點處的地面質量濃度和評價范圍內的最大地面年平均質量濃度。endprint
4.5 預測因子
根據該項目廢氣污染物排放特征,本次大氣環境影響預測因子確定為SO2、NO2和PM10。
4.6 預測源強數據
為考慮最不利情況下,項目廢氣污染物排放對區域大氣環境質量造成的不利影響,根據工程分析結果,S02和N02的排放源強以小麥秸稈為燃料的排放源強考慮,PM10。的排放源強以稻殼為燃料的排放源強考慮。
5、預測研究結果
5.1 評價范圍內網格點小時濃度預測
根據上述預測模式和預測參數,由AERMOD模型計算并繪制評價范圍內各網格點的最大地面小時濃度等值線分布示意圖,分別見圖1和圖2。
預測結果表明,該項目實施以后,區域內網格點SO2和NO2的小時濃度增量最大值分別為0.0158mg/m3和0.0159mg/m3;疊加背景濃度以后,網格點SO2和NO2的小時濃度預測結果最大值分別為0.1187mg/m3和0.0373mg/m3,預測結果占標率分別為23.75%和15.55%,均低于相應環境標準限值的要求。
5.2 評價范圍內關心點小時濃度預測
各關心點的小時濃度預測結果見表3。
6、結論
AERMOD模式是國內大氣環境影響預測導則推薦的國際上主流的大氣預測模型,相比原大氣導則推薦的模型具有明顯優勢,但AERMOD模式對土地利用類型、區域氣候氣象、污染物的化學轉化等方面均有更高的數據輸入和參數設置要求,相應參數的選取直接決定預測的準確性和可靠性。AERMAT氣象模塊近地表的設置對最終大氣預測結果具有一定的影響,體現了地表特征的不同對于大氣污染物擴散的趨勢影響,在實例的應用中針對評價區域內不同方位角的地表特征選取具有代表性的參數,有助于更為真實地模擬現實狀況下大氣污染物擴散情況,提高預測的準確性。AERMOD模式在實際的參數選取中還考慮了城市綜合地貌特征氣象特征以及污染物擴散中衰減和轉化對預測結果的影響,內置了城市模型以及污染物隨時間空間半衰和轉化的參數。AERMOD模式引入了物質半衰期和化學轉化參數,實例擴散計算證明,污染物半衰期的影響不構成對污染物空間濃度分布規律的影響,但導致影響程度的降低;污染物隨空間和時間維度的化學轉化,將對污染物空間濃度分布規律和影響均構成一定影響。endprint