AERSCREEN大氣污染估算模式在復雜地形條件下的應用研究

孫爽

(北京中環博宏環境資源科技有限公司，北京 100012)

AERSCREEN大氣污染估算模式在復雜地形條件下的應用研究

孫爽

(北京中環博宏環境資源科技有限公司，北京 100012)

SCREEN3作為大氣環評導則推薦的估算模式在大氣環評工作中得到廣泛應用，而SCREEN3模式對復雜地形的處理有一定局限性。AERSCREEN模式在氣象數據處理、地形數據處理以及建筑物下洗等方面做了較多改進。通過案例在不同預測情境下的設定，對比地形因素對污染物落地濃度預測結果的影響。結果顯示：在調用地形文件的情況下，污染物落地濃度變化范圍增大、波動明顯，污染物落地濃度與距離的相關性減弱，但整體趨勢隨著離源距離的增加，落地濃度是分級下降的。測算案例周圍地形整體呈東高西低、南高北低，AERSCREEN模型調用地形參數模擬得出，項目排放的污染物受東北方及東南方山體阻隔，在山前聚積效應明顯。

AERSCREEN；估算模式；復雜地形；環境影響評價

《環境影響評價技術導則 大氣環境》(HJ 2.2—2008)推出以來，SCREEN3作為導則推薦的估算模式已經被廣泛應用于大氣環境評價等級和評價范圍的確定中，為國內環評從業者提供了很大便利。SCREEN3是美國國家環境保護局于1995年推出的基于ISC3預測模式的篩選模式。2011年3月，美國國家環境保護局正式發布了新一代估算模式AERSCREEN，取代SCREEN3作為美國空氣質量模型的估算模式。AERSCREEN與SCREEN3的不同主要集中在對建筑物下洗、氣象參數及地形的處理方式。AERSCREEN模式耦合了AERMOD的相關內核(AERMOD、AERMAP)[1-5]，模擬復雜地形條件下大氣污染影響時，可以調用地形數據，使估算結果更加貼近實際情況。本文采用環評案例測算AERSCREEN模型在復雜地形下對預測結果以及對評價等級和評價范圍的影響，以期對該空氣質量模型在大氣環境影響評價中的應用進行探析。

1 AERSCREEN模型系統概況

1.1AERSCREEN模式系統介紹

AERSCREEN是美國國家環境保護局基于AERMOD模型開發的估算模型。該模型可對單個污染源所產生的最不利氣象條件下的1小時濃度最大值進行估算，還可輸出3小時、8小時、24小時平均及年均地面濃度最大值。AERSCREEN旨在生成不小于由AERMOD模型計算得出的、具有完全考慮氣象和地形數據的估計值，但保守程度將因使用過程中的具體設定而異。

AERSCREEN可計算的污染源類型包括點源、體源、矩形面源、圓形面源、火炬源、帶蓋點源以及水平點源，能夠考慮地形、熏煙和建筑物下洗的影響。

1.2AERSCREEN運行環境及流程

AERSCREEN模型在DOS環境下運行，主要運行流程如圖1所示。

圖1 AERSCREEN運行流程Fig.1 AERSCREEN model operation flow

AERSCREEN模型輸出文件中包含污染源參數、氣象參數及地表參數設置情況，地形數據信息，不同距離的最大小時落地濃度值和1小時、3小時、8小時、24小時平均及年均地面濃度最大值等。

AERSCREEN可調用AERMAP程序處理復雜地形高程文件(DEM或NED)，生成各排放源和受體的海拔高度，進而充分考慮地形對大氣污染物擴散的影響。SCREEN3預測過程中僅可考慮地形高度和離地受體高度，無法利用DEM或NED文件。在復雜地形條件下，煙氣擴散會受到地形條件的影響，AERSCREEN改善了復雜地形條件下的模擬計算，其估算結果更貼近實際情況[6-9]。

2 相關典型案例設置

2.1污染源數據

山西潞安某煤化工項目污染源數據如表1所示。該項目有兩類污染源，點源和面源，其中點源有5個(3個排放NO2，1個排放NMHC，1個排放H2S)，面源2個(排放NMHC和H2S)。

2.2項目周圍環境特征

山西潞安某煤化工項目位于農村地區，土地利用類型為農田，地理位置為東經113.11°，北緯36.48°，環境溫度介于-24.5℃到39.1℃之間，屬于中等濕度區域。項目周圍地形如圖2所示。

3 調用地形文件對測算結果影響分析

P1、P2、P3源排放的污染物同為NO2。NO2落地濃度分布如圖3所示。

P4、A1源排放的污染物同為NMHC。NMHC落地濃度分布如圖4所示。

P5、A2源排放的污染物同為H2S。H2S落地濃度分布如圖5所示。

不同地形條件下污染物落地濃度測算結果如表2所示。

表1 山西潞安某煤化工項目污染源數據

注：每個污染源僅選用占標率最大的一種污染物進行AERSCREEN模型測算。

圖2 山西潞安某煤化工項目周圍地形Fig.2 Terrain map of a coal chemical project in Shanxi Province

圖3 NO2落地濃度分布Fig.3 Ground level concentration of NO2 pollutants

圖4 NMHC落地濃度分布Fig.4 Ground level concentration of NMHC pollutants

由上述測算結果可見，不考慮地形因素即簡單地形條件下，污染物落地濃度會在污染源近距離范圍內有一定程度的激增，但之后隨著距離的增加而下降的規律性較強。調用地形文件情況下，污染物落地濃度變化范圍增大，波動明顯，污染物落地濃度與距離的相關性減弱，但整體趨勢仍隨著離污染源距離的增加，落地濃度分級下降。

以現行《環境影響評價技術導則 大氣環境》(HJ 2.2—2008)中規定的環境影響評價工作等級和評價范圍的確定方法來判定，不考慮地形影響的情況下，該案例評價等級判定為二級，評價范圍為邊長12.8 km的矩形區域；考慮地形因素影響，該案例評價等級將升高為一級，評價范圍為邊長49.6 km的矩形區域。可見，位于復雜地形區域的建設項目，使用新一代估算模式AERSCREEN考慮其地形對污染物擴散的影響，測算結果更加全面，也更加保守，提高了對大氣環境影響評價的要求。

表2 不同地形條件下污染物落地濃度測算結果匯總

注：NO2標準值取自《環境空氣質量標準》(GB 3095—2012)小時濃度二級評價標準限值；NMHC標準值參照河北省《環境空氣質量 非甲烷總烴限值》(DB13/ 1577—2012)中一小時平均濃度二級標準限值；H2S標準值參照《工業企業設計衛生標準》(TJ 36—1979)中居住區大氣中有害物質的最高容許濃度一次值。

圖5 H2S落地濃度分布Fig.5 Ground level concentration of H2S pollutants

4 測算結果受地形條件影響分析

對比山西潞安某煤化工項目各污染源參數，統計所有點源、面源排放的各污染物落地濃度最大值前10位出現的位置，以及該地點的地形特征，統計結果如表3所示。

由統計結果可見，所有污染源最大落地濃度均位于項目周圍5 km范圍之內。在此范圍內，項目周圍地形整體呈東高西低、南高北低。所有點源、面源各污染物落地濃度最大值前10位均出現在項目東北方及東南方山坡的山腰位置，所有污染源出口海拔均低于相應山坡海拔。AERSCREEN模型調用地形參數模擬顯示，項目排放的污染物受東北方及東南方山體阻隔，在山前聚積效應明顯。

點源方面，由P1、P5可見，落地濃度大值區域均聚集在項目東北方的山坡上，由于該處山坡較陡，P1、P5煙囪高差50 m，綜合考慮煙氣抬升高度，其落地濃度大值區域距離相差1倍。由P2、P3可見，其煙囪高度相近，煙氣溫度、流速等煙氣抬升條件類似，其落地濃度大值區域基本位于同一區域。P4由于煙囪高度低，最大落地濃度位于污染源附近幾百米范圍之內，聚集在項目東南側的坡地上。面源方面，兩個面源高度均為15 m，面積有顯著差異，其落地濃度大值出現位置基本一致。

5 結語

AERSCREEN模型可調用AERMAP程序處理復雜地形高程文件。在本文研究案例中，調用地形參數模擬顯示，項目排放的污染物受山體阻隔，在山前聚積效應明顯。

AERSCREEN模型作為2017年修訂版《環境影響評價技術導則 大氣環境(征求意見稿)》的推薦模型之一，在未來的大氣環境影響評價工作中將得到廣泛應用。特別是位于復雜地形區域的建設項目，使用新一代估算模式AERSCREEN考慮其地形條件對污染物擴散的影響，其測算結果將更加全面，有利于進一步提升大氣環境影響評價的有效性。

表3 最大落地濃度出現位置地形統計

注：角度為以正北方向為0°/360°，順時針遞增，90°即為正東；假設所有污染源均位于同一位置，所有污染源海拔均為958 m。

[1] USEPA. User’s Guide for the AERMOD Meteorological preprocessor (AMERMET)[R]. North Carolina: U.S. Environmental Protection Agency, Office of Air Quality Planning and Standards, Emissions, Monitoring, and Analysis Division, 2004: 1- 40.

[2] USEPA. Revised Draft User’s Guide for The Aermod Terain Preprocessor (AERMAP)[R]. North Carolina: U.S. Environmental Protection Agency, Office of Air Quality Planning and Standards, Emissions, Monitoring, and Analysis Division, 1998: 1- 35.

[3] USEPA. Screening Procedures for Estimating the Air Quality Impact of Stationary Sources[R]. North Carolina: U.S. Environmental Protection Agency, 1992: 1- 10.

[4] USEPA. User’s Guide to the Building Profile Input Program[R]. North Carolina: U.S. Environmental Protection Agency, 2004: 1- 25.

[5] USEPA. AERSURFACE User’s Guide[R]. North Carolina: U.S. Environmental Protection Agency, 2008: 1- 30.

[6] 李時蓓, 戴文楠, 杜蘊慧. 對環境空氣質量預測中不利氣象條件的研究[J]. 環境科學研究, 2007, 20(5) : 26- 30.

[7] USEPA. Screen3 Model User’s Guide[R]. North Carolina: U.S. Environmental Protection Agency, Office of Air Quality Planning and Standards, Emissions, Monitoring, and Analysis Division, 1995: 43- 45.

[8] 伯鑫, 傅銀銀, 丁峰, 等. 新一代大氣污染估算模式AERSCREEN對比分析研究[J]. 環境工程, 2012, 30(5): 71- 76.

[9] 吳成志, 程吉. 大氣估算模式AERSCREEN與SCREEN3對比研析[J]. 環境影響評價, 2014(2): 37- 39.

StudyonApplicationofAERSCREENAirPollutionEstimationModelinComplexTerrainCondition

SUN Shuang

(China Environmental Resources Technology Co., Ltd., Beijing 100012, China)

As the recommended screening-level air quality model inGuidelinesforEnvironmentalImpactAssessment—AtmosphericEnvironment(HJ 2.2-2008), SCREEN3 has been widely used so far. However, SCREEN3 model has some limitations on complex terrain parameter processing. AERSCREEN has made more improvements in meteorological parameter processing, terrain parameter processing, and building down wash. Based on the case comparison in different forecast scenarios, the impact of terrain parameter on the prediction of ground level concentration of pollutants was studied. The results showed that in the case of adopting terrain processing, the variation range of ground level concentration increased and fluctuated obviously, and the correlation between ground level concentration and distance was weakened, while the ground concentration graded down with the increase of the distance from the source. The project location had lower terrain around the whole west than the east, the north than the south. The AERSCREEN model simulation results showed that the pollutants were significantly affected by the northeastern and southeastern mountain blocks, and the pollutants accumulated in the piedmont.

AERSCREEN; estimation model; complex terrain; Environmental Impact Assessment

2017-07-07

孫爽(1983—)，女，北京人，工程師，學士，主要研究方向為環境影響評價及大氣和噪聲污染模擬，E-mail：bh1kql@qq.com

10.14068/j.ceia.2017.06.012

X820.3

A

2095-6444(2017)06-0047-05