AERMOD模型在大氣環境評價中的應用進展

李城鎬　烏云

摘要：環境影響評價軟件在環境監測中主要對污染源擴散現象和污染物濃度大小進行預測，其功能是運用數學方法把點源污染物擴散到范圍進行分析。本文主要探討了大氣環境評價軟件中AERMOD模型的應用機理和國內外的發展以及應用現狀，分析了當前狀況下模型的缺陷并通過模型的耦合給予完善。

關鍵詞：AERMOD；環境評價；耦合；進展

近年來，由于霧霾天氣和PM2.5，大氣污染受到廣泛關注，也使大氣污染物的特征、擴散和傳輸研究成為環境科學研究熱點。其中，模型模擬污染物在大氣中的擴散、輸送過程，探究其遷移規律對污染源控制和管理具有重要意義[1]。空氣質量模型（AQM，Atmospheric Quality Model）使用數學方法結合氣象學原理，在水平和垂直方向模擬部分區域空氣質量[2]，對空氣質量問題和污染物的擴散進行模擬預測，主要應用于典型污染物控制、環境容量規劃、區域污染治理等環境問題。目前，AQM在國內外得到廣泛應用，并日益成熟。AQM環境影響評價模型有AERMOD（Atmospheric Management System/Environmental Protection Agency Regulatory Model）[3]、ADMS（Atmospheric Dispersion Management System）[4]、CALPUFF（California Puff Modeling System）[5]等，這些模型的共同特點是對點源污染在氣象條件影響下的污染擴散范圍和濃度進行預測，并以圖表和數據的形式直觀地表達污染物擴散趨勢，對于大氣污染的管理和治理起到不可忽視作用。其中AERMOD模型輸入參數簡潔明了，模型參數精煉規范，輸出文件和格式靈活多樣，圖形界面可視化程度高，方便預測分析[6]，其能夠較為準確反映大氣污染物的輸送和擴散過程，從而得到廣泛應用[7]。然而，與大多數模型一樣，使用者不能夠較好的理解其機理和應用條件，從而使其應用受到限制或出現預測誤差。

本文介紹了AERMOD模型的機理和適用條件，總結了該模型近年來的國內外應用進展，探討了在我國應用中存在的問題和提升模型性能的建議。

1 AERMOD系統簡介

AERMOD模型是在美國EPA（AMS/EPA）在ISC3（Industrial Source Complex Model）基礎上建立開發的，并逐步取代了ISC3模型[8]。該模型假設污染物濃度服從高斯模式，用于模擬各地區污染物濃度分布，通過結合氣象數據進行大氣擴散預測。AERMOD模型具有下述特點：（1）以行星邊界層PBL（Planetary Boundary Layer）湍流結構為基礎，按空氣湍流結構和尺度概念；（2）對流條件下，以非正態PDF格式表示中等浮力通量；（3）包括煙羽、頂層之間的相互影響；（4）對簡單地形和復雜地形進行了一體化處理；（5）包括夜間城市邊界層的算法[910]。

2 AERMOD應用機理

AERMOD模型在預測計算之前，需要進行數據預處理分析，包括氣象預處理、建筑物下洗預處理、地形預處理等，通過系統模塊處理氣象場和控制高度，對污染物濃度進行模擬預測分析。AERMOD系統運行流程如圖所示。由圖可見，地表數據、探空數據和監測數據經初步進行處理后，得到邊界層參數和廓線數據，其結合數字高程文件得到的地形處理文件，輸入到AERMOD系統中，最終可輸出預測結果。地表數據可在當地進行收集，高空氣象數據采用中尺度氣象數據生成，也可輸入NWS（國家氣象局）的常規氣象資料生成。輸入參數主要包括每小時云量觀測數據、氣象觀測數據，如風、速度和方向，溫度/露點、濕度和海平面氣壓。AERMAP采用網格地形數據處理計算預測區域的地形高度數據。其中AERMET邊界層廓線數據通過輸入AERMOD系統，對邊界層廓線數據進行內差，計算相似參數。將處理后的數據輸入AERMOD模型，得出污染物濃度預測結果。

3 AERMOD模型應用

AERMOD模型在我國各地區進行了部分地區點源、面源污染物預測，并結合了其他模型預測軟件進行輔助分析，通過輸入收集的大氣、地面氣象數據，取得的預測結果相對合理，具體應用情況匯總見表1。

由表1可知，近年來，我國部分城市和區域應用AERMOD模型進行了不同目的的環境影響預測，預測的污染物主要包含了顆粒態和氣態污染物，輸入的參數主要為氣象、地形、排放量或交通量，預測的區域涉及到污染較重的工業園區、電廠周圍以及城市大氣環境，模型驗證較為合理。然而，由于氣象數據和環境參數收集的難度等原因，我國只進行了小部分污染地區和個別污染物的預測，以及部分工業園區和部分城市的環境容量分析，并未進行大量的環境大氣和多種污染物的預測預報中。另外，我國大氣模型基本都直接或漢化后應用國外模型，缺乏模型的研發能力，尤其在針對我國氣象、環境特殊性以及數據不健全的條件下的模型亟待開發。

國外監測預報系統成功應用AERMOD模型，甚至把AERMOD作為大部分地區污染物標準預測模型，其預測準確率比較高，匯總見表2。

表2可見，國外監測預報系統應用AERMOD的已有成效，它通過結合其它模型，得到了較準確的預測結果。其應用領域不僅局限在煉油廠、鋼鐵廠、核電站和交通樞紐帶等傳統污染源，還應用在火山等自然源的預測當中。該模型不僅對大氣氣態污染物和顆粒態污染物濃度范圍進行預測，同時對Pb、Hg等重金屬濃度進行預測。可見其預測對象較為廣泛。其中風速參數在模型預測過程中較為重要，在穩定低速條件下，模型具有良好的預測性，風速較高時預測偏差較大[33]。國外通過與ISC（Industrial Source Complex）、GIS（Geographic Information System）、MOVES（Motor Vehicle Emission Simulator）等建立耦合模型提高了模型的預測準確性和靈活性。應用AERMOD預測生成的數據主要用于研究調查、污染城市應用治理分析，以及排放閾值的分析。另外，發達國家有足夠的污染源數量、排放量、地形地貌和氣象等的大量可靠數據，從而使其預測準確率達到較高水平。

4 AERMOD模型缺陷與完善

AERMOD模型預測結果與實測數值相關系數較高，但也存在缺陷，主要表現在以下幾個方面：

（1）AERMOD適用條件受限，僅可用于50公里范圍內的空氣質量模型預測。其在復雜地形、特殊氣候條件下不適用。在大范圍內的預測可通過其他模型耦合分析進行改善。

（2）氣象收集系統發展不健全或所得氣象數據不準確，會使預測結果偏差增大。國內外氣象數據主要應用中尺度氣象模式進行收集，基于預測所處氣象站監測數據基礎上，通過對主要污染物預測與監測數據進行比對檢驗其準確度。

針對以上問題的解決途徑為模型與模型的耦合。AERMOD模型常常結合中尺度氣象數據，根據實際情況選擇合適的氣象模式，通過收集的氣象數據進行輸出分析，可避免以上的困難和限制，可提高預測的準確度[17]。用WRF輸出高空氣象數據，耦合WRF與AERMOD用于提高模型的性能，從而提高該模型預測準確性。此方法可以解決現階段我國部分地區氣象資料不足，難獲取的問題。 另外，AERMOD模型也可與CALPUFF建立耦合模型，進而擴大分析預測的范圍和靈活性，解決風速條件下模型預測不準確的難題。

（3）此外，AERMOD在空間擴散和綜合預測分析相對薄弱，可用GIS軟件對AERMOD預測結果進行疊置分析[42]，增強模型預測性能。在道路排放污染物預測時，可以與MOVES耦合，通過對比分析污染物排放清單，分析出排放閾值，擴大模型的適用范圍。

5 結論與展望

AERMOD模型由于其界面簡潔，操作方便，系統靈活、直觀。該模型具有較好的預測性能，可以與其它模型耦合進行性能的擴充和完善。該模型在國內外開展了較大量研究，模型預測結果較為準確。目前，由于氣象資料收集不完善，該模型不能精確的表示穩定邊界層的湍流特征[9]，在大氣預測過程中由于湍流不穩定的特性，導致模型預測偏差。同時AERMOD在空間顯示和綜合分析功能存在缺陷，在復雜氣候條件缺乏輔助分析，難以進行模型預測。建議通過耦合WRF、MM5、CALPUFF與AERMOD以及應用ArcGIS進行疊置分析，進一步提高模型的性能，解決現階段我國部分地區氣象資料不足難獲取的問題和解決復雜氣候條件下無法預測的難題。

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項目：內蒙古自治區科技計劃項目（110570）資助