大同盆地復雜地形下近場大氣污染物擴散模型選取研究

向 怡 史學峰 吳玉生

(1.中國輻射防護研究院，山西 太原 030006；2.山西省生態環境保護服務中心，山西 太原 030006)

環境影響評價(簡稱環評)對于指導工業企業布局、保障地方經濟建設與環境保護協調發展具有重要意義。目前，國內環評使用的主流大氣污染物擴散模型為高斯煙羽模型AERMOD和拉格朗日模型CALPUFF，兩者均為美國環境保護署(USEPA)推薦的適用于近場(距排放源50 km以內)大氣污染物擴散模擬的模型，也是我國《環境影響評價技術導則 大氣環境》(HJ 2.2—2018)推薦的模型。USEPA指出，CALPUFF較AERMOD可能更適合近場復雜地形和復雜風場下的模擬[1]，但我國的HJ 2.2—2018中僅推薦了近場滿足特殊風場(包括長期靜、小風和岸邊熏煙)時使用CALPUFF，而沒有更多對近場復雜地形和復雜風場下兩種模型的適用性進行探討和說明。

在國外，AERMOD 在17個環評研究中取得了良好的近場模擬效果[2]；CALPUFF也取得了一些較好的模擬結果[3-4]。在國內，朱好等[5]利用湖南某丘陵河谷地區的大氣擴散實測資料對CALPUFF默認湍流參數進行了修正，最終模擬濃度分布與示蹤觀測結果取得了較高的一致性。上述研究的共同點是都需要開展實地氣象觀測。

然而，環評工作中不要求開展實地氣象觀測，HJ 2.2—2018規定地面氣象數據可引用距離排放源最近或氣象特征基本一致的地面氣象站數據。由于我國幅員遼闊，相鄰地面氣象站距離往往可達數十千米，特別是對于山區盆地這類復雜地形，實際地形走向、相對高差等都十分復雜，由此導致氣象條件的復雜性[6]。實際工作中往往選用距離最近的地面氣象站數據，但事實上與排放源存在很大差異。在我國地勢的第二級階梯地形上分布有大量山區盆地。因此，研究和探討缺乏代表性地面氣象站數據時AERMOD和CALPUFF模型的合理性很有必要。

山區盆地的復雜地形一方面因障礙物機械強迫作用而改變邊界層氣流分布，另一方面由于下墊面熱力性質的差異而誘生一些熱力環流，從而造成山區盆地氣象條件比平原地區復雜得多，會形成如渠道風、氣流分離、阻塞與氣流靜滯以及坡谷風等特殊氣流流動現象[7]。國內雖然已有針對關中盆地[8]、蘭州盆地[9]、四川盆地[10]等山區盆地風場特征的研究，但由于山區盆地的復雜多樣，對于其他盆地研究的借鑒意義有限。大同盆地是我國重要的能源基地，又是“十四五”期間承載山西省資源型經濟轉型和能源改革試點的重要區域，針對該地復雜地形及由此造成的近地面復雜氣象條件仍缺乏相關研究。

本研究在分析大同盆地主要風場特征和污染物可能輸送途徑的基礎上，利用可獲取的氣象資料對AERMOD、CALPUFF在環評工作中不開展實地氣象觀測時的模擬結果差異進行分析，選出更合適的模型，給可能形成同類風場的復雜山區盆地近場大氣污染物擴散模型選取提供參考。

1 材料與方法

1.1 評價對象

大同盆地是山西省最大的山區盆地，呈東北—西南向的長條形，主要由采涼山、六棱山、恒山、洪濤山、云頂山等邊界圍成，該地工礦企業和人口分布多[11]。

本研究選擇大同盆地內某電廠開展環評工作，電廠周邊地形特征見圖1。電廠西側為采涼山，山體海拔1 362～2 144 m，北側為云頂山，山體海拔1 416～2 200 m，南側和東側為海拔1 050～1 250 m的丘陵，在電廠北側15 km、西南側20 km處各分布有山脈構造形成的豁口。整體而言，大同盆地受周邊山脈阻隔，沿地形走向形成了較為明顯的東北—西南方向氣流通道。

注：以電廠為坐標原點，設東西向坐標為x，南北向坐標為y。

1.2 氣象資料來源

電廠周邊分布有陽高縣地面氣象站(A)、云州區地面氣象站(B)和大同市地面氣象站(C)，氣象數據(風向、風速、氣溫、氣壓、相對濕度、云量)來源于這3個地面氣象站。根據HJ 2.2—2018，AERMOD選取距電廠最近的A地面氣象站數據進行模擬；CALPUFF結合3個地面氣象站數據進行模擬。高空氣象站數據由國家環境保護影響評價數值模擬重點實驗室采用中尺度數值模式WRF模擬生成。

1.3 大氣污染物擴散模型構建

分別采用AERMOD、CALPUFF模擬電廠排放源對預測范圍內網格點和敏感點的短期(日均濃度)和長期(年均濃度)貢獻，結合山區盆地風場特征對模擬結果進行分析。

1.3.1 模型主要參數

電廠海拔1 141 m，煙囪高度210 m，煙囪出口內徑8.2 m，煙氣出口溫度50 ℃。考慮到當地PM10現狀超標，因此本研究以PM10為代表污染物進行數值模擬。

兩種模型均采用美國SRTM3地形高程數據，數據精度為90 m×90 m。AERMOD地表植被參數在電廠東南側按“農作地”，西北側按“草地”選取；AERMET模塊通用地表濕度選“中等濕度氣候”；地面時間周期按“季”劃分，生成不同季節的“正午反照率”、“波溫率”。CALPUFF中CALMET模塊的土地利用數據取自美國地質勘探局(USGS)的GLCC數據庫中亞洲部分，分辨率為1 km，采樣點格數設為2。兩種模型均不考慮污染物的化學轉化和干濕沉降，其他參數采用模型默認設置[12]。

1.3.2 預測范圍及網格點和敏感點設置

本研究以圖1所示的50 km×50 km正方形區域為預測范圍，按距原點7 km以內200 m為間隔、7 km以外500 m為間隔設置網格點。同時，選取了電廠周邊7個居民集聚區作為環境空氣敏感點(1#～7#)，予以重點關注。表1給出了各敏感點的位置信息。

表1 敏感點位置信息

2 結果與討論

2.1 電廠周邊風場特征分析

3個地面氣象站和1個高空氣象站的風向頻率玫瑰圖見圖2。3個地面氣象站的主導風向受地形影響明顯。A地面氣象站在電廠東北約15 km，處于采涼山與云頂山交界形成的豁口東側，受大同盆地外內蒙古地區的常年西北風影響，該站主導風向為西偏西北風；B地面氣象站在電廠南約25 km，西北側受采涼山、洪濤山阻隔，東南側受恒山阻隔，只有東北—西南形成通道，因此主導風向為西偏西南風；C地面氣象站位于電廠西南約32 km，地處大同盆地腹地平原，在西風天氣系統和山脈地形走向共同影響下形成了偏北風通道。高空氣象站受西風影響明顯，東風出現頻率極少，表明大同盆地常年受西風天氣系統影響。

注：風頻單位為%。

2.2 模擬結果

2.2.1 短期貢獻對比分析

兩種模型模擬的網格點最大日均質量濃度貢獻分布見圖3。表2給出了兩種模型對各敏感點的最大日均質量濃度貢獻。

表2 兩種模型對各敏感點的最大日均質量濃度貢獻1)

圖3 兩種模型的網格點最大日均質量濃度貢獻分布

(1) 網格點最大日均濃度

從圖3可以看到，兩種模型的網格點短期模擬結果具有相似性。短期高濃度貢獻均出現在電廠西側約2 km處的采涼山上和北側約18 km處的云頂山上，存在較明顯的“撞山”效應。這是因為兩種模型在處理煙羽山體碰撞時均以流線分裂的概念為理論基礎，即假設煙羽碰撞時存在一個臨界高度，煙羽同山體碰撞后被認為分裂成2層，臨界高度以上的煙羽有足夠動能抬升越過山體，臨界高度以下的煙羽則圍繞山體形成繞流。在煙羽同山體碰撞過程中，造成短期高濃度“撞山”，反映了電廠排放煙羽與地形障礙物相遇時發生迎面碰撞，形成山體迎風側局地地面污染物高濃度分布的客觀事實。其中，AERMOD、CALPUFF的網格點最大日均濃度最大值分別出現在(-2 200 m，1 800 m)、(-3 800 m，600 m)處，均在距電廠西側最近的采涼山區，而北側的云頂山則是次高濃度分布區。可見，當排放源四周分布有高海拔地形時，煙羽與山體的碰撞往往將導致最近距離的短期高濃度分布。

(2) 敏感點最大日均濃度

從表2可以看出，位于電廠西側采涼山的2個海拔較高的4#、7#敏感點(海拔分別為1 278、1 546 m)的最大日均濃度貢獻表現為AERMOD大于CALPUFF，PM10-A/PM10-C分別為1.67、4.61；而其他5個海拔較低的敏感點(海拔為1 055～1 113 m)的最大日均濃度貢獻表現為AERMOD小于CALPUFF，PM10-A/PM10-C為0.22～0.79。伯鑫[13]在廣東省的沙角電廠模擬中也發現，近場低海拔區短期濃度貢獻AERMOD總體比CALPUFF小，而高海拔區AERMOD總體比CALPUFF大。

2.2.2 長期貢獻對比分析

兩種模型模擬的網格點最大年均質量濃度貢獻分布見圖4。表3給出了兩種模型對各敏感點的最大年均質量濃度貢獻。

表3 兩種模型對各敏感點的最大年均質量濃度貢獻1)

(1) 網格點最大年均濃度

由圖4可見，相較短期模擬結果，兩種模型的網格點長期模擬結果差異較大。AERMOD的長期高濃度貢獻集中在電廠西側附近的采涼山上，而CALPUFF的長期高濃度貢獻區域除電廠西側的采涼山和北側云頂山外還擴展到了東北側的盆地內平原區域。這表明雖然兩種模型模擬的短期最大濃度貢獻均在西側“撞山”，但由于各模型風場生成原理不同，在長期氣象條件下模擬的長期濃度貢獻分布出現差異。

圖4 兩種模型的網格點最大年均質量濃度貢獻分布

(2) 敏感點最大年均濃度

由表3可見，相較短期模擬結果，各敏感點的PM10-A/PM10-C普遍增大。在長期氣象條件下，位于電廠西側采涼山的2個海拔較高的4#、7#敏感點PM10-A/PM10-C分別達到了6.00、11.25；而其他5個海拔較低的敏感點PM10-A/PM10-C也增加到了0.50～1.50。

需要予以特別關注的是，對于預測范圍內人口最多、也是最重要的環境敏感點陽高縣城(1#)而言，短期和長期的PM10-A/PM10-C分別為0.22、0.50，說明AERMOD的模擬結果均低于CALPUFF，即對于盆地內平原區域而言，CALPUFF的模擬結果更為保守。

2.3 風場生成原理差異對模擬結果的影響分析

陳彥山等[14]和周汾濤等[15]分別在研究黃河上游地區和太原盆地地形對大氣流場影響時均發現，地形對近地面氣流具有引導作用。本研究電廠受盆地周邊山脈阻隔形成較明顯的東北—西南方向氣流通道。提取CALPUFF模擬的全年逐時風矢量數據進行統計分析發現，CALPUFF模擬的電廠處西南(包括WSW、SW、SSW)風向風頻為40.5%，而東北(包括NNE、NE、ENE)風向風頻為14.9%；AERMOD模擬的電廠處相應西南、東北風向風頻分別為19.1%、8.2%。可見，CALPUFF能更好地描述電廠受盆地東北—西南方向氣流通道形成的主導風場影響。圖5給出了CALPUFF模擬的受盆地東北—西南方向氣流通道形成的主導風場影響的典型風矢量流場圖。

圖5 CALPUFF模擬的典型風矢量流場圖

通過追溯AERMOD發生短期高濃度分布時的氣象條件發現，在夜間Monin-Obukhov長度較小的穩定天氣且有將煙羽吹向山體的低速風時出現“撞山”效應。AERMOD作為穩態模型，其中的AERMET模塊生成氣象場時僅依據單個地面氣象站數據。但由于大同盆地地形復雜，按HJ 2.2—2018選取距電廠最近的A地面氣象站數據不能準確代表相距約15 km的電廠處氣象條件，因而過多地出現煙羽向西側采涼山“撞山”。而CALPUFF中的CALMET模塊采用了地形動力學理論并結合了多個地面氣象數據進行修正，生成的氣象場能更好地反映大同盆地的復雜山區地形，因此CALPUFF模擬生成的風場不會過多地出現向西“撞山”，而能更好地吻合東北—西南方向的氣流通道。因此，對于分布在盆地內低海拔平原區的5個敏感點來說，CALPUFF的日均濃度貢獻普遍大于AERMOD。

進一步對比兩種模型下的年均濃度貢獻分布，CALPUFF模擬的PM10年均濃度貢獻較好地吻合了東北—西南方向的氣流通道。電廠處的區域大氣流場是受西風天氣系統、山脈地形走向以及盆地輻合氣旋環流影響而形成的以西南風向為主導的中尺度流場，因此CALPUFF模擬的長期高濃度貢獻區不僅僅出現在西側山體，而是擴展到了主導風場下風向的北部和東北部區域。AERMOD采用了距電廠最近的A地面氣象站數據，其主導風向為西偏西北風，顯然不能準確地代表電廠受地形影響所受的主導風場；而且AERMOD本身也無法結合區域地形進行風場再分析和校正，這就造成了煙羽過多地吹向了西側山體。

郭偉等[16]基于2014—2018年大同市區逐時風向風速和PM2.5濃度數據統計分析表明，大同市區采暖期和非采暖期PM2.5日均高濃度均在偏南風下出現。本研究中電廠與大同市區均位于大同盆地北部區域，氣象條件相似，對比本研究的兩種模型模擬結果，采用CALPUFF模擬時在偏南風的下風向即電廠北部和東北部出現污染物高濃度貢獻區域，更加合理。

3 結 語

(1) 大同盆地近地面風場受西風天氣系統和山脈地形走向以及盆地輻合氣旋環流的共同影響。A地面氣象站(代表陽高縣)受盆地西側豁口和盆地外內蒙古地區常年西北風影響，主導風向為西偏西北風；B地面氣象站(代表云州區)主要受地形影響，主導風向為西偏西南風；C地面氣象站(代表大同盆地腹地平原)主導風向為偏北風。

(2) 在不開展實地氣象觀測、僅按照HJ 2.2—2018引用周邊地面氣象站數據作為AERMOD和CALPUFF進行模擬的條件，CALPUFF模擬的電廠處西南、東北風向風頻分別為40.5%、14.9%，AERMOD模擬的電廠處西南、東北風向風頻分別為19.1%、8.2%，表明CALPUFF能更好地描述電廠受盆地東北—西南方向氣流通道形成的主導風場影響。模擬結果顯示，AERMOD存在低估重要敏感點環境影響的問題，在環評工作中應予以關注。

(3) AERMOD與CALPUFF在模擬大同盆地復雜地形下的PM10短期濃度貢獻時差異不大，但在模擬長期濃度貢獻時差異明顯。相較CALPUFF，AERMOD本身無法結合區域地形進行風場再分析和校正。因此，當山區盆地復雜地形下形成通道地形時，CALPUFF較AERMOD更能合理地模擬近場復雜地形及其風場對污染物擴散的影響。