检索结果-内蒙古大学图书馆

能源与节能 2012年第5期 69-71页

作者：刘辉史学峰李丽珍中国辐射防护研究院山西太原030006

通过模拟计算,采用正交试验法和回归分析法对点源参数敏感性在aermod模型系统中的影响规律进行分析,得出,各参数敏感性影响规律的排序:排气筒几何高度H>污染源强Qs=排气筒出口内径d>烟气出口温度Ts>烟气出口流量Qv。分析结果... 详细信息

通过模拟计算,采用正交试验法和回归分析法对点源参数敏感性在aermod模型系统中的影响规律进行分析,得出,各参数敏感性影响规律的排序:排气筒几何高度H>污染源强Qs=排气筒出口内径d>烟气出口温度Ts>烟气出口流量Qv。分析结果对于环境影响评价工作中有目的地收集参数资料具有指导意义,对于数据不准确的参数可以估算其导致的误差,并为工程设计提供依据,进而优化环境影响评价中的大气影响预测工作。

关键词： aermod模型系统点源参数敏感性

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aermod模型中面源参数敏感性规律分析

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能源与节能 2014年第3期 97-98,102页

作者：刘辉李丽珍史学峰向怡中国辐射防护研究院山西太原030006

通过模拟计算,采用正交试验法和回归分析法对面源(包括矩形面源和近圆形面源)参数敏感性在aermod模型系统中的影响规律进行研究,各参数敏感性影响规律为:面源源强(Qs)>面源平均高度(H)>边长(L)或半径(R)。

关键词： aermod模型系统面源参数敏感性

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基于aermod及减排政策的昆明市工业区SO_2情景模拟

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中国环境科学 2013年第10期33卷 1884-1890页

作者：马洁云易红宏唐晓龙普丽昆明理工大学环境科学与工程学院云南昆明650500 北京科技大学土木与环境工程学院北京100083

以昆明市工业区为试点,将2009年作为基准年,2015年作为情景年,利用aermod模型系统以及相关数据对工业区内SO2环境浓度进行预测.模拟情景的建立基于"十二五"工业源减排规划.研究发现工业源减排措施将对区域SO2浓度有显著影响,... 详细信息

以昆明市工业区为试点,将2009年作为基准年,2015年作为情景年,利用aermod模型系统以及相关数据对工业区内SO2环境浓度进行预测.模拟情景的建立基于"十二五"工业源减排规划.研究发现工业源减排措施将对区域SO2浓度有显著影响,降幅最高可达13%.2015年不同模拟时段的SO2等浓度下分布面积均较2009年有明显减小,高浓度地区个数变少,这种现象也出现在污染源非集中地区.研究结果表明利用模型预测可有效分析减排政策对工业区内环境质量状况的影响,有助于建立减排响应机制.

关键词： aermod模型系统 SO2 昆明区域大气污染空气质量

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昆明市SO2、NOX和PM10排放及情景模拟分析

昆明市SO2、NOX和PM10排放及情景模拟分析

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作者：马洁云昆明理工大学

学位级别：硕士

空气质量模型能够很好的为排放源削减到空气质量变化这个输出响应机制提供有效,可靠的检验工具。本研究利用空气质量模型这个工具,通过建立排放情景,来研究大气污染物总量减排后环境浓度的变化。首先运用aermod模型系统对昆明市所属7个... 详细信息

空气质量模型能够很好的为排放源削减到空气质量变化这个输出响应机制提供有效,可靠的检验工具。本研究利用空气质量模型这个工具,通过建立排放情景,来研究大气污染物总量减排后环境浓度的变化。首先运用aermod模型系统对昆明市所属7个辖区的SO2, NOx和PM10进行模拟研究;其次经过分析及情景建立,将国家“十二五”规划中有关于大气环境污染物S02及NOx的工业总量减排目标作为情景基础;预测了2015年(“十二五”末期)昆明市各辖区802和NOx环境浓度;并与基准年(2009年)情况进行对比,分析各污染物的污染浓度变化情况;最后将各污染物在各辖区内的分布进行输出对比,目的在于分析基准年和情景年环境质量变化状况,最终给出大气污染物减排控制的政策建议。 (1)根据模型需求和对昆明市大气污染现状的分析以及地理位置的具体情况将昆明市所有辖区分为7块模拟区域,并根据模型需求将区域进行网格化处理,选出计算点,标出排放源。 (2)为支持模型的有效运转和精确模拟,为后续基础数据的分析奠定基础。本文对气象资料,地形资料进行了收集与整理,并且建立了排放清单。基准年排放清单的建立综合了前人的研究及官方统计数据,并对清单进行处理,使之成为有效的模型输入数据。 (3)通过前期研究发现,PM10的模拟结果受气象因素影响较大,并且地区目标年的气象数据差异与该地区平均气象数据的差异是不能够忽略的。所以本文利用国家环保部网站公布的昆明市API指数进行推导,导出主要污染物(PM10)的同均浓度,与基准年PM10模拟结果进行对比验证后得知本研究aermod模型模拟结果可信的结论。并对PM10市城区污染物分布情况进行叙述,发现虽然污染物环境浓度低于0.12mg/m3,但仍然存在多个高浓度区域。 (4)利用国家“十二五”规划中有关于大气环境污染物S02及NOx的工业总量减排目标作为情景基础,并且加入机动车增长和人口增加等其它因素建立了情景年的排放清单,为情景模拟打下情景基础。 (5)通过模拟将基准年和情景年各辖区污染物污染情况进行最值对比、计算点对比以及分布对比分析。由最值浓度对比结果可以看出,昆明市七个辖区的S02及NOx污染物浓度最值除市城区的NOx以外其余地区的各污染物各时间尺度情景年均较基准年有不同程度的下降,并且呈现原本浓度高的区域下降程度较原本浓度低的区域下降程度显著的规律。进而得出以下结论：地区污染源排放类型不同导致相同减排力度下减排效果存在差异;同样的减排力度下,污染源集中程度不一,导致减排效果有所差异;相同减排力度下,不同地区污染物下降幅度不相同,且不均衡,原本污染物浓度高的地区环境浓度变化更显著,但由于原本浓度较高使得情景年污染物分布仍存在重污染地区;小时均浓度较日均浓度对减排响应更敏感。;总量减排比例与污染物浓度降低比例不同;污染物环境浓度的变化并不能保证污染物浓度分布的明显降低。 (6)最终根据模拟对比分析结果,给出政策改进建议。

关键词：空气质量模型 aermod模型系统环境空气质量情景模拟

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参数敏感性在大气环境影响评价预测模型中的影响规律研究

参数敏感性在大气环境影响评价预测模型中的影响规律研究

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作者：郭彦中北大学

学位级别：硕士

大气环境影响预测评价中,最重要的步骤是根据污染源参数和当地气象数据,按照适合的大气环境影响预测模式,通过计算得出污染物浓度预测值。本文以大气预测模型中参数的敏感性问题作为研究的切入点,通过分析选定aermod与ADMS模式作为研究... 详细信息

大气环境影响预测评价中,最重要的步骤是根据污染源参数和当地气象数据,按照适合的大气环境影响预测模式,通过计算得出污染物浓度预测值。本文以大气预测模型中参数的敏感性问题作为研究的切入点,通过分析选定aermod与ADMS模式作为研究对象进行分析。本文将回归分析法与正交试验方法相结合,从不同的角度阐明模型系统中参数敏感性的影响规律,在大量模拟计算的基础上系统的研究aermod模型系统和ADMS模型系统中参数敏感性的影响规律,对于环境影响评价工作中有重点的收集相关资料起到了指导作用。同时对不准确的参数所导致的误差也可以做出比较合理的评估。从而精化环境影响评价工作中的大气预测部分。 aermod模型系统中参数敏感性影响规律研究结果如下： 1.点源参数敏感性对aermod模型系统中影响规律：排气筒几何高度(H)>污染源强(Qs)=排气筒出口内径(d)>烟气出口温度(Ts)>烟气出口流量(Qv)。在收集环境影响评价污染源资料的过程中,注意掌握准确的烟筒几何高度值。 2.体源参数的敏感性在aermod模型中影响规律：污染源强(Qs)>几何高度(H)>垂边长(L1)>边长(L2)。在收集环境影响评价污染源资料过程中,要注意尽量保证体源污染源强的准确性。 3.面源的敏感性在aermod模型中影响规律：近似矩形面源：几何高度(H)>污染源强(Qs)>矩形长(L1)>矩形宽(L0)。近似圆形面源：几何高度(H)>污染源强(Ps)>半径(R)。在收集环境影响评价污染源资料过程中,面源的平均高度要精确到个位；污染源强最好保留小数点后三位有效数字。 ADMS模型系统参数敏感对影响规律研究结果如下： 1.从参数敏感性对区域最大浓度的影响规律来看,不同源高的污染源,各参数的敏感性对区域最大浓度预测影响规律一致均为：地表粗糙度>纬度>最小M-O长度。 2.从参数敏感性对关心点的平均浓度的影响规律来看,参数的敏感性为：地表粗糙度>纬度>最小M-O长度,参数的敏感性的影响规律与区域最大浓度的趋势保持一致。

关键词： aermod模型系统 ADMS模型系统参数敏感性

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基于aermod模型的环境空气质量变化情况研究 ——以兰州市环境空气质量为例

基于AERMOD模型的环境空气质量变化情况研究 ——以兰州市环境空...

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作者：郭玉刚西北师范大学

学位级别：硕士

兰州市是甘肃省的省会,处于中国陆域版图的几何中心,兰州市是全国大气污染严重城市之一,特别是在冬季大气污染相当严重,其污染类型为典型的复杂地形城市的颗粒物和煤烟型污染,《兰州市城市供热规划（2006-2020年）》的实施是《兰州市大... 详细信息

兰州市是甘肃省的省会,处于中国陆域版图的几何中心,兰州市是全国大气污染严重城市之一,特别是在冬季大气污染相当严重,其污染类型为典型的复杂地形城市的颗粒物和煤烟型污染,《兰州市城市供热规划（2006-2020年）》的实施是《兰州市大气污染综合防治方案》中首要防治措施,aermod模型系统由美国环境保护署联合美国气象学会组建法规模式改善委员会（AERMIC）开发和我国环境保护部《环境影响评价技术导则大气环境》（HJ / T 2. 2—2009）推荐模型,已经于20世纪90年代中后期应用的新一代法规性质的大气扩散模式,本文选择aermod模型系统对《兰州市城市供热规划（2006-2020年）》的实施将对兰州市环境空气质量的改善情况预测,进而指导环境管理部门对城市功能分区、污染源分布、城市规模等城市环境规划要素提出更科学、更明确的控制和管理方案。本文地面气象参数采用兰州国家气象观测二级站的实测资料,收集了2008年全年逐日逐次的气象数据;高空气象数据采用环境工程评估中心环境质量模拟重点实验室的中尺度气象模拟数据。考虑兰州市环境特征和气象条件,本次大气预测覆盖整个兰州市范围,东西33km,南北19km的矩形区域,对评价区域进行网格化处理,网格间距选取1000m。预测时段为供热规划按计划实施远期（2020年）和供热规划未实施（以2006年为基准年,即零方案）两种的采暖期的日均浓度和年均浓度预测;预测污染物因子为SO2、PM10;采用HJ2.2-2008推荐模式清单中气象预处理模型Aermet;地形按平坦地形考虑,不对地形参数进行预处理,通过aermod模型系统计算,得出⑴典型日气象条件下,供热规划按计划实施远期（2020年）和供热规划未实施（以2006年为基准年,即零方案）两种的采暖期主要污染物SO2、PM10对预测范围的最大环境影响,分析是否超标、超标程度、超标位置,并绘制评价范围内出现区域日平均质量浓度最大值时所对应的质量浓度等值线分布图。⑵分析长期气象条件下,供热规划按计划实施远期（2020年）和供热规划未实施（以2006年为基准年,即零方案）两种的采暖期主要污染物SO2、PM10对预测范围的环境影响,分析是否超标、超标程度、超标范围及位置,并绘制预测范围内的质量浓度等值线分布图。研究得出:⑴通过预测,在规划实施远期（2020年）,兰州市市区采暖期SO2、PM10日均最大浓度贡献值占标率分别为19.39%、5.29%,年均最大浓度贡献值占标率分别为5.88%、1.17%;和平城区在规划实施后采暖期SO2、PM10日均最大浓度贡献值占标率分别为14.82%、7.50%,年均最大浓度贡献值占标率分别为3.49%、1.08%;河口城区在规划实施后采暖期SO2、PM10日均最大浓度贡献值占标率分别为9.08%、4.61%,年均最大浓度贡献值占标率分别为2.49%、0.76%。规划实施远期采暖期环境敏感点的SO2日均浓度削减率为16.7%～93.0%,年均浓度削减率为74.0%～86.3%; PM10日均浓度削减率为5.7%～24.9%,年均浓度削减率为13.9%～17.3%。与零方案预测结果比较,供热规划的实施环境空气污染物贡献值远远小于零方案下的贡献值。通过敏感点叠加预测,由于小燃煤锅炉的替代,极大的改善了兰州市环境空气质量,但是兰州市大气环境质量的压力还是很大,敏感点超标现象还是比较普遍,超标原因是背景值过高,供热规划带来的贡献值并不高。⑵兰州市城市供热规划和“零方案”比较其环境效益是显著的,在2020年,供热规划方案在采暖期减少耗煤量95万t/a。烟尘减排10826.4t/a ,SO2减排29197.2t/a,NOX减排10957.6t/a,减排比例分别为90.6%、88.8%、72.7%。 ⑶由于没有获得采暖期兰州市大气容量数据,只能以全年的容量进行对比,因此实际占的比重应该更大。可见供热排放的大气污染物占兰州市大气环境容量的比重是非常大的。削减供热排放的大气污染物是改善兰州市环境空气质量的首选。供热规划实施后,远期大气污染物烟尘、SO2的排放量分别为:1124t/a、3700t/a,较基准年分别削减了88.9%、86.2%。可见规划的实施,SO2排放量的削减可以满足环保指标要求,但烟尘到远期不能满足环保目标削减90%的要求。要实现环保目标,必须要在远期烟尘排放量的基础上削减45.5%,可采用远期清洁能源取代燃煤来实现。通过估算,如果远期清洁能源占比能实现50%的预定目标,那么烟尘的排放量有望实现预定的环保目标。

关键词： aermod模型系统兰州市环境空气质量供热规划远期零方案 PM10、SO2

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大气环境影响预测模式中参数的敏感性分析

大气环境影响预测模式中参数的敏感性分析

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作者：孙雪东北林业大学

学位级别：硕士

在大气环境影响预测评价中,最重要的步骤是根据排放源强等污染源参数和当地气象数据,按照一定的大气环境影响预测模式,通过计算得出污染物浓度预测值。本文旨在,在以往项目中气象及污染源数据的基础上,通过大量的模拟计算,对aermod模... 详细信息

在大气环境影响预测评价中,最重要的步骤是根据排放源强等污染源参数和当地气象数据,按照一定的大气环境影响预测模式,通过计算得出污染物浓度预测值。本文旨在,在以往项目中气象及污染源数据的基础上,通过大量的模拟计算,对aermod模型系统和EIAA模型系统中参数的敏感性进行分析。推算拟研究的大气预测模式中参数的敏感性,对于环境影响评价工作中有重点的收集相关资料起到了指导作用;同时对于一些不准确的参数所导致的误差也可以做出比较合理的评估。进而精化环评工作中的大气预测部分。对aermod模型系统中各类型污染源的参数敏感性的研究结果如下: 1.点源参数敏感性排序如下:烟囱几何高度(H)＞点源源强(Q)＞出口烟气温度(T)＞出口烟气流量(Q)＞烟筒出口内径(d)。在环境影响评价收集污染源资料过程中,要注意烟筒的几何高度、污染源强的准确化。 2.面源参数敏感性排序如下:面源平均高度(H)＞面源源强(Q)＞面源边长L(或半径R);收集资料时要注意,面源平均高度和源强的准确化;另外,近似矩形面源的旋转角度改变,也会引起预测结果有所变化。 3.体源参数敏感性排序如下:体源源强(Q)＞体源边长(L)＞体源平均释放高度(H);收集资料时要注意源强的精确度。 4.线源参数敏感性排序如下:线源平均高度(H)＞线源源强:线源平均高度的敏感性较大,要注意观测。对小静风条件下EIAA模型系统中点源参数的敏感性分析结论如下: 1.各污染源参数敏感性排序如下:烟囱几何高度(H)＞点源排放强度(Q)＞烟筒出口烟气量(Q)＞烟筒出口直径(d)＞烟筒出口烟气温度(T)。 2.各污染气象参数敏感性排序如下:距地面10m高处的10min的平均风速(U)＞环境大气温度(T)。 3.在小静风情况下,收集资料时要注意,烟筒几何高度和排放强度要精确;统计平均风速时,建议保留两位小数:统计环境大气温度(T)时,可精确到个位。

关键词： aermod模型系统 EIAA模型系统参数敏感性

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美国aermod模型与中国大气导则推荐模型点源比较

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环境科学研究 2007年第3期20卷 44-51页

作者：江磊黄国忠吴文军丁峰杨多兴李时蓓北京科技大学环境工程系北京100083 国家环境保护总局环境工程评估中心北京100012

介绍了美国aermod模型和中国大气导则推荐模型一般浓度公式,通过大气稳定度和扩散参数的确定、复杂地形处理和对流条件下污染物扩散等原理方面的比较认为,aermod模型优于大气导则推荐模型.以美国环境保护局(USEPA)2个试验场Clifty Creek... 详细信息

介绍了美国aermod模型和中国大气导则推荐模型一般浓度公式,通过大气稳定度和扩散参数的确定、复杂地形处理和对流条件下污染物扩散等原理方面的比较认为,aermod模型优于大气导则推荐模型.以美国环境保护局(USEPA)2个试验场Clifty Creek(平坦地形)和Lovett(复杂地形)的数据资料为比较数据,分别用aermod模型和大气导则推荐模型计算SO2小时质量浓度,在Pasquill 6类稳定度下用相对偏差(FB)、预测值与观测值的比率(RHCR)及图形法(Q-Q图)等进行模型比较,结果表明:在RHCR和FB中,aermod模型除个别值外,其他均好于大气导则推荐模型;而大气导则推荐模型存在接近或大于模型可靠性界限0.67(0.66和0.74),说明其可靠性比aermod模型差;图形法比较中,强不稳定和不稳定下aermod模型明显好于大气导则推荐模型,而大气导则推荐模型预测值明显偏低,其他稳定度下结果相差不大.研究认为:在平坦地形和复杂地形条件下,aermod模型点源预测值均优于大气导则推荐模型,并从原理上进行了解释.

关键词： aermod模型系统点源 Pasquill稳定度

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