一种改进的放射性气体扩散高斯预估模型算法_李世威
一种改进的放射性气体扩散高斯预估模型算法
（ ｃｏｌｆＴａ ｃ＆ Ｔａｓｏｔｔ ｎ Ｌ ｎｈ ｕＪａｔｎ 西 ｍ ，Ｌ ｎｈｕ７ ０ ７ ，Ｃ ｉａ Ｓｈｏ ｒｆ ｏ ｆ ｉ ｒｎｐｒ ｉ ， ａｚｏ ｉｏ ｇ ａｏ ｏ ｅ ａｚｏ ３ ０ ０ ｈｎ ）
Ａ ｂｓｒ ｃ ｔ ａ ｔ： Ｂｙ ａ ｌ ｚｎ ｈｅ ｃ ａ ａ ｔ ｒｓｉｓ ｏ ａ ｉ ａ ｔ ｅ ｇ ｓｄｉ ｕ ｉ ｎ ｂ ｓ ｄ ｏ ｕｓｉ ｎ ｍｏ ｅ ’ ｉ ｉ ｉｎ，ｈｉ ａ ｒｉ ｔｏ ｎａｙ ｉ ｇ ｔ ｈ ｒ ｃｅ ｔ ｆｒ ｄ ｏ ｃｉ ａ ｆ ｓｏ ａ ｅ ｎ Ｇａ ｓａ ｄ ｌ Ｓｌｍ ｔ ｏ ｔ ｓｐ ｐｅ ｎｒ － ｉ ｃ ｖ ｆ ｍ ｄｕ ｅ ｈ ｎ ｍｉ ａ ｅ ｏ ｅ ｋａ ｅ，ａ ｄ ｓ ｎ ｈ ｓｚ ｄ ｔ ｅ ｗｉｄ ｓ ｅ ｄ ａ ｄ ｉｆ ｉｎ ｖ ｌ ｃｔ ｆｒ ｄ ｏ ｃｉｅ ｇ ｓｕ ｉｇ ａ ｇｅ’ ｃ ｄ ｔ ｅ ｄｙ ａ ｃ ｒｔ ｆｌ ａ ｇ ｎ ｙ ｔ ｅ ｉｅ ｈ ｎ ｐ ｅ ｎ ｄｆｕｓｏ ｅ ｏ ｉ ｏ ａ ｉ ａ ｔｖ ａ ｓｎ ｎ ｌ Ｓ印 － ｙ
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基于一种改进的高斯模型研究危险气体短时泄漏后扩散规律
２ 模 型扩散标 准差 的计算
表１ 用Ｋ ｌ ｕ ｇ方法计算大气扩散标准差时所需参数
注： ｒ ｏ １ ３ １ ＂ ｙ 叮 分另 ｑ 为ｘ ． ｙ 、 ｚ 方 向扩散标准差。且 ｙ （ ｘ ）＝Ｒ 。 ｘ 、 Ｏ ＂ ｘ （ ｘ ） ＝ｏ ｒ ｙ （ ｘ ） 和ｏ ｒ ｔ （ ｘ ）＝Ｒ ｘ 。
ｃ— ｅ 卜
操作失误或其他原因可能导致上述物质发生短时间 泄漏 ， 并对周围居民和环境造成极大 的危害¨ 。日
常生 活 中 ， 由此类 易燃 易爆 物 质 泄漏 造 成 惨 重 损 失
的案例在 国内外屡见不鲜 Ｊ 。因此 ， 为了避免此类 事故的发生 ， 有必要进行相应 的风险评估工作 。
和理论依据 。
关键词 ： 改进 ； 高斯扩散模型 ； 短时间排放
中图分类号 ： ｘ ５ １ １
在天 然气 、 液 化石油 气 等石 油化 工行 业 中 ， 由于
为有效源高（ 排放高度与抬升高度之和） ， ｍ； 、 Ｙ 、 ＝ 为 空间点各方向的坐标 ， ｍ； 其 中， 为气体在时间 ｔ 内 的向下游传输 的距离 ， 标准差 是关于 的函数。 假 定 短 时排放 源 释放 的烟片是 由无数 个 首尾 相 接 的小 烟 团叠 加后 的结 果 ， 则 一段 时 间 内泄 漏 源 释 放气 体 的质量 为 ： ｄ Ｍ＝ ｑ （ ｔ ‘ ） ‘ （ ０ ≤￡ ‘ ≤ ｔ ， ） （ ２ ） 式中： ｔ 为任一烟团释放的时间， ｓ ； ｔ ｒ 为烟团释放的 总时间 ， ｓ ； ｇ （ ￡ ） 为其释放率， ｇ ／ ｓ 。 将（ ２ ） 式代人（ １ ） 式并积分可得某一时刻 ， 污染 物在 扩散 空 间一点 的浓 度为 ：
放射性气体的扩散预估模型
放射性气体扩散的预估模型摘要本文对从核电站泄漏的放射性气体扩散模式及其影响因素进行了阐述，利用气体湍流扩散微分方程, 建立了地面瞬时和连续泄漏源气体扩散的高斯烟羽模型, 并用于解决易燃易爆或有毒气体泄漏扩散危险区范围预测中的问题。
针对问题一：利用气体扩散规律建立高斯烟羽模型估测泄漏气体扩散危险区范围是一种快捷的方法。
本文利用传质学、流体力学、大气扩散学的基本原理, 对泄漏气体的扩散行为进行模化和简化, 建立一种放射性气体扩散浓度分布的高斯模型, 并应用于解决放射性气体沿地面扩散危险区范围预测中的问题。
根据放射性气体扩散安全区域距离计算结果，结合各地平面布置图及地形的情况，确定放射性气体扩散安全区域。
在核电站发生泄漏时事故点周边人员应尽快撤到离电站039.8438r km=以外。
由0 01.54rts==天得，在核电站发生泄漏之后，距核电站距离为0r地区的人员应该在01.54t=天内撤离该地区。
针对问题二，要探究风速对放射性物质浓度分布的影响。
本文运用概率学[1]知识，通过图解和数学推导得出“连续点源放射性物质高斯扩散模型”。
本文依次考虑了“重力沉积”、“雨水沉积”、“核衰变”等因素对浓度分布的影响。
并通过构建“耗减因子”、“衰变因子”等方法将耗减和衰变的放射性物质“投影”到泄漏源浓度中，得到了经多次合理修正后的“优化高斯模型”，并据此分析了泄漏源周边地区放射性物质的浓度变化。
针对问题三，本文在问题二的基础上，结合考虑风速和放射性物质扩散速度在空间中的矢量运算。
得出在对上风口分析时，要分类讨论风速和自然扩散速度之间的大小关系，当风速小于自然扩散速度时，放射性物质是无法到达上风口的。
针对问题四，本文参阅整理大量气象、地理、新闻资料，选择我国东海岸典型地域---山东半岛作为研究对象，综合考虑对应海域平均风速及风向、地理距离、海水对放射性物质扩散的部分反射系数等因素，并通过计算，预测出放射性核物质将经过6.5天到达我国东海岸，不会扩散到美国。
基于高斯模型的放射性物质扩散模型解读
放射性气体扩散浓度预估模型【摘要】本文是以日本地震引起的福岛核电站的核泄漏为背景，并以给出的数据为基础，研究某一假设核电站的核泄漏问题。
我们通过收集相关的资料，并结合题目给出的数据，建立了高斯模型、连续点源高斯扩散模型解决了题目提出的四个问题。
针对问题一：考虑到泄漏源是连续、均匀和稳定的，我们运用散度、梯度、流量等数学概念，通过“泄漏放射性物质质量守恒”、“气体泄漏连续性定理”、 Guass 公式及积分中值定理得到了无界区域的抛物线型偏微分方程，然后再通过电源函数解出空间任意一点的放射性物质浓度的表达式，把此表达式定为模型一的前身。
鉴于放射性物质的扩散受到诸多因素的影响，如：泄漏源的实际高度、地面反射等。
我们以泄漏口为坐标原点建立三维坐标系，通过“像源法”处理地面反射对放射性物质浓度的影响，并由此对模型一的前身进行修正完善，得到模型一：高斯模型，即放射性物质浓度的预测模型。
最后我们模拟了放射性物质无风扩散仿真图。
针对问题二：当风速为k m/s 时，我们根据放射性核素云团在大气中迁移和扩散的数值计算的基本方法和步骤，并以泄漏点源在地面的投影点为坐标原点，以风向方向为x 轴，铅直方向为z 轴，与x 轴水平面垂直方向为y 轴建立三维坐标系，地面的反射作用同样利用“像源法”进行处理，得到连续点源高斯扩散模型。
考虑到地面反射、烟云抬升、放射性物质自身的沉降及雨水的吸附等对浓度的影响，我们对连续点源高斯扩散模型进行了修正，建立了修正的连续点源高斯扩散模型。
最后利用大气稳定度确定了扩散参数，进而求解了模型。
针对问题三：经分析，问题三的提出是以问题二为基础的，模型三的建立只需要将模型二加以调整即可。
我们以风速方向为x 轴正方向，将风速与放射性物质的扩散速度进行矢量运算，此问题则转化为求(,0,)L z 和(,0,)L z -两点处的放射性物质浓度，由此建立模型三，即上风和下风L 公里处放射性物质浓度浓度的预测模型。
高斯扩散模型假设名词解释
高斯扩散模型假设名词解释
高斯扩散模型是一种用来描述空气污染物在大气中传播和扩散
的数学模型。
它是基于高斯分布的假设，即空气污染物在水平方向上的传播服从正态分布。
在高斯扩散模型中，假设空气污染物在垂直方向上的传播是均匀的，即空气污染物在垂直方向上的浓度是恒定的。
这是基于大气中存在的湍流现象，使得空气混合均匀，污染物被均匀分散在大气中。
另外，高斯扩散模型还假设空气污染物在水平方向上的传播是径向对称的，即从污染源点开始，污染物浓度随着距离的增加呈现出高斯分布的特征。
这是因为在大气中存在着各种影响空气传播的因素，如风速、大气稳定度等，这些因素使得空气污染物向各个方向扩散。
高斯扩散模型可以通过一系列的数学公式来计算空气污染物在不同
位置的浓度分布。
这些公式考虑了污染源的排放强度、环境因素（如风速、大气稳定度等）以及地形特征等因素的影响。
通过模拟和计算，可以预测不同条件下空气污染物的传播范围和浓度分布，从而为环境管理和污染控制提供科学依据。
除了以上提到的假设，高斯扩散模型还可以考虑其他因素的影响，如地形地貌、建筑物的阻挡效应等，以更加准确地描述污染物在大气中
的传播过程。
它是环境科学领域中常用的一种模型，能够帮助我们更好地理解和管理空气污染问题。
放射性气体
放射性气体扩散的预估模型摘要重大的突发性核泄漏紧急灾害事件具有爆发性、空间分布不连续性、对周边地形和气象条件的敏感性的特点。
本文以概率统计理论为基础，通过建立数学模型，描述核电站周边不同距离地区、不同时段放射性物质浓度的预测模型，从而为出版社提供明确资源的分配方案。
对于问题一，考虑到放射性气体的泄露时连续的。
本文根据扩散原理建立二阶抛物型偏微分方程，应用了高等数学中散度、梯度、流量等数学概念，得出了无风条件下，核电站周边不同地区、不同时段放射性物质浓度的预测模型。
同时，考虑到烟气抬升与地面反射，对模型进行了修正，得到了最终模型，当距核电站无限远或时间无限长时，放射性气体浓度接近零，符合实际情况。
对于问题二，研究风速对放射性物质浓度分布的影响，本文结合高斯烟羽模型，并考虑烟气抬升，地面反射，干湿沉积，放射性气体的衰变等因素对模型进行修正，得到最终模型。
对于问题三，上风向和下风向L公里处的放射性气体浓度，只需在模型二的基础上，令x=L或-L，y=0,z=0.这样就可以研究出风速一定时，上下风L公里处，放射性物质浓度的估计模型。
对于问题四，要求出的是具体影响。
我们先查找了大量地形，天气，新闻等资料。
要求对我国东海岸和美国西海岸影响时，先通过谷歌地图，测算福岛到这两个地区直线的距离，并且结合季风变化进行分析。
经过分析，我们得出此次日本核泄漏的总体影响不大。
在日本由于是偏南风，所以日本的中部，东京附近有较大影响。
至于中国和美国，由于距离太远，而且经过云中洗脱，放射性物质基本到达不了。
关键词：气体扩散高斯烟羽模型概率统计理论一、问题重述1.1问题背景核电站的发展给我们社会带来了巨大的经济效益和社会效益，核能作为新能源，体积小而能量大能量密度高，产生燃料垃圾少，然而却存在着很大的风险。
核电厂的反应器内有大量的放射性物质，如果在事故中释放到外界环境，会对生态及民众造成伤害。
日本东北部近海发生里氏8.9级特大地震，造成的核事故产生深远的影响。
放射性气体浓度的预测模型
2011年商丘师范学院数学建模模拟练习承诺书我们仔细阅读了商丘师范学院数学建模模拟练习的竞赛规则。
我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与本队以外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们愿意承担由此引起的一切后果。
我们的参赛报名号为：参赛组别（本科或专科）：本科参赛队员(签名) ：队员1：张秀芬队员2：王跃龙队员3：许争明2011年商丘师范学院建模模拟练习编号专用页参赛队伍的参赛号码：（请各个参赛队提前填写好）：竞赛统一编号（由竞赛组委会送至评委团前编号）：竞赛评阅编号（由竞赛评委团评阅前进行编号）：2011年商丘师范学院数学建模模拟练习题目放射性气体浓度的预测模型摘要放射性气体或毒性物质泄漏造成惨重损失的报道在国内外屡见不鲜，如近日日本福岛核电站的放射性气体的泄漏事件。
为了预防此类事故的发生并为事故发生后提供积极补救措施，对危险性气体的扩散作深入研究很有必要。
对于问题1，风速为零，气体匀速向四周扩散，考虑到放射性物质的泄漏是连续不断的，将气体扩散所形成的空间域看做球体，根据“泄漏放射性物质质量守恒定律”，以及曲面积分的奥氏公式，建立了抛物线型微分方程（1），通过求解得到了描述核电站周边不同距离地区、不同时段放射性物质浓度模型（3）。
对于问题2，采用高架连续点源扩散的高斯烟羽模型进行求解，并采用像源法处理，对模型进行了修正，得到式（10）。
对于问题3，分别求出了上风L 处和下风L处的平均风速，代入式（10）即可求解。
对于问题4，参阅整理大量气象、地理、新闻资料，综合考虑对应海域平均风速及风向、地理距离等因素，将整理得到的数据代入问题2建立的模型，计算出福岛核电站的泄漏对我国东海岸，及美国西海岸并无影响。
高斯扩散模型
（二）高斯模式的四点假设
❖a．污染物浓度在y、z风向上分布为正态 分布
❖b．在全部空间中风速均匀稳定 ❖c．源强是连续均匀稳定的 ❖d．扩散中污染物是守恒的（不考虑转化）
（三）高架连续点源扩散模式
C(x,
y,
z)
Q
2 uyz
exp
y2
2 2 y
z2
2 2 z
有界大气扩散：高架源须考虑到地面对扩散的影响。
2
2 z
)
地面轴线浓度模式：再取y=0代入上式
c( x, 0, 0,
H
)
q
πu y
z
exp(
H2
2
2 z
)
地面源高斯模式（令H＝0）：
c( x,
y,
z, 0)
q
πu y z
exp[
(
y2
2
2 y
z2
2
2 z
)]
相当于无界源的2倍（镜像垂直于地面，源强加倍）
例题：
❖ 1、设有某污染源由烟囱排入大气的SO2 源强为90mg/s，有效源高为60m，烟囱 出口处平均风速为5m/s，当时气象条件 下，正下风向500m 处的δy＝18.1m， δz＝35.3m，计算x=500m，y=50m 处 的SO2 浓度。
❖ 高斯模式是一类简单实用的大气扩散模式。在均 匀、定常的湍流大气中污染物浓度满足正态分布， 由此可导出一系列高斯型扩散公式。
（一） 高斯模式的坐标系
右手坐标系
（食指—x轴；中指—y轴；拇指—z轴）， 原点：为无界点源或地面源的排放点，或 者高架源排放点在地面上的投影点；x为 主风向；y为横风向；z为垂直向
p点在以像源为原点的坐标系中的垂直坐标为zh3实际浓度1设有某污染源由烟囱排入大气的so2源强为90mgs有效源高为60m烟囱出口处平均风速为5ms当时气象条件下正下风向500m处的y181mz353m计算x500my50m的so2浓度
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放射性气体的扩散受到多方面的因素影响，其中最直接的 两个因素为泄漏强度和气流状态（ 本文简称为“风”） 。
对于泄漏强度 Q0 ，Gaussian 模型假设其为一个常数，这种 假设并不符合实际情况。对于放射性气体泄漏而言，由于有效 控制放射性气体泄漏过程的复杂性和时滞性，因此在泄漏前期 一段时间，其泄漏强度是随时间的变化而变化，近似服从指数
第 29 卷第 1 期 2012 年 1 月
计算机应用研究 Application Research of Computers
Vol. 29 No. 1 Jan. 2012
一种改进的放射性气体扩散高斯预估模型算法*
李世威，王建强，曾俊伟
（ 兰州交通大学 交通运输学院，兰州 730070）
摘 要： 通过对放射性气体扩散的特征描述，针对高斯预估模型存在的缺点，引入了动态变化的泄漏强度，并通
过夹角系数的方式将风速和放射性气体自身的扩散速度合成，得到对气体扩散起到关键作用的合成扩散速度，
进而更好地模拟了放射性气体扩散过程中在不同时段、不同区域、不同气流状态下的气体浓度。最后通过实验
仿真模拟，表明该算法在一定条件下能够有效地计算出放射性气体泄漏后的不同时间点和不同气流状态下的扩
散浓度空间分布，能够较好地模拟放射性气体扩散的动态变换过程，对放射性气体泄漏事故现场的预测和评估
Q0 表示泄漏强度； σx 表示 x 方向上的扩散系数； σy 表示 y 方 向上的扩散系数； σz 表示 z 方向上的扩散系数； （ x0 ，y0 ，z0 ） 表 示烟团中心坐标。
Gaussian 烟团模型因其计算量小、简单易用等特点而被广
泛应用，但是该模型实际应用中也存 在 许 多 局 限 性。首 先，
对放射性气体扩散过程的研究必须依据扩散结果的稳定 与否，对扩散类型进行分类，而扩散结果的稳定与否又取决于 泄漏源的释放时间长短。依据泄漏源的释放时间长短，放射性 气体扩散可分为连续性和瞬时性泄漏两种情形。因而 Gaussian 模型包括 Gaussian 烟团模型和 Gaussian 烟羽模型［4］。
由于放射性气体在扩散过程中自然界会对气体有一定的
吸收，会造成 气 体 浓 度 的 微 量 下 降。 为 了 更 好 地 模 拟 实 际 情
况，该模型结合自然界对放射性气体的吸收量，为气团浓度设
置一个衰减系数 ρ，其取值为 0． 001 ≤ρ≤0． 01，使得该模拟过
程更加符合实际。
假设气体总泄漏时间为 T，每个单位时间产生一个气团，
来设置； t 表示当前时刻。
假设 C（ x，y，0） 表示观测点地面坐标（ x，y） 处的放射性气体
的浓度，t 为时间因子，表示气体泄漏开始后的时间，i 为泄漏产
生的第 i 个气团。假设泄漏点在地面附近，则 z0 = 0； 烟团中心 的移动速度为气团的扩散速度，则 x0 = s（ t － i） ，y0 = s（ t － i） 。
则从泄漏开始时刻到 t 时刻共产生了 n 个气团： 当 t≤T 时，n =
t； 当 t ＞ T 时，n = T。所以在泄漏时间 t 内，共计有 n 个气团，在
观测点（ x，y，0） 处气团的浓度分别为 C1 ，C2 ，…，Cn － 1 个气团衰
瞬时性泄漏是指泄放时间相对于扩散时间比较短的泄漏。 瞬时泄漏后的放射性气体扩散模式可以理解为在很短暂的时 间内瞬间释放了一个有毒气体气团，通常采用 Gaussian 烟团模 型来进行数学描述［5］。
连续性泄漏是指泄漏源是连续源或泄漏时间大于或等于 扩散时间。连续泄露后的大气扩散模式可以认为是一种稳定 型泄放，即在一段时间内放射性气体排放量较为稳定，通常采 用 Gaussian 烟羽模型来进行数学描述［5］。
Abstract： By analyzing the characteristics of radioactive gas diffusion based on Gaussian model’s limitation，this paper introduced the dynamic rate of leakage，and synthesized the wind speed and diffusion velocity of radioactive gas using angle’s approach． This synthetic velocity played a key role in radioactive gas diffusion． Then according to the improved Gaussian estimate model algorithm，it was better simulation of the radioactive gas concentrations in the diffusion process at different times，in different regions and in different state of airflow． Finally，it used the test simulation to illustrate that the model is effective for prediction and evaluation of radioactive gas diffusion，and suitable for decision-making and emergency-responding to accidental radioactive gas releases． Key words： Gaussian model； radioactive gas； diffusion； rate of leakage； state of airflow； diffusion velocity
分布。假设该放射性气体的泄漏强度公式为
Q0t = Q'0 ·er
（ 2）
其中： Q'0 表示该放射性气体泄漏强度的期初估计值，来自于 现实问题的统计分析； r 表示放射性气体泄漏强度的影响因
子，r = uN 是（ 0，N） 间的随机数，u 为服从（ 0，1） 均匀分布的随
机数，N 为该放射性气体泄漏强度的极限因子，根据实际问题
放射性气体 污 染 事 故 不 同 于 一 般 的 环 境 污 染 ，是 突 然 发 生、来势凶猛，在瞬时或短时间内大量排放污染物质，对大气环 境造成严重的污染和破坏，给人民和国家财产造成重大损失的 污染事故［1］。尽管国家在设计和运行管理等方面采取了严格 的纵深防御措施，但核电站发生事故的可能性还是不能完全排 除。例如，2011 年 3 月 11 日 13 时 46 分，日本东北部宫城县以 东太平洋海域发生里氏 9． 0 级地震，引发海啸导致福岛第一核 电站六座反应堆不同程度被损坏。在这种发生不可控的放射 性释放事故的情 况 下，为 了 保 护 核 电 站 周 围 公 众 的 健 康 与 安 全，需要采取相应的紧急防护措施，如隐蔽、服用稳定碘片、撤 离等。而确定这些决策的前提条件是准确估计核素泄漏的污 染范围和区域，以划定警戒区和确定周围居民的疏散范围。因 此，计算核泄漏过程中空气中放射性气体的浓度分布是非常必 要的，它是采取一系列应急措施的基础和前提［2］。
Gaussian 烟团模型假设泄漏强度 Q0 是个常数，这通常是不符 合实际情况的，对于放射性气体扩散来说，其泄漏强度随扩散
时间动态变化，在扩散初期近似服从指数分布； 其次，尽管有很
多改进的 Gaussian 烟团模型，建立了以时间函数为动态变换基
点的有毒气体扩散模型，并将有限时间内的有毒气体连续释放
Improved Gaussian estimate model algorithm for radioactive gas diffusion
LI Shi-wei，WANG Jian-qiang，ZENG Jun-wei
（ School of Traffic ＆ Transportation，Lanzhou Jiaotong University，Lanzhou 730070，China）
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计算机应用研究
第 29 卷
模拟结果呈现明显的不连续性，而瞬时释放的烟团模型比分段 烟羽模型更符合实际情况［6］。因此，Gaussian 烟团模型能克服
Gaussian 烟羽模型的局限性，在负载条件下可以较为真实地模
拟放射性气体在 大 气 传 输 中 的 时 空 分 布，故 本 文 只 针 对 运 用
具有很好的辅助决策作用。
关键词： 高斯模型； 放射性气体； 扩散； 泄漏强度； 气流状态； 扩散速度
中图分类号： TP301. 6
文献标志码： A
文章编号： 1001-3695（ 2012） 01-0123-04
doi：10． 3969 / j． issn． 1001-3695． 2012． 01． 034
Gaussian 烟团模型和 Gaussian 烟羽模型的区别主要在于 不同流场分段条件下的差别。在均匀稳定流场中，这两种模型 的模拟结果相近； 而在非均匀稳定的流场中，分段烟羽模型的
收稿日期： 2011-06-02； 修回日期： 2011-07-27 基金项目： 甘肃省自然科学基金资助项目（ 096RJZA088） 作者简介：李世威（ 1981-） ，男，甘肃白银人，硕士，主要研究方向为数据挖掘、决策分析（ lst9647@ 126． com） ； 王建强（ 1980-） ，男，硕士，主要研 究方向为数据挖掘、信息处理； 曾俊伟（ 1982-） ，男，讲师，硕士，主要研究方向为数据挖掘、决策分析．
行相应改进。
2 改进的高斯预估模型
2. 1 模型假设
a） 气团在平整、无障碍物的地面上扩散。 b） 气团中不发生化学反应和相变反应，也不发生液滴沉 降现象。 c） 在无风情况下，气体扩散速度 s 不随时间变化，即为匀 速向四周扩散。 d） 风向为水平方向，风速和风向不随时间、地点和高度变 化，气团中心的移动速度或云羽轴向蔓延速度等于环境风速。 e） 气团和环境之间无热量交换。 f） 气团内部和云羽横截面上浓度、密度等参数服从 Gaussian 分布。 g） 在气体泄漏持续总时间 T 内将产生 N 个同质量的放射 性气团，每个气团的扩散均符合 Gaussian 烟团模式的瞬时体源 扩散模型，可将放射性气体泄漏扩散过程等价为这 N 个气团 的分别扩散效果的叠加。