06第6章：大气质量模型
空气质量模型精选版
空气质量模型Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】空气质量模型是用数学方法来模拟影响大气污染物的扩散和反应的物理和化学过程。
基于输入的气象数据和污染源信息如排放率，烟囱高度等，这些模型可以模拟直接排入大气的一次污染物和由于复杂的化学反应形成的二次污染物。
这些模型对空气质量管理是非常重要的，因为他们被许多机构用来测算源分担率，同时帮助制定有效的削减污染物排放的政策。
例如空气质量模型可以用来预测一个新的污染源会不会达标排放，如果超标的话，还可以给出适当的控制措施。
此外，空气质量模型还可以预测未来新的政策法规实施后的污染物的浓度。
可以估计政策法规的有效性以及减少人类和环境暴露。
最常用的控制质量模型包括以下3类：一。
扩散模型。
这些模型主要用来模拟污染源附近接收点的污染物浓度。
扩散模型运用数学公式可描绘污染物扩散过程，基于源强和气象数据，扩散模型可以用来预测下风向接收点的浓度。
这些模型用来评估NationalAmbientAirQualityStandards(NAAQS),andotherregulatoryrequireme ntssuchasNewSourceReview(NSR)andPreventionofSignificantDeterioration( P S D)r e g u l a t i o n s的有效性。
扩散模型主要包括：1.A e r m o d模型系统是稳态大气扩散模式，适用于地面源和抬升源，简单和复杂地形。
2.C a l p u f f模型系统是非稳态大气扩散模式，适用于大范围传输和复杂地形。
3.B L P BLp是一个高斯烟流模型，适用于处理烟气抬升和下洗来自于固定线源4.C A L I N E 3CALINE3是一个稳定的高斯扩散模型，用来预测不是很复杂地形的区域的高速路下风向接收点的浓度5.C A L3Q H C/C A L3Q H C RCAL3QHC基于CALINE3开发，适用于十字路口的延误和排队等待。
空气质量模型
空气质量模型是用数学方法来模拟影响大气污染物的扩散和反应的物理和化学过程。
基于输入的气象数据和污染源信息如排放率，烟囱高度等，这些模型可以模拟直接排入大气的一次污染物和由于复杂的化学反应形成的二次污染物。
这些模型对空气质量管理是非常重要的，因为他们被许多机构用来测算源分担率，同时帮助制定有效的削减污染物排放的政策。
例如空气质量模型可以用来预测一个新的污染源会不会达标排放，如果超标的话，还可以给出适当的控制措施。
此外，空气质量模型还可以预测未来新的政策法规实施后的污染物的浓度。
可以估计政策法规的有效性以及减少人类和环境暴露。
最常用的控制质量模型包括以下3类：一。
扩散模型。
这些模型主要用来模拟污染源附近接收点的污染物浓度。
扩散模型运用数学公式可描绘污染物扩散过程，基于源强和气象数据，扩散模型可以用来预测下风向接收点的浓度。
这些模型用来评估National Ambient Air Quality Standards (NAAQS), and other regulatory requirements such as New Source Review (NSR) and Prevention of Significant Deterioration (PSD) regulations的有效性。
扩散模型主要包括：1.Aermod 模型系统是稳态大气扩散模式，适用于地面源和抬升源，简单和复杂地形。
2.Calpuff模型系统是非稳态大气扩散模式，适用于大范围传输和复杂地形。
3.BLPBLp是一个高斯烟流模型，适用于处理烟气抬升和下洗来自于固定线源4.CALINE3CALINE3 是一个稳定的高斯扩散模型，用来预测不是很复杂地形的区域的高速路下风向接收点的浓度5.CAL3QHC/CAL3QHCRCAL3QHC基于CALINE3 开发，适用于十字路口的延误和排队等待。
CAL3QHCR 是CAL3QHC 的精简版本6.CTDMPLUSComplex Terrain Dispersion Model Plus Algorithms for Unstable Situations (CTDMPLUS) 是一个精简的点源高斯空气质量模型，适用于稳定气象条件和复杂地形，这个模型完全涵盖了稳定和中性气象条件。
大气环境质量评价模型与预测方法研究
大气环境质量评价模型与预测方法研究随着人类经济活动的快速发展，大气污染问题成为全球面临的严峻挑战之一。
为了有效地监测和评估大气环境质量，并预测未来的发展趋势，研究大气环境质量评价模型和预测方法变得尤为重要。
本文将介绍几种常用的大气环境质量评价模型和预测方法。
首先，常见的大气环境质量评价模型之一是多元线性回归模型。
该模型通过对大气污染源和环境因素进行多维度的分析，建立了预测大气环境质量的数学模型。
利用历史数据和相关指标，该模型可以预测未来一段时间内的大气环境质量水平。
然而，由于该模型无法考虑到各种复杂的影响因素之间的相互作用，其预测结果可能存在一定的误差。
其次，支持向量机（Support Vector Machine, SVM）也是一种常用的大气环境质量评价模型。
SVM是一种非线性分类和回归模型，通过建立一个有效的决策边界来实现不同类别数据的分类。
在大气环境质量评价中，SVM可以将大气污染数据映射到高维空间，并在此空间中构建一个最佳的分类超平面。
通过对大气污染数据的训练和测试，该模型可以预测未来的大气环境质量水平。
然而，SVM模型的建立需要大量的数据和计算资源，且对数据的质量和特征选择非常敏感。
此外，基于人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）的模型也被广泛应用于大气环境质量评价与预测中。
ANN模型可以模拟人脑神经元的工作原理，通过神经元之间的连接和权重调整来学习和记忆输入输出之间的关系。
在大气环境质量评价中，ANN模型可以通过对大气污染源和环境因素进行训练，实现对未来大气环境质量水平的预测。
由于ANN模型的灵活性和强大的拟合能力，其预测准确性常常优于其他模型。
然而，ANN模型也存在一些问题，如训练时间较长、模型参数的选取和调整需谨慎等。
除了上述模型，还可以利用时间序列分析模型进行大气环境质量的预测。
时间序列分析是基于时间相关性的一种统计方法，可以用于分析时间序列数据的趋势、周期性和季节性等特征。
空气质量模型的基本原理
空气质量模型的基本原理
空气质量模型的基本原理是基于空气污染物的排放、传输、扩散和化学反应等过程，结合大气环境的物理、化学和气象特征，通过建立数学模型来描述和预测空气质量。
其基本原理包括以下几个方面：
1. 排放源模拟：模型首先需要对污染源的排放量进行估算和模拟，包括工业设施、汽车尾气、生物质燃烧等，以确定污染物在建模区域内的初始输入量。
2. 大气传输模拟：模型使用大气动力学理论和数值模拟方法，模拟污染物在大气中的传输过程。
这包括模拟湍流混合、对流传输和扩散等，以及考虑地形、气象条件、风场和湍流强度等因素的影响。
3. 化学反应模拟：模型中还需考虑污染物的化学反应过程，包括氧化、光解、挥发和吸附等。
化学反应模拟的目的是模拟污染物的转化和组成变化，以及生成次级污染物。
4. 沉降和湿沉降模拟：模型需要考虑污染物在大气中的沉降和湿沉降过程。
沉降是指污染物由大气中下降到地面的过程，湿沉降是指污染物随降水而淋洗到地面。
5. 空气质量评估和预测：基于以上模拟结果，模型可以对空气质量进行评估和预测。
评估就是通过与实测数据比对，来验证模型的准确性和可靠性。
预测则是
利用模型对未来时间段的空气质量进行预报。
这有助于制定和实施空气污染防治措施，以及提供决策支持。
总之，空气质量模型的基本原理是通过综合考虑排放源、大气传输、化学反应、沉降和湿沉降等因素，建立数学模型来模拟和预测空气质量的变化。
空气质量模型名词解释
空气质量模型名词解释
嘿，你知道啥是空气质量模型不？这可真是个超级重要的东西呢！就好比是一个超级侦探，能帮我们搞清楚空气里都有些啥玩意儿在“捣乱”。
比如说吧，PM2.5 你肯定听说过吧，这小不点儿可烦人了！空气质量模型就能像个智能追踪器一样，去分析它是从哪儿来的，怎么到处乱跑的。
它还能像个天气预报员似的，预测未来空气质量会咋样。
你想想看啊，要是没有它，我们就像在迷雾里瞎转悠，都不知道空气啥时候变好，啥时候又变差了。
它可不只是个简单的模型哦，它是我们了解和保护空气质量的重要工具呢！
就像医生给病人看病一样，空气质量模型要先收集各种信息，比如污染物的排放源啦、气象条件啦等等。
然后呢，它就开始发挥它的魔力啦，通过一系列复杂的计算和分析，得出各种结论。
这可不是随便玩玩的，这是很严肃的事情呢！
你说，要是没有它，我们怎么知道该怎么去治理空气污染呢？怎么知道该采取哪些措施来让我们呼吸的空气更干净呢？
再打个比方，它就像是一个战场上的指挥官，指挥着各种力量去对抗空气污染这个“大坏蛋”。
它能告诉我们该从哪里下手，该怎么去进攻，才能取得胜利。
总之，空气质量模型是个非常非常重要的东西，它关系到我们每个人的呼吸健康，关系到我们的生活质量。
我们可不能小瞧它呀！
我的观点就是：空气质量模型是我们保护空气质量不可或缺的有力武器，我们必须重视它，利用好它，让我们的空气更清新，让我们的生活更美好！。
大气环境质量评价与预测模型
（4）把每一个子箱子都看作混合均匀的体系；
（5）各子箱子的浓度分布处于平衡状态。
3.2 大气环境影响预测模型
对子箱1：
式中：E1,2为高度方向上第一个箱子与第二个箱 子间的湍流系数。
对子箱2：
大气质量多箱模型示意图
对子箱3： 对子箱4：
3.2 大气环境影响预测模型
0.25
0.30
0.30
m
乡村
0.07
0.07
0.10
0.15
0.25
0.25
3.2 大气环境影响预测模型
3.2.2 大气环境影响评价预测模型
（1）点源扩散的高斯模型
A、 连续点源高斯模型的推出
式中：C——污染物质的平均浓度， mg/m3；
x，y，z——三个方向的坐标分量，m ；
3.2 大气环境影响预测模型
分级
大气质量指数的分级
清洁
轻污染
中污染
I上 大气污染水平
＜0.6 清洁
0.6～1.0 大气质量标准
1.0～1.9 警戒水平
重污染 1.9～2.8 警报水平
极重污染 ＞2.8
紧急水平
3.1 大气环境质量现状评价
（2）均值型大气质量指数
式中： C——表示实测浓度；
S——表示相应的环境质量标准。
3.1 大气环境质量现状评价
对于实源，p点在以实源为原点的坐标 系中的垂直坐标为（zHe）。如果不考虑地 面的影响，可知在p点的污染物浓度为：
式中He为污染源有效高度，等于烟囱的高度H和烟气的抬升高度H之和，m。 对于像源，p点的垂直坐标为（z+He），浓度为：
3.2 大气环境影响预测模型
大气环境质量评价与预测模型(ppt 52页)
22
3.2 大气环境影响预测模型
E、熏烟模型
假定发生熏烟后，污染物浓度在垂直方向为均匀分布，则熏烟条件下的地面浓度：
Cf
Q
2 uh f yf
exp
y2
2
2 yf
( p)
t
( p) -
1
2
exp
t2 2
dt
p hf He
z
yf
y
He 8
式中：hf——逐渐增厚的混合层高度，m； yf——熏烟条件下的侧向扩散参数，它们是下风距离x的函数，m； （p）——正态分布函数，它用来反映原稳定状态下的烟羽进入混合层中
8
3.1 大气环境质量现状评价
（5）美国橡树岭大气质量指数
I 橡
5 5.7 i1
Ci Si
1.37
式中：Ci ——第i种污染物24小时平均浓度； Si——第i种污染物的大气质量标准。
质量分级 I橡
优良 ＜20
I橡与大气环境质量分级
好
尚可
差
20～39 40～59 60～79
坏 80～100
危险 ＞100
不同大气稳定度下的m值
大气稳定度级别
A
B
C
D
E
F
城市
0.10
0.15
0.20
0.25
0.30
0.30
m
乡村
0.07
0.07
0.10
0.15
0.25
0.25
15
3.2 大气环境影响预测模型
3.2.2 大气环境影响评价预测模型
（1）点源扩散的高斯模型
A、 连续点源高斯模型的推出
C
t
大学物理学：第六章 大气热力学基础
2）物理意义： 在等压过程中，系统焓的增量值等于它所吸收的热量。
3）定压比热Cp
Cp
( Q) p
dT
H T
p
热容量和焓
• 热量是在过程中传递的一种能量，是与过程有关的。一个系统在 某一过程中温度升高1K所吸收热量，称作系统在该过程的热容量。
• 对于等容过程，外界对系统不做功，Q =ΔU，所以
s T
p
1 T
h T
p
cp T
(26)
s
p
T
T
p
ds
s T
p
dT
s p
T
dp
(6.1.22)
ds
cp T
dT
T
P
dp
cpd
ln T
pdp
(6.1.28)
以6.1.25和6.1.27代入6.1.23式
dh
h T
p
dT
h p
T
dp
(6.1.23)
dp
cpdT
Hale Waihona Puke 1dp四、热力学第二定律
能量守恒，反映物质运动不灭但是没有回答过程的方向性（可 逆与不可逆）。
热力学第二定律的实质
指出了自然界中一切与热现象有关的实际过程都是不可逆过程， 揭示出实际宏观过程进行的条件和方向。
自然过程的方向性
• Example 1 功热转换过程的方向性 • 功变热的过程是不可逆的。 • 卡诺循环：吸收热量Q1，做功，必须有一部分热量
dG SdT Vdp (6.1.20)
dG
G T
p
dT
G p
T
dp
G T
p
S,
G
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1. 单箱模型 单箱模型是计算一个区域或城市的大 气质量的最简单的模型。这个模型假定 所研究的区域或城市为一个箱子所笼罩， 这个箱子的平面尺寸就是所研究的区域 或城市的平面，箱子的高度是由地面计 算的混合层高度。
图1-箱式模型
根据整个箱子的输入、输出，可以写出 质量平衡方程：
dC lbh ubh (C 0 C ) lbQ KClbh dt
箱式大气质量模型
有很多模型用来预测和模拟大气质量， 其中最简单的是箱式大气质量模型。 箱式大气质量模型的基本假设是：在模 拟大气的污染物浓度时，可以把所研究 的空间范围看成是一个尺寸固定的“箱 子”，这个箱子的高度就是从地面计算 的混合层高度，而污染物浓度在箱子内 处处相等。 箱式大气质量模型可以分为单箱模型和 多箱模型。
Ql C C0 (1 e uh
ut l
Hale Waihona Puke )（ 2）当式（2）中的t很大时，箱内的污染 物浓度C随时间的变化趋于稳定状态，这 时的污染物浓度称为平衡浓度Cp，由式 （2）可得：
Ql C p C0 uh
（ 3）
如果污染物在箱内的衰减速度常数 K≠0，式（1）的解为：
Q h C0 K C C0 u/l K u 1 exp( ( K ) t ) l
对于子箱1-4 ：
A 和 D 均为已知，则： 1 CA D
（10）
由于第一列4个子箱的输出就是第2列4个子 箱的输入，如果Δl和Δh是常数，对第二列来说， D A的值和式（8）中相等，只是 有所变化，这时：
Q5 l a1C1 a2C2 D a3C3 a4C4
（ 8）
或
AC D
（ 9）
式中：
C … 由子箱1-4中的污染物浓度组成的向量；
… 由系统外输入组成的向量； D
u i… 高度方向上第i层的平均风速；
Ei 1,… 高度方向上相邻两层间的湍流扩散系数； i
C 0… 高度方向上第i层的污染物本底浓度； i
Q1 … 输入第1个子箱的源强。
图2：多箱模型
多箱模型在高度方向上将h 离散成m个相等的 子高度Δh，在长度方向上将l离散成n个相等 的子长度Δl，共组成m×n个子箱。 在高度方向上，风速可以作为高度的函数分段 计算；污染源的源强则根据坐标关系输入贴地 的相应子箱中。 为了计算上的方便，可以忽略纵向的弥散作用 和竖向的推流作用。 如果把每一个子箱都视作为一个混合均匀的体 系，就可以对每一个子箱写出质量平衡方程， 例如，对图6-3中的第一个子箱：
对于子箱2-4可以写出类似的方程，箱子从 1至4，可以组成一个线性方程组，并可以用矩 阵写成：
a1 e1 e 1 0 0 e1 a 2 e1 e2 e2 0 0 e2 a 3 e 2 e3 e3 C1 Q1 l a1C 01 C a C 0 2 02 2 e3 C3 a3 C 03 a 4 e3 C 4 a 4 C 04 0
（ 4）
这时的平衡浓度为：
Q h C0 K C p C0 u/l K
（ 5）
单箱模型把整个箱内的浓度视作均匀 分布，不考虑空间位置的影响，也不考 虑地面污染源分布的不均匀性，因而其 计算结果是概略的。单箱模型较多应用 在高层次的决策分析中。
2. 多箱模型 多箱模型是对单箱模型的改进，它在纵 向和高度方向上把单箱分成若干部分，构 成一个二维箱式结构模型参见下图2
（6-11）
可以写出：
C 5 Q5 l a1C1 C 6 A 1 a 2 C 2 C 7 a3C3 a4C4 C 8
（6-12）
由此可以求得第二列子箱5至8的浓度C5至C8。 依此类推，可以求得C9至C16。 如果在宽度方向上也作离散化处理，则可以构 成一个三维的多箱模型。三维多箱模型在计算 方法上与二维多箱模型类似，但要复杂得多。 多箱模型可以反映区域或城市大气质量的空间 差异，其精度要比单箱模型好，是模拟大气质 量的有效工具。
4×4箱式模型
其质量平衡关系为：
u1hC01 u1hC1 Q1l E2,1l (C1 C2 ) / h 0
(6)
若令
ai ui h
ei Ei ,i 1l / h
则式（6）可以写作：
(a1 e1 )C1 e1C2 Q1l a1C01
（ 7）
（ 1）
式中：l … 箱的长度；b … 箱的宽度； h … 箱的高度； C0 … 初始条件，污染物的本底浓度； K … 污染物的衰减速度常数； Q … 污染源的源强；u … 平均风速； C … 箱内的污染物浓度；t … 时间坐标。
如果不考虑污染物衰减，即K=0，当 污染源稳定排放时，可以得到式（1）的 解：