大气排放源清单处理模型(SMOKE)管理系统
大气污染模型介绍
2、 AERMOD模型 AERMOD模型的设计是基于统计理论的正态烟羽 模式。其包含三个方面的内容：AERMOD（大气扩散 模型）、AERMAP（ AERMOD 地形预处理）和AERMET （ AERMOD 气象预处理）。 AERMOD特殊功能包括对垂直非均匀的边界层的 特殊处理，不规则形状的面源的处理，对流层的三 维烟羽模型，在稳定边界层中垂直混合的局限性和 对地面反射的处理，在复杂地形上的扩散处理和建 筑物下洗的处理。
ADMS模型的优缺点 优点：1）ADMS可详细的模拟3000个网格污染源， 1500个街道污染源和1500个工业污染源（包括点源、 面源和体污染源）能够同时模拟。 2）ADMS中交通线源的污染物排放量计算，使用一 个污染排放因子的数据库，其可以与污染排放数据 库连接。 3）ADMS可以与商业化地理信息系统（例如Mapinfo 和ArcView）软件结合在一起。ADMS的气象处理器 可以处理各种输入数据。如风速、日期、时间、地 表热力通量和边界层高度计算边界层参数等。 缺点：1） ADMS模型无法计算复杂的风场。 2） ADMS模型现阶段中文版的某些功能还不够完善， 而英文版对于操作人员有一定的要求性，不利于普 及。
AERMOD模型应用 ① 杨洪斌、张云梅、邹训东、刘玉彻等在沈阳应用 AERMOD模型系统还礼并验证了空气扩散模型。 ② 丁峰、李时蓓、蔡芳等对 AERMOD模型系统在国 内环境影响评价中实例验证的研究成果，宁波市 北仑地区SO2、NO2 预测浓度值与现状监测的比 值在0.5～2.0的频率数分别为64.3%、85.7%。 ③ 王格利用铁岭市在2004年的PM10（可吸入颗粒） 和SO2大气环境监测资料、污染排放清单资料和 气象资料，运用AERMOD模型对铁岭市大气环境 质量区域进行了评价。 ④ 刘永清对AERMOD模型种采用的大气边界层理论 和大气扩散方法进行了分析。
大气污染物源解析技术模型及应用探讨
大气污染物源解析技术模型及应用探讨大气污染的严重程度已成为全球公认的重大问题，为了有效地解决大气污染问题，需要对其源头进行深入的研究和分析。
大气污染物源解析技术模型是一种重要的工具，可以帮助我们深入了解大气污染的来源和形成机制，为大气环境保护提供科学依据。
本文将从大气污染物源解析技术模型的概念入手，探讨其应用及未来发展方向。
大气污染物源解析技术模型是一种对大气污染来源进行定性和定量分析的方法，它可以通过气象学、化学、物理、人类活动、生物和地形等因素，系统分析大气中污染物的来源、分布、传输和转化过程，以及它们对大气环境的影响。
具体来说，大气污染物源解析技术模型主要包括以下步骤：1、大气污染物的采样和监测：对大气中的污染物进行采样和监测，可以获得大气中污染物的浓度和组成等信息。
2、数据分析与统计：对采集到的数据进行处理和分析，例如得出该地区各项污染物的排放量和污染源的分布情况等。
3、大气污染物的来源分析：基于采集的数据和建立的数学模型，分析各项污染物的来源，例如区域背景、道路交通、工业排放、燃煤等。
4、模型验证与优化：对建立的模型进行验证，并通过优化模型为实际工作提供有效的技术支持。
5、污染物来源的控制方案设计：根据分析结果和模型优化建议，设计出不同污染源的控制方案，并优化方案实施过程，以提高大气质量。
二、应用探讨1、大气环境污染源识别。
通过大气污染物源解析技术模型，可以实现对大气污染的来源的细致、全面的识别，使环境管理者有针对性地修正污染来源。
3、大气污染治理方案设计与实施。
通过大气污染物源解析技术模型，可以为深入研究及合理搭配实施相应的治理对策提供科学依据，在治理符合情况下降低治理成本，提高治理效果，更为经济，更能达到实际效果。
4、对环境保护的促进。
由大气污染物源解析技术模型得出各项污染物的来源、分布、传输和转化过程，能使政府在管理环境的方针上更准确，审慎和科学，以达到有效储存能源和资源的可持续性发展目标。
大气污染物源解析技术模型及应用探讨
大气污染物源解析技术模型及应用探讨大气污染是当今社会面临的严重环境问题之一，对人体健康和生态环境都造成了巨大的影响。
为了有效地解决大气污染问题，科学家们开发了各种大气污染物源解析技术模型。
本文将探讨这些模型的原理及其应用。
大气污染物源解析技术模型是通过收集和分析大气中污染物的数据，来确定污染源的种类和来源。
这些模型基于不同的原理，并且具有各自的优势和限制。
下面将介绍几种常见的大气污染物源解析技术模型。
1. 受体模型：受体模型是基于大气污染物在空气中的传输和扩散规律，从而反推出污染源的位置和强度。
这种模型通常使用数学方程组来模拟大气污染传输过程，并结合实测数据进行推断。
这种模型的优点是简单易行、计算速度快，可以快速获取污染源的信息。
受体模型依赖于大气条件的准确描述，如果预测的大气条件与实际情况有较大差异，模型的准确性将受到影响。
2. 相对排放模型：相对排放模型是通过比较不同污染源排放的污染物组成和浓度来推断污染源的贡献程度。
这种模型通常使用多元线性回归或主成分分析等统计方法来分析污染物组成的差异。
相对排放模型的优点是能够较好地描述不同污染源的特征，对于多源复合污染环境具有一定的适用性。
相对排放模型往往需要大量的实测数据作为依据，对数据的精确性和完整性要求较高。
3. 成因解析模型：成因解析模型是通过分析大气污染物的分子结构和同位素组成来判断污染源的种类和来源。
这种模型通常使用质谱仪等分析仪器来测定污染物的化学成分，并结合数据库进行比对和识别。
成因解析模型的优点是能够较准确地区分不同污染来源的贡献，对于复合污染环境的解析具有一定的优势。
成因解析模型受到样品采集和分析方法的限制，对设备和技术的要求较高。
这些大气污染物源解析技术模型在实际的应用中，可以帮助环境管理部门和科学家们更好地了解大气污染的来源和影响，为制定相应的控制措施和政策提供科学依据。
通过受体模型的应用，可以确定城市中污染源的分布和强度，从而指导城市规划和交通管理；通过相对排放模型的应用，可以评估不同污染源的贡献，为源头治理提供依据；通过成因解析模型的应用，可以区分不同污染来源，从而确定特定污染物的控制目标。
大气污染物源解析技术模型及应用探讨
大气污染物源解析技术模型及应用探讨大气污染是一个全球性的问题，特别是在人口密集区以及工业中心，特别严重。
因此，大气污染物的来源解析一直是一个重要的研究领域。
来源解析是为了确定大气污染物的来源并量化不同来源的贡献，这对于实施有效的污染控制以及制定可持续发展的环保政策非常重要。
本文将介绍大气污染物源解析技术模型，并探讨其应用。
大气污染物源解析模型主要分为三种类型：实验模型、统计模型和物理模型。
实验模型主要是通过采集现场的大气样品并对其进行分析来实现污染物来源解析。
主要的技术包括化学吸收法，红外光谱法，蒸发物浓缩法，超高分辨质谱法等。
但是实验模型需要采集大量的大气样品，而且需求的化学品等实验条件非常复杂，同时也可能会受到天气因素的影响，因此该模型的适用性受到了很大的限制。
统计模型主要基于数学统计方法和污染物浓度测量来解析污染物来源。
主要的技术包括反推模型，多元回归模型，正反比模型，源占比模型等。
这种模型可用于确定污染物来源的比例，在全球尺度上能够解析混合的污染物来源，非常有用。
但是，该模型不能有效地区分不同来源之间的区别，因此不能完全满足实际需求。
物理模型主要基于化学反应、输运和沉降等物理过程来模拟污染源的影响。
主要的技术包括大气化学模式，推广污染物追踪和识别模型，大气扩散模式等。
物理模型在一定程度上可以更好地区分不同来源，对于对地区污染物源的解析更为适用。
但是，物理模型的适用性也有限，因为它们可能无法刻画于人类活动相关的来源，例如交通源。
三种模型各具优缺点，因此，新的污染源解析方法应将各种模型相结合，以更准确地解析污染物来源。
应用方面，大气污染物来源解析的结果可用于优化大气污染治理方案，例如制定特定局部区域的控制政策、建立更有效的废气监测系统等。
并且，它还可以为公众以及决策者提供权威的科学依据，为环境保护和持续发展做出更健全的政策决策。
在未来，随着技术的不断改进和社会对大气环境保护的要求不断提高，大气污染源解析仍然将是一个重要的研究领域。
大气污染物源解析技术模型及应用探讨
大气污染物源解析技术模型及应用探讨大气污染是目前全球面临的重要环境问题之一。
了解大气污染物的来源是解决大气污染问题的重要一步。
研究大气污染物源解析技术模型以及其应用是提高大气质量管理的关键。
大气污染物源解析技术模型是一种定量分析大气污染物来源的方法。
该模型基于大气污染物的浓度数据以及其日常或特殊事件，通过数学统计模型、数学建模和数值模拟等方法，来估算和定量分析大气污染物的主要来源。
目前常见的大气污染物源解析技术模型包括：化学质量平衡模型（CMB）和倒退轨迹模型（BTM）等。
化学质量平衡模型是一种基于化学组成数据的大气污染物源解析方法。
它通过测定大气颗粒物中的化学成分（如元素、离子、重金属等），来推断其可能的污染源。
该模型要求对大气颗粒物中的成分及其来源有较准确的了解，通过对大气颗粒物样本进行采集和分析，可以得到源解析结果。
CMB模型被广泛应用于大气污染的成因分析和来源解析等方面。
倒退轨迹模型是一种基于大气颗粒物的倒退轨迹分析的方法。
该方法利用气象学原理，通过计算颗粒物在不同高度离开各个源区后，在特定时间到达样本采集点的轨迹，从而推断颗粒物的来源。
倒退轨迹模型可以解释大气污染物的传输和来源，并能为污染源管理和控制提供科学依据。
这些大气污染物源解析技术模型在大气质量管理中有着广泛的应用。
通过对大气污染物来源的解析，可以更好地了解大气质量的形成和演化机制，有针对性地制定和实施大气污染治理措施。
大气污染物源解析技术模型还可以用于评估大气污染物源排放的贡献率，为源控制和减排提供指导。
还可以通过模拟和预测大气污染物的传输和来源，提供事前的风险评估和预警能力，为应急减排和环境应对提供支持。
大气污染物源解析技术模型是一种重要的工具，可以帮助我们更好地了解大气污染物的来源以及其对大气质量的影响，提供科学依据和支持大气污染治理和环境应对措施的制定和实施。
随着技术的不断发展，相信大气污染物源解析技术模型在未来的大气环境管理中将发挥越来越重要的作用。
大气污染物排放及传输模型的研究及应用
大气污染物排放及传输模型的研究及应用近年来，随着城市化的推进和工业化的发展，大气污染问题日益严重。
针对这一问题，大气污染物排放及传输模型的研究及应用愈发受到重视。
首先，大气污染物排放模型是指根据各种污染源的特点、排放口信息、环境因素等，对污染物在源头的排放量进行估算的模型。
其主要应用于对大气环境质量进行预测和评估、环保规划和政策制定等方面。
在大气污染物排放模型研究中，有一种被广泛使用的模型——排放清单模型。
这种模型主要是根据污染源资料的收集和测量，计算出污染源排放的污染物量。
由此可以得到不同污染源在特定时间段的总排放量。
排放清单涉及到的污染物种类、来源等都需要尽可能地考虑全面，才能精确地估算出排放量。
其次，大气污染物传输模型则是指根据风场、温度、质量输运等因素，对大气中污染物的行程和输运进行预测的模型。
传输模型的应用价值很大，比如可以在突发污染事故发生后对污染物进行追踪，也可以对城市建设或者工业用地进行环境评估。
在大气污染物传输模型研究中，有一种常用的模型——高斯模型。
这种模型主要用于预测在特定环境条件下大气中污染物的浓度分布。
与排放清单模型不同，高斯模型计算重点在于污染物输运模拟过程中的重力沉积、湍流扩散和大气边界层等各方面的动力学计算，其精度和可信度要高于排放清单模型。
除了上述两个模型之外，还有多种其他类型的模型用于大气污染物的研究，如天气化学模型、地球化学模型、机器学习模型等。
这些模型各有所长，可以灵活运用于不同的环境和场景中，有效地提高大气环境质量的治理效果。
总的来说，大气污染物排放及传输模型的研究及应用，是环保治理和大气污染防治的重要手段之一。
通过制定科学合理的排放标准、建立环境监测和评估体系，有助于提高大气污染治理的效率和质量。
当然，这些模型也需要不断地优化和完善，才能更好地适应不同环境和场景，为我们的环境治理提供更有力的支撑。
《大气可吸入颗粒物一次源排放清单编制技术指南(试行)》讲解
973计划课题：我国酸沉降相关物质的排放特征及强度研究
863重大项目课题：区域大气污染源识别与动态源清单技术及应用 十多项环保公益项目及几十项自然科学基金项目
• 构建了区域大气污染源排放清单共性技术体系 • 发展了多层嵌套高分辨率的区域排放清单编制技术和方法学 • 开展了排放系数测试研究，将排放系数的本土化率由20%提高到70% • 编制了覆盖全国和重点区域的多层嵌套网格化排放清单 • 部分城市基于自下而上方法编制了多污染物综合排放清单
[95% 置信区间]
NOx CO2 CO CH4 VOC BC OC NH3
Other East Southeast Source: Streets et al., 2003 Asia Asia
China
Japan
India
Other South Asia
Ships
All Asia
第三阶段：基于技术和设备信息的排放清单
第二阶段：基于部门活动水平的排放清单
代表：TRACE-P排放清单
基准年：2000年 涉及的污染物：SO2, NOx, CO2, CO, CH4, NMVOC, BC, OC
基本方法
排放系数法 源分类：3级 活动水平：
• 分省、分部门的不同燃料消费量 • 主要的相关工、农业原料消费量和产量
100
除尘器所占比例/%
水泥厂污染控制技术演变函数
旋风 湿式 静电 布袋
80 60 40 20 0 1990 1993 1996 年份 1999 2002 2005
③ 中国是全球土地利用变化速度最快的区域之一
珠三角城市化土地利用变化
④ 排放清单编制与环境数据统计体系存在脱节
环境管理部门已经建立了由环境统计、
大气污染物源解析技术模型及应用探讨
大气污染物源解析技术模型及应用探讨近年来，大气污染问题日益引起人们的关注。
为了有效解决大气污染问题，需要对大气污染物源进行解析和监测。
本文将介绍一种常见的大气污染物源解析技术模型，并探讨其在应用中的作用。
大气污染物源解析技术模型利用了大气污染物的测量数据和大气动力学模型来估算不同污染源的贡献程度。
这类模型基于观测数据和数学模型，通过分析不同因素对大气污染物的影响，预测和估算各个污染源的贡献程度。
常用的大气污染物源解析技术模型包括倒推模型、逆向模型和正向模型等。
倒推模型是一种基于观测数据来推算污染源贡献的方法。
它通过测量大气污染物的浓度和来源物质的比例，以及大气运动和扩散的情况，来反演不同污染源的贡献。
这类模型通常需要大量的测量数据和复杂的数学计算，但能够较为准确地估算出各个污染源的贡献。
正向模型则是一种基于污染源排放数据和大气传输模型来模拟大气污染物的浓度分布的方法。
它不仅可以根据污染源数据来模拟污染物的浓度分布，还可以通过敏感度分析来确定不同污染源对大气污染物浓度的贡献程度。
这类模型通常需要准确的污染源数据和大气传输模型，但计算较为简单，适用于稳态污染源的解析。
在实际应用中，大气污染物源解析技术模型发挥着重要的作用。
它可以帮助确定主要的污染源和贡献程度，为制定针对性的污染治理措施提供科学依据。
它可以帮助评估和预测不同污染源采取措施后的效果，从而指导和调整治理策略。
它可以提供科学依据和数据支持，用于评估和管理大气污染的风险和影响。
大气污染物源解析技术模型是一种重要的手段和工具，用于分析和解决大气污染问题。
通过合理应用这些模型，可以更加准确地确定污染源的贡献程度，从而为大气污染治理提供科学支持。
需要注意的是，这些模型的应用需要准确的数据和模型参数，并且针对不同的污染源和情况，选择合适的模型和方法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
S M O K E模型管理与更新系统
垂询电话：400-8838791
电子邮箱：455517246@
SMOKE模型管理与更新系统是满足大气排放源清单管理、空气质量预报预警排放清单动态更新等需求的专业应用系统。
其主要功能是规范排放源清单管理、提高空气质量预警预报系统-SMOKE模型的更新效率。
管理用户所处
Windows环境
数据库及服务器
所处Linux环境
系统客户端系统服务端
及数据库
SMOKE模型管理与更新系统本系统部署在局域网环境，其客户端在Windows操作系统运行，用户能够在客户端便捷的与系统进行交互与管理操作；其服务端及数据库在Linux系统运行，在保证数据存储与管理的同时保持与预报预警系统额无缝对接。
排放源清单与
排放情景方案管理●基于4级排放源分类，排放情景制
定随心所欲；
●智能统计分析，排放贡献、空间
分布一目了然；
●排放清单、情景批量导入，一键
完成SMOKE清单输入准备
SMOKE模型可视化输入管理
●排放清单处理更精准
大气排放时间、空间和化学特征3
不误，排放清单处理更精准；
●SMOKE输入方案可视化
轻松完成分配方案调整
向导式SMOKE模型创建
●向导式的本地SMOKE模型创建
向导式创建过程，轻松完成处理模型建立；
●人为源+天然源，一键实现MEGAN与SMOKE耦合；
●排放清单智能耦合
轻松完成多尺度清单耦合；
●多层嵌套、多模式、多机制支持
CMAQ、CAMx随意选择；
●SMOKE输入快速预览
输入选择准确无误；
SMOKE模型动态更新
●无缝对接空气质量模拟（预报预警）系
统，快速完成SMOKE模型更新；
●大气污染源排放状态实时预览，及时掌
握、动态调整、更新排放源处理模块；
质量保障与质量控制
（QA/QC）●SMOKE处理方案测试一键完成；
●排放总量、时间趋势、空间分布、垂直分布、化学组成等多角度、全方位可视化统计分析，助你排除最隐秘的错误；
想大问题，做小事情
广州弘清环保科技有限公司
大气排放源清单研究与应用工作室
垂询电话：400-8838791
电子邮箱：455517246@
15。