点污染源空气污染扩散模型
第04章大气污染扩散模型环境保护概论ppt课件
第六节 区域大气环境质量模型
多源大气环境质量模型 区域内大气中某一点的污染物浓度等于背景浓度和各
污染源对该点浓度的贡献值之和：
《制定地方大气污染物排放标准的技术方法》中排放总量 限值的计算方法
第七节 厂址的选择和烟囱的设计
如果用y0表示烟流半宽度，z0表 示烟流半高度，则有：
封闭型扩散模式
计算简化：
熏烟型扩散模式
假设： D 换成hf（垂向均匀分布）；q只包括进入混合层部分，
则仍可用上面公式
熏烟型扩散模式
第五节 城市及山区扩散模式
城市大气扩散模式
1.线源扩散模式
风向与线源垂直时
边缘效应
城市大气扩散模式
2.面源扩散模式
城市大气扩散模式
2. 面源扩散模式（续）
简化为点源的面源扩散模式（续） 形心上风向距x0处有一虚拟点源，其烟流在形心处宽度正好
与正方形宽度相等
烟流宽度：中心线到浓度为中心处距离的两倍
（正态分布：
）
确定 、 之后即可按点源计算面源浓度
城市大气扩散模式
2. 面源扩散模式（续）
窄烟流模式
某点的污染物浓度主要取决于上风向面单元的源强，上风向 两侧单元对其影响很小
定状态，σ较大，即σ与稳定度密切相关。
扩散参数的确定
P－G曲线法
P－G曲线:Pasquill常规气象资料估算；Gifford制成图表
方法要点
将大气稳定度分为6个等级： A — 极不稳定，B —不稳定，C — 弱不稳定， D — 中性，E — 弱稳定，F —稳定。
太阳辐射
稳定级别 下风距离
P-G曲线图 P-G 表
Eutrophication)
Acid Rain
大气污染物传输与扩散模型的研究
大气污染物传输与扩散模型的研究近年来，大气污染已经成为了影响人类健康和生存环境的一个非常大的威胁。
污染物传输与扩散模型的研究成为了当今环境科学领域的一个热点问题。
本文将从模型的基本概念、应用领域、分析方法和现有研究成果几方面展开对大气污染物传输与扩散模型的探讨。
一、模型基本概念模型的基本概念是必须理解的一个要素。
大气污染物传输与扩散模型可看作是利用数学、物理和化学方法等多种手段，对大气污染物的释放和扩散进行预测和分析。
其主要考虑大气流场的合理反应以及各种污染物的输移过程。
模型的构建采用了多种数学方法，如微分方程、差分方程或经验公式等，使得模型能够准确地预测和分析污染物在空气中的扩散和变化趋势。
二、模型应用领域大气污染物传输与扩散模型的应用涉及很多方面。
首先是对工业污染源的浓度和分布范围进行预测和分析，有助于制订环境保护政策。
同时，将不同地区污染物的扩散情况进行比较，也可以预测和分析污染物的传输路线和扩散趋势，从而制定相应应对措施。
此外，该模型还可应用于大气环境的监测和评价，有助于加强对环境的保护和监管。
三、模型分析方法大气污染物传输与扩散模型的分析方法包括三种：数学分析、实验方法和数值模拟。
数学分析主要是根据模型设定的数学方程进行求解分析，优点是简单易行，适用于研究初期；实验方法主要是通过实验进行数据分析，能够直观地观察到实际污染物的动态变化，是研究污染物传输和扩散的关键手段之一；数值模拟是模型分析的重要手段，它可以将实验数据进行数值模拟，从而得到更全面、更准确的结果。
四、现有研究成果现有的大气污染物传输与扩散模型的研究成果很多。
例如，对于城市工业污染源的预测和分析，研究者通常会采用颗粒物输移模型和LCM（局地化对流模型）等模型分析固体颗粒物和液体污染物在大气中的传输规律；而对于工业废气污染源的分析，研究者通常会采用高级空气质量模型（CMAQ）等模型进行分析。
在全球气候变化领域，研究者也广泛探讨大气污染物的传输与扩散模型。
污染物扩散模型的构建与模拟分析
污染物扩散模型的构建与模拟分析随着现代工业化及城市化的不断发展，环境污染问题越来越突出，这对人类的健康、生态环境及生物多样性等方面都带来了极大的威胁。
而污染物的扩散是导致环境污染的主要原因之一。
因此，对污染物的扩散模型的构建与模拟分析具有重要的理论和实际意义。
一、污染物扩散模型的基本概念污染物扩散模型是指对污染物在大气、水体、土壤等介质中扩散传播过程进行数学建模的过程。
其核心思想是通过数学公式描述污染物扩散、转化与传递规律，对污染物的特征、分布、浓度、影响等进行评估和预测，为环境保护和污染控制提供支持。
在污染物扩散模型中，其中一个关键要素是扩散系数，它主要考虑污染物的扩散现象。
扩散系数大小与被扩散的分子量、临界温度、扩散介质温度、压力等成正比例关系。
此外，影响扩散的还有风速、风向、湍流强度等气象因素。
因此，在具体构建模型时需要考虑多方面因素的影响。
二、污染物扩散模型的分类理论上，污染物扩散模型可以分为两大类，即基于经典物理学的扩散模型和基于统计物理学的扩散模型。
前者主要是基于物质的微观规律进行建模，如分子运动、质量传递、动能转移等；后者则是基于大量粒子的统计规律，如统计热力学、热力学平衡等。
在实际应用中，也可以根据具体的扩散介质、污染物种类、浓度范围等多种因素，将扩散模型进行进一步分类。
例如，大气扩散模型可以分为高斯模型、拉格朗日模型、欧拉模型等；水体扩散模型可以分为点源模型、面源模型、非定常模型、在线模型等。
在具体的应用中，需要根据污染物的种类、具体的观测数据、模拟环境等情况，选择适合的模型类型。
三、模型参数估计及优化在进行污染物扩散模型构建时，需要确定相关的模型参数。
而在实际操作过程中，往往难以对所有模型参数进行测量和确定。
此时，需要通过已有的或者历史数据，进行参数估计或反演，以得到合理的参数值。
传统的参数估计方法包括拟合法、极大似然法、贝叶斯反演等。
其中，拟合法最为常见，即根据已有的观测数据，通过试探性调整参数值，将模型预测值与实际观测值拟合。
高架点源扩散模型 python
一、介绍高架点源扩散模型的概念高架点源扩散模型是一种用于模拟大气中污染物扩散的数学模型。
它通过考虑大气运动和地形等因素，来预测污染物在空气中的传播和浓度分布情况。
在环境保护、气象预报以及工业生产等领域，高架点源扩散模型都具有重要的实际应用价值。
二、高架点源扩散模型的基本原理1. 大气扩散的基本过程大气中的污染物扩散主要受到大气稳定度、风向、风速等因素的影响。
这些因素决定了污染物在大气中的传播速度和范围。
2. 高架点源扩散模型的建立高架点源扩散模型基于流体力学和数值计算原理，采用烟羽模型或高斯模型等方法，考虑了地形、气象条件、污染源特性等因素，建立了相应的数学模型。
三、高架点源扩散模型在Python中的实现1. Python在大气科学领域的应用Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，广泛应用于大气科学领域。
它有丰富的科学计算库，例如NumPy、SciPy和Matplotlib 等，可以方便地进行数据处理和可视化。
2. 高架点源扩散模型的Python实现在Python中，可以利用NumPy等库，编写高架点源扩散模型的模拟程序。
通过数值计算和图形化展示，可以直观地观察污染物在大气中的传播和浓度分布情况。
四、高架点源扩散模型的实际案例分析1. 环境保护领域的应用高架点源扩散模型可以用于模拟工厂排放的废气在大气中的传播情况，帮助相关部门评估污染物对环境的影响，制定相应的环保政策。
2. 气象预报领域的应用利用高架点源扩散模型，可以对气象条件下各类污染物传播情况进行模拟预测，提高气象预报的准确性，减少对公众造成的误导。
3. 工业生产领域的应用高架点源扩散模型可以帮助工厂优化生产过程，降低废气排放对周围环境的影响，提高生产效率和环保水平。
五、高架点源扩散模型的发展趋势1. 模型精度的提高随着大气科学和计算机技术的进步，高架点源扩散模型的精度将逐步提高，能够更准确地反映污染物在大气中的传播行为。
2. 多因素综合模拟未来的高架点源扩散模型将会考虑更多的影响因素，如地表气象条件、二次污染等，实现更综合全面的模拟和预测。
大气污染物扩散的高斯模型模拟
9.2.2大气污染物扩散的高斯模型模拟：可视化模拟点源大气污染的扩散9.2.2 Gaussian Atmospheric Dispersion Model突发性大气污染事故时有发生，对大气污染扩散进行模拟和分析，有利于减小事故的危害，减轻人员伤亡和财产损失。
高斯扩散模型是国际原子能机构(IAEA)推荐使用于重气云扩散模拟的数学模型,该模型在非重气云扩散的应用日益广泛。
高斯扩散模型是描述大气对有害气体的输移、扩散和稀释作用的物理或数学模型,是进行灾害预测和救援指挥的有力手段之一。
9.2.2.1高斯扩散模型高斯模型又分为高斯烟团模型和高斯烟羽模型。
大气污染物泄漏分为瞬时泄漏和连续泄漏，瞬时泄漏是指污染物泄放的时间相对于污染物扩散的时间较短如突发泄漏等的情形，连续泄漏则是指污染物泄放的时间较长的情形。
瞬时泄漏采用高斯烟团模型模拟，而连续泄漏采用高斯模型烟羽模型模拟。
高斯模型适用于非重气云气体，包括轻气云和中性气云气体。
要求气体在扩散过程中，风速均匀稳定。
在高斯烟团模型中，选择风向建立坐标系统，即取泄漏源为坐标原点，x 轴指向风向，y 轴表示在水平面内与风向垂直的方向，z 轴则指向与水平面垂直的方向，具体公式见式(9.1):22222222()()()22223/2(,,,)()(2)y x z z y x ut z H z H x y z Q C x y z t e e e e σσσσπσσσ--+----=⋅⋅⋅+⋅…………(9.1)其中：(,,,)C x y z t 为泄漏介质在某位置某时刻的浓度值；Q 为污染物单位时间排放量(mg/s); x σ、y σ、z σ分别x 、y 、z 轴上的扩散系数，需根据大气稳定度选择参数计算得到(m)；x 、y 、z 表示x 、y 、z 上的坐标值(m)；u 表示平均风速(m/s)；t 表示扩散时间(s)；H 表示泄漏源的高度(m)。
同理，高斯烟羽模型的表达式如：222222()()222(,,,)()2y z z y z H z H y z Q C x y z t e e e u σσσπσσ-+---=⋅⋅+………………………(9.2)9.2.2.2 技术方法若用高斯模型算出空间每一个点在一个时刻的污染浓度，这个计算量是很大的。
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。
空气污染物传输与扩散模型的研究
空气污染物传输与扩散模型的研究随着城市化进程的加速，空气污染问题已经成为现代城市所面临的重要问题。
污染物的排放来自于交通、工业、燃煤等多种渠道，如何有效地评估和控制空气污染已经成为政府和科研界研究的热点问题。
在这个背景下，空气污染物传输与扩散模型成为了污染评估和控制的重要工具。
一、传输模型的分类空气污染物传输模型可以分为Eulerian模型和Lagrangian模型两种。
Eulerian模型是用数学方法来描述污染物在空气中的传播和扩散。
该模型主要分为二维模型和三维模型两种。
二维模型通常用于城市街区尺度的模拟，而三维模型则适用于多个城市之间的大范围传输。
Lagrangian模型则是通过描述各个污染物质点的移动来研究污染物的传输。
这个模型的优势是能够考虑气流中的湍流效应和其它不规则的现象，因此适用于大气颗粒物（PM）的传输研究。
Lagrangian模型也可以被用在烟气甩脱的模拟和流场分析等领域。
二、传输模型的适用范围和局限性空气污染物传输模型的适用范围主要取决于模型的建立和数据的来源。
一般来说，传输模型适用于区域因果关系明显、复杂交通情况的城市。
传输模型中需要吸取大量的地理、气象、热力学、化学、物理等方面的数据，以确保模型的准确性和稳定性。
传输模型存在的局限性是影响模型准确性的主要因素之一。
由于污染源的复杂性和气象条件的不确定性，模型的建立必须考虑到多种因素。
这其中包括：污染源的位置、排放情况、污染物在空气中的反应、移动及沉降、气象条件，以及周边环境等方面，因此确定参数时需要耗费大量精力。
三、传输模型的应用场合传输模型主要用于预测和评估污染物扩散的规律，并为环境保护和污染物管控提供科学依据。
传输模型最常见的应用场合包括：检测规划工程的污染物扩散情况，评估不同污染源在空气中的影响程度，评估地区的环境影响评价和在城市规划中确定污染源的位置。
此外，传输模型还可以被用于制定政策、规定标准及评估不同方案的优缺点。
大气污染物迁移与扩散模拟模型
大气污染物迁移与扩散模拟模型近年来，随着工业化的迅猛发展，大气污染问题成为世界各国共同面临的挑战。
大气污染物的迁移与扩散模拟模型的研究，对于理解和预测大气污染物的传播路径和浓度分布具有重要意义。
大气污染物的迁移与扩散过程受到多种因素的影响，包括气象条件、地形地貌和污染源的特征等。
为了将这些复杂情况模拟并预测大气污染物的迁移与扩散，研究者们开发了各种模拟模型。
在大气污染物迁移与扩散模拟模型中，气象条件起着重要的作用。
气象因素如风速、风向和大气稳定度可以直接影响污染物的传播路径和浓度分布。
通过使用气象数据，可以对大气污染物的迁移与扩散进行预测和模拟。
此外，地形和地貌也对大气污染物的传播具有重要影响。
地形中的山脉、山谷和河流等地貌特征会影响风的流动，从而改变污染物的传播路径和浓度分布。
通过对地形和地貌的建模，并与气象数据结合，可以更准确地模拟大气污染物的迁移与扩散过程。
污染源的特征也是影响大气污染物迁移与扩散的重要因素。
不同污染源的类型和排放强度将影响污染物在大气中的浓度分布。
对于不同类型的污染源，研究者们利用不同的排放模型进行模拟和预测。
通过与实际监测数据进行对比验证，可以提高模拟模型的准确性。
在大气污染物迁移与扩散模拟模型的研究中，数学模型和计算机模拟技术起着核心作用。
利用数学和物理方程来描述气象条件、地形地貌和污染源的特征，再结合计算机模拟技术进行模拟计算和预测。
这些模型可以提供各种研究大气污染问题的工具和方法。
近年来，随着计算机性能的提升和数据获取的便捷，大气污染物迁移与扩散模拟模型的研究也得到了迅猛发展。
研究者们不断改进和完善模型，提高其预测准确性和适用性。
同时，也将模型与实际监测数据相结合，对模拟结果进行验证和修正，以提高模拟模型的可靠性。
大气污染物迁移与扩散模拟模型的研究对于环境管理和政策制定具有重要意义。
通过预测和模拟大气污染物的传播路径和浓度分布，可以为各国政府提供科学依据，制定相关政策和措施来减少大气污染。
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8点、中午12点、晚上9点都没有排放气体，该怎么算，是不是需要找到一个关于时间t的函数，来计算多长时间之后污染还剩下多少
c=Q./(2*pi*sigy.*sigz*u+eps)*exp(-0.5*(y.A2)./((sigy+eps).A2)).*(exp(-0.5*(z-H).A2./((sigz+eps).A2))+exp(-0.5*(z+H).A2./((sigz+ eps)A2)));
这个函数对吗？该调用什么函数？
问题：
建立单污染源空气污染扩散模型，描述其对周围空气污染的动态影响规律。
现有河北境内某一工厂废气排放烟囱高50m，主要排放物为氮氧化物。
早上9点至下午
3点期间的排放浓度为406.92mg/m3，排放速度为1200m3
/h;晚上10点-凌晨4点期间
的排放浓度为1160mg/m3，排放速度为5700m3
/h;通过你的扩散模型求解该工厂方圆51
公里分别在早上浓度8点、中午12点、晚上9点空气污染分布和空气质量等级。
源代码
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[x,y]=meshgrid(0:20:5100,0:20:5100);
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c=Q./(2*pi*sigy.*sigz*u+eps).*exp(-0.5*(y.A2)./((sigy+eps).A2)).*(exp(-0.5*(z-H).A2./((sigz+eps).A2))+exp(-0.5*(z+H).A2./((sigz+
eps)A2)));
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xlabel('X'),ylabel('Y'),zlabel(C),
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eps)A2)));
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xlabel('X'),ylabel('Y'),zlabel(C),
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2015-05-29 16:32
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2./((sigz+eps)八2)));
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其具体标准如下：当空气污染指数达0—50时为1级；51 —100时为2级；101 —200时为3级；201 —300时为4级；300以上时为5级。
其中3级属于轻度污染，4级属于中度污染，5级则属于重度污染
按照国家统一规定，空气质量达到优良标准即达到国家质量二级标准是指空气污染指数小于等于100，如果空气污染指数小于
等于50，说明空气质量为优。
空气污染指数大于50且小于等于100时，说明空气质量为良好。
具体如何判断，下面就给出空
气质量的评定标准。
空气质量的评定标准：
我国空气质量采用了空气污染指数进行评价。
空气污染指数是根据环境空气质量标准和各项污染物对人体健康和生态环境的影
响来确定污染指数的分级及相应的污染物浓度值。
我国目前采用的空气污染指数(API)分为五个等级：
API值小于等于50，说明空气质量为优，相当于国家空气质量一级标准，符合自然保护区、风景名胜区和其它需要特殊保护地
区的空气质量要求；
API值大于50且小于等于100，表明空气质量良好，相当于达到国家质量二级标准；
API值大于100且小于等于200，表明空气质量为轻度污染，相当于国家空气质量三级标准；
API值大于200表明空气质量差，称之为中度污染，为国家空气质量四级标准；
API大于300表明空气质量极差，已严重污染。
根据我国空气污染特点和污染防治重点，目前计入空气污染指数的项目暂定为：二氧化硫、氮氧化物和总悬浮颗粒物。
随着环境保护工作的深入和监测技术水平的提高，将调整增加其它污染项目，以便更为客观地反映污染状况。