几种大气污染扩散模式的应用比较
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。
大气湍流扩散模型及应用研究
大气湍流扩散模型及应用研究引言：大气湍流扩散模型是大气环境科学研究中的重要工具之一，能够模拟大气中颗粒物、污染物等的扩散传播过程，为环境保护、灾害防范等领域提供科学依据。
本文将从湍流基础知识、模型原理以及应用研究等方面进行探讨。
一、湍流基础知识：湍流是在流体运动过程中出现的不规则流动现象。
它的存在使得扩散过程更加复杂，同时也增加了我们研究和预测大气污染传播的难度。
湍流的骚乱程度通常由雷诺数来描述，雷诺数越大，湍流现象就越显著。
在湍流扩散模型中，我们需要考虑湍流弥散系数，它描述了湍流扩散和分散的程度。
湍流弥散系数受到风速、地表粗糙度、植被覆盖等因素的影响。
了解湍流基础知识对于后续模型应用和研究至关重要。
二、大气湍流扩散模型原理：大气湍流扩散模型主要基于运动方程、传输方程和仿真技术等原理，模拟大气中各种污染物的传输和扩散过程。
其中，对湍流的描述往往采用雷诺平均Navier-Stokes方程组或雷诺平均对流扩散运输方程。
在模型中，我们还需要考虑气象场、地形地貌、排放源等因素的影响。
通过数值模拟和仿真技术，可以预测不同条件下大气污染物的传播范围和浓度分布，为环境管理和灾害预防提供科学依据。
三、大气湍流扩散模型应用研究：1.环境影响评价：湍流扩散模型在环境影响评价中具有重要作用。
通过模拟不同工业、城市发展项目对大气污染物扩散的影响，可以有效评估项目对周边环境的影响程度，为环境审批和决策提供科学依据。
2.灾害防范：大气湍流扩散模型在灾害防范中有广泛应用。
比如在核事故、化学泄漏等突发环境事件中，利用湍流模型可以预测污染物的传播路径和范围，及早采取措施保护人民生命财产安全。
3.空气质量监测：利用湍流扩散模型可以实时监测和预测城市空气质量。
通过结合大气污染物的排放数据和气象场数据，模拟预测不同天气条件下的空气质量状况，提醒公众注意健康与环境保护。
4.环境规划优化：湍流扩散模型可以指导城市和地区环境规划的优化。
通过模拟评估不同规划方案的环境效应，可以选择最合适的规划方案，减少污染物排放和环境影响。
大气污染物扩散模式
四、烟流型与大气稳定度的关系
波浪型（不稳）
锥型（中性or弱稳）
扇型（逆温） 爬升型（下稳，上不稳） 漫烟型（上逆、下不稳）
第二节 高斯扩散模式
一、高斯模式的有关假定
（一）坐标系 原点为排放点或高架源排放点在地面上的
三、高架连续点源扩散模式
（一）实际浓度
镜像全反射---->像源法
实源： c(x, y, z, H z)
像源： c(x, y, z, H z)
实源的贡献
c(x, y, z, H ) Qq exp( y2 ) exp[ (z H )2 ]
2 u y z
2
2 y
2
2 y
像源的贡献
c(x,
车流量 Ql = 平均车速 ×每辆车单位时间污染物排放量
c(x,0,0)
2Ql
2 u
z
• exp
H
2 e
2
2 z
（三）形成原因与两种形式 热力：温度垂直分布不均（不稳定） 机械：垂直方向风速分布不均匀及地面粗糙度
二、大气稳定度
（一）概念
指气层的稳定度，即大气中某一高度上的气团在垂直方 向上相对稳定的程度。
受密度层结和温度层结共同作用。
外力使气块上升或下降 气块去掉外力
气块减速，有返回趋势，稳定 气块加速上升或下降，不稳定 气块停在外力去掉处，中性
H
2 2
1
2
（五）地面连续点源扩散模式（令H＝0）：
c(x,
y, z, 0)
u y z
exp[(
y2
2
2 y
大气环境污染物的迁移与扩散
大气环境污染物的迁移与扩散大气环境污染物是指在大气中存在的并对环境和人类健康造成负面影响的物质，包括但不限于颗粒物、二氧化硫、氮氧化物、挥发性有机物和重金属等。
这些污染物的迁移与扩散过程对于评估和治理大气污染至关重要。
本文将探讨大气环境污染物的迁移与扩散机制、影响因素及相关治理措施。
一、迁移与扩散机制1.湍流扩散湍流扩散是大气污染物迁移与扩散的主要机制之一。
大气中存在着各种气流运动，如对流和湍流。
污染物的扩散过程会受到这些气流运动的影响，形成不同尺度上的湍流涡旋，使得污染物在大气中的传输产生随机性。
2.稳定层限制稳定层限制是另一个影响大气污染物扩散的重要因素。
稳定层限制时，大气中的温度垂直分布呈现逆温趋势，导致污染物在较低的空间高度上聚集，难以扩散到更高空间层次。
3.地理地形地理地形对大气污染物的迁移与扩散也有显著影响。
山脉、山谷和海洋等地形特征会改变风向和风速，影响大气污染物的传输路径和速度。
二、影响因素1.气象条件气象条件是影响大气污染物迁移与扩散的关键因素之一。
风向、风速、温度和湿度等气象要素都会对污染物的传输路径和速度产生重要影响。
2.排放源强度和位置污染物的排放强度和位置直接决定了污染物释放到大气中的数量和速率。
高排放源和密集排放源会导致周围地区的浓度升高，使得污染物在迁移和扩散过程中产生更大的影响。
3.化学性质不同污染物的化学性质有所不同，这会影响它们的迁移与扩散行为。
一些污染物在不同环境条件下会发生化学反应，形成新的物种，进而影响它们的迁移和扩散特性。
三、治理措施1.源头治理源头治理是最为有效的大气污染物治理措施之一。
通过控制工业排放、交通尾气和机动车污染等措施，减少大气污染物的排放量，从根本上降低污染物的迁移与扩散程度。
2.空气净化技术空气净化技术可以有效去除大气中的污染物，改善空气质量。
常见的空气净化技术包括静电吸附、活性炭吸附和光催化等方法。
3.政策与法规完善的政策与法规对于大气污染物的治理至关重要。
大气污染物扩散模式
2
• 平原地区和城市远郊区，D、E、F向不稳定方向提半级
• 工业区和城市中心区，C、D、E、F向不稳定方向提一级
• 丘陵山区的农村或城市，同工业区 • 取样时间大于0.5h， 不变，
z
y y ( 2 )q 1
2 1
例：在C级大气稳定条件下,求高架点源下风向800米处的扩散参数.
2 qL H2 ( x,0,0, H ) exp( 2 ) 2 z 2 π u z sin
有限长线源
2qL H 2 P2 1 P2 ( x,0,0, H ) exp( ) exp( )dP P 2 z 1 2π 2 2 π u z
37
城市大气扩散模式
2.面源扩散模式 大气排放规范里规定条件：烟囱高40m；单个排放量<0.04t/h
像源的贡献
q y 2 ( z H )2 c( x, y , z, H ) exp[ ( 2 )] 2 2 y 2 z 2 π u y z
实际浓度
q y2 ( z H )2 ( z H )2 c( x, y , z, H ) exp( 2 ){exp[ ] exp[ ]} 2 2 2 y 2 y 2 z 2 πu y z
z y
图4-5
图4-4
式4-10
27
例题4-3
计算地面最大浓度.
28
2.中国国家标准规定的方法
• （１）稳定度分类方法
太阳高度角 （式4-29） 辐射等级 稳定度
地面风速
云量
29
2.中国国家标准规定的方法
• （２）扩散参数的选取
• 扩散参数的表达式为（取样时间0.5h，按表4-8查算）
大气污染源排放和扩散模型研究
大气污染源排放和扩散模型研究中国是唯一一个承受严重空气污染的国家之一。
大气污染源排放和扩散模型研究是目前解决环境问题最常用的方法之一。
本文将主要探讨大气污染问题、排放和扩散模型以及未来研究方向。
大气污染问题大气污染是一种有害物质向大气中释放的过程，通常包括氧化物、二氧化碳、氨、硫化氢和一氧化碳等。
其中，PM2.5（直径小于2.5微米的颗粒物）是中国大气中最重要的污染物之一，它会进入我们的肺部和血液循环，并且会引起各种健康问题。
此外，VOC（挥发性有机化合物）也是主要污染物之一。
在好氧条件下，VOC会生成O3（臭氧），而O3则会导致人类和动物的空气质量下降，对植物的健康也有很大影响。
最后一种重要污染物是NOx和SO2，主要来自于交通和工业排放。
排放和扩散模型排放和扩散模型是一种建立在物理基础上的计算模型，它可以用来计算某一区域内空气污染源的排放和扩散。
该模型可以模拟理想环境下的指标，如PM2.5、O3、NOx和SO2的浓度。
它的输入参数包括大气运动、地形、气象条件、污染源坐标和排放量。
在模拟过程中，模型可以给出各个站点的污染浓度，以及对健康和环境的影响。
未来研究方向虽然大气污染现象已经被研究了很多年，但仍有很多未解决的问题。
首先，现有的排放和扩散模型对复杂地形和气象条件的适应性较差。
因此，未来的研究需要更多考虑地球物理条件和交通状况等因素，以增强对空气污染的控制。
其次，维护和升级实时监测系统也是一个重要的方向。
实时数据可以使政策制定者及时地了解空气质量状况，从而做出有效的决策。
最后，大气污染的影响范围也是未来研究需要关注的问题。
目前，污染源主要位于工业和交通区域，但由于它们不断扩宽，在未来几十年内可能会达到不确定的程度。
结论空气污染是一个深刻的环境问题，对人类健康和环境产生了极大影响。
排放和扩散模型是减少空气污染的控制手段之一，并可以预测空气污染的发展趋势。
未来的研究需要增强模型对气象和地形条件的适应性，同时需要建立更为全面和实时的监测系统。
污染物大气扩散模型构建与应用教程
污染物大气扩散模型构建与应用教程大气污染是全球面临的一项严重问题，其不仅对人类健康和生态环境造成威胁，还对气候和全球变暖产生负面影响。
为了了解和研究污染物在大气中的传输和扩散规律，科学家们发展了各种大气扩散模型。
本篇文章将针对污染物大气扩散模型构建与应用进行详细介绍。
1. 污染物大气扩散模型的基本原理污染物大气扩散模型是建立在大气动力学和污染物输送理论基础上的数学模型。
它通过模拟大气环境中的污染物传输过程，预测和评估污染物浓度分布和扩散范围。
一般而言，污染物大气扩散模型可分为随机模型和确定性模型两类。
随机模型基于概率统计理论，通过考虑风速、大气不稳定度、地形、排放源和污染物本身的特性等因素，采用概率分布函数描述污染物的扩散过程。
其中，最常用的随机模型是高斯扩散模型，它基于高斯曲线假设，将传输过程简化为了扩散、平流等过程。
确定性模型则基于物理和数学原理，通过求解一系列大气动力学方程和污染物传输方程，来模拟污染物的扩散过程。
常见的确定性模型有Box模型、Eulerian模型和Lagrangian模型等。
2. 污染物大气扩散模型的构建与参数选择构建可靠的污染物大气扩散模型需要准确选择和确定一系列关键参数。
首先，要考虑大气条件，包括风速、风向、大气稳定度和地形等因素。
这些参数直接影响污染物传输过程中的平流和湍流扩散效应。
根据实际情况和需求，可以采用风速计、气象站等设备获取风速和风向数据，并通过测站数据、气象预报模型或卫星数据获取大气稳定度等信息。
其次，需要考虑污染物特性和排放源的参数。
不同的污染物具有不同的化学和物理特性，例如挥发性有机物（VOCs）、颗粒物（PM2.5、PM10）等。
确定污染物的溶解度、迁移速率等参数，有助于准确模拟污染物的传输过程。
排放源的位置、排放速率和时间等参数也是模型构建的重要输入。
可以通过实地调查、监测数据或排放源模型来获取相关信息。
最后，还需要确定模型的空间和时间分辨率。
空间分辨率决定了模型的空间尺度和网格精度。
大气污染物的传输与扩散模拟研究
大气污染物的传输与扩散模拟研究 大气污染是全球环境保护所面临的一大挑战。传输与扩散模拟研究可以帮助我们更好地理解大气污染物的传播规律，进而制定有效的控制措施。本文将探讨大气污染物传输与扩散模拟研究的相关内容。
一、大气污染物的传输方式 大气污染物主要通过以下方式进行传输：对流传输、扩散传输和输送传输。对流传输是指污染物随着对流气流的上升和下沉而传输。扩散传输是指污染物在扩散过程中进行传输。输送传输是指污染物通过长距离的风向输送进行传输。
二、大气污染物的扩散模拟方法 大气污染物的扩散模拟主要基于大气物理学原理和数学模型。常用的模拟方法包括欧拉法、拉格朗日法和随机行走法。
欧拉法是一种基于格点的模拟方法，将大气空间划分成若干格点，通过计算和推算不同格点上的污染物浓度变化来模拟扩散过程。拉格朗日法是一种基于跟踪气流运动轨迹的模拟方法，通过跟踪污染物的轨迹来确定其传输路径和浓度分布。随机行走法是一种基于污染物颗粒的运动路径的模拟方法，通过模拟颗粒随机运动来确定扩散过程。
三、大气污染物扩散模拟的影响因素 大气污染物的扩散模拟受到多种因素的影响，包括气象因素、地形因素和污染物特性等。 气象因素是影响大气污染物传输和扩散的重要因素之一，包括风速、风向、湍流强度和垂直风切变等。地形因素对大气污染物的传输和扩散也有重要影响，如山脉、河流和城市建筑物等。污染物的特性，如挥发性、溶解度和密度等，也会对扩散模拟结果产生影响。
四、大气污染物扩散模拟的应用与意义 大气污染物传输与扩散模拟在环境保护和公共健康领域具有重要应用价值与意义。
首先，基于污染物扩散模拟结果可以制定有效的环境保护政策和控制措施，以减少大气污染物的排放和扩散。其次，通过模拟分析，可以预测和评估不同区域和时间段的污染物浓度分布，为公众健康保护提供科学依据。此外，大气污染物传输与扩散模拟还可以用于环境应急响应和事故风险评估。
总之，大气污染物的传输与扩散模拟研究对于环境保护和公共健康具有重要意义。通过研究不同传输模式和影响因素，我们可以更好地了解大气污染物的传播规律，从而制定有效的控制措施，保护环境和人类的健康。
大气污染扩散长期模型(ISCLT3)及其应用尝试
4大气污染浓度估算模式
4大气污染浓度估算模式气污染是指空气中存在的有害物质的浓度超过了对人类和环境健康的安全限值。
为了准确估算大气污染浓度，科研人员提出了多种模式，以下介绍四种常用的大气污染浓度估算模式。
1.高斯模型高斯模型是一种常用的空气污染浓度估算模式，也被称为点源模型。
这种模型假设污染物在大气中的传输和扩散过程符合高斯分布，即呈现出一个钟形曲线。
它通过输入源点的位置、排放速率、周围环境条件等参数，估算出不同距离和方向上的浓度。
高斯模型适用于估算点源的扩散浓度，如烟囱排放的污染物。
2.插值模型插值模型是一种基于测量而非计算的方法，用于估算大范围区域内的污染物浓度。
它通过采集分布在空间上的有限浓度数据点，并通过数学插值技术来推断其他地点的浓度。
插值模型可以更好地描述污染物随空间变化的趋势和分布规律。
常用的插值方法包括反距离权重插值法、克里金插值法等。
3.气象-扩散模型气象-扩散模型是一种综合考虑大气环境条件和物质扩散规律的模型。
它根据气象因素（如风速、风向、湍流强度等）和地理地形（如高度、植被覆盖等）等参数，模拟污染物的输送和扩散过程。
气象-扩散模型可以提供更准确的大范围区域内的污染物浓度预测，适用于城市、地区或国家层面的空气质量评估。
4.化学传输模型化学传输模型是一种综合考虑化学反应和扩散过程的模型，用于估算大范围区域内的污染物浓度。
它通过输入大气环境条件、污染物排放源的位置和排放量等参数，模拟和计算污染物在大气中的传输、转化和沉降过程。
化学传输模型可以评估不同化学物质的影响，预测和分析复杂的气象和污染过程。
这四种大气污染浓度估算模式各有优势和适用范围，可以根据具体情况选择合适的模型进行预测和分析。
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第32卷第10期2007年10月环境科学与管理ENVIRONMENTALSCIENCEANDMANAGEMENTVol132No110Oct.2007
收稿日期:2007-04-16作者简介:马春香(1964-),女,研究生,副教授,研究方向:环境工程。
文章编号:1673-1212(2007)10-0035-02几种大气污染扩散模式的应用比较马春香1,赵淑敏2(1.黑龙江建筑职业技术学院,黑龙江哈尔滨150008;2.哈尔滨市环境监测中心站,黑龙江哈尔滨150076)
摘 要:几种大气污染扩散模式应用比较表明:CAPPS模式应用于国内一些城市空气污染预报,方法简单;NAQPM模式对物理、化学过程的处理、气象场模拟、污染源排放、地域环境特征、数据处理分析与计算均采用较为科学的方案;ISC在污染源排放清单和气象参数确定方面更加细致、准确;ADMS的主要特色是应用的多功能性,主要用于环境容量测算、环境质量评价方面以及大气污染预报等;Models-3模式对各种大气污染物浓度分布实施有效预测,进行较为全面的空气质量控制策略的评估。大气污染扩散模式的不断完善,使得空气质量控制和管理更加富有成果。关键词:大气污染扩散模式;数值预报;空气质量控制中图分类号:X84文献标识码:A
ApplicationComparisonofAirPollutionDispersionModelsMaChunxiang1,ZhaoShumin2(1.HeilongjiangCollegeofConstruction,Harbin150008,China;2.HarbinEnvironmentalMonitoringCentralStation,Harbin150076,China)
Abstract:Thecomparisonbetweenairpollutiondispersionmodelsreveals:CAPPSmodelisrelativelyasmiplemethodinpredictingurbanairpollution;NAQPMoffersmorescientificsolutionstophysicalandchemicalprocesshandling,meteorologicalfieldsmiulation,sourceemission,regionalenvironmentfeatureanddataprocessinganalysisandcalculation;ISCgivesamorede-taileddeterminationofemissioninventoryandmeteorologicalparameters;ADMS,withmultifunction,ismainlyusedforenviron-mentalcapacitymeasuremen,tenvironmentalqualityassessmen,tatmosphericpollutionprediction,etc.;Model-3mayrealizeaneffectiveforecastofairpollutionconcentrationdistributionandcomparativelycomprehensiveevaluationofairqualitycontrolstrategies.However,thecontinuousmiprovementofairpollutiondispersionmodelswillenableustohavemoreachievementsinairqualitycontrolandmanagemen.tKeywords:airpollutiondispersionmode;lnumericalforecas;tairqualitycontrol
大气污染扩散模式是一种用以处理大气污染物在大气中输送、扩散问题的物理和数学模型,在理论模型基础上结合排放参数、气象资料及地形条件等开发出各种应用软件,用于空气污染预报、环境影响评价、城市大气环境容量测算及城市规划和决策等。1 国内大气污染扩散模式的应用根据平流扩散方程开发出的城市空气污染预报系统[1](CAPPS,CityAirPollutionPredictionSys-tem),可以进行空气质量数值预报。基于对大气物理和化学过程的理解,建立大气污染浓度在空气中的输送扩散数值模型,借助计算机来预报大气污染物浓度在空气中的动态分布,称之为数值预报。CAPPS模式预报污染物的质量浓度时,需要前一天的污染物日均质量浓度作为初始值,在假设两日内平均污染源强没有显著变化的情况下,由气象条件计算污染物质量浓度的变化。该模式最大的优点是充分考虑了污染监测点实时资料及气象探空资料,将其作为初始场,该模式是一个以中尺度动力天气预测模型为基础的平流扩散预报模型,可以进行空气污染潜势预报,在国内12个省市气象部门得到应用。但由于该类模式在化学以及污染源等方面的局限性,所以主要应用于无化学活性污染物的扩散以及简单的有一定化学活性的轨迹模拟。中国科学院大气物理研究所的嵌套网格空气质量预报模式系统(NAQPMS,NestedAirQualityPre-dictionModelingSystem)[2],研究污染物排放、气象#35#第32卷第10期2007年10月马春香等#几种大气污染扩散模式的应用比较Vol132No110Oct.2007
条件、平流输送、扩散、干湿沉降和气相、液相及非均相反应等物理与化学过程。基础数据系统为下垫面资料、污染源资料、气象资料和实时监测污染物监测资料。中尺度天气预报系统为第五代中尺度天气预报模式(MM5),进行气象场模拟,为空气质量预报提供逐时气象场。使用图形处理软件以及网页制作软件,将模式输出结果进行可视化并进行网络发布,使公众更直观地了解污染物的变化情况。NAQPMS充分借鉴吸收国际上先进的空气污染数值预报模式的优点,并体现了中国各区域、城市的地理、地形环境、污染源的排放等特点,实现在计算机技术上的低成本、大容量、高速度的计算,解决了预报时效问题,同时对物理、化学过程的处理均采用较为成熟、科学的方案。系统已经在北京、上海、深圳等环境监测中心实施空气质量的实时预报。2 国外大气污染扩散模式的应用ISCST(IndustrialSourcesComplex短期模型)和ISCLT(ISC长期模型)建立了各种气象条件下的扩散参数曲线[3],将气象和排放数据参数化,形成输入文件,进行模式验证与参数修正,使之适合城市的实际条件,通过模式模拟污染物浓度的分布特征,分析气象、排放等条件对污染物浓度的影响,各时段的浓度仅由该时段的排放源清单和气象参数确定。气象参数包括逐时风向、风速、温度、稳定度等级、Monin-Obukhov长度、混合层高度、风速廓线指数、地表摩擦系数、地表粗糙度、降水速率等。英国剑桥环境研究公司的ADMS[4]城市大气扩散模型根据城市实际设置模型参数,按照工业源、道路交通源和网格源整理成污染源排放清单,输入模型,选择合适的控制点位,确立各控制点位的控制目标,选择合适的控制时段的气象参数,以文本格式输入模型,进行模型运算,计算所有源对各控制点位的浓度贡献率,计算各控制点位模拟地面浓度,与全市各监测点位的监测值进行比较分析,计算相关系数,得出线性相关方程,进行模型验证。本模型应用了现有的基于Monin-Obukhov长度和边界层高度描述边界层结构的参数的最新物理知识,边界层结构被可直接测量的物理参数定义。使得随高度的变化而变化的扩散过程可以更真实地表现出来,所获取的污染物的浓度预测结果更精确、可靠。1998年6月美国EPA发布的Models-3[5](Third-GenerationAirQualityModelingSystem)吸收一个大气的观念,综合考虑了不同物质之间的相互影响与转化,拟将所有的大气问题均考虑进模式之中,有效地进行各种大气污染物浓度的预测和较为全面的空气质量控制策略的评估。模式是一个多模块集成,多重网格嵌套,将模拟的区域分成大小不同的网格范围来分别模拟,提高了模拟的准确度。该模式系统由三部分组成:中尺度气象模式MM5、排放模式系统SMOKE和通用多尺度空气质量模型系统CMAQ(CommunityMultiscaleAirQualityMod-elingSystem)。CMAQ模式中最核心的部分是化学输送模块,其化学反应机制CB4包括36种化学反应物、93种化学反应和11种光分解率。Models-3更加全面细致地描述了大气中各种物理、化学过程,可同时进行多种污染物模拟。
3 结束语CAPPS系统对城市空气质量污染预报克服了污染源调查不确定的困难。NAQPMS既可以研究区域空气污染又可以研究城市空气质量的变化规律,将来系统集成到全球环境大气输送模式(GEATM),能够实现从城市群到全球双向耦合功能的模式系统。在城区尺度、复杂多源的情况下,ISC模式应用广泛。ADMS的主要特色是应用的多功能性,用于对市区空气质量现状评价,测算所有控制点的污染物地面浓度均达到相应控制标准的污染源允许的排放总量,即环境容量,进行环境影响评价、城市规划以及大气污染预报等。Models-3代表了空气质量模型发展方向。
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