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云量數(shù)據(jù)選用對AERMOD模式預(yù)測結(jié)果影響的差異性分析

2017-09-06 02:39張瑞欣仝紀龍
環(huán)境科技 2017年4期
關(guān)鍵詞:云量點源變化

張瑞欣, 仝紀龍, 潘 峰, 杜 超

(蘭州大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院, 甘肅 蘭州 730000)

0 引言

為提高環(huán)境影響預(yù)測結(jié)果的準確性HJ 2.2—2008《環(huán)境影響評價技術(shù)導(dǎo)則—大氣環(huán)境》[1]在推薦模式清單中引入了較高精度的大氣環(huán)境影響預(yù)測模式—AERMOD模式。由于空氣中污染物濃度的時空分布和變化與氣象條件密切相關(guān)[2],因此,在使用AERMOD模式進行環(huán)境影響預(yù)測時需輸入評價地的地面氣象觀測數(shù)據(jù),模式運行需要5個必須的氣象要素,包含風向、風速、總云量、低云量、干球溫度[3],這些最基本的氣象要素將直接影響到污染物的擴散方向和擴散參數(shù),其中總云量與低云量必須輸入實測值數(shù)據(jù)[4-6]。而中央氣象局最新頒布的《地面氣象觀測業(yè)務(wù)調(diào)整技術(shù)規(guī)定》對氣象觀測業(yè)務(wù)進行了調(diào)整,即一般站取消云量、云高、云狀觀測。基準站、基本站保留云量、云高觀測,取消云狀觀測[7]。目前,我國基準站和基本站雖可提供云量觀測資料,但因各測站之間距離相隔較遠,布站密度并不完全能滿足導(dǎo)則對于地面氣象站距項目所在地小于50 km的要求[8],一般自動站云量觀測數(shù)據(jù)缺失,這就給環(huán)評工作的開展帶來了不便。在使用AERMOD進行環(huán)境影響預(yù)測過程中,模式所需的總云量數(shù)據(jù)可以通過衛(wèi)星數(shù)據(jù)的反演獲得,劉健等[9]利用自行研發(fā)的云檢測算法及云量計算方法,計算得到的衛(wèi)星總云量與地面觀測總云量的月間平均相關(guān)系數(shù)大于0.70。劉瑞霞等[10]將ISCCP與常規(guī)觀測資料進行對比,發(fā)現(xiàn)7月二者具有較好的一致性,同時,7月ISCCP總云量精度高于1月。上述研究均表明:盡管觀測手段和資料處理方法不同,但衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演得到的總云量與常規(guī)觀測的總云量之間有很好的一致性,可以反映當?shù)氐目傇屏刻卣?。相較于總云量數(shù)據(jù)評價地的低云量數(shù)據(jù)獲取難度較大,李傳豐[11]分析了地表氣象參數(shù)、高空氣象參數(shù)對AERMOD運行結(jié)果的影響,結(jié)果表明:低云量發(fā)生變化時,顯熱通量、地面摩擦速度、對流速度、對流高度城市邊界層高度層、湍流高度生成邊界層高度層和長度也會隨著變化。因此,研究低云量數(shù)據(jù)對AERMOD模式預(yù)測結(jié)果的影響具有重要的現(xiàn)實意義。

針對目前一般地面氣象站低云量觀測數(shù)據(jù)獲取難度的問題,本文以云量數(shù)據(jù)的選取為研究對象,采用單因子分析法,在源強參數(shù)和地形條件一定的情況下,使用地面氣象觀測站逐日逐次的氣象觀測數(shù)據(jù),分別在有低云量數(shù)據(jù)和無低云量數(shù)據(jù)2種情形下,利用AERMOD模式預(yù)測模擬點源和面源的環(huán)境影響,并定量化的說明云量數(shù)據(jù)的選取對模式預(yù)測結(jié)果的影響程度,為今后在低云量觀測數(shù)據(jù)不易獲取的情況下使用AERMOD模式開展環(huán)境影響預(yù)測工作提供一些參考。

1 實驗設(shè)置

采用單因子分析法,在復(fù)雜地形條件下,給定模式其他參數(shù)主要研究云量數(shù)據(jù)選取對AERMOD模式點源和面源預(yù)測結(jié)果的影響,具體預(yù)測方案及模式參數(shù)設(shè)計見表1~表4。

1.1 預(yù)測方案

本次研究共設(shè)置4種方案,詳見表1。

表1 預(yù)測方案設(shè)置

其中方案1為方案3的對比方案,方案2為方案4為對比方案。

1.2 AERMOD 模式參數(shù)選取

1.2.1 污染源參數(shù)

選取SO2和NO2為污染因子,污染源排放基本參數(shù)見表2和表3。方案1與方案3,方案2與方案4的污染源參數(shù)設(shè)置相同。

表2 點源排放參數(shù)

表3 面源排放參數(shù)

1.2.2 地面氣象數(shù)據(jù)

地面氣象數(shù)據(jù)采用距污染源最近氣象站2015年全年逐日逐次的氣象觀測數(shù)據(jù),主要包含每日8次(02,05,08,11,14,17,20,23 時)地面風速、風向、總云量、低云量、干球溫度觀測資料,經(jīng)AERMOD模式氣象處理預(yù)模塊插值成每日24次的地面氣象數(shù)據(jù)。其中,春(3,4,5 月)、夏(6,7,8 月)、秋(9,10,11月)、冬(12,1,2月)低云量與總云量平均比例分別為:0.25,0.52,0.41 和 0.37,由此可知,低云量在一年四季中與總云量的比例存在較為顯著的差異。另外,該氣象站距污染源的距離小5 km,氣象站所在地地表特征與預(yù)測點基本一致,數(shù)據(jù)具有良好的代表性。

1.2.3 高空氣象數(shù)據(jù)

高空氣象數(shù)據(jù)采用美國懷俄明州大學(xué)站點提供的距污染源最近探空站的探空數(shù)據(jù)。主要包括2015年全年逐日0和12時的探空數(shù)據(jù)層數(shù)、氣壓、離地高度、干球溫度、露點溫度、風速、風向等項。探空站點與預(yù)測點間距離小于50 km,探空數(shù)據(jù)滿足HJ 2.2—2008《環(huán)境影響評價技術(shù)導(dǎo)則—大氣環(huán)境》要求。

1.2.4 地形數(shù)據(jù)

本次預(yù)測模擬采用USGS(美國地質(zhì)調(diào)查局)DEM地形高程數(shù)據(jù),地形數(shù)據(jù)精度為90 m×90 m。

1.3 計算點選取

為更準確的得到低云量數(shù)據(jù)對AERMOD模式預(yù)測結(jié)果的影響,本次研究共選取了12個計算點,分布在污染源的不同方位,且距污染源的距離有顯著差異。計算點具體方位及參數(shù)見表4。

表4 計算點參數(shù)

2 模式預(yù)測結(jié)果對比

本研究采用占標率的變化幅度和柱狀圖對比的方法,將2組實驗的結(jié)果進行對比分析,再利用符合度指數(shù)說明2組實驗預(yù)測結(jié)果的符合程度。

2.1 占標率變化幅度

式中:Pi為方案 3,4的預(yù)測值;Qi為對比方案 1,2的預(yù)測值。

本次實驗對比所用的標準值均取GB 3095—2012《環(huán)境空氣質(zhì)量標準》中的二級標準限值。

2.1.1 實驗1占標率的變化幅度

實驗1各計算點SO2,NO2小時、日均、年均濃度最大值占標率變化幅度見表5。

表5 實驗1各計算點SO2,NO2小時、日均、年均濃度最大值占標率變化幅度%

由表5可知,2種污染物在各個計算點的小時、日均、年均濃度最大值占標率的變化幅度均很小,除計算點5 h濃度占標率變化幅度外,其余占標率變化幅度均在1%以內(nèi),說明無云量數(shù)據(jù)對點源預(yù)測結(jié)果幾乎沒有影響。其中:①SO2,NO2小時濃度占標率變化幅度除計算點5外均在-0.02%~0.16%范圍之內(nèi)。在計算點5處SO2,NO2小時濃度的變化幅度分別為 4.58%,4.71%; ②SO2,NO2日均濃度占標率變化幅度范圍分別為 0% ~ 0.06%,0% ~ 0.09%;2 種污染物年均濃度占標率變化幅度范圍分別為0%~0.09%,0% ~ 0.05%。

2.1.2 實驗2占標率的變化幅度

實驗2各計算點SO2,NO2小時、日均、年均濃度最大值占標率變化幅度見表6。

表6 實驗2各計算點SO2,NO2小時、日均、年均濃度最大值占標率變化幅度%

由表6可知,除計算點6 NO2年均濃度占標率變化幅度為4.05%外,2種污染物在各個計算點的小時、日均、年均濃度最大值占標率的變化幅度均在3%以內(nèi),因此,有低云量數(shù)據(jù)對面源預(yù)測結(jié)果的影響不大。其中:①SO2,NO2小時濃度占標率變化幅度均在-0.33% ~ 0.09%,-1.04% ~ 0.17%范圍之內(nèi);SO2,NO2日均濃度占標率變化幅度范圍分別為-1.08% ~ 1.37%,-2.59% ~ 2.47%;SO2,NO2年均濃度占標率變化幅度范圍分別為-2.76%~1.25%,-4.05%~1.82%;②結(jié)合表5分析可知,無低云量數(shù)據(jù)時,面源預(yù)測濃度在各個計算點占標率的變化幅度比點源更顯著,這是由于面源多為無組織排放,排放高度較低,受近地面層影響較大,而AERMET氣象預(yù)處理模塊在近地面層利用云量數(shù)據(jù)計算近地面層擴散參數(shù)[12],從而對模式的面源預(yù)測結(jié)果影響較大。

2.2 預(yù)測結(jié)果柱狀圖對比

2.2.1 實驗1預(yù)測結(jié)果柱狀圖對比

方案1與方案3預(yù)測結(jié)果對比見圖1。

圖1 方案1與方案3預(yù)測結(jié)果對比

通過方案1和方案3預(yù)測結(jié)果的對比,我們可以看出對于點源的預(yù)測,計算點5 SO2小時濃度最大值變化最為顯著,約為0.02 mg/m3。其余各點無低云量數(shù)據(jù)時SO2,NO2小時、日均、年均濃度最大值均無顯著變化。

2.2.2 實驗2預(yù)測結(jié)果柱狀圖對比

方案2與方案4預(yù)測結(jié)果對比見圖2。

圖2 方案2與方案4預(yù)測結(jié)果對比

從方案2和方案4預(yù)測結(jié)果的對比中可以看出,對于面源的預(yù)測,無低云量數(shù)據(jù)時12個計算點的小時濃度最大值均無顯著變化,從日均濃度最大值的變化來看,無低云量數(shù)據(jù)時計算點4的SO2,NO2日均濃度最大值變化較大,分別約為 0.03,0.04 mg/m3;從年均濃度最大值的變化來看,無低云量觀測數(shù)據(jù)時計算點10的SO2,NO2年均濃度最大值變化較大,分別約為 6.0 × 10-5, 2.0 × 10-5mg/m3。

2.3 符合度指數(shù)

為進一步說明有無低云量數(shù)據(jù)對模式預(yù)測結(jié)果的影響,引入符合度指數(shù)的概念。符合度指數(shù)(d)由(2)式定義,其值在 0.0 與 1.0 之間變化,d越接近于1.0表明模式的預(yù)測結(jié)果越吻合[13]。

式中:Pi為方案 3,4 的預(yù)測值;Qi為對比方案 1,2 的預(yù)測值;為對比方案的平均值;N為為計算點總數(shù),12。

在本次研究中,分別利用實驗1與實驗2在12個敏感點處得到的預(yù)測值計算符合度指數(shù),結(jié)果見表7。d越小說明有低云數(shù)據(jù)和無低云數(shù)據(jù)2種情形下模式估算值之間的差異越小,低云量數(shù)據(jù)對模式預(yù)測結(jié)果的影響越小。

表7 不同情形下的d值

由表7可知,對于點源,除SO2小時濃度符合度指數(shù)為0.967 7外,其余情形下,符合度指數(shù)均大于0.99,進一步說明無低云量數(shù)據(jù)時,AERMOD模式對點源的預(yù)測結(jié)果基本無影響。SO2小時濃度符合度指數(shù)相對較低是因為受到計算點5的影響。

對于面源,模式預(yù)測的2種污染物小時、日均、年均濃度符合度指數(shù)均大于0.99,低云量對面源的預(yù)測結(jié)果影響很小。但從點源與面源符合度指數(shù)整體的對比上來看,低云量數(shù)據(jù)對面源預(yù)測結(jié)果的影響略大于點源。

3 結(jié)論

本文采用單因子分析法,選取SO2和NO22種污染物,設(shè)計了2組實驗分別探討了云量數(shù)據(jù)的選取對AERMOD模式點源和面源預(yù)測結(jié)果的影響。通過對實驗1與實驗2結(jié)果的分析,可以看出:

(1)對于點源,從柱狀圖可以看出,無低云量數(shù)據(jù)與有低云量數(shù)據(jù)2種情形下,SO2和NO2在12個計算點的小時、日均、年均濃度最大值均沒有明顯差別。結(jié)合2種情形下占標率變化幅度的分析,2種污染物的小時、日均、年均濃度占標率變化幅度均在1%以內(nèi),無顯著變化,其中,SO2小時濃度占標率變化幅度在計算點5處分別為4.58%,4.71%。另外,2種污染物在有低云量觀測資料與無低云量觀測資料情況下預(yù)測結(jié)果的符合度指數(shù)分別在0.967 7~0.999 9,0.991 9 ~ 0.999 9 范圍之內(nèi),預(yù)測結(jié)果符合程度很高。

(2)對于面源,從預(yù)測結(jié)果柱狀圖上的對比上可以看出無低云量數(shù)據(jù)與有低云量數(shù)據(jù)時,除計算點6 NO2年均濃度占標率變化幅度為4.05%外,2種污染物在各個計算點的小時、日均、年均濃度最大值占標率的變化幅度均在3%以內(nèi)。從符合度指數(shù)來看,SO2和NO2模式預(yù)測結(jié)果的符合度指數(shù)分別在0.998 4~0.999 8,0.998 4 ~ 0.999 6 范圍之內(nèi),因此,低云量數(shù)據(jù)對模式面源預(yù)測結(jié)果影響不大。

(3)從方案1與方案3,方案2與方案4各計算點小時、日均、年均濃度最大值占標率變化幅度和符合度指數(shù)來看,整體上無低云量數(shù)據(jù)對面源的影響大于點源,這是由于面源多為無組織排放,排放高度較低,受近地面層影響較大,而模式氣象預(yù)處理模塊在近地面層是利用云量數(shù)據(jù)推導(dǎo)邊界層擴散參數(shù)的,從而導(dǎo)致了低云量數(shù)據(jù)的缺失對面源的預(yù)測結(jié)果影響較為顯著。

綜上所述,運用AERMOD模型進行點源和面源預(yù)測時,在保證使用總云量數(shù)據(jù)的情況下,無低云量數(shù)據(jù)對模式預(yù)測結(jié)果的影響很小,可以忽略不計。

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