楊宗甄，鮑昕杰，陶乃貴，張曉峰

(蘇州熱工研究院有限公司，江蘇 蘇州 215004)

低層大氣中氣態(tài)污染物的擴散本質(zhì)上是一種湍流擴散，大氣擴散參數(shù)可以用來描述大氣湍流特征。通過研究確定一定區(qū)域范圍內(nèi)的大氣擴散參數(shù)可分析該區(qū)域氣載污染物的大氣擴散能力，進而評估區(qū)域氣載污染物的擴散條件。同時，大氣擴散參數(shù)作為氣態(tài)污染物擴散模型的參數(shù)輸入，在大氣環(huán)境影響評價中起到關(guān)鍵性的作用。國內(nèi)核電廠環(huán)境影響評價領(lǐng)域，通常采用高斯煙羽模式對核電廠正常運行期間的年均大氣擴散因子進行估算[1]，其模式所用的擴散參數(shù)則成為反映廠址區(qū)域大氣擴散分布特征的關(guān)鍵因素，因此，獲得具有區(qū)域代表性的大氣擴散參數(shù)作為模型的資料輸入對最終模擬計算獲得的濃度場結(jié)果有直接的影響。

國內(nèi)在獲取大氣擴散參數(shù)方面已開展了大量的工作，尤其是圍繞電廠等大型氣態(tài)排污工程項目，往往采用多種研究分析手段，如平衡球試驗[2]、湍流觀測試驗[3]、大氣擴散示蹤試驗[4-5]、風洞試驗[6]及數(shù)值模擬研究[7-8]等。由于平衡球試驗、大氣擴散示蹤試驗以及風洞試驗受天氣不確定因素的影響和試驗條件的限制，往往不能獲得較為全面的試驗結(jié)果，有一定的局限性，而基于歐拉理論的湍流觀測試驗獲得的大氣擴散特征往往具有局地性，對遠距離區(qū)域大氣擴散特征的代表性較差。數(shù)值模擬研究較上述試驗手段具備不受試驗條件以及不確定天氣條件限制的特點，使得利用數(shù)值模擬試驗開展大氣擴散參數(shù)的研究工作成為一項十分重要的手段。

在利用數(shù)值模擬試驗開展研究工作時，驗證所用數(shù)值模式適用性及有效性是一項十分重要的工作，通常采用野外示蹤試驗的成果對數(shù)值模式的模擬結(jié)果進行比對分析，通過比對分析研究驗證模式的適用性和有效性。如康凌、蔡旭暉等人在福建沿海和陳曉秋在廣東沿海某核電廠址開展過野外示蹤試驗對隨機游走模式的驗證研究工作[7-8]；胡二邦、辛存田等人[9-10]采用福建沿海核電廠址野外示蹤試驗對高斯煙羽模式進行驗證研究；王博、欒海燕等人[11]采用流體力學(CFD)軟件對某濱海核電廠址的大氣擴散特征進行模擬，并與野外示蹤試驗結(jié)果進行比對驗證；朱好、張宏升、蔡旭輝等人及崔慧玲、姚仁太等人[12-14]采用內(nèi)陸復(fù)雜地形條件的廠址野外示蹤試驗成果對CALPUFF模式性能進行研究。但上述研究開展的示蹤試驗由于技術(shù)手段等原因僅反映出中性或不穩(wěn)定類天氣條件下的擴散特征，這一方面對數(shù)值模式驗證工作帶來了一定局限性；一方面因缺少各類天氣條件下的示蹤試驗結(jié)果不能完整給出各類穩(wěn)定度條件下的大氣擴散參數(shù)。

本研究采用WRF(weather research and forecasting model)預(yù)報模式和CALPUFF三維非穩(wěn)態(tài)拉格朗日擴散模式相結(jié)合的技術(shù)手段獲得核電廠廠址區(qū)域大氣擴散參數(shù)。WRF模擬結(jié)果可作為CALPUFF擴散模式的初始氣象場。WRF模式能很好的反映廠址所在區(qū)域中小尺度風場特征，可為擴散模式提供性能良好的氣象輸入資料[15-18]。CALPUFF是美國環(huán)保局(USEPA)長期支持開發(fā)的法規(guī)導(dǎo)則模型，2008年我國環(huán)保部《環(huán)境影響評價技術(shù)導(dǎo)則——大氣環(huán)境》(HJ 2.2—2008)中以推薦模式清單方式引進CALPUFF，在國內(nèi)環(huán)評工作中得到了廣泛的應(yīng)用，獲得了良好的效果。2018年生態(tài)環(huán)境部發(fā)布的《環(huán)境影響評價技術(shù)導(dǎo)則——大氣環(huán)境》(HJ 2.2—2018)中，CALPUFF模式再次被列入推薦模式清單中。目前已經(jīng)有100多個國家在使用CALPUFF，并被多個國家作為法規(guī)模型。

利用基于物聯(lián)網(wǎng)智能化自動采樣平臺開展的示蹤試驗成果對數(shù)值模擬結(jié)果進行比對分析，以此驗證擴散模型適用性和模擬結(jié)果可靠性。上述示蹤試驗采樣技術(shù)在國外已有相關(guān)應(yīng)用[19]，但在國內(nèi)核電廠大氣擴散試驗研究領(lǐng)域應(yīng)用相對較少。上述示蹤試驗成果在數(shù)值模式驗證方面具備先進的技術(shù)條件和全面的數(shù)據(jù)支撐。

1 數(shù)值模擬方案

氣態(tài)污染物的擴散分布很大程度受到局地地形、地表類型及中小尺度大氣環(huán)流等相關(guān)氣象過程的影響,在開展數(shù)值模擬工作之前，獲取足夠精細的下墊面資料，以及大量準確反映局地風場的氣象數(shù)據(jù)是關(guān)鍵。WRF模式利用時間分辨率為6小時、空間分辨率為1.0°×1.0°的NCEP-FNL分析資料作為模式模擬廠址區(qū)域中小尺度氣象場的初始和邊界條件，在通過模式內(nèi)構(gòu)的動力學方程框架及多種可選的物理參數(shù)過程開展數(shù)值計算獲取精細化的空間網(wǎng)格氣象場。為了更精確的反映廠址中小尺度風場特征，模式模擬區(qū)域采用雙向反饋四重嵌套網(wǎng)格，以廠址為中心，第一層(d01)模擬范圍1 215 km×1 215 km，水平網(wǎng)格距27 km；第二層(d02)模擬范圍405 km×405 km，水平網(wǎng)格距9 km；第三層(d03)模擬范圍135 km×135 km，水平網(wǎng)格距3 km；第四層(d04)模擬范圍45 km×45 km，水平網(wǎng)格距1 km。地形數(shù)據(jù)選擇USGS30″分辨率資料，地表類型數(shù)據(jù)選用MODIS數(shù)據(jù)集1 km×1 km分辨率資料。模式微物理過程參數(shù)方案選擇WSM3方案，模式長波和短波輻射方案為rrtm方案，地表物理過程為ETA相似理論近地面層方案，陸面模式為Noah模式，邊界層模式為YSU方案，積云參數(shù)化方案為Kain-Fritsch機制。模擬示蹤試驗期間小時平均濃度分布結(jié)果。

CALPUFF模式以釋放源為中心20 km×20 km作為模擬范圍，網(wǎng)格水平分辨率100 m，垂直層高度為CALMET氣象模塊默認的10層不等距設(shè)置，CALPUFF垂直分辨率10 m，模擬至400 m高度。氣象數(shù)據(jù)選擇WRF模式輸出的網(wǎng)格數(shù)據(jù)與廠址氣象觀測站點資料。釋放源與示蹤試驗釋放源強保持一致，擴散方案選用網(wǎng)格化微氣象擴散方案。地形高程數(shù)據(jù)為STRM-90 m分辨率資料，地表類型數(shù)據(jù)為30 m高分辨率資料。圖1給出了模擬范圍地形和下墊面類型情況。

圖1 CALPUFF模擬區(qū)范圍地形及下墊面類型情況Fig.1 The terrain and surface categories nearby site in CALPUFF model

2 示蹤試驗概況

示蹤試驗現(xiàn)場工作安排在廠址地區(qū)秋季進行，試驗期間盛行風向主要以偏北、偏東北風為主。廠址一定范圍內(nèi)地形主要以陸地低矮丘陵和海洋為主，地形相對平坦。釋放點位于廠址氣象塔30 m高度處，利用高精度減壓閥及連接軟管將示蹤氣體牽引至釋放平臺，在平臺氣體出口處布設(shè)高精度氣體流量表、電磁閥門及數(shù)據(jù)傳輸模塊，可實時在線監(jiān)測SF6示蹤氣體的勻速釋放狀態(tài)。由于釋放裝置口徑較小，可忽略煙氣抬升影響。采樣布點方案綜合考慮主導(dǎo)風向、地形條件、交通情況等因素，在試驗區(qū)域內(nèi)以釋放點為中心由近及遠布設(shè)5條采樣弧線共計68個采樣點，各弧線距釋放點大致距離約為1、2、3、5、7 km左右。圖2給出了廠址區(qū)域一定范圍內(nèi)示蹤試驗采樣點分布。采樣系統(tǒng)采用基于物聯(lián)網(wǎng)的智能化自動采樣平臺，可實現(xiàn)采樣工作智能化判斷、采樣終端遠程控制及多通道自動化采樣等功能。每次試驗釋放SF6的總質(zhì)量為30～40 kg，每次試驗完成三次采樣，每次采樣10 min，間隔5 min。示蹤氣體分析采用氣相色譜-電子捕獲檢測(GC-ECD)方法。定義釋放每單位示蹤氣體在下風向某處造成的示蹤氣體濃度為大氣彌散因子，其量綱為s·m-3，為方便各次試驗的比較分析，示蹤試驗和數(shù)值模擬試驗濃度結(jié)果均歸一化為大氣彌散因子進行分析。為了驗證數(shù)值模式結(jié)果的可靠性和適用性，廠址地區(qū)共開展了19次現(xiàn)場大氣示蹤試驗，利用廠址氣象塔獲取的風溫數(shù)據(jù)，根據(jù)溫度梯度風速法對試驗期間的天氣穩(wěn)定度類型進行判斷，其中B類1次、C類3次、D類13次、F類2次，覆蓋了典型的不穩(wěn)定類、中性類、穩(wěn)定類天氣條件。每次試驗具體情況列于表1。

圖2 示蹤試驗采樣點分布圖Fig.2 Diagram of sampling points for tracer test

表1 各次試驗天氣條件Tab.1 Weather conditions for each tracer test

3 數(shù)值模擬結(jié)果及驗證

數(shù)值模式模擬結(jié)果為小時平均值，由于試驗起止時間通常不在整點，因此，選取釋放初始時間及結(jié)束時間時最接近試驗起止時間的整點進行模擬計算。為了較全面分析數(shù)值模擬的可靠性，選取的比對時次基本上覆蓋了各類穩(wěn)定度條件下的大氣擴散結(jié)果。圖3給出了數(shù)值模擬在各采樣點位的模擬結(jié)果與現(xiàn)場示蹤試驗典型時次(D01表示第一次試驗，以此類推)采樣點分析結(jié)果的大氣彌散因子比較曲線。由圖3可知，在示蹤試驗過程中，采樣點模擬濃度與觀測濃度在數(shù)值上基本相當。由于采用環(huán)形布點法，基本上都捕捉到了峰值濃度。盡管因模擬期間個別時次風向在采樣期間有變化導(dǎo)致模擬濃度峰值與實際觀測濃度峰值存在方位偏差，但總體上模擬結(jié)果與采樣結(jié)果相比偏差不大，結(jié)果證實擴散模擬接近真實擴散過程。

圖3 示蹤試驗與數(shù)值模擬各采樣點大氣彌散因子典型個例對比Fig.3 Simulated surface diffusion factors pattern in comparison to tracer test results

圖4給出了數(shù)值模擬濃度分布與現(xiàn)場示蹤試驗獲得濃度結(jié)果的采樣點分布的比較。由圖看出，數(shù)值模擬試驗得到的煙羽范圍大部分覆蓋了示蹤試驗獲取到采樣結(jié)果的采樣點位，無論在煙羽方向還是煙羽寬度上，兩者均保持了較高的一致性。

圖4 示蹤試驗采樣點與數(shù)值模擬濃度場分布形態(tài)典型個例對比Fig.4 Simulated surface concentration pattern in comparison to tracer test results

為了進一步驗證模式模擬結(jié)果與實際觀測值的差異，采用小數(shù)偏差分離(FB)、歸一化均方誤差(NMSE)、協(xié)相關(guān)系數(shù)(R)、2倍差值比例(FAC2)四個指標進行定量分析。各指標的定義如下(Co表示觀測結(jié)果、Cs表示模擬結(jié)果)：

(1)

(2)

(3)

(4)

其中，式(1)經(jīng)轉(zhuǎn)化可表示為平均偏差占平均值比例：

(5)

根據(jù)每次示蹤試驗各采樣點觀測值與模擬值結(jié)果，利用上述評估方法得出FB:0.439、NMSE:2.781、R:0.64、FAC2:33%、平均偏差占平均值比例36%。環(huán)境影響評價中重點關(guān)注地面峰值濃度，采用各次試驗中不同下風向距離的峰值濃度為評估變量，其評估指標結(jié)果則為FB:0.09、NMSE:0.395、R:0.73、FAC2:66.7%、平均偏差占平均值比例8.29%。FB值絕對值范圍在0～2之間，越靠近0表明模擬值與觀測值越接近。NMSE值越接近0越好，R越接近1越好。對于非空間對應(yīng)數(shù)據(jù)的比較，模擬值與實測值在兩倍范圍內(nèi)的百分率(FAC2)在50%左右，平均偏差占平均值的30%以內(nèi)表示該模擬結(jié)果較好[20]。上述結(jié)果表明，數(shù)值模式與示蹤試驗在各點位的匹配度上相對較好、峰值濃度結(jié)果吻合度較高，數(shù)值模擬結(jié)果一定程度上能反映試驗范圍內(nèi)擴散特征，較好的反映不同下風距離處的峰值濃度。

4 擴散參數(shù)

根據(jù)CALPUFF擴散模式獲得的濃度結(jié)果開展廠址區(qū)域擴散參數(shù)的統(tǒng)計分析研究。假定試驗區(qū)域內(nèi)的氣態(tài)污染物分布服從高斯擴散形態(tài)：

(6)

式中，He為有效釋放高度，σy和σz分別為垂向和縱向擴散參數(shù)，Q為釋放源強，u為風速，z和y分別為垂向和縱向距離。

擴散參數(shù)σy和σz的表達式以冪次律表達：

σy=pyxqyσz=pzxqz

(7)

確定py、qy、pz、qz，即可給出σy和σz。

在傳統(tǒng)的求解擴散參數(shù)時，多采用如高斯牛頓法、梯度法、共軛法等解析解法[9]。雖然其方程是可導(dǎo)函數(shù)，但本質(zhì)上方程較為復(fù)雜，用傳統(tǒng)的解析解法將導(dǎo)致復(fù)雜的求導(dǎo)公式運算，極易出錯，且在最優(yōu)化過程也極易掉入局部極小值內(nèi)，甚至一直找不到符合條件的下一代值，令收斂條件遲遲無法達到，導(dǎo)致偏差較大的結(jié)果產(chǎn)生。因此，本次試驗采用當前較為先進的直接搜索算法中的網(wǎng)格自適應(yīng)直接搜索算法(mesh adaptive direct search，MADS)[21-22]，以此確定擴散系數(shù)py、qy、pz、qz的最優(yōu)解。

同一穩(wěn)定度個例所獲得的擴散系數(shù)可以差異很大，因此系數(shù)py、pz按幾何平均法取其平均值，對冪指數(shù)qy、qz按算術(shù)平均法取其均值，即

(8)

(9)

圖5給出了數(shù)值模擬獲得的擴散參數(shù)與P-G擴散參數(shù)的比較。廠址地區(qū)整體風速較大，地形總體較為平坦，數(shù)值試驗獲得的擴散參數(shù)較P-G擴散參數(shù)相對偏大。其中，側(cè)向擴散參數(shù)在1 km范圍內(nèi)較P-G擴散參數(shù)提高了約三個穩(wěn)定度等級，1～10 km范圍提高了近2個穩(wěn)定度等級；垂向擴散參數(shù)總體分布形式與P-G擴散參數(shù)相似，1 km范圍內(nèi)各類穩(wěn)定度條件下的擴散參數(shù)較P-G擴散參數(shù)隨距離的變化均有不同程度的增強，提高范圍約在1～2個穩(wěn)定度等級之間；隨著距離的變化(1～10 km范圍)不穩(wěn)定(A、B、C)類的擴散參數(shù)變化率則小于P-G，中性層結(jié)比P-G總體略高且走勢較為一致，穩(wěn)定層結(jié)情況則提高了1個穩(wěn)定度等級。這說明在釋放條件(釋放源強、天氣條件)相同的假設(shè)下，利用CALPUFF模式模擬獲得的空間濃度與利用P-G擴散參數(shù)根據(jù)傳統(tǒng)高斯煙羽方程計算的濃度值相比整體偏小，側(cè)向濃度分布范圍較寬，近距離(1 km)范圍內(nèi)垂向空間濃度稀釋能力較強。

圖5 數(shù)值模擬擴散參數(shù)與P-G擴散參數(shù)比較Fig.5 Horizontal and vertical diffusion parameters of simulated experimentsin comparison to P-G diffusion parameters

出現(xiàn)上述差異的主要原因與P-G擴散參數(shù)獲取的試驗基礎(chǔ)條件有關(guān)，根據(jù)對不同源高、地表粗糙度、采樣時間的擴散參數(shù)結(jié)果比較[23]，CALPUFF高架釋放源的擴散參數(shù)大于P-G近地面釋放源；廠址范圍大部分農(nóng)業(yè)用地及樹林代表大粗糙度(0.25～1)大于P-G試驗(0.03)。同時，隨采樣時間增大，擴散參數(shù)也有一定程度的增大，P-G采樣時間為3分鐘，CALPUFF采樣計算時間為60分鐘。本文結(jié)合廠址實際情況通過CALPUFF模式計算的擴散參數(shù)結(jié)果與P-G擴散參數(shù)的比對符合上述一般規(guī)律。

考慮到廠址粗糙度及高架釋放(含地形高度約50 m)的特征，圖6給出數(shù)值模擬獲得的擴散參數(shù)與IAEA推薦的一組適用于大粗糙度(Z0≈1 m)50 m高架釋放擴散參數(shù)的比較。由圖6可知，側(cè)向擴散參數(shù)A類穩(wěn)定度和D類穩(wěn)定度與IAEA推薦值接近，B、C類較推薦值大，而穩(wěn)定度E、F類偏小。垂向擴散參數(shù)F類與推薦值接近，其余各類穩(wěn)定度條件下的擴散參數(shù)均較推薦值小。

圖6 數(shù)值模擬擴散參數(shù)與IAEA擴散參數(shù)比較Fig.6 Horizontal and vertical diffusion parameters of simulated experimentsin comparison to IAEA diffusion parameters

5 結(jié)論和討論

本文利用WRF中尺度預(yù)報模式和CALPUFF非穩(wěn)態(tài)拉格朗日煙團擴散模式相結(jié)合對廠址區(qū)域大氣擴散參數(shù)進行了數(shù)值模擬和研究，獲得了各類天氣條件下的全面大氣擴散參數(shù)結(jié)果。通過CALPUFF模擬得出的濃度場結(jié)果與現(xiàn)場示蹤試驗結(jié)果對比發(fā)現(xiàn)，濃度模擬值無論在數(shù)量上還是在分布范圍上均有較好的一致性，由此可驗證采用WRF和CALPUFF數(shù)值模式相結(jié)合能較好的反映該地區(qū)大氣污染物擴散分布特征，其統(tǒng)計獲得的大氣擴散參數(shù)對廠址地區(qū)大氣擴散特征有很好的代表性。

本文在利用數(shù)值模擬結(jié)果確定的擴散參數(shù)與P-G擴散參數(shù)比較發(fā)現(xiàn)，采用P-G擴散參數(shù)獲取廠址地區(qū)氣載污染物濃度結(jié)果方面會過于保守，數(shù)值模擬試驗獲得的濃度分布較為真實的反映廠址地區(qū)污染物分布特征，這歸結(jié)于污染物擴散綜合考慮廠址地區(qū)實際下墊面及流場分布特征。

在未來的研究工作中，應(yīng)重點關(guān)注CALAPUFF擴散模式中物理參數(shù)方案的本地特征化，特別是邊界層湍流擴散方案的優(yōu)化分析，如提供廠址區(qū)域湍流實際觀測結(jié)果及空間分布特征等。數(shù)值模擬獲取的擴散參數(shù)與P-G擴散參數(shù)和IAEA推薦擴散參數(shù)的對比結(jié)果符合其與源高、地表粗糙度、采樣時間變化的一般規(guī)律，故需重點針對直接影響擴散參數(shù)大小的廠址特征參數(shù)進行深入分析，開展進一步參數(shù)敏感性及比對試驗研究。