估算模式AERSCREEN的参数敏感性研究

doi:10.3969/j.issn.1673-503X.2019.06.016

气象与环境学报 ›› 2019, Vol. 35 ›› Issue (6): 126-131.doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2019.06.016

• 快报 • 上一篇

估算模式AERSCREEN的参数敏感性研究

杨洪斌¹, 张云海¹, 李克非², 陈刚³, 邹旭东¹, 汪宏宇¹, 刘玉彻¹

1. 中国气象局沈阳大气环境研究所, 辽宁沈阳 110166;
2. 辽宁省气象装备保障中心, 辽宁沈阳 110166;
3. 辽宁省人工影响天气办公室, 辽宁沈阳 110166

收稿日期:2019-02-26 修回日期:2019-03-27 发布日期:2019-12-25
作者简介:杨洪斌,男,1960年生,副研究员,主要从事大气环境与大气物理方面研究,E-mail:laoyang105@163.com。
基金资助:
国家自然科学基金重点项目（41730647）资助。

Sensitivity analysis on the parameters of model AERSCREEN

YANG Hong-bin¹, ZHANG Yun-hai¹, LI Ke-fei², CHEN Gang³, ZOU Xu-dong¹, WANG Hong-yu¹, LIU Yu-che¹

1. Institute of Atmospheric Environment, China Meteorological Administration, Shenyang 110166, China;
2. Liaoning Meteorological Equipment and Support Center, Shenyang 110166, China;
3. Liaoning Weather Modification Office, Shenyang 110166, China

Received:2019-02-26 Revised:2019-03-27 Published:2019-12-25

摘要/Abstract

摘要： 《环境影响评价技术导则大气环境》（HJ2.2-2018）推荐的估算模式AERSCREEN在气象和地形资料的处理以及建筑物下洗等多个方面做了改进。利用估算模式AERSCREEN，针对30 m左右高度的点源，进行了不同排放参数、不同气象条件下最大落地浓度的敏感性试验。结果表明：随着烟气出口流速的增大，地面浓度最大值逐渐减小；随着波文比的变化，地面浓度最大值没有明显的变化；随着地面粗糙度的增大，地面浓度最大值逐渐减小；随着烟气出口温度的增高，地面浓度最大值逐渐减小；当烟气温度为75℃，粗糙度达到1.3 m时，地面浓度达到最小；随着反照率的增大，地面浓度最大值逐渐减小；随着烟囱高度的增大，地面浓度最大值逐渐减小；在各种烟囱高度条件下，随着最高环境温度的增高，地面浓度最大值逐渐增大；而在各种环境温度条件下，随着烟囱高度的增高，地面浓度最大值在逐渐减小；模式中，随着最低环境温度的增高，地面浓度最大值没有变化；但随着最小风速的增大，模拟得到的地面浓度最大值会逐渐减小。

关键词: 大气估算模式, AERSCREEN, 参数敏感性

Abstract: The AERSCREEN estimation model recommended in the "Guidelines for Environmental Impact Assessment of Atmospheric Environment" (HJ2.2-2018) had improved concerning the processing of meteorological and topographic data,as well as the downwash of buildings.The sensitivity test of maximum landing concentration under different emission parameters and meteorological conditions was carried out using the estimation model AERSCREEN,especially for the point sources at a height of 30 m.The results show that the maximum surface concentration decreases gradually with the increasing velocity of the flue gas outlet.The maximum surface concentration does not change obviously with the variation of the Bowen ratio.With the increased roughness of ground and temperature of flue gas outlet,the maximum ground concentration decreases gradually.When the temperature of flue gas is about 75℃ and the roughness is 1.3 m,the surface concentration reaches the minimum.With increased albedo and chimney height,the maximum ground concentration decreases gradually.Under different chimney heights,the maximum ground concentration increases with the maximum ambient temperature.Under different ambient temperatures,the maximum ground concentration decreases with the increasing chimney height,which indicates that the increase of the maximum ambient temperature will reduce the maximum ground concentration.In this model,the maximum ground concentration does not change with the increase of the lowest ambient temperature.With the increased minimum wind speed,the maximum surface concentration obtained from the simulation will gradually decrease.

Key words: Atmospheric estimation model, AERSCREEN, Parameter sensitivity

中图分类号:

杨洪斌, 张云海, 李克非, 陈刚, 邹旭东, 汪宏宇, 刘玉彻. 估算模式AERSCREEN的参数敏感性研究[J]. 气象与环境学报, 2019, 35(6): 126-131.

YANG Hong-bin, ZHANG Yun-hai, LI Ke-fei, CHEN Gang, ZOU Xu-dong, WANG Hong-yu, LIU Yu-che. Sensitivity analysis on the parameters of model AERSCREEN[J]. Journal of Meteorology and Environment, 2019, 35(6): 126-131.

参考文献

[1] 生态环境部.HJ 2.2-2018环境影响评价技术导则大气环境[S].北京:中国环境科学出版社,2018.
[2] 吴成志,程吉.大气估算模式AERSCREEN与SCREEN3对比研析[J].环境影响评价,2014(2):37-39.
[3] 伯鑫,傅银银,丁峰,等.新一代大气污染估算模式AERSCREEN对比分析研究[J].环境工程,2012,30(5):71-76.
[4] 丁峰.烟塔合一项目大气评价等级与评价范围判定方法探讨[C]//中国环境科学学会.中国环境科学学会学术年会会议论文.北京:中国环境科学学会,2014:1-6.
[5] 杨洪斌,张云海,邹旭东,等.烟塔合一排烟方式中下洗过程的浓度分布[J].气象与环境学报,2018,34(5):156-162.
[6] 丁峰,李时蓓,蔡芳.AERMOD在国内环境影响评价中的实例验证与应用[J].环境污染与防治,2007,29(12):953-957.
[7] U.S.EPA.Screening procedures for estimating the air quality impact of stationary sources[M].North Carolina:U.S.Environmental Protection Agency,Research Triangle Park,1992:1-10.
[8] U.S.EPA.Screen3 model user's guide[M].North Carolina:U.S.Environmental Protection Agency,Office of Air Quality Planning and Standards, Emissions, Monitoring, and Analysis Division,1995:43-45.
[9] 刘玉彻,杨洪斌,汪宏宇,等.冷却塔烟气抬升高度及污染物浓度变化[J].气象与环境学报,2010,26(1):40-44.
[10] 张威,郭玉刚,王建中,等.AERMOD模型在大气环境影响评价点源预测中的应用研究-某城市集中供热点源预测为例[J].北方环境,2010,22(3):23-27.
[11] U.S.EPA.AERSURFACE user's guide[M].North Carolina:U.S.Environmental Protection Agency,2008:1-30.
[12] 丁峰,李时蓓,邢可佳.烟塔合一项目烟气抬升影响因素分析[J].环境工程技术学报,2011,1(2):173-180.
[13] U.S.EPA.User's guide to the building profile input program[M].North Carolina:U.S.Environmental Protection Agency,2004:1-25.
[14] 王海超,焦文玲,邹平华.AERMOD大气扩散模型研究综述[J].环境科学与技术,2010,33(11):115-119.
[15] 丁娜,陈亚琳,王清芬.AERMOD模型在区域环境空气质量预测中的应用研究[J].山东科学,2011,24(4):58-63.
[16] 邓小洈,吴飚.卫生防护距离在环境影响评价中的计算[J].重庆环境科学,2003,25(12):138-139.
[17] 王栋成.大气环境影响评价实用技术[M].北京:中国标准出版社,2009:318-342.
[18] 房莹,蒋文强.关于估算模式SCREEN3中污染源参数与预测结果内在关系的讨论[J].辽宁化工,2012,41(4):422-425.
[19] 秦丽平.污染物排放高度与最大落地浓度关系的探讨[J].山西能源与节能,2010(4):61-62.
[20] 江磊,黄国忠,吴文军.美国AERMOD模型与中国大气导则推荐模型点源比较[J].环境科学研究,2007,20(3):44-51.
[21] 刘桂芳,潘文斌.大气扩散模型AERMOD与CALPUFF输入数据的对比研究[J].环境科学与管理,2014,39(9):93-96.
[22] 李杰,张仲成.AERMOD模型在复杂地形大气预测中的应用——以某钢厂为例[J].科技资讯,2011(19):166-168.
[23] 崔克强,胡文庆,王艳,等.燃煤电厂排烟方式对比研究[J].中国电力,2006,39(10):73-76.
[24] 杨洪斌,张云海,邹旭东,等.烟塔合一项目大气评价等级和评价范围估算的季节选择[J].气象与环境学报,2017,33(5):103-107.
[25] 杨立春,敖世恩,陈豪立.结合AERMOD模型和正交试验设计研究工业点源最优的排放参数[J].环保科技,2013,19(2):14-16.
[26] 钟彩霞,贾皓亮.AERMOD与估算模式在环境影响评价中的应用与比较研究[J].环境科学与管理,2014,39(6):164-167.
[27] 刘辉,史学峰,李丽珍.AERMOD模型系统中点源参数敏感性影响规律分析[J].能源与节能,2012(5):69-71.
[28] 姚增权.湿烟气的抬升与凝结[J].国际电力,2003,7(1):42-46.
[29] 吴声浩,易海涛.大气扩散模型计算结果析疑[J].环境工程,2013,31(1):103-107.
[30] 杨洪斌,刘玉彻,汪宏宇,等.S/P模式计算的冷却塔烟气抬升高度敏感性试验[J].气象与环境学报,2011,27(5):38-41.

估算模式AERSCREEN的参数敏感性研究

Sensitivity analysis on the parameters of model AERSCREEN

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

Metrics

本文评价

推荐阅读 0

[1]	李树岭, 花丛, 赵玲, 徐盛荣, 景学义, 张鑫, 姜兵. 哈尔滨秋季一次持续性重污染过程分析[J]. 气象与环境学报, 2019, 35(4): 25-32.
[2]	吴文玉, 张浩, 何彬方, 霍彦峰, 张宏群, 翟菁. 淮河流域秸秆焚烧关键期主要大气污染物浓度时空分布特征[J]. 气象与环境学报, 2019, 35(4): 33-39.
[3]	虎彩娇, 李锦伦, 王祖武, 成海容, 柯豪昊, 吴婉烨. 黄石市大气PM₁₀和PM_2.5质量浓度特征研究[J]. 气象与环境学报, 2019, 35(4): 40-46.
[4]	张良玉, 魏丽欣, 赵春雷, 张会, 贾芳, 徐志清. 2012-2017年京津冀区域酸雨变化特征[J]. 气象与环境学报, 2019, 35(4): 47-54.
[5]	陈培章, 陈道劲. 兰州主城臭氧污染特征及气象因子分析[J]. 气象与环境学报, 2019, 35(2): 46-54.
[6]	巫俊威, 赵胡笳, 杨东, 魏垚. 基于地基观测的成都彭州气溶胶光学特性研究[J]. 气象与环境学报, 2019, 35(2): 32-39.
[7]	张滢滢, 陈明, 陈丽英. 海口市重污染天气潜在源分析研究[J]. 气象与环境学报, 2019, 35(2): 107-111.
[8]	顾正强, 龚强, 晁华, 张海娜, 徐红, 朱玲, 沈历都, 蔺娜. 辽宁省海绵城市建设中年径流总量控制率分区及其分布差异研究[J]. 气象与环境学报, 2019, 35(1): 59-65.
[9]	朱红蕊, 刘赫男, 张洪玲, 尹嫦姣. 哈尔滨市空气质量特征及其与气象要素的关系[J]. 气象与环境学报, 2019, 35(1): 53-58.
[10]	杨元琴, 王继志, 张小曳, 车慧正, 仲峻霆. 2017年1月沈阳和松辽平原地区重污染过程气象条件影响机理分析[J]. 气象与环境学报, 2018, 34(6): 116-124.
[11]	李丽光, 丁抗抗, 王宏博, 赵梓淇, 赵先丽, 陈刚, 董国平. 辽宁省城郊霾日变化特征分析[J]. 气象与环境学报, 2018, 34(6): 125-132.
[12]	胡晓, 徐璐, 蒋飞燕, 俞科爱. 宁波地区不同季节不同强度霾天气变化特征[J]. 气象与环境学报, 2018, 34(5): 31-38.
[13]	李顺姬;李红;陈妙;曹泽磊;黄宇广;李澍. 气象因素对西安市西南城区大气中臭氧及其前体物的影响[J]. 气象与环境学报, 2018, 34(4): 59-67.
[14]	李义宇, 杨鸿儒, 王楠, 李军霞, 姚佳林. 太原市一次重污染天气过程的成因分析[J]. 气象与环境学报, 2018, 34(2): 11-18.
[15]	刘海龙, 邹旭东, 杨洪斌, 张云海, 汪宏宇, 刘玉彻. AERMOD模型在葫芦岛市的应用研究[J]. 气象与环境学报, 2018, 34(2): 107-112.