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通過(guò)不同氣象疊加預(yù)測(cè)大氣環(huán)境的影響

來(lái)源： http://www.csyx.net/ 　類(lèi)別：技術(shù)文章　更新時(shí)間：2013-04-23　閱讀次

      大氣環(huán)境影響評(píng)價(jià)的目的是通過(guò)農(nóng)業(yè)環(huán)境監(jiān)測(cè)儀的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行計(jì)算分析，科學(xué)、定量地解答建設(shè)項(xiàng)目對(duì)周?chē)h(huán)境空氣質(zhì)量的影響程度、范圍、頻率以及環(huán)境可接受水平等問(wèn)題，為項(xiàng)目建設(shè)和環(huán)保管理提供參考依據(jù)。大氣環(huán)境影響評(píng)價(jià)主要內(nèi)容之一是通過(guò)模擬計(jì)算對(duì)各評(píng)價(jià)點(diǎn)進(jìn)行環(huán)境空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)。目前國(guó)內(nèi)外開(kāi)發(fā)了眾多基于氣象、地形數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)模擬方法和軟件，并在國(guó)內(nèi)環(huán)評(píng)中廣泛應(yīng)用。利用現(xiàn)行預(yù)測(cè)模式，模擬預(yù)測(cè)大氣污染物在環(huán)境中的擴(kuò)散，受污染源強(qiáng)、氣象條件、地形條件等諸多不確定因素影響，預(yù)測(cè)計(jì)算結(jié)果會(huì)存在較大的不確定性，如何讓預(yù)測(cè)結(jié)果更加接近實(shí)際，使評(píng)價(jià)結(jié)論更合理可信，一直是大氣環(huán)境影響評(píng)價(jià)的難題。
1 疊加分析方法
　　討論2002—2008《環(huán)境影響評(píng)價(jià)技術(shù)導(dǎo)則大氣環(huán)境》規(guī)定：項(xiàng)目建成后最終的環(huán)境影響=新增污染源預(yù)測(cè)值+現(xiàn)狀監(jiān)測(cè)值一削減污染源計(jì)算值一被取代污染源計(jì)算值。對(duì)于新建項(xiàng)目，項(xiàng)目建成后評(píng)價(jià)區(qū)內(nèi)的大氣質(zhì)量，是由項(xiàng)目排放的污染物預(yù)測(cè)結(jié)果與現(xiàn)狀監(jiān)測(cè)值直接相加而得，雖然預(yù)測(cè)結(jié)果存在誤差，但由于計(jì)算得到的濃度往往偏大，評(píng)價(jià)結(jié)果較為保守，對(duì)于保護(hù)評(píng)價(jià)區(qū)內(nèi)的環(huán)境質(zhì)量是有益的，也不會(huì)出現(xiàn)“負(fù)濃度”這一不符合客觀(guān)規(guī)律的情況。
      在技術(shù)改造項(xiàng)目中，由于對(duì)評(píng)價(jià)區(qū)的大氣質(zhì)量預(yù)測(cè)采用的是現(xiàn)狀監(jiān)測(cè)值減去預(yù)測(cè)結(jié)果削減量而得到，如出現(xiàn)大氣污染物削減量非常大的情況時(shí)，則可能出現(xiàn)“負(fù)濃度”這種情況。其主要原因是目前HJ 2002—2008導(dǎo)則推薦的模式采用的是一年或三年逐量逐時(shí)觀(guān)測(cè)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果為長(zhǎng)期氣象中最不利氣象條件下的預(yù)測(cè)值，而現(xiàn)狀監(jiān)測(cè)為連續(xù)5—7天的監(jiān)測(cè)值。由于預(yù)測(cè)與監(jiān)測(cè)時(shí)的污染氣象條件不同，從而導(dǎo)致預(yù)測(cè)值與實(shí)際監(jiān)測(cè)值出現(xiàn)較大偏差，甚至導(dǎo)致疊加后有的評(píng)價(jià)點(diǎn)濃度出現(xiàn)負(fù)值的情況。
2 不同氣象條件下預(yù)測(cè)結(jié)果
　　疊加分析下面結(jié)合實(shí)際工作，采用2002—2008導(dǎo)則推薦的預(yù)測(cè)模式ADMS，以某鋼鐵聯(lián)合企業(yè)技術(shù)改造項(xiàng)目大氣環(huán)境影響評(píng)價(jià)為例，對(duì)不同氣象條件下的預(yù)測(cè)結(jié)果作疊加分析。
2．1 ADMS模型簡(jiǎn)介
　　ADMS模型耦合了大氣邊界層研究的最新進(jìn)展，利用常規(guī)氣象要素來(lái)定艾邊界層結(jié)構(gòu)，在模式計(jì)算中只需要輸人常規(guī)氣象參數(shù)，使得污染物濃度計(jì)算結(jié)果更準(zhǔn)確、更可信，因而能更好地描述大氣擴(kuò)散過(guò)程。ADMS模型與其它大型擴(kuò)散模型的一個(gè)顯著區(qū)別是：使用了Moniu—Obukhov長(zhǎng)度和邊界結(jié)構(gòu)的最新理論，精確地定義邊界層特征參數(shù)。ADMS模型摒棄了Pasquil溫度分類(lèi)法和高斯模式體系，采用PDF模式及小風(fēng)對(duì)流模式。ADMS適用于農(nóng)村或城市地區(qū)、簡(jiǎn)單或復(fù)雜地形。
2．1．1 基本計(jì)算公式
　　 2．1．1．1 PDF模式在不穩(wěn)定條件下，對(duì)低浮力煙羽采用Weil(1984)的PDF模式計(jì)算地面濃度。
       2．1．1．2 小風(fēng)對(duì)流尺度模式在不穩(wěn)定條件下，對(duì)高浮力煙羽采用Briggs(1985)的小風(fēng)對(duì)流尺度模式。
       2．1．1．3 Loft模式對(duì)中性條件下的高浮力煙羽，采用Weil(1991)的Loft模式。
2．2 應(yīng)用實(shí)例
2．2．1 污染源參數(shù)某西北地區(qū)鋼鐵聯(lián)合企業(yè)燒結(jié)廠(chǎng)技術(shù)改造，新建1套燒結(jié)煙氣脫硫裝置，技術(shù)改造前后對(duì)比：排放污染源，地形參數(shù)采用SRTM 90地形數(shù)據(jù)，精度為90 II1×90 m，項(xiàng)目區(qū)域地形模擬見(jiàn)圖1。

圖1 項(xiàng)目區(qū)域地形模擬圖

2．2．2 計(jì)算結(jié)果分析
(1)氣象參數(shù)采用2008—2010年三年小型氣象站的逐時(shí)逐次氣象觀(guān)測(cè)資料，各評(píng)價(jià)點(diǎn)的計(jì)算結(jié)果，采用長(zhǎng)期氣象條件預(yù)測(cè)結(jié)果做疊加分析時(shí)，由于削減量較大，疊加現(xiàn)狀監(jiān)測(cè)值后，l#2#、3#點(diǎn)的濃度均出現(xiàn)負(fù)值情況。(2)氣象參數(shù)采用當(dāng)?shù)噩F(xiàn)狀監(jiān)測(cè)期間7天的逐時(shí)逐次氣象觀(guān)測(cè)資料，各評(píng)價(jià)點(diǎn)的計(jì)算結(jié)果。采用現(xiàn)狀監(jiān)測(cè)期間氣象條件預(yù)測(cè)結(jié)果做疊加分析時(shí)，其預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際情況比較接近，不會(huì)因?yàn)橄鳒p量大而出現(xiàn)負(fù)值情況。(3)采用不同氣象條件的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際監(jiān)測(cè)值的對(duì)比情況見(jiàn)圖2。由圖2可見(jiàn)，采用長(zhǎng)期氣象條件的預(yù)測(cè)結(jié)果均大于現(xiàn)狀監(jiān)測(cè)值，而采用現(xiàn)狀監(jiān)測(cè)期間氣象條件的預(yù)測(cè)結(jié)果與現(xiàn)狀監(jiān)測(cè)值比較接近，且不會(huì)出現(xiàn)預(yù)測(cè)值大于監(jiān)測(cè)值的情況。

圖2 預(yù)測(cè)值與監(jiān)測(cè)值對(duì)比

3 結(jié)論
　　疊加長(zhǎng)期氣象條件下的預(yù)測(cè)結(jié)果與疊加現(xiàn)狀監(jiān)測(cè)期間氣象條件下的預(yù)測(cè)結(jié)果相比較，前者由于預(yù)測(cè)結(jié)果為長(zhǎng)期氣象條件下的最大值，一般而言，會(huì)比現(xiàn)狀監(jiān)測(cè)值要大。因此，在預(yù)測(cè)技術(shù)改造項(xiàng)目對(duì)評(píng)價(jià)點(diǎn)的環(huán)境質(zhì)量時(shí)，常出現(xiàn)由于削減量大于現(xiàn)狀監(jiān)測(cè)值而導(dǎo)致改造后評(píng)價(jià)點(diǎn)出現(xiàn)負(fù)值的情況。后者由于預(yù)測(cè)采用的氣象條件與監(jiān)測(cè)時(shí)的氣象條件一致，因此預(yù)測(cè)情況與實(shí)際情況較接近，從而避免了出現(xiàn)負(fù)值的情況，提高了技術(shù)改造項(xiàng)目環(huán)境影響評(píng)價(jià)的可信度。

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