AERMOD模型在区域环境空气质量预测中的应用研究

山东科学
SHANDONG SCIENCE
第24卷
第4期2011年8月出版
Vol．24No．4Aug．2011
收稿日期：2011-06-07作者简介：丁娜（1977－），女，工程师，主要从事环境监测、环境管理工作。

文章编号：1002-
4026（2011）04-0058-06AERMOD 模型在区域环境空气质量预测中的应用研究
丁娜1，陈亚琳2，王清芬
2
（1．日照市环境监测站，山东日照276826；2．日照市环境保护科学研究所，山东日照276826）
摘要：以日照市为例，将AERMOD 模型应用于区域环境空气质量的预测中，借助于AERMOD 多源模型分析了不同污染源对大气环境的影响，并对未来五年日照市环境空气质量进行了预测。

应用研究表明，AERMOD 模型对于模拟中小城市区域范围内污染物与环境空气质量状况的关系具有较好的适用性，可用于对区域环境空气质量的预测。

关键词：AERMOD 模型；环境空气质量；预测中图分类号：X511
文献标识码：A
Application of AERMOD in the prediction of regional air quality
DING Na 1，CHEN Ya-lin 2，WANG Qing-fen 2
（1．Rizhao Environment monitoring station ，Rizhao 276826，China ；2．Rizhao Institute of Environmental Science ，Rizhao 276826，China ）
Abstract ʒThis paper applies AERMOD model to the prediction of regional air quality ，taking Rizhao as an example．This paper also analyzes the effects of different pollutants on regional air quality with this model and predicts the air quality of Rizhao in the next five years．Application results show that this model can well simulate the relationship between air quality and pollutants in small and medium sized cities ，and can be applied to the prediction of regional air quality．Key words ʒAERMOD model ；air quality ；prediction
1AERMOD 模型简介
1991年，美国气象学会和美国环保局专门委员会提出了适用于固定工业源泄放的扩散模型即
AERMOD ，该模型可对污染物质的浓度分布、危险范围以及持续时间等问题进行预测和评估［1］。

AERMOD
模型开发初衷是适用于环境影响评价，主要用于评价范围小于50km ˑ50km 的大气环境影响评价项目。

AERMOD 适用于定场的烟羽模型［2－3］，包括三个方面的内容：AERMIC （AERMOD 扩散模型）、AERMAP （AERMOD 地形预处理）和AERMET （AERMOD 气象预处理）。

1．1
气象资料
AERMOD 模型系统所需的气象数据包括地面气象数据和探空数据，其中地面气象数据输入内容主要为全年逐日逐时的风速、风向、气温（干球/湿球温度）、云层覆盖率和云底高度等；探空数据输入内容主要为位势高度、气压、气温/露点、风速和风向。

地面和探空气象数据经AERMET 处理生成两个文件：地面气象数据
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文件（*．SFC）和探空廓线数据文件（*．PFL）。

1．2地形资料
AERMOD模型系统包含AERMAP地形预处理器，可使用网络化地形数据计算预测点的地形高度数据。

AERMAP输入的地形参数包括评价区域网格点或任意点的地理坐标、评价区地形高程数据文件。

数据经AERMAP运行后生成AERMOD大气扩散模型所需的网格点或任意点的高度尺度、地形高程。

1．3污染源参数
AERMOD模型系统处理的污染源包括点源、线源、面源和体源，根据模型系统预测需要输入相应的污染源参数。

1．4参数选择
系统中各类预测参数均由AERMOD模型根据输入的气象、地形和污染源数据自动选择，并进行计算。

1．5输出内容
根据系统输入的资料经AERMOD模型系统预测可得到预测范围内各网格点的浓度值、敏感区域的浓度值分布以及预测范围内污染物浓度等值线图等结果。

1．6预测结果可信度
AERMOD模型系统作为新开发的多源模型，对于2500km2以内的小范围预测的精准性是其他模型不能比拟的。

相关实例表明，AERMOD模型系统对研究区域的污染扩散模拟具有较好的实用性和可信度［4－6］。

本研究区域为日照市城市规划区，总面积1915．1km2≤2500km2，选用该模型进行区域环境质量的模拟是合适的。

2研究方案
本研究以日照市为例，通过收集详细的气象、地形和污染源等资料，借助于AERMOD多源模型分析污染源对环境的影响，验证模型的适用性，并分析点源、面源、公路源等不同污染源组对大气环境的影响；预测叠加未来五年新增的污染源和实现污染减排项目后污染物浓度分布情况。

选用AERMOD模型界面化软件EIAProA2008进行模拟预测。

2．1控制区的确定及其控制区网格化
2．1．1控制区的确定
根据《日照市城市总体规划（2006—2020）》中确定的城市规划区范围，本研究的控制区为日照市区行政管辖的区域，由东港区和岚山区组成，总面积1915．1km2，涵盖日照市区主要的大气污染源以及全部的国控和省控环境空气自动监测点范围。

2．1．2控制区网格化
为了确定控制区内污染源的相对位置和污染物的分布状况，根据控制区的范围，按照一定尺度确定单元网格长度，将控制区网格化，作为污染源、控制点定位的数字计算基础。

为方便运用AERMOD进行环境空气质量模拟，本研究以北纬35ʎ24'49．32ᵡ，东经119ʎ31'30．46ᵡ为原点建立坐标系，按照500mˑ500m的网格，建立日照市SO2、NO2排放浓度网格化分布图。

坐标系覆盖日照市城区范围（X［－25600，7500］，Y［－35500，7300］），共计5900多个网格，面积1400多平方公里。

根据污染源普查数据库，将日照市城区范围内所有排放大气污染物的工业、生活和机动车等数据落实到网格上，建立城区范围单位面积单个污染因子排放量加和后的表征图，以直观化显示日照市大气污染物排放浓度分布。

2．2确定环境背景值
环境背景值是指在目前的环境条件下，研究区域内相对清洁区（人类活动影响相对较小的地区）污染因子的含量及能量值。

结合日照环境空气自动监测站分布的实际情况，日照市东港区范围选取教授花园环境空气自动监测点位在受城区影响小的情况下即刮北风和东风时监测数据的日均值作为日照市的环境背景
山东科学2011年06
值。

岚山区城区范围选取岚山分局自动监测点位刮南风和东风时监测数据的日均值作为岚山区城区的环境背景值。

3环境空气质量现状模拟与结果分析
利用AERMOD模型系统建立SO2、NO2污染物浓度模拟值与环境空气质量现状的响应关系，验证模型的适用性。

3．1模拟方案
3．1．1污染源源强的确定
本研究按照污染源类别（工业点源、生活面源和公路源）分别进行污染源统计。

工业点源共计61个，数据来源以污染源普查数据为主，以环境统计数据和在线监测数据为辅。

分别统计点源烟囱底座坐标、几何高度、出口内径、烟气流量、出口烟气温度，SO2和NO2排放强度。

由于每个污染源污染物排放周期不同，对每一种污染源，选择“排放强度随时间变化”，根据污染源实际排放特征进行“变化因子”设置。

生活面源统计城区范围内共计7个街道的305个村庄（社区）。

为简化计算，按采暖季节（12月至次年3月，共120天）和非采暖季节分别计算，不同季节采用不同的燃煤系数，燃煤量按照每村的户数和调查统计不同季节的户均燃煤量计算，采暖季节按500kg/户计，非采暖季节按360kg/户计，把整个村庄作为一个低矮面源分析，根据实地调查，生活面源平均释放高度约3m。

生活面源源强变化因子按月份、小时和星期工作日变化（n=12ˑ24ˑ3=864）输入。

公路源共统计城区的56条主要道路，公路源尾气混合高度（相对路面高度）输入时，考虑到绝大部分道路两侧有建筑物，尾气混合高度按3m计。

排放率根据车流量估算，车流量和平均车速采用实地调查的数据，汽车尾气排污率根据交通部规范系数，分大、中、小三种车型分别计算，道路起点、拐角、终点坐标从城区地图上判读，道路的长度、宽度从《日照市城市总体规划修编（2006—2020）》中取得。

通过以上参数模型自动生成每条道路污染物排放强度。

AERMOD计算选项中，公路源选择体源来模拟近似方法，分段方法选择连续划分，以减小计算误差，分段长度为宽度的10倍。

把污染源按工业点源、生活面源和公路源分源组模拟分析对环境的影响。

3．1．2其他预测参数的选择和预测方案的设定
（1）气象预测方案的设定
根据研究区域日照市的地面特征，将研究区地面分为2个扇区，分界度数为45ʎ 180ʎ和180ʎ 45ʎ。

45ʎ 180ʎ范围内AERMET通用地表类型为水面，地表湿度为潮湿气候；180ʎ 45ʎ范围内AERMET通用地表类型为农作地，地表湿度为中等湿度气候。

本研究所用的常规地面气象观测资料是日照国家基本气象站（119．518E，35．414N）2009年1月1日到2009年12月31日全年逐日一日24小时逐时观测数据，共8760个数据。

地面气象数据项目包括时间、风向、风速、总云量、低云量、干球温度等6项基本内容。

因研究区域范围内及周围50km范围内无高空气象探测站点，高空气象数据采用环境工程评估中心环境质量模拟重点实验室的中尺度气象模拟数据。

模拟高空气象数据模拟网格点编号为122077（119．36800E，35．44760N；平均海拔高度107m），模拟网格点距离研究区域直线距离为26．3km。

本研究所用的数据为2009年1月1日至12月31日的全年数据，全年共输出高空气象模拟数据文件12个，每个文件包括各月逐日一日两次高空气象模拟数据。

各文件中所包括的高空气象数据内容包括时间、探空数据层数、气压、高度、干球温度。

在地面特征参数中设置地面反照率、波文率和粗糙度等参数；然后在预测气象生成中，选择地面气象数据（）设置运行选项，运行AERMET生成预测气象
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（2）预测点方案
预测点方案设定中，本研究通过运行AERMAP生成任意点的控制高程数据。

（3）污染物预测方案的设定
对于SO2污染物，其排放源有工业点源和生活面源，本研究把污染源分成全部源、工业源和生活面源3个源组。

计算所有排放源1小时、日平均和全时段污染物浓度分布值，以及不同源组全时段污染物浓度分布值。

对于NO2污染物，其排放源有工业点源、生活面源和公路源，本研究把污染源分成全部源、工业源、生活面源和公路源4个源组。

计算所有排放源1小时、日平均和全时段污染物浓度分布值，以及不同源组全时段污染物浓度分布值。

3．2模型准确性验证
为验证模型的准确性，采用数据分析工具，通过预测值与实测值比较进行模型验证。

在实测值和预测值比较时选用直接比较和符合度两种方法进行评估。

取已计算预测方案的任意点的实测值和预测值分析（见表1）。

3．2．1直接比较
采用P/O（预测计算值/实测值）的均值来评估。

平均值代表系统整体偏离度，为1时无任何偏差。

影响的参数可能是模式类型、混合
表1SO2和NO2污染物模拟值和实测值一览表（mg/m3）Tab1Simulated data and actual measured data of SO
2
and NO
2 pollutants（mg/m3）
序号名称
SO2NO2
模拟值实测值模拟值实测值1港务局子站0．03840．0390．0480．043
2东港分局子站0．03690．0440．04620．039
3市政府广场子站0．02650．0390．03830．04
4岚山分局子站0．03160．0460．0280．042
5金马工业园子站0．03750．0450．03380．046
6教授花园子站0．02010．0400．02360．031
7日照职业技术学院子站0．04460．0400．03590．031
层高度、扩散参数及其选取原则等影响全部扩散过程的参数。

本研究利用AERMOD模型计算出的SO2预测值/实测值比值的平均值为：0．81，NO2预测值/实测值比值的平均值为：0．94，均接近1，说明预测值和实际值相关性较好。

3．2．2符合度
通过一系列署名点的预测值和实测值分析符合度。

符合度d越接近于1，均方误差MSE越小，说明模式预测值与实测值越相符合，模式性能越好。

本研究利用AERMOD模型计算出的SO2符合度d=－3．9149，均方误差MSE=0．0001；NO2符合度d=－1．8611，均方误差MSE=0．0001，符合度d较接近于1，均方误差MSE较小，说明模式预测值与实测值比较符合，模式性能较好。

通过直接比较和符合度验证分析两种方法对本研究运用AERMOD模型计算出的结果来验证模型的准确性，分析结果表明，预测值和实测值有较好的相关性，考虑到污染物在大气中的扩散的不确定性和累积性等实际情况，可以认为AERMOD模型计算结果和实测值吻合性较好。

4环境空气质量预测结果
4．1污染源的确定
工业点源和生活面源的确定根据《日照市“十二五”总量控制规划》等有关专项规划和政府决策意见初步确定未来五年新增和削减的大气污染点源和面源，源强的计算方法不变。

公路源调整根据2007—2009年机动车平均增长率预测五年后机动车车流量。

综合考虑以上污染源变化情况，以2009年为基准年，利用AERMOD模型预测五年后日照市城区范围环境空气中大气污染物浓度分布情况。

4．2其他预测参数的选择和预测方案的设定
AERMOD气象、预测点方案的选择、污染物预测方案的设定同3．1．2。

16
山东科学2011年
4．3
预测结果
根据设定的预测方案，对于SO 2污染物，计算未来五年所有排放源1小时、日平均和全时段污染物浓度分布值，以及工业点源、生活面源不同源组全时段污染物浓度分布值。

五年后环境空气质量预测SO 2年平均浓度值分布图见图3。

对于NO 2污染物，计算五年后所有排放源1小时、日平均和全时段污染物浓度分布值，以及工业点源、生活面源和公路源不同源组全时段污染物浓度分布值。

五年后环境空气质量预测NO 2年平均浓度值分布图见图4。

预测结果表明，按照研究确定的污染源调整方案，五年后六个环境空气自动监测点位SO 2和NO 2年均浓度能达到目标值，有一个点位不能达到目标值。

SO 2和NO 2污染物的主要来源分别是生活面源和公路源。

5结语
通过AERMOD 模型在日照市的应用分析研究得出，该模型对于模拟中小城市区域范围内大气污染物与
环境空气质量状况的关系具有较好的适用性，
可用于区域环境空气质量的预测，并可分析不同污染源组对环境空气质量的影响。

但对于如何科学地确定环境背景值和考虑区域性的环境影响问题还需作进一步的探讨。

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第4期丁娜，等：AERMOD模型在区域环境空气质量预测中的应用研究
36参考文献：
［1］江磊，黄国忠，丁峰，等．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．［2］洪斌，张云海，邹旭东，等．AERMOD空气扩散模型在沈阳的应用和验证［J］．气象与环境学报，2006，22：50－60．
［3］PERRY S G．AERMOD description of model formulation（draft）［R］．AMS/EPA Regulatory Model Improvement Committee，1998．［4］孙璐，蔡娟．AERMOD与EIAA大气预测模型环境影响评价中的应用比较［J］．环境污染与防治，2008，30（10）：92－95．［5］龚慧娟．浅析AERMOD在环境影响评价中的应用［J］．河南化工，2010，27（3）：32－33．
［6］国家环保总局环境工程评估中心环境质量模拟重点实验室．大气预测软件系统AERMOD简要用户使用手册［Z］．2006：8－23．
*简讯*
马克西莫夫教授被我院聘为
泰山学者海外特聘专家
近日，山东省科学院海洋仪器仪表所举行仪式，为泰山学者海外特聘专家马克西莫夫教授颁发聘书。

来自乌克兰国家科学院巴顿焊接研究所的马克西莫夫教授长期致力于水
下焊接设备等方面的研究，是海仪所第三位泰山学者特聘专家，在海仪所水下焊接国际合
作项目中做出了卓越成绩。

他表示，被授予泰山学者海外特聘专家是一项极大的荣誉，将
在海仪所的特种焊接实验室建设及焊接设备研制方面继续努力工作，为海仪所焊接技术
发展及实现焊接产业化发挥更积极的作用。

（本刊编辑部）。