大气排放源清单处理模型(SMOKE)管理系统
大气污染模型介绍
2、 AERMOD模型 AERMOD模型的设计是基于统计理论的正态烟羽 模式。其包含三个方面的内容：AERMOD（大气扩散 模型）、AERMAP（ AERMOD 地形预处理）和AERMET （ AERMOD 气象预处理）。 AERMOD特殊功能包括对垂直非均匀的边界层的 特殊处理，不规则形状的面源的处理，对流层的三 维烟羽模型，在稳定边界层中垂直混合的局限性和 对地面反射的处理，在复杂地形上的扩散处理和建 筑物下洗的处理。
ADMS模型的优缺点 优点：1）ADMS可详细的模拟3000个网格污染源， 1500个街道污染源和1500个工业污染源（包括点源、 面源和体污染源）能够同时模拟。 2）ADMS中交通线源的污染物排放量计算，使用一 个污染排放因子的数据库，其可以与污染排放数据 库连接。 3）ADMS可以与商业化地理信息系统（例如Mapinfo 和ArcView）软件结合在一起。ADMS的气象处理器 可以处理各种输入数据。如风速、日期、时间、地 表热力通量和边界层高度计算边界层参数等。 缺点：1） ADMS模型无法计算复杂的风场。 2） ADMS模型现阶段中文版的某些功能还不够完善， 而英文版对于操作人员有一定的要求性，不利于普 及。
AERMOD模型应用 ① 杨洪斌、张云梅、邹训东、刘玉彻等在沈阳应用 AERMOD模型系统还礼并验证了空气扩散模型。 ② 丁峰、李时蓓、蔡芳等对 AERMOD模型系统在国 内环境影响评价中实例验证的研究成果，宁波市 北仑地区SO2、NO2 预测浓度值与现状监测的比 值在0.5～2.0的频率数分别为64.3%、85.7%。 ③ 王格利用铁岭市在2004年的PM10（可吸入颗粒） 和SO2大气环境监测资料、污染排放清单资料和 气象资料，运用AERMOD模型对铁岭市大气环境 质量区域进行了评价。 ④ 刘永清对AERMOD模型种采用的大气边界层理论 和大气扩散方法进行了分析。
大气污染物源解析技术模型及应用探讨
大气污染物源解析技术模型及应用探讨大气污染的严重程度已成为全球公认的重大问题，为了有效地解决大气污染问题，需要对其源头进行深入的研究和分析。
大气污染物源解析技术模型是一种重要的工具，可以帮助我们深入了解大气污染的来源和形成机制，为大气环境保护提供科学依据。
本文将从大气污染物源解析技术模型的概念入手，探讨其应用及未来发展方向。
大气污染物源解析技术模型是一种对大气污染来源进行定性和定量分析的方法，它可以通过气象学、化学、物理、人类活动、生物和地形等因素，系统分析大气中污染物的来源、分布、传输和转化过程，以及它们对大气环境的影响。
具体来说，大气污染物源解析技术模型主要包括以下步骤：1、大气污染物的采样和监测：对大气中的污染物进行采样和监测，可以获得大气中污染物的浓度和组成等信息。
2、数据分析与统计：对采集到的数据进行处理和分析，例如得出该地区各项污染物的排放量和污染源的分布情况等。
3、大气污染物的来源分析：基于采集的数据和建立的数学模型，分析各项污染物的来源，例如区域背景、道路交通、工业排放、燃煤等。
4、模型验证与优化：对建立的模型进行验证，并通过优化模型为实际工作提供有效的技术支持。
5、污染物来源的控制方案设计：根据分析结果和模型优化建议，设计出不同污染源的控制方案，并优化方案实施过程，以提高大气质量。
二、应用探讨1、大气环境污染源识别。
通过大气污染物源解析技术模型，可以实现对大气污染的来源的细致、全面的识别，使环境管理者有针对性地修正污染来源。
3、大气污染治理方案设计与实施。
通过大气污染物源解析技术模型，可以为深入研究及合理搭配实施相应的治理对策提供科学依据，在治理符合情况下降低治理成本，提高治理效果，更为经济，更能达到实际效果。
4、对环境保护的促进。
由大气污染物源解析技术模型得出各项污染物的来源、分布、传输和转化过程，能使政府在管理环境的方针上更准确，审慎和科学，以达到有效储存能源和资源的可持续性发展目标。
大气污染物源解析技术模型及应用探讨
大气污染物源解析技术模型及应用探讨大气污染是当今社会面临的严重环境问题之一，对人体健康和生态环境都造成了巨大的影响。
为了有效地解决大气污染问题，科学家们开发了各种大气污染物源解析技术模型。
本文将探讨这些模型的原理及其应用。
大气污染物源解析技术模型是通过收集和分析大气中污染物的数据，来确定污染源的种类和来源。
这些模型基于不同的原理，并且具有各自的优势和限制。
下面将介绍几种常见的大气污染物源解析技术模型。
1. 受体模型：受体模型是基于大气污染物在空气中的传输和扩散规律，从而反推出污染源的位置和强度。
这种模型通常使用数学方程组来模拟大气污染传输过程，并结合实测数据进行推断。
这种模型的优点是简单易行、计算速度快，可以快速获取污染源的信息。
受体模型依赖于大气条件的准确描述，如果预测的大气条件与实际情况有较大差异，模型的准确性将受到影响。
2. 相对排放模型：相对排放模型是通过比较不同污染源排放的污染物组成和浓度来推断污染源的贡献程度。
这种模型通常使用多元线性回归或主成分分析等统计方法来分析污染物组成的差异。
相对排放模型的优点是能够较好地描述不同污染源的特征，对于多源复合污染环境具有一定的适用性。
相对排放模型往往需要大量的实测数据作为依据，对数据的精确性和完整性要求较高。
3. 成因解析模型：成因解析模型是通过分析大气污染物的分子结构和同位素组成来判断污染源的种类和来源。
这种模型通常使用质谱仪等分析仪器来测定污染物的化学成分，并结合数据库进行比对和识别。
成因解析模型的优点是能够较准确地区分不同污染来源的贡献，对于复合污染环境的解析具有一定的优势。
成因解析模型受到样品采集和分析方法的限制，对设备和技术的要求较高。
这些大气污染物源解析技术模型在实际的应用中，可以帮助环境管理部门和科学家们更好地了解大气污染的来源和影响，为制定相应的控制措施和政策提供科学依据。
通过受体模型的应用，可以确定城市中污染源的分布和强度，从而指导城市规划和交通管理；通过相对排放模型的应用，可以评估不同污染源的贡献，为源头治理提供依据；通过成因解析模型的应用，可以区分不同污染来源，从而确定特定污染物的控制目标。
大气污染物源解析技术模型及应用探讨
大气污染物源解析技术模型及应用探讨大气污染是一个全球性的问题，特别是在人口密集区以及工业中心，特别严重。
因此，大气污染物的来源解析一直是一个重要的研究领域。
来源解析是为了确定大气污染物的来源并量化不同来源的贡献，这对于实施有效的污染控制以及制定可持续发展的环保政策非常重要。
本文将介绍大气污染物源解析技术模型，并探讨其应用。
大气污染物源解析模型主要分为三种类型：实验模型、统计模型和物理模型。
实验模型主要是通过采集现场的大气样品并对其进行分析来实现污染物来源解析。
主要的技术包括化学吸收法，红外光谱法，蒸发物浓缩法，超高分辨质谱法等。
但是实验模型需要采集大量的大气样品，而且需求的化学品等实验条件非常复杂，同时也可能会受到天气因素的影响，因此该模型的适用性受到了很大的限制。
统计模型主要基于数学统计方法和污染物浓度测量来解析污染物来源。
主要的技术包括反推模型，多元回归模型，正反比模型，源占比模型等。
这种模型可用于确定污染物来源的比例，在全球尺度上能够解析混合的污染物来源，非常有用。
但是，该模型不能有效地区分不同来源之间的区别，因此不能完全满足实际需求。
物理模型主要基于化学反应、输运和沉降等物理过程来模拟污染源的影响。
主要的技术包括大气化学模式，推广污染物追踪和识别模型，大气扩散模式等。
物理模型在一定程度上可以更好地区分不同来源，对于对地区污染物源的解析更为适用。
但是，物理模型的适用性也有限，因为它们可能无法刻画于人类活动相关的来源，例如交通源。
三种模型各具优缺点，因此，新的污染源解析方法应将各种模型相结合，以更准确地解析污染物来源。
应用方面，大气污染物来源解析的结果可用于优化大气污染治理方案，例如制定特定局部区域的控制政策、建立更有效的废气监测系统等。
并且，它还可以为公众以及决策者提供权威的科学依据，为环境保护和持续发展做出更健全的政策决策。
在未来，随着技术的不断改进和社会对大气环境保护的要求不断提高，大气污染源解析仍然将是一个重要的研究领域。
大气污染物源解析技术模型及应用探讨
大气污染物源解析技术模型及应用探讨大气污染是目前全球面临的重要环境问题之一。
了解大气污染物的来源是解决大气污染问题的重要一步。
研究大气污染物源解析技术模型以及其应用是提高大气质量管理的关键。
大气污染物源解析技术模型是一种定量分析大气污染物来源的方法。
该模型基于大气污染物的浓度数据以及其日常或特殊事件，通过数学统计模型、数学建模和数值模拟等方法，来估算和定量分析大气污染物的主要来源。
目前常见的大气污染物源解析技术模型包括：化学质量平衡模型（CMB）和倒退轨迹模型（BTM）等。
化学质量平衡模型是一种基于化学组成数据的大气污染物源解析方法。
它通过测定大气颗粒物中的化学成分（如元素、离子、重金属等），来推断其可能的污染源。
该模型要求对大气颗粒物中的成分及其来源有较准确的了解，通过对大气颗粒物样本进行采集和分析，可以得到源解析结果。
CMB模型被广泛应用于大气污染的成因分析和来源解析等方面。
倒退轨迹模型是一种基于大气颗粒物的倒退轨迹分析的方法。
该方法利用气象学原理，通过计算颗粒物在不同高度离开各个源区后，在特定时间到达样本采集点的轨迹，从而推断颗粒物的来源。
倒退轨迹模型可以解释大气污染物的传输和来源，并能为污染源管理和控制提供科学依据。
这些大气污染物源解析技术模型在大气质量管理中有着广泛的应用。
通过对大气污染物来源的解析，可以更好地了解大气质量的形成和演化机制，有针对性地制定和实施大气污染治理措施。
大气污染物源解析技术模型还可以用于评估大气污染物源排放的贡献率，为源控制和减排提供指导。
还可以通过模拟和预测大气污染物的传输和来源，提供事前的风险评估和预警能力，为应急减排和环境应对提供支持。
大气污染物源解析技术模型是一种重要的工具，可以帮助我们更好地了解大气污染物的来源以及其对大气质量的影响，提供科学依据和支持大气污染治理和环境应对措施的制定和实施。
随着技术的不断发展，相信大气污染物源解析技术模型在未来的大气环境管理中将发挥越来越重要的作用。
大气污染物排放及传输模型的研究及应用
大气污染物排放及传输模型的研究及应用近年来，随着城市化的推进和工业化的发展，大气污染问题日益严重。
针对这一问题，大气污染物排放及传输模型的研究及应用愈发受到重视。
首先，大气污染物排放模型是指根据各种污染源的特点、排放口信息、环境因素等，对污染物在源头的排放量进行估算的模型。
其主要应用于对大气环境质量进行预测和评估、环保规划和政策制定等方面。
在大气污染物排放模型研究中，有一种被广泛使用的模型——排放清单模型。
这种模型主要是根据污染源资料的收集和测量，计算出污染源排放的污染物量。
由此可以得到不同污染源在特定时间段的总排放量。
排放清单涉及到的污染物种类、来源等都需要尽可能地考虑全面，才能精确地估算出排放量。
其次，大气污染物传输模型则是指根据风场、温度、质量输运等因素，对大气中污染物的行程和输运进行预测的模型。
传输模型的应用价值很大，比如可以在突发污染事故发生后对污染物进行追踪，也可以对城市建设或者工业用地进行环境评估。
在大气污染物传输模型研究中，有一种常用的模型——高斯模型。
这种模型主要用于预测在特定环境条件下大气中污染物的浓度分布。
与排放清单模型不同，高斯模型计算重点在于污染物输运模拟过程中的重力沉积、湍流扩散和大气边界层等各方面的动力学计算，其精度和可信度要高于排放清单模型。
除了上述两个模型之外，还有多种其他类型的模型用于大气污染物的研究，如天气化学模型、地球化学模型、机器学习模型等。
这些模型各有所长，可以灵活运用于不同的环境和场景中，有效地提高大气环境质量的治理效果。
总的来说，大气污染物排放及传输模型的研究及应用，是环保治理和大气污染防治的重要手段之一。
通过制定科学合理的排放标准、建立环境监测和评估体系，有助于提高大气污染治理的效率和质量。
当然，这些模型也需要不断地优化和完善，才能更好地适应不同环境和场景，为我们的环境治理提供更有力的支撑。
《大气可吸入颗粒物一次源排放清单编制技术指南(试行)》讲解
973计划课题：我国酸沉降相关物质的排放特征及强度研究
863重大项目课题：区域大气污染源识别与动态源清单技术及应用 十多项环保公益项目及几十项自然科学基金项目
• 构建了区域大气污染源排放清单共性技术体系 • 发展了多层嵌套高分辨率的区域排放清单编制技术和方法学 • 开展了排放系数测试研究，将排放系数的本土化率由20%提高到70% • 编制了覆盖全国和重点区域的多层嵌套网格化排放清单 • 部分城市基于自下而上方法编制了多污染物综合排放清单
[95% 置信区间]
NOx CO2 CO CH4 VOC BC OC NH3
Other East Southeast Source: Streets et al., 2003 Asia Asia
China
Japan
India
Other South Asia
Ships
All Asia
第三阶段：基于技术和设备信息的排放清单
第二阶段：基于部门活动水平的排放清单
代表：TRACE-P排放清单
基准年：2000年 涉及的污染物：SO2, NOx, CO2, CO, CH4, NMVOC, BC, OC
基本方法
排放系数法 源分类：3级 活动水平：
• 分省、分部门的不同燃料消费量 • 主要的相关工、农业原料消费量和产量
100
除尘器所占比例/%
水泥厂污染控制技术演变函数
旋风 湿式 静电 布袋
80 60 40 20 0 1990 1993 1996 年份 1999 2002 2005
③ 中国是全球土地利用变化速度最快的区域之一
珠三角城市化土地利用变化
④ 排放清单编制与环境数据统计体系存在脱节
环境管理部门已经建立了由环境统计、
大气污染物源解析技术模型及应用探讨
大气污染物源解析技术模型及应用探讨近年来，大气污染问题日益引起人们的关注。
为了有效解决大气污染问题，需要对大气污染物源进行解析和监测。
本文将介绍一种常见的大气污染物源解析技术模型，并探讨其在应用中的作用。
大气污染物源解析技术模型利用了大气污染物的测量数据和大气动力学模型来估算不同污染源的贡献程度。
这类模型基于观测数据和数学模型，通过分析不同因素对大气污染物的影响，预测和估算各个污染源的贡献程度。
常用的大气污染物源解析技术模型包括倒推模型、逆向模型和正向模型等。
倒推模型是一种基于观测数据来推算污染源贡献的方法。
它通过测量大气污染物的浓度和来源物质的比例，以及大气运动和扩散的情况，来反演不同污染源的贡献。
这类模型通常需要大量的测量数据和复杂的数学计算，但能够较为准确地估算出各个污染源的贡献。
正向模型则是一种基于污染源排放数据和大气传输模型来模拟大气污染物的浓度分布的方法。
它不仅可以根据污染源数据来模拟污染物的浓度分布，还可以通过敏感度分析来确定不同污染源对大气污染物浓度的贡献程度。
这类模型通常需要准确的污染源数据和大气传输模型，但计算较为简单，适用于稳态污染源的解析。
在实际应用中，大气污染物源解析技术模型发挥着重要的作用。
它可以帮助确定主要的污染源和贡献程度，为制定针对性的污染治理措施提供科学依据。
它可以帮助评估和预测不同污染源采取措施后的效果，从而指导和调整治理策略。
它可以提供科学依据和数据支持，用于评估和管理大气污染的风险和影响。
大气污染物源解析技术模型是一种重要的手段和工具，用于分析和解决大气污染问题。
通过合理应用这些模型，可以更加准确地确定污染源的贡献程度，从而为大气污染治理提供科学支持。
需要注意的是，这些模型的应用需要准确的数据和模型参数，并且针对不同的污染源和情况，选择合适的模型和方法。
大气污染物源解析技术模型及应用探讨
大气污染物源解析技术模型及应用探讨大气污染是指空气中存在的污染物质对环境和人类健康造成的危害。
为了解决大气污染问题，需要准确地了解大气污染物的来源和排放情况。
建立大气污染物源解析技术模型是非常重要的。
大气污染物源解析技术模型是通过收集和分析大气污染物的样本数据，结合先进的数学和统计方法，来推断大气污染物的来源和排放量。
它可以帮助政府和环保部门确定针对大气污染问题的具体治理措施，并评估这些措施的效果。
下面将就大气污染物源解析技术模型及其应用进行探讨。
大气污染物源解析技术模型主要包括以下几个方面的内容：1. 污染物样本采集和分析：首先需要采集大气污染物的样本，可以通过空气采样器等设备进行采集。
然后使用仪器对样本进行分析，测量污染物的浓度和成分，并确定主要的污染物。
2. 数据处理和分析：将采集到的污染物样本数据输入到计算机中，运用数学和统计方法对数据进行处理和分析。
常用的方法有主成分分析、聚类分析、因子分析等。
3. 源解析和排放量计算：根据数据处理和分析的结果，可以推断出大气污染物的来源和排放量。
通过计算不同污染源的贡献率，可以确定主要污染源，并进一步计算其排放量，为制定治理措施提供依据。
1. 污染源识别和追踪：通过大气污染物源解析技术模型，可以准确地确定大气污染物的来源和排放量，从而帮助环保部门和相关部门追踪和识别污染源。
可以确定某个工厂或交通枢纽是否是造成大气污染的主要原因。
2. 治理措施评估：在制定大气污染治理措施时，可以使用大气污染物源解析技术模型来评估不同措施的效果。
通过计算不同污染源的贡献率和排放量变化，可以确定哪种措施对减少污染物排放效果最好。
3. 污染应急处理：当发生大气污染事故或突发污染事件时，可以利用大气污染物源解析技术模型来快速确定污染源和排放量，有针对性地采取紧急措施，避免进一步的污染扩散。
大气污染物源解析技术模型在了解大气污染物来源及治理措施评估等方面具有重要的应用价值。
通过不断完善和优化这一模型，可以更好地解决大气污染问题，保护环境和人类健康。
美国环保局第三代空气质量预报和评估系统
• MM5包括5个模块 • 1）TERRAIN ：根据要求选择进行空气质量预报要求定 义的模式的水平、垂直格点范围、地图投影、坐标系等， 并可将相应的地形高度资料、地表类型资料插值到模式的 网格点上。 • 2）DATAGRID：将气象资料插值到MM5网格点上，为 模式提供基本的气象场资料。 • 3）RAWINS：以客观分析的方法利用一些非常规的气象 资料对原来基本气象场资料进行修正以提高初始资料的质 量 • 4）INTERP：前三个过程得到的格点资料都是等压面上 的，而在MM5预报模式中的垂直坐标是坐标系，利用这 个模块实现转化 • 5）MM5：气象预报模式，将INTERP模块输出的资料输 入MM5模式运行得到空气质量预报模式系统所需要的气 象背景场资料。
• 第一代系统：采用Gauss烟流公式作为预报基础，预报局地 范围内对流层空气中少数污染物。 • 第二代系统：在空间范围以及污染物种类上都有所增加，空 间范围发展到局地、城市和地区三种尺度。但在每一种空间 范围内，只能采用一种预报方法处理某一种特定的污染物。 • 第三代系统：在空间范围上扩展到大陆尺度，并可以同时预 报多种污染物，在预报方法上加入了化学物和气象要素之间 的反馈作用。 • 未来第四代系统：尽可能考虑气圈、水圈、地圈和生物圈之 间的相互作用。 • Models-3的应用 • 1）日常的空气质量预报 • 2）进行环境评估及环境控制决策 • 3）空间范围：局地、城市、地区和大陆 • 4）预报80多种污染物
SOMKE 排放源模块：
• 在 Models-3 的官方网站中，针对排放源的部分以 MEPPS （Models-3 Emission Processing and Projection System）模块来进行，不过此一模块 在 Sun 工作站上执行效率却不理想，并需要昂贵 的 SAS 及 Arc/Info 等软件支持。最新版的排放量 数据处理模块已于2001年05月释出（US-EPA已于 2001年8月释出SMOKE的操作手册），称为 SMOKE （Sparse Matrix Operator Kernel Emission System），这个排放量处理模块不但免 费，并且已包含 SAS 与 Arc/Info 的功能在其中。
大气污染物源解析技术模型及应用探讨
大气污染物源解析技术模型及应用探讨大气污染是世界各地都面临的一个严重问题，研究大气污染物的来源及其解析技术模型对于制定环境政策和采取相应措施至关重要。
本文将探讨大气污染物源解析技术模型的发展和应用。
我们需要了解大气污染物的来源。
大气污染物主要来自于工业排放、机动车尾气、燃煤和生物质燃烧等。
这些污染物包括颗粒物（PM2.5和PM10）、二氧化硫（SO2）、氮氧化物（NOx）、臭氧（O3）和挥发性有机物（VOCs）等。
为了解析大气污染物的来源，许多研究人员开发了各种技术模型。
逆向模型、源解析模型和气象背景模型是最常用的模型。
逆向模型是通过空气质量监测数据来推断大气污染物的排放源。
它基于污染物浓度-风向/风速关系的统计模型，通过反推模型来确定污染源的位置和排放量。
这种模型需要大气背景条件稳定，同时还需要准确的空气质量监测数据。
逆向模型的优点是能够确定排放源的位置和排放量，但由于模型的参数估计存在不确定性，结果可能存在一定的偏差。
源解析模型是通过分析不同污染源所排放的污染物特征来确定大气污染物的来源。
这种模型通常基于化学特征、同位素比和污染物浓度等指标，通过统计分析来确定来源。
源解析模型适用于多污染物的复合污染情况，可以区分不同来源的污染物。
源解析模型需要准确且详细的污染物特征数据，而且对于复杂的环境背景和多源排放情况往往难以适用。
气象背景模型是通过分析气象因素（如风向、风速、湿度等）的变化来解析大气污染物的源。
这种模型通过统计模型和数值模拟来提取气象背景信号，并将其与污染事件相关联。
气象背景模型在分析污染物来源时具有较好的适应性，尤其对于连续性污染情况，如雾霾等。
气象背景模型需要准确的气象数据和模型参数，如果这些信息不准确，模型的结果将不可靠。
这些大气污染物源解析技术模型已经在许多研究和实际应用中得到了验证。
它们在大气污染控制、环境评价和环境监测等方面发挥着重要作用。
通过确定大气污染源，我们可以制定合理的环境政策和采取相应的措施，以改善大气质量和减少污染物的排放。
SMOKE v4.8.1 User’s Manual-附录A-术语汇编-中文
Appendix A. 术语汇编——GlossaryAAir quality model——空气质量模型一种预测环境空气质量的模型，该模型考虑了气象、人为排放源和生物排放源的影响。
它模拟物理成分，如平流、扩散、云、干湿沉降、空气化学、颗粒形成，以提供各种污染物（如臭氧）和其他化学成分的环境空气质量估计。
Anthropogenic sources——人为源人为排放源。
除生物源外，所有清单源类别均被视为人为源。
Area source——面源、区域源表现为二维源的人为源类别，通常为县。
在SMOKE中，术语区域源更具体地指的是非点源和非道路移动源的源类别类型集合。
SMOKE区域源由国家、州和县代码，以及源类别代码（source category codes）（SCC）定义。
区域源也称为固定区域源，在SMOKE中，包括非道路移动源。
BBase year——基准年对空气质量建模事件进行模型性能评估的年份。
空气质量建模通常包括对基准年建模，并将模型运行与观测数据进行比较。
一旦基准年的气象和排放数据得到了足够的改善，达到足够的模型性能，排放将生长到未来一年，并且模型将在未来运行，无论是否有控制策略。
Biogenic source——生物源一种自然源，或非人工来源。
在SMOKE中，生物源包括植被的VOC排放和土壤的氧化亚氮（即：一氧化二氮）排放。
火山和其他地热排放、水排放和其他生物源不包括在SMOKE生物源排放成分中。
CChemical mechanism——化学机制、化学机理用于表示空气化学的一组化学物种及其相互作用（例如，碳键（carbon bond）6[CB6]，全州空气污染研究中心（Statewide Air Pollution Research Center）[SAPRC]）。
Chemical speciation——化学形态分析、化学形态、化学种态、化学物种、化学形态类型将清单污染物数据转换为空气质量模型所需的化学物种（例如，挥发性有机化合物（VOC）被分解为PAR、OLE、XYL、TOL、ISOP等）。
空气质量模型CAMx的研究应用现状
空气质量模型CAMx的研究应用现状白小娟;胡晓霞;李娜【摘要】目前各个国家开发使用的空气质量模型各不相同,但使用较普遍的是CAMx(Comprehensive Air Quality Model Extensions)模型和CMAQ (Community Multiscale Air Quality Modeling System)模型.通过介绍第三代空气质量模型中的CAMx模型及其扩展和探测工具,分析CAMx模型在不同污染物中的应用及研究者对该模型性能的验证,以期为模型选用者提供更多的参考.通过对比,认为该模型能够较好地同时模拟多种污染物以及进行多尺度的大气污染预报,同时还兼具了颗粒物源识别技术(PSAT)和臭氧源识别技术(OSAT),能够很好地追踪示踪物质,快速、准确地模拟出示踪物质对目标区域的污染物贡献.【期刊名称】《浙江化工》【年(卷),期】2017(048)002【总页数】6页(P26-31)【关键词】CAMx;空气质量模型;空气污染;应用【作者】白小娟;胡晓霞;李娜【作者单位】中北大学,山西朔州036000;中北大学,山西朔州036000;中北大学,山西朔州036000【正文语种】中文自20世纪工业革命以来，西方国家对化石燃料的大量使用使得空气污染不断加重，对人类的身体健康及生活造成了巨大的危害。
随着我国经济水平和工业水平的快速发展，空气中悬浮颗粒物、氮氧化物、二氧化碳等污染物的排放量也日益增多，对人类的影响亦越来越突出，一些之前不被重视的空气污染问题逐步显现出来。
近年来，近地表O3的大量出现对人体产生的危害已逐渐成为研究热点。
这些空气污染物不仅对建筑物产生很大的影响，而且严重危害人类的身体健康和生存环境，使得人类对空气质量的研究和预测不断增加。
近年来，有大量学者做了这方面的研究，使得空气质量模型技术不断发展，一些模型在研究过程中得到了广泛应用。
在我国，王自发、吴其重[1]、白鹤鸣[2]、付晓辛[3]、袁良[4]、李莉[5]等人均利用空气质量模型分别研究了京津冀、珠三角、长三角等地区的空气污染过程，并取得了一定的成果。
全国钢铁行业大气排放清单管理系统
全国钢铁行业大气排放清单管理系统公开选聘承担单位指南一、课题背景全国钢铁行业大气污染物数据存在来源繁多、数据结构复杂等问题，造成数据难以集成管理、梳理、分析，需要开发对钢铁数据统一管理、分析、处理、结果输出的工具，同时对清单数据进行时间谱分析，为全国钢铁行业大气排放清单管理工作提供技术支撑。
二、课题内容及要求为保证课题顺利实施，提高项目执行效果，本次将在明确经费额度基础上，以技术择优为主，面向全社会公开选聘课题协作单位。
研究内容和具体要求如下：1.全国钢铁行业大气排放清单管理系统构建针对多个异构数据源，设计全国钢铁行业大气排放标准数据结构，构建全国钢铁行业大气排放数据库，建立全国钢铁行业大气排放清单管理系统，包含全国钢铁行业大气排放清单管理系统（包括数据前处理及输入、清单计算生成、批量导出、多维可视化输出、地图网格化选取、报表输出等功能）、标准数据接口（与环评中心外网共享平台等系统对接）及全国钢铁行业大气排放清单管理系统网页，实现对全国钢铁行业大气排放数据的综合管理。
2.全国钢铁行业大气排放数据时间谱分析在全国钢铁行业大气排放清单管理系统基础上，完成全国钢铁行业基于小时粒度的工艺流程时间谱分析（烧结、高炉等），分析钢铁行业不同工艺的大气排放时间特征。
三、提交成果1.全国钢铁行业大气排放清单系统构建技术报告1套；2.多源异构数据源标准数据集（环境影响评价报告书、污染源在线监测数据、项目竣工验收报告书、环境统计等）；3.全国钢铁行业大气排放清单管理系统软件1套；4.软件系统源代码、开发报告及相关应用手册1套；5.申请软件著作权1份；6.全国钢铁行业大气排放数据时间谱分析报告1套。
上述成果需于2015年11月30日前完成，由环境保护部环境工程评估中心组织专家进行验收。
四、拟支持经费：10.00万元。
五、申报条件在中华人民共和国境内注册，具有法人资格的企业、事业单位和环保社会组织均可单独或联合申报，如大专院校、科研院所、企业、行业协会、国际组织、国际咨询公司及其他经审查符合条件的组织或机构。
天津市2016年冬季一次重污染天气过程应急措施效果评估
天津市2016年冬季一次重污染天气过程应急措施效果评估李敏姣;李怀明;尹立峰;王兴;张雷波;郭健【期刊名称】《环境污染与防治》【年(卷),期】2018(040)011【摘要】利用天气研究和预报(WRF)模式/大气排放源清单处理(SMOKE)模型/区域多尺度空气质量(CMAQ)模型系统模拟了天津市2016年12月16-21日红色预警期间一次重污染过程,并初步评估了应急预案响应措施的实施对大气污染物浓度的影响.结果表明,此次红色预警期间,天津市采取工业企业减排30％可使全市PM2.5小时平均浓度削减3.0％～10.0％,机动车单双号限行可使全市PM2.5小时平均浓度削减3.0％～5.5％,两种措施同时实施可使全市PM2.5小时平均浓度削减5.0％～12.0％.重污染天气应急预案中响应措施的实施对抑制PM2.5浓度上升起到一定效果,而且控制措施对污染峰值的削减效果更加明显.【总页数】6页(P1256-1261)【作者】李敏姣;李怀明;尹立峰;王兴;张雷波;郭健【作者单位】天津市环境保护科学研究院,天津300191;天津环科环境规划科技发展有限公司,天津300191;天津市环境保护科学研究院,天津300191;天津环科环境规划科技发展有限公司,天津300191;天津市环境保护科学研究院,天津300191;天津市环境保护科学研究院,天津300191;天津环科环境规划科技发展有限公司,天津300191;天津市环境保护科学研究院,天津300191;天津环科环境规划科技发展有限公司,天津300191;天津市环境保护科学研究院,天津300191;天津环科环境规划科技发展有限公司,天津300191【正文语种】中文【相关文献】1.天津市一次重污染天气过程污染特征分析 [J], 李丹;刘彬;孔君;郭瑞;白宇;徐虹;;;;;;2.2016年冬季北京地区一次重污染天气过程边界层特征 [J], 桂海林;江琪;康志明;李炬;刘超;尤媛3.长三角城市群冬季一次重污染天气过程分析 [J], 刘玲; 赵巧华; 汪靖4.沈阳地区冬季一次重污染天气过程的成因分析 [J], 高木木;于晓东;侯乐;王男;王佳音5.沈阳地区冬季一次重污染天气过程的成因分析 [J], 高木木;于晓东;侯乐;王男;王佳音因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
大气环境容量测算模型简介、方法、内容、过程
大气环境容量测算模型简介说明：本部分内容是“重点城市大气环境容量核定工作方案”中提到的各推荐模型的简介，主要目的是为了使各城市了解各模型的功能和基本原理，同时，了解如选用该模型，都需要准备哪些输入数据，以便各城市根据本市的实际情况，提前准备。
第一部分大气扩散烟团轨迹模型1 大气扩散烟团轨迹模型简介该模型由国家环境保护总局环境规划院开发。
烟团扩散模型的特点是能够对污染源排放出的“烟团”在随时间、空间变化的非均匀性流场中的运动进行模拟，同时保持了高斯模型结构简单、易于计算的特点，模型包括以下几个主要部分。
1.1 三维风场的计算首先利用风场调整模型，得到各预测时刻的风场，由于烟团模型中释放烟团的时间步长比观测间隔要小得多，为了给出每个时间步长的三维风场，我们采用线性插值的方法，利用前后两次的观测风场内插出其间隔时间内各个时间步长上的三维风场，内插公式如下：[] ()tttn n itVtVtVVi∆-=⋅-+=1212 1)( )()(式中：V(t1)、V(t2)—分别为第1和第2个观测时刻的风场值；02t ∆—烟团释放时间步长；n —为t 1、t 2间隔内的时间步长数目；V i —表示t 1、t 2间隔内第i 个时间步长上的风场值。
1.2 烟团轨迹的计算位于源点的某污染源，在t 0时刻释放出第1个烟团，此烟团按t 0时刻源点处的风向风速运行，经一个时间步长t ∆后在t 1时刻到达P 11，经过的距离为D 11，从t 1开始，第一个烟团按P 11处t 1时刻的风向风速走一个时间步长，在t 2时刻到达P 12，其间经过距离D 12，与此同时，在t 1时刻从源点释放出第2个烟团，按源点处t 1时刻的风向风速运行，在t 2时刻到达P 22，其经过的距离为D 22，以此类推，从t 0时刻经过j 个t ∆，到t j 时刻共释放出了j 个烟团，这时，这j 个烟团的中心分别位于Pij ，i=1，2，…j ，设源的坐标为（Xs ，Ys ，Zs(t)），Zs(t)为t 时刻烟团的有效抬升高度，Pij 的坐标为（Xij ，Yij ，Zij ），u 、v 分别为风速在X 、Y 方向的分量，则有如下计算公式：t 1时刻：211211111001100110011)()()](,,,[)](,,,[)](,,,[s s s s s s s s s s s s s s Y Y X X D D t t Z Y X t W Z Z t t Z Y X t V Y Y t t Z Y X t U X X -+-==∆⋅+=∆⋅+=∆⋅+=t 2时刻：2222222222112211221122211122111211121121111111111121111111111211111111112)()()](,,,[)](,,,[)](,,,[)()(],,,[],,,[],,,[s s s s s s s s s s s s s s Y Y X X D D tt Z Y X t W Z Z t t Z Y X t V Y Y t t Z Y X t U X X Y Y X X D D D D tZ Y X t W Z Z t Z Y X t V Y Y tZ Y X t U X X -+-==∆⋅+=∆⋅+=∆⋅+=-+-+=+=∆⋅+=∆⋅+=∆⋅+=以此类推，到tj 时刻，共释放出j 个烟团，这些烟团最后的中心位置分别在03Pij ，Xij ，Yij ，Zij ，i=1，2，… j ，对于第i 个烟团有：2)1(2)1(11)1()1()1(1)1()1()1()1(1)1()1()1()1(1)1()()(],,,[],,,[],,,[---=----------------+-+==∆⋅+=∆⋅+=∆⋅+=∑j i ij j i ij j i jk ik ji j i j i j i j j i ij j i j i j i j j i ij j i j i j i j j i ij Y Y X X D D D t Z Y X t W Z Z t Z Y X t V Y Y t Z Y X t U X Xj i D 为i 个烟团从源点释放后到tj 时刻所经过的距离。
大气环境中易挥发性有机物(VOCs)排放源清单研究
大气环境中易挥发性有机物(VOCs)排放源清单研究
何仁可;吴柳彦;张玲玲;陈飞;吴剑
【期刊名称】《山东化工》
【年(卷),期】2024(53)8
【摘要】随着社会发展步伐的迅速加快,大气环境污染的问题日渐突出,给人们健康带来较大的危害。
现在人们对生活质量的要求逐渐变高,大气中有害组分如
PM_(2.5),NO_(x),臭氧,VOCs等被人们所重视。
近年来很多企业或高校对易挥发性有机物(VOCs)的研究越来越注重,但由于VOCs产生环节及排放特征复杂多变,因此易挥发性有机物排放源清单的工作较为滞后。
介绍了污染源清单研究的三种主要方法,并着重介绍了污染源调查法以及在工业园区具体的实施案例,最终给出了VOCs 排放源清单研究对工业园区大气污染防治的意义。
【总页数】3页(P260-262)
【作者】何仁可;吴柳彦;张玲玲;陈飞;吴剑
【作者单位】江苏环保产业技术研究院股份公司
【正文语种】中文
【中图分类】X78
【相关文献】
1.我国挥发性有机物(VOCS)排放清单研究进展
2.阜新市VOCs挥发性有机物源清单调查浅析
3.天津市工业排放源挥发性有机物VOCs现状排放量估算研究
4.4种木兰科景观树种挥发性有机物(VOCs)排放清单及其保健作用评价
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S M O K E模型管理与更新系统
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SMOKE模型管理与更新系统是满足大气排放源清单管理、空气质量预报预警排放清单动态更新等需求的专业应用系统。
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