数学建模—垃圾焚烧厂
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Turner引进太阳高度角来判定日射强度，结合云况确定日射等级，再由日射等级和地面风速给出稳定度扩散级别。
大气稳定度具体分类方法见下表1、表2。
表1
表2
表中的云量是指云层所遮蔽天空占视野内天空总面积的成数。
根据从深圳市气象局官方网站上得来的深圳市一年的云量表，深圳市一年的平均云量约为5.145，而深圳市太阳高度角在一年中的大多数时候是超过60度的
6、高斯模型各种系数的计算方法
⑴ 源强的计算
源强：是指单位时间内污染物的排放量。由题中所给焚烧炉每天的污染物排放质量换算可得。
颗粒物：1620.37037mg/s；
二氧化硫：4050.93mg/s；
氮氧化合物：3472.22mg/s；
（3）日照角高度
本题中，当地纬度是22°41’
第一季度，即2012年1月~2012月3月，当地的日照角=67°19’；
对于雨雪，这种天气是空气的净化剂，将极大的降低空气中污染物的浓度。而且通常情况下，雨雪过境会带来大风给会促进污染物的稀释和扩散。
2，环境动态监测体系
环境动态监测体系由高斯预测模型和智能传感器在线检测系统组成。
3，经济补偿方案的构建
根据垃圾焚烧厂对周边环境影响程度以及当地的经济发展状况，对垃圾焚烧厂周边的居民以及公共设施等进行各种直接补偿和间接补偿。根据谁污染谁补偿的原则，在该题中由垃圾焚烧厂对周边居民进行补偿。具体方案见下文。
五，外围监测方案
在垃圾场周围取点处设置智能气敏传感器，全天候检测气体污染物浓度。该智能传感器在线检测系统是一个集成了自动监控仪器技术、计算机技术和网络通信技术的综合系统。该系统能够对主要污染因子浓度指标实现连续自动监测，并将采集监测数据与高斯模型预测出的污染因子标准浓度进行对比，若是测量浓度高于标准浓度，则系统进入预警模式，并且把数据传输给垃圾场服务部门，及时对污染源进行处理，并且适当调整赔偿方案。
(6809431659282407473*((221391894427205541*p)/15657045579530240)^(1/3))/(281474976710656000*u) + 80
其中p为环境大气压，u为平均风速。
5、扩散系数的选取：
扩散系数σy，σz的大小与大气湍流结构、离地高度、地面粗糙度、风速以及离开泄漏源的距离等因素有关。大气的湍流结构和风速在大气稳定度中考虑。大气稳定度由10米高度以上的风速、白天的太阳辐射或夜间的云量等参数决定。
第二季度，即2011年4月~2011月6月，当地的日照角=89°15’;
第三季度，即2011年7月~2011月9月，当地的日照角=43°53’;
第四季度，即2011年10月~2011月12月，当地的日照角=67°19’；
⑷ 大气稳定度的计算
按照Pasquill的分类方法，随着气象条件稳定性的增加，大气稳定度可以分为A、B、C、D、E、F六类。其中A、B、C三类表示气象条件不稳定，E、F两类表示气象条件稳定，D类表示中性气象条件，也就是说气象条件的稳定性在稳定和不稳定之间。A、B、C三种类型的稳定度中，A类表示气象条件极其不稳定，B类表示气象条件中等程度不稳定，C类表示气象条件弱不稳定。E和F两种类型的稳定度中，E类表示气象条件弱稳定，F类表示气象条件中等程度稳定。
正东方向
东北方向
正北方向
西北方向
c，确定计算点
计算点包括：公园小区等人群相对密集处一到十二月份的污染物浓度，污染物落地浓度的极值点。
d，垃圾焚烧厂周围居住区的分布
f，风力和风向及降雨等气象条件
按照高斯模型，如果风速比较小会加大的落地浓度，当风速为0时反而不会影响到周边环境。但事实上在没有风的时候大气中的湍流会促进污染物的扩散，所以在风速足够大才会取到最佳的扩散效果。
(8)整个过程中，烟囱排放体不发生沉降、分解，不发生任何化学反应等。
3，烟气抬升高度
以上式中的有效高度是指泄漏气体形成的气云基本上变成水平状的时候气云中心的离地高度。实际上，高架源有效高度就等于高架源几何高度加烟气抬升高度。
影响烟云抬升高度的因素有很多，主要包括：泄漏气体的初始速度和方向、初始温度、泄漏口直径、环境风速及风速岁高度的变化率、环境温度及大气稳定度。依据GB3480-83：
高斯扩散模型中规定的x轴的正方向为风速的方向，在本题的解决中有所不便。我们建立了一个统一的坐标系，以正东方向为x轴正方向，以正北方向为y轴正方向，z轴垂直于x轴和y轴决定的平面，然后对于八个风向的高斯扩散方程通过坐标变化整合至该坐标系中。具体运算如下：
正东方向：x1=x,y1=y;
东北方向： (x+y), (y-x);
我们采用的是Briggs的高架源扩散参数。具体如下图所示。
由上文论述可知，深圳市大气稳定度在A-B之间。
⑹当地平均风速
在高斯扩散公式的推导中，我们假设风速恒定不变，但是实际上在高斯扩散公式中污染物浓度与风速的关系并非线性关系。所以我们选择对每个月的平均污染物浓度进行计算。
五，利用高斯扩散模型对垃圾焚烧厂周围的污染物浓度进行预测。
二，符号说明
p：当地大气压强，kpa；
u：当地平均风速，m/s；
up：风频。即某中方向的风在该一定时间段内出现的次数占该时间段的比值，无单位。
Qk：假定当某种污染物污染源强为1000mg/s时该污染物在某一确定位置的浓度，mg/m3；
q：污染物浓度，mg/m3；
Q：污染源强度，即单位时间内污染物排放的质量，mg/s；
1，监测目的：通过对大气环境中的主要污染物质进行连续监测，判断大气质量是否符合国家制定的环境空气质量标准，实现对垃圾焚烧厂烟气排放及相关环境影响状况的动态监控ห้องสมุดไป่ตู้根据测定结果设计合理的周围居民风险承担经济补偿方案,
2，污染源：垃圾焚烧发电厂的高度为80米的排烟口，在民居附近。
A村 新田村 B村 樟坑径村 C村 辅城坳村 D村 谷湖龙村 E区 平湖生态园 F区 新田公园
Qv----实际排烟率，m3/s；
△T----烟气出口温度与环境温度差，K；
Ts----烟气出口温度，K；
Ta----环境大气温度，K，如无实测值，可取邻近气象；
计算出泄漏烟云抬升高度以后，将泄漏源抬升高度与泄漏源实际几何高度相加就得到了泄漏源有效高度。
此处由题给焚烧炉在线监测数据可得Qv=8.3205*106，Ts可取（273.15+93.25）k，环境大气温度不妨取25摄氏度，题给焚烧炉高80m，然后带入数据可得有效高度为
垃圾焚烧厂的经济补偿问题
关键词：高斯扩散模型风频 扩散系数 大气稳定度
摘要：本文就是利用高斯扩散模型对某地即将建成的垃圾焚烧厂对环境的影响进行预测，同时根据预测结果设计外围环境动态监测方案并提出对周边人群的补偿方案。
一，问题重述
“垃圾围城”是世界性难题，在今天的中国显得尤为突出。而垃圾焚烧正逐步成为处理垃圾的主要方式。但不可避免的，在垃圾焚烧的过程当中，会产生一些有害气体以及粉尘。所以需要对垃圾焚烧厂所在的的居民小区或者其他公共设施做出相应的补偿。题目中就具体的深圳某一垃圾焚烧厂在考虑主观、客观多种因素的情况下构建一套可行的动态监控体系，并根据潜在污染风险设计合理的周围居民风险承担经济方案分析垃圾焚烧厂的经济补偿问题。
(3)扩散过程中不考虑云团内部温度的变化，忽略热传递、热对流及热辐射；
(4)烟囱排放气体是理想气体，遵守理想气体状态方程；
(5)在水平方向，大气扩散系数呈各向同性；
(6)取x轴为平均风速方向，整个扩散过程中风速的大小、方向保持不变，不随地点、时间变化而变化；
(7)地面对烟囱排放气体起全反射作用，不发生吸收或吸附作用；
（图片来自互联网，已经过验证）
3，污染源排放情况：月平均排放烟气流量346687.5m3/h, 单位时间内（每天）排放的NOx质量0.3t/d, 单位时间内（每天）排放的SO2质量0.23t/d, 单位时间内（每天）排放的烟尘质量0.14t/d.
4，气象资料：根据所给数据可得，该区域全年都有西风，春夏季还有东北方向的风，秋冬季主要是西南方向的风。
，所以判定日射等级为4。而深圳市的风速在所给材料中只有5天超过5m/s，且未达到6m/s，各月的平均风速均未达到5m/s，所以大气稳定度在A-B之间。
⑸ 扩散系数的计算
扩散系数y、z的大小与大气湍流结构、离地高度、地面粗糙度、泄漏持续时间、
抽样时间间隔、风速以及离开泄漏源的距离等因素有关。大气的湍流结构和风速在大气稳定度中考虑。大气稳定度由10米高度以上的风速、白天的太阳辐射或夜间的云量等参数决定。
正北方向：x3=y,y3=-x;
西北方向： (y-x)， (-x-y)；
正西方向：x5=-y,y5=x;
西南方向： (-x-y), (x-y);
正南方向：x7=-y,y7=x;
东南方向： (x-y), (x+y);
由MATLAB函数nongdu计算得附近村落十二个月的Qk计算结果
取样点选取如图所示
由Matlab做出年平均Qk分布的立体图像如下
5，地形资料：垃圾焚烧厂位于平原之地，附近并没有山脉丘陵，建在居民区附近，位于垃圾焚烧厂附近的又居民区，公园及生态园。,
6，要监测的项目：主要有SO2、粉尘、NOX等，
7，人口分布：监测范围主要以居民为主，人口数量少于50万,
8，监测点的布置如下：采用同心圆布点法，红色为监测点，在公园和生态园附近的监测点的采样口在离地高度1.5~2m处，在民居的监测点的采样口有2个，一个离地高度为2m，另外一个置于比屋顶高1.5m左右的地方，
做出等值线分布图
该图中每两条等值线之间的值差为5X10-5，最外一条的值为5X10-5，最里面一条为6.5X10-4.
由图可以看出烟气污染主要分布在山地地区，在居住区相对较少。
由MATLAB解得，当x=-397.4654m，y=-402.0468m，Qk取得最大值，为
6.5139X10-4mg/m3。
b，确定预测范围
根据高斯扩散公式，在沿风向2500m时各种污染物浓度数量级已经低于
10-4mg/m3，小于国家规定的一级空气质量标准的污染物浓度，所以将预测范围半径定在2500m。而且通过调查得知，在当地并没有超过80m的楼房，而且通过谷歌地图分析，在该地区垃圾焚烧厂的地势普遍高于居住区，所以取落地浓度。下面附上由垃圾焚烧厂向东，东北，北，西北方向延伸2500m的高度配置文件。
式中： no----烟气热状况及地表系数，见下表；
n1----烟气热释放率指数，见下表； n2----排气筒高度指数，见下表；
Qh----烟气热释放率，KJ/s；
H----排气筒距地面几何高度，m ，超过去240m时，取H=240m；
Pa----大气压力，KPa ，如无实测值，可取邻近气象台（站）季或年平均值；
由高斯扩散公式可以知道，在扩散系数确定之后，污染物浓度随空间的分布由x，y，z，H确定，但是由上文论述我们知道在本题中H取决于p和u，我们假设该地的大气压为105pa，则污染物浓度随空间的分布取决于x，y，z，和u。但事实上，我们由公式中可以看出污染物浓度与u之间的关系并不是简单的线性关系，所以我们以u的平均数带入公式中计算，所取的时间跨度越小，所得结果便越接近于实际值。
四，高斯模型
1.坐标系
高斯模型的坐标系如图1所示，原点为排放点（若为高架源，原点为排放点在地面的投影），以风速方向为x轴正方向，y轴在水平面上垂直于x轴，正向在x轴的左侧，z轴垂直于水平面xoy，向上为正向。
2、模型假设
(1)污染物的浓度在y、z轴上的分布是高斯分布（正态分布）的；
(2)污染源的源强是连续且均匀的，初始时刻云团内部的浓度、温度呈均匀分布；
9，采样时间与频率：每小时采样一次，连续取样。
六，经济补偿方案
1，经济补偿方案污染因子分析
预测点的污染物浓度q=Qk*k；
预测点的颗粒物浓度如下
预测点的二氧化硫浓度
预测点的氮氧化合物浓度
k:各种污染物源强与1000mg/s的比值，无单位。
三，问题分析
本题中以垃圾焚烧厂烟囱为污染物源点，从烟囱排放出的污染物对垃圾场周围土壤和水源的影响很小，本题中主要考虑污染源对环境空气质量的影响程度，制定经济赔偿范围 。
1，对垃圾焚烧厂周围的污染物浓度进行预测
a，具体预测对象
在题目中给出了国家规定的污染物排放新标准和焚烧炉正常运行时的部分在线监测数据。根据以上两项选择颗粒物，二氧化硫和氮氧化合物在垃圾焚烧厂周围的浓度空间分布作为预测对象。
大气稳定度具体分类方法见下表1、表2。
表1
表2
表中的云量是指云层所遮蔽天空占视野内天空总面积的成数。
根据从深圳市气象局官方网站上得来的深圳市一年的云量表，深圳市一年的平均云量约为5.145，而深圳市太阳高度角在一年中的大多数时候是超过60度的
6、高斯模型各种系数的计算方法
⑴ 源强的计算
源强：是指单位时间内污染物的排放量。由题中所给焚烧炉每天的污染物排放质量换算可得。
颗粒物：1620.37037mg/s；
二氧化硫：4050.93mg/s；
氮氧化合物：3472.22mg/s；
（3）日照角高度
本题中，当地纬度是22°41’
第一季度，即2012年1月~2012月3月，当地的日照角=67°19’；
对于雨雪，这种天气是空气的净化剂，将极大的降低空气中污染物的浓度。而且通常情况下，雨雪过境会带来大风给会促进污染物的稀释和扩散。
2，环境动态监测体系
环境动态监测体系由高斯预测模型和智能传感器在线检测系统组成。
3，经济补偿方案的构建
根据垃圾焚烧厂对周边环境影响程度以及当地的经济发展状况，对垃圾焚烧厂周边的居民以及公共设施等进行各种直接补偿和间接补偿。根据谁污染谁补偿的原则，在该题中由垃圾焚烧厂对周边居民进行补偿。具体方案见下文。
五，外围监测方案
在垃圾场周围取点处设置智能气敏传感器，全天候检测气体污染物浓度。该智能传感器在线检测系统是一个集成了自动监控仪器技术、计算机技术和网络通信技术的综合系统。该系统能够对主要污染因子浓度指标实现连续自动监测，并将采集监测数据与高斯模型预测出的污染因子标准浓度进行对比，若是测量浓度高于标准浓度，则系统进入预警模式，并且把数据传输给垃圾场服务部门，及时对污染源进行处理，并且适当调整赔偿方案。
(6809431659282407473*((221391894427205541*p)/15657045579530240)^(1/3))/(281474976710656000*u) + 80
其中p为环境大气压，u为平均风速。
5、扩散系数的选取：
扩散系数σy，σz的大小与大气湍流结构、离地高度、地面粗糙度、风速以及离开泄漏源的距离等因素有关。大气的湍流结构和风速在大气稳定度中考虑。大气稳定度由10米高度以上的风速、白天的太阳辐射或夜间的云量等参数决定。
第二季度，即2011年4月~2011月6月，当地的日照角=89°15’;
第三季度，即2011年7月~2011月9月，当地的日照角=43°53’;
第四季度，即2011年10月~2011月12月，当地的日照角=67°19’；
⑷ 大气稳定度的计算
按照Pasquill的分类方法，随着气象条件稳定性的增加，大气稳定度可以分为A、B、C、D、E、F六类。其中A、B、C三类表示气象条件不稳定，E、F两类表示气象条件稳定，D类表示中性气象条件，也就是说气象条件的稳定性在稳定和不稳定之间。A、B、C三种类型的稳定度中，A类表示气象条件极其不稳定，B类表示气象条件中等程度不稳定，C类表示气象条件弱不稳定。E和F两种类型的稳定度中，E类表示气象条件弱稳定，F类表示气象条件中等程度稳定。
正东方向
东北方向
正北方向
西北方向
c，确定计算点
计算点包括：公园小区等人群相对密集处一到十二月份的污染物浓度，污染物落地浓度的极值点。
d，垃圾焚烧厂周围居住区的分布
f，风力和风向及降雨等气象条件
按照高斯模型，如果风速比较小会加大的落地浓度，当风速为0时反而不会影响到周边环境。但事实上在没有风的时候大气中的湍流会促进污染物的扩散，所以在风速足够大才会取到最佳的扩散效果。
(8)整个过程中，烟囱排放体不发生沉降、分解，不发生任何化学反应等。
3，烟气抬升高度
以上式中的有效高度是指泄漏气体形成的气云基本上变成水平状的时候气云中心的离地高度。实际上，高架源有效高度就等于高架源几何高度加烟气抬升高度。
影响烟云抬升高度的因素有很多，主要包括：泄漏气体的初始速度和方向、初始温度、泄漏口直径、环境风速及风速岁高度的变化率、环境温度及大气稳定度。依据GB3480-83：
高斯扩散模型中规定的x轴的正方向为风速的方向，在本题的解决中有所不便。我们建立了一个统一的坐标系，以正东方向为x轴正方向，以正北方向为y轴正方向，z轴垂直于x轴和y轴决定的平面，然后对于八个风向的高斯扩散方程通过坐标变化整合至该坐标系中。具体运算如下：
正东方向：x1=x,y1=y;
东北方向： (x+y), (y-x);
我们采用的是Briggs的高架源扩散参数。具体如下图所示。
由上文论述可知，深圳市大气稳定度在A-B之间。
⑹当地平均风速
在高斯扩散公式的推导中，我们假设风速恒定不变，但是实际上在高斯扩散公式中污染物浓度与风速的关系并非线性关系。所以我们选择对每个月的平均污染物浓度进行计算。
五，利用高斯扩散模型对垃圾焚烧厂周围的污染物浓度进行预测。
二，符号说明
p：当地大气压强，kpa；
u：当地平均风速，m/s；
up：风频。即某中方向的风在该一定时间段内出现的次数占该时间段的比值，无单位。
Qk：假定当某种污染物污染源强为1000mg/s时该污染物在某一确定位置的浓度，mg/m3；
q：污染物浓度，mg/m3；
Q：污染源强度，即单位时间内污染物排放的质量，mg/s；
1，监测目的：通过对大气环境中的主要污染物质进行连续监测，判断大气质量是否符合国家制定的环境空气质量标准，实现对垃圾焚烧厂烟气排放及相关环境影响状况的动态监控ห้องสมุดไป่ตู้根据测定结果设计合理的周围居民风险承担经济补偿方案,
2，污染源：垃圾焚烧发电厂的高度为80米的排烟口，在民居附近。
A村 新田村 B村 樟坑径村 C村 辅城坳村 D村 谷湖龙村 E区 平湖生态园 F区 新田公园
Qv----实际排烟率，m3/s；
△T----烟气出口温度与环境温度差，K；
Ts----烟气出口温度，K；
Ta----环境大气温度，K，如无实测值，可取邻近气象；
计算出泄漏烟云抬升高度以后，将泄漏源抬升高度与泄漏源实际几何高度相加就得到了泄漏源有效高度。
此处由题给焚烧炉在线监测数据可得Qv=8.3205*106，Ts可取（273.15+93.25）k，环境大气温度不妨取25摄氏度，题给焚烧炉高80m，然后带入数据可得有效高度为
垃圾焚烧厂的经济补偿问题
关键词：高斯扩散模型风频 扩散系数 大气稳定度
摘要：本文就是利用高斯扩散模型对某地即将建成的垃圾焚烧厂对环境的影响进行预测，同时根据预测结果设计外围环境动态监测方案并提出对周边人群的补偿方案。
一，问题重述
“垃圾围城”是世界性难题，在今天的中国显得尤为突出。而垃圾焚烧正逐步成为处理垃圾的主要方式。但不可避免的，在垃圾焚烧的过程当中，会产生一些有害气体以及粉尘。所以需要对垃圾焚烧厂所在的的居民小区或者其他公共设施做出相应的补偿。题目中就具体的深圳某一垃圾焚烧厂在考虑主观、客观多种因素的情况下构建一套可行的动态监控体系，并根据潜在污染风险设计合理的周围居民风险承担经济方案分析垃圾焚烧厂的经济补偿问题。
(3)扩散过程中不考虑云团内部温度的变化，忽略热传递、热对流及热辐射；
(4)烟囱排放气体是理想气体，遵守理想气体状态方程；
(5)在水平方向，大气扩散系数呈各向同性；
(6)取x轴为平均风速方向，整个扩散过程中风速的大小、方向保持不变，不随地点、时间变化而变化；
(7)地面对烟囱排放气体起全反射作用，不发生吸收或吸附作用；
（图片来自互联网，已经过验证）
3，污染源排放情况：月平均排放烟气流量346687.5m3/h, 单位时间内（每天）排放的NOx质量0.3t/d, 单位时间内（每天）排放的SO2质量0.23t/d, 单位时间内（每天）排放的烟尘质量0.14t/d.
4，气象资料：根据所给数据可得，该区域全年都有西风，春夏季还有东北方向的风，秋冬季主要是西南方向的风。
，所以判定日射等级为4。而深圳市的风速在所给材料中只有5天超过5m/s，且未达到6m/s，各月的平均风速均未达到5m/s，所以大气稳定度在A-B之间。
⑸ 扩散系数的计算
扩散系数y、z的大小与大气湍流结构、离地高度、地面粗糙度、泄漏持续时间、
抽样时间间隔、风速以及离开泄漏源的距离等因素有关。大气的湍流结构和风速在大气稳定度中考虑。大气稳定度由10米高度以上的风速、白天的太阳辐射或夜间的云量等参数决定。
正北方向：x3=y,y3=-x;
西北方向： (y-x)， (-x-y)；
正西方向：x5=-y,y5=x;
西南方向： (-x-y), (x-y);
正南方向：x7=-y,y7=x;
东南方向： (x-y), (x+y);
由MATLAB函数nongdu计算得附近村落十二个月的Qk计算结果
取样点选取如图所示
由Matlab做出年平均Qk分布的立体图像如下
5，地形资料：垃圾焚烧厂位于平原之地，附近并没有山脉丘陵，建在居民区附近，位于垃圾焚烧厂附近的又居民区，公园及生态园。,
6，要监测的项目：主要有SO2、粉尘、NOX等，
7，人口分布：监测范围主要以居民为主，人口数量少于50万,
8，监测点的布置如下：采用同心圆布点法，红色为监测点，在公园和生态园附近的监测点的采样口在离地高度1.5~2m处，在民居的监测点的采样口有2个，一个离地高度为2m，另外一个置于比屋顶高1.5m左右的地方，
做出等值线分布图
该图中每两条等值线之间的值差为5X10-5，最外一条的值为5X10-5，最里面一条为6.5X10-4.
由图可以看出烟气污染主要分布在山地地区，在居住区相对较少。
由MATLAB解得，当x=-397.4654m，y=-402.0468m，Qk取得最大值，为
6.5139X10-4mg/m3。
b，确定预测范围
根据高斯扩散公式，在沿风向2500m时各种污染物浓度数量级已经低于
10-4mg/m3，小于国家规定的一级空气质量标准的污染物浓度，所以将预测范围半径定在2500m。而且通过调查得知，在当地并没有超过80m的楼房，而且通过谷歌地图分析，在该地区垃圾焚烧厂的地势普遍高于居住区，所以取落地浓度。下面附上由垃圾焚烧厂向东，东北，北，西北方向延伸2500m的高度配置文件。
式中： no----烟气热状况及地表系数，见下表；
n1----烟气热释放率指数，见下表； n2----排气筒高度指数，见下表；
Qh----烟气热释放率，KJ/s；
H----排气筒距地面几何高度，m ，超过去240m时，取H=240m；
Pa----大气压力，KPa ，如无实测值，可取邻近气象台（站）季或年平均值；
由高斯扩散公式可以知道，在扩散系数确定之后，污染物浓度随空间的分布由x，y，z，H确定，但是由上文论述我们知道在本题中H取决于p和u，我们假设该地的大气压为105pa，则污染物浓度随空间的分布取决于x，y，z，和u。但事实上，我们由公式中可以看出污染物浓度与u之间的关系并不是简单的线性关系，所以我们以u的平均数带入公式中计算，所取的时间跨度越小，所得结果便越接近于实际值。
四，高斯模型
1.坐标系
高斯模型的坐标系如图1所示，原点为排放点（若为高架源，原点为排放点在地面的投影），以风速方向为x轴正方向，y轴在水平面上垂直于x轴，正向在x轴的左侧，z轴垂直于水平面xoy，向上为正向。
2、模型假设
(1)污染物的浓度在y、z轴上的分布是高斯分布（正态分布）的；
(2)污染源的源强是连续且均匀的，初始时刻云团内部的浓度、温度呈均匀分布；
9，采样时间与频率：每小时采样一次，连续取样。
六，经济补偿方案
1，经济补偿方案污染因子分析
预测点的污染物浓度q=Qk*k；
预测点的颗粒物浓度如下
预测点的二氧化硫浓度
预测点的氮氧化合物浓度
k:各种污染物源强与1000mg/s的比值，无单位。
三，问题分析
本题中以垃圾焚烧厂烟囱为污染物源点，从烟囱排放出的污染物对垃圾场周围土壤和水源的影响很小，本题中主要考虑污染源对环境空气质量的影响程度，制定经济赔偿范围 。
1，对垃圾焚烧厂周围的污染物浓度进行预测
a，具体预测对象
在题目中给出了国家规定的污染物排放新标准和焚烧炉正常运行时的部分在线监测数据。根据以上两项选择颗粒物，二氧化硫和氮氧化合物在垃圾焚烧厂周围的浓度空间分布作为预测对象。