大气模型
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。
指数型大气密度模型
指数型大气密度模型指数型大气密度模型是一种用于描述大气在不同高度上的密度变化的模型。
它是基于指数函数的形式，通过指数函数的参数来刻画大气密度随高度变化的关系。
在航空航天领域和气象学中，指数型大气密度模型被广泛应用于气象预报、大气环境模拟和航天器设计等方面。
1. 指数型大气密度模型的基本原理大气是由气体组成的，密度是描述气体分子数目在单位体积内的分布情况。
随着高度的增加，大气压力逐渐减小，分子之间的相对距离增加，导致密度逐渐降低。
指数型大气密度模型假设大气密度的变化可以用指数函数来描述，具体表达式为：ρ(h) = ρ0 * exp(-h/H)其中，ρ(h)表示在高度h处的大气密度，ρ0表示地面上的大气密度，H表示尺度高度，即密度每下降一个数量级所需要的高度。
2. 指数型大气密度模型的适用范围指数型大气密度模型在高度较低的大气层中具有较高的精度和适用性。
它适用于海拔高度在0到1000公里之间的范围。
在此范围内，指数型大气密度模型能够较准确地预测大气压力、密度和温度随高度的变化趋势。
3. 指数型大气密度模型的应用指数型大气密度模型在航空航天领域有着广泛的应用。
在航空器的设计和性能评估中，准确地估计大气参数对于飞行器的飞行性能、气动力学和燃油消耗等都至关重要。
指数型大气密度模型可以提供飞行高度、空气密度和空气温度等信息，为飞行器设计和导航提供基础数据。
另外，指数型大气密度模型还在气象学领域的气象预报和天气预测中有着重要的应用。
通过大气密度模型，可以预测不同高度上的温度、压力和密度等参数，为气象领域的模拟和预测提供基础数据。
4. 对指数型大气密度模型的个人观点和理解指数型大气密度模型是对大气密度变化的一种简化描述，从数学上刻画了大气的垂直结构特征。
它在航空航天领域和气象学中的应用是十分重要的，为工程和科学研究提供了便捷的工具。
然而，指数型大气密度模型也存在一定的局限性。
由于实际大气的变化是非线性和复杂的，指数型大气密度模型的简化假设可能引入一定的误差。
大气校正6S模型简介
度（KM）
0.25-4um是6S模型处理的合法波长。提供
。 自定义和标准预定义两种光谱选择
地表反射率模型，包括均一地表和非均一地表。 前者又分为两种：无方向型和方向型地表，前者 代表的是均一的朗伯反射体，分别是绿色植被均 值、洁净水均值、沙地均值和湖水均值，同时还 可输入自己的地表反射率。后者考虑了地表和大 气的二向反射特性。
6S给出几种可供选择的大气模式:对流 层模型、中纬度夏季、中纬度冬季、 近极地夏季、近极地冬季、US62标准 大气模型，也可自定义大气模式 。
气溶胶模式包括定义气溶胶类型和浓度两部分。
*在6S中定义了7种缺省的气溶胶模式(大陆型、
海洋型、城市型、沙土型、生物气溶胶和平流层 型)，还可根据实际测量来定义。
射SOS (successive orders of scaБайду номын сангаасtering)算法来计 算散射和吸收,提高了瑞利和气溶胶散射作用的计算精
度。光谱波长提高到了2.5nm。 改进了模型的参数输
入,使其更接近实际。该模型对主要大气效应:
H2O ,O3 ,O2 ,CO2 ,CH4 ,N2O 等气体的吸收,大气分子 和气溶胶的散射都进行了考虑。它不仅可以模拟地表 非均一性,还可以模拟地表双向反射特性。
这四部分反射辐射的总和可以反演非朗伯体地表的反射率。
五、6S主要算法
六、6S算法流程
❖ 1、几何参数 ❖ 2、大气模式 ❖ 3、气溶胶模式 ❖ 4、光谱条件 ❖ 5、地面反射率 ❖ 6、目标和传感器的高程参数
利用输入的参数来确定相对于一个指定 的地面点时，太阳、地面目标和传感器 之间的空间几何关系。如太阳天顶角、 卫星天顶角、太阳方位角、卫星方位角， 观测时间等。
大气散射模型原理
大气散射模型原理
大气散射模型是用来描述自然景物表面反射光线在大气中逐渐衰减的数学模型。
其原理可以简述为：当光线通过大气时，会被大气中的分子和颗粒物所散射。
这些散射事件会使得光线逐渐衰减、扩散和变色，最终到达人眼的光线成为不同颜色、亮度和方向的杂散光，使得物体在视觉上看起来更加模糊和暗淡。
在大气散射模型中，一般将大气分为多个不同的层，每一层具有不同的光学参数，如散射系数、吸收系数、逐渐变化的折射率等。
这些参数决定了光线在大气中的传播和衰减方式，从而影响景物的视觉品质。
通过对这些参数的建模和计算，可以得到不同大气条件下光线传播的特性，以及不同特定条件下景物的表面颜色、亮度和对比度等视觉特征，为计算机图形学和计算机视觉领域提供了重要的理论基础。
环境监测领域中的大气污染模型使用教程
环境监测领域中的大气污染模型使用教程大气污染是当前全球范围内面临的重要环境问题之一。
为了保护人类健康和环境可持续发展，科学家们开发了各种大气污染模型来预测和评估不同因素对空气质量的影响。
本文将介绍环境监测领域中常用的大气污染模型以及如何使用它们进行预测和分析。
1. 模型介绍在环境监测领域中，常用的大气污染模型包括：CMAQ模型、WRF-Chem模型、AERMOD模型等。
这些模型基于物理、化学和数学原理，通过模拟大气过程、污染物传输和变化，提供了对大气污染的准确预测和评估。
- CMAQ模型（Community Multiscale Air Quality Model）是一种广泛应用于大气环境模拟和预测的模型。
它可以模拟大尺度到细尺度的空气流动和污染物传输，包括气溶胶、氧化物、二氧化氮等。
- WRF-Chem模型（Weather Research and Forecasting model coupled with Chemistry）是一种将大气动力学模拟和化学传输过程相结合的模型。
它可以模拟气象过程和污染物分布，有助于理解不同气象条件下的空气污染形成和传播机理。
- AERMOD模型是一种广泛用于工业源排放和城市环境中污染物传输建模的模型。
它基于高斯模型原理，能够预测工业源的排放对周围地区空气质量的影响。
2. 模型使用教程为了能够准确有效地使用这些大气污染模型，以下是一些基本的使用教程和注意事项：2.1 数据准备在使用大气污染模型之前，首先需要准备好相关的输入数据。
这些数据包括气象数据、地理信息、土地利用数据、废气排放数据等。
可以从气象台、环境保护部门等机构获取这些数据，也可以使用开源数据集和模型提供的默认数据。
2.2 模型配置配置大气污染模型是一个重要的步骤，决定了模型的运行方式和输出结果的准确性。
在配置模型时，需要设置模型的运行时间、空间范围、污染物的初始浓度和排放源信息等。
每个模型都有相应的配置文件和参数，使用者需要根据应用需求进行相应的设置。
大气环境模型的参数敏感性分析与误差评估
大气环境模型的参数敏感性分析与误差评估大气环境模型是研究大气环境状况和变化的重要工具，通过模拟和预测大气中的物理和化学过程，帮助我们了解大气中的污染物扩散、空气质量形成和气候变化等问题。
然而，大气环境模型的准确性与可靠性与其参数的选择与设定密切相关。
在大气环境模型中，参数可以被分为两类：一类是必选参数，另一类是可选参数。
必选参数是指那些直接影响模型结果、不能忽略的参数，例如大气压力、温度、湿度等；可选参数则是指那些对模拟结果有一定影响，但并非必须考虑的参数，例如辐射传输参数、气溶胶排放源分布等。
参数敏感性分析是评估大气环境模型对不确定性参数的敏感程度的一种方法。
常用的参数敏感性分析方法有单参数敏感性分析、参数多元分析和全局敏感性分析等。
单参数敏感性分析通过改变一个参数并保持其他参数不变，观察模型输出结果的变化幅度，来评估该参数对模型结果的影响程度。
参数多元分析则通过同时改变多个参数，探索参数之间的相互作用对模型输出的影响。
全局敏感性分析则是综合考虑了参数与模型输出之间的非线性关系，评估各参数在模型输出中的贡献程度。
误差评估是评估模型输出结果与真实观测数据之间的差异，并确定模型的精度与可靠性的过程。
误差可以分为系统误差和随机误差两类。
系统误差是指模型预测值与观测值之间在特定条件下的平均偏差，可以通过调整模型参数或改进模型算法来减小；随机误差则是指模型输出结果与观测值之间的随机偏差，通常使用统计方法来评估其大小。
误差评估的常用方法包括偏差分析、均方根误差和相关系数等。
在进行大气环境模型的参数敏感性分析与误差评估时，需要考虑一系列因素。
首先，选择合适的参数范围和步长，以保证对所有参数都进行合理的覆盖和探索；其次，确保模型输入数据的准确性和可靠性，以避免误差源的引入；此外，还需要区分必选参数和可选参数，合理地选择需要进行敏感性分析和误差评估的参数。
最后，需要强调的是，大气环境模型的参数敏感性分析与误差评估是一个复杂而精细的工作，需要充分考虑不同因素的综合影响，并结合实际应用需求进行适当的简化和转化。
大气模型参数
大气模型参数大气模型参数是一种研究大气动力学和热力学状态及过程的定量方法，它既包括大气层结构参数，也包括大气动力参数和热力参数。
研究大气模型参数帮助我们了解大气的性质及其变化，推断大气变化的原因，从而预测未来的气候和气象状况。
一、大气层结构参数大气层结构参数是指大气的深度、层厚度、温度、压力等定量参数，可用来描述大气的层次结构、层结构变化趋势以及与气候有关的大气物理状态。
1.大气深度大气深度是指从地面到天空的大气厚度，一般为500至1000公里，气深主要由气压、温度和密度组成。
气深的大小可以直接反映大气的性质，深的气层结构比较活跃，而浅的气层结构则相对稳定。
2.层厚度层厚度是指大气层中，任意两个高度之间的厚度，一般是指地面外的大气层厚度，层厚度的变化可用来推断大气中的气溶胶和微粒浓度，以及辐射特性等。
3.温度温度用来描述大气中物质的平均运动状态，物质运动越剧烈，该大气层的温度就越高，且温度随高度的增加而减小，它反映了这一大气层的热力状况。
4.压力压力用来描述物质的总体运动状态，压力越高，物质运动就越剧烈，且压力随高度的增加而减小，反映了大气层结构的动力特性。
二、大气动力参数大气动力参数是指大气中流体运动的定量参数，如风速、风向、气流形势、湍流强度等，可用来描述大气中流体运动的状况，从而预测未来的气候变化趋势。
1.风速风速指的是大气中相对于地表物质，由气流吹动物质的向心力，它是描述大气流体运动的重要参数。
风速的变化可用来推断大气中的湍流强度，反映大气流体运动的动态变化和辐射热量的传输状况。
2.风向风向指的是大气中相对于地表物质，由气流吹动物质的向心力的方向，它是描述大气流体运动的重要参数，风向的变化可用来推断气象系统的运动变化，以及风场、湍流强度及大气辐射特性的变化趋势。
3.气流形势气流形势指的是大气中气流的空间分布及流动态势，它可用来表征大气中气流的空间分布，与大气辐射特性、湍流强度、气候变化及气象状况等有关。
常用的全球尺度大气模型
常用的全球尺度大气模型全球尺度的大气模型，也被称为化学传输模型（CTMs），在模拟和预测中长周期的大气污染成分在全球范围内的平衡和演变方面发挥着重要作用。
这些模型通常涉及复杂的化学和物理过程，包括污染物的排放、传输、转化和去除等。
以下是一些常用的全球尺度大气模型的详细介绍：GEOS-Chem：GEOS-Chem是一个全球尺度的化学传输模型，由哈佛大学和NASA戈达德太空飞行中心共同开发。
它使用NASA的GEOS （全球地球观测系统）大气化学模式作为基础，结合详细的气态和颗粒相化学机制，以模拟全球大气中的化学过程。
GEOS-Chem已被广泛应用于研究对流层化学、气溶胶和气候之间的相互作用。
CAM-Chem：CAM-Chem是剑桥大学开发的一个全球大气化学模型，它嵌入到NCAR（美国国家大气研究中心）的CAM（社区大气模型）中。
该模型包含详细的气态和颗粒相化学机制，可以模拟全球尺度的化学过程，以及与气候系统的相互作用。
CAM-Chem已被用于研究气候变化对大气化学的影响，以及大气化学对气候变化的反馈。
MOZART：MOZART（模块化多尺度空气质量模型）是一个全球尺度的化学传输模型，由美国宇航局和加州大学尔湾分校共同开发。
它包含详细的气态和颗粒相化学机制，以及物理过程（如平流、对流和扩散），以模拟全球大气中的化学和物理过程。
MOZART已被广泛应用于研究大气化学和气溶胶对气候的影响。
这些模型通常使用全球尺度的气象数据作为输入，结合排放清单和详细的化学机制，以模拟和预测全球范围内的大气污染成分和气候变化。
这些模型不仅有助于了解全球大气污染水平及其对气候变化的影响，还可以为政策制定者提供科学依据，以制定有效的环境保护措施。
需要注意的是，不同的模型具有不同的特点和适用范围，选择和使用模型时应根据具体的研究目标和需求进行综合考虑。
此外，随着科学技术的不断发展，新的模型和技术不断涌现，因此建议查阅最新的科学文献或咨询相关领域的专家，以获取最准确和最新的全球尺度大气模型信息。
大气环境模型与气候变化预测效果比较
大气环境模型与气候变化预测效果比较气候变化是当前全球关注的焦点问题之一，对人类社会和自然环境都产生着深远的影响。
为了更好地理解和应对气候变化，科学家们发展了各种大气环境模型，用于预测和模拟气候系统的变化。
本文将比较不同大气环境模型的气候变化预测效果，并讨论其优缺点。
大气环境模型是一种数学模型，通过模拟和计算大气中的气候要素（如温度、湿度、风速等）之间的相互作用，可以预测未来气候的变化趋势和规律。
目前，常用的大气环境模型可以分为气候模式和气候影响模型两种。
首先，我们来看气候模式。
气候模式是通过对地球系统中各种气候要素的物理过程进行数值模拟，来预测未来气候变化的模型。
常见的气候模式有CMIP6、CESM、UKESM等。
这些模式基于物理方程和观测数据，综合考虑大气、海洋、陆地和冰雪等要素之间的相互作用，能够较为准确地模拟气候系统的变化。
由于气候模式基于物理规律，因此其模拟结果能够较好地反映真实气候的变化趋势。
然而，气候模式也存在一些局限性。
首先，由于数据的不完备性和观测误差等原因，气候模式对初始条件的敏感度较高，这可能导致一定程度的模拟误差。
此外，气候模式的计算复杂度很高，需要大量的计算资源和时间。
而且，由于模式的不同，相同模拟工作可能会有不同的结果。
因此，气候模式的评估和验证变得非常重要，需要与观测数据进行对比和校正，以提高模型的可靠性和预测能力。
另外一种常用的大气环境模型是气候影响模型，也称为经验模型。
与气候模式不同，气候影响模型不直接模拟大气中的物理过程，而是通过统计和建立统计关系来预测气候变化。
常见的气候影响模型有ARIMA、VAR、GARCH 等。
这些模型通过分析历史气候数据中的相关性和趋势，并基于时间序列模型等方法，来预测未来气候的变化。
气候影响模型的优点在于计算复杂度低，预测速度快，并且可以对数据进行实时更新和调整。
然而，气候影响模型也存在一些问题。
首先，气候影响模型基于统计方法，可能忽略了一些物理过程的细节，导致预测结果的精确性不如气候模式。
环境系统分析教程之箱式大气质量模型
数据来源：实时监测、历史数据、卫星遥感等 数据处理：大数据分析、机器学习、深度学习等 模型优化：根据大数据进行模型参数调整和优化 应用领域：环境监测、气象预报、城市规划等
PART SIX
假设大气层是静止的，但实 际上大气层是流动的
假设大气层是均匀的，但实 际上大气层是不均匀的
假设大气层是均质的，但实 际上大气层是不均质的
,a click to unlimited possibilities
汇报RT TWO
箱式模型是一种大气质量模型，用于模拟大气污染物的传输、扩散和转化过程。
箱式模型将大气划分为若干个箱体，每个箱体代表一个区域，区域内的大气污染 物浓度和传输过程可以通过模型进行模拟。
箱式模型的基本原理是利用质量守恒定律和扩散方程，通过求解这些方程得到大 气污染物的浓度分布和传输过程。
箱式模型可以应用于大气环境质量评价、污染源解析、污染控制等方面。
单箱模型：只有一个箱体，适用于简单大气环境 双箱模型：有两个箱体，适用于复杂大气环境 多箱模型：有多个箱体，适用于更复杂的大气环境 混合模型：结合单箱、双箱或多箱模型，适用于特定大气环境
参数的调整：根据 模型运行结果调整 参数，提高模型精 度
参数的优化：采用 优化算法对参数进 行优化，提高模型 性能
参数的验证：通过 实验验证参数优化 的效果，确保模型 的准确性和可靠性
箱式大气质量模型与其他大气质量模型的比较和结合 箱式大气质量模型与其他环境模型的结合，如气候模型、水文模型等 箱式大气质量模型与其他领域模型的结合，如交通模型、经济模型等 箱式大气质量模型与其他技术手段的结合，如遥感技术、大数据技术等
假设大气层是线性的，但实 际上大气层是非线性的
模型需要大量 的气象数据， 但实际数据获
大气模型发展简史与简介
大气模型发展简史与简介1.1 第一代空气质量模型―高斯模型和拉格朗日烟团轨迹模型第一代空气质量模型主要包括了高斯扩散模型和拉格朗日轨迹模型。
这两类模型都是利用风的运动轨迹来模拟近地层大气层中复杂的物理和化学过程。
它的物理表述即模拟均匀混合的大气物质沿风向运动的情况。
在大气物质从地面向高层运动的过程中，其运动规则受到垂直方向上风速以及温度的不均匀分布的影响而不断的发生变化。
具体过程见图。
1. EIAA （典型高斯）适用于<50km的区域EIAA大气环评助手“是宁波环科院六五软件工作室开发的软件。
《HJ/T2.2-93 环评导则-大气环境》、《JTJ005-96 公路建设项目环评规范-大气部分》，中国环境影响评价培训教材等文献中推荐的模型和计算方法作为主要框架，内容涵盖了导则中的全部要求，并进行了适当地拓展与加深。
可以处理点源、面源、体源、线源对于预测计算结果，可以查看§各接受点地面高程及其等高线图§各接受点的背景浓度及其分布图§各污染源的浓度和总的浓度及其分布图§各污染源的分担率及其分布图§各污染源或总的浓度的平均评价指数和超标面积§还可以任意改变各污染源的排放率（排放强度）以观察不同排放率下的浓度变化情况§也可查看任意一个横截面或竖截面上的浓度变化图广泛应用的版本是EIAA2.5，EIAA2.6。
版本中均有bug，大家谨慎使用。
2. aermod（稳态高斯）适用于<50km的区域AERMOD由美国国家环保局联合美国气象学会组建法规模式改善委员会（AERMIC）开发。
AERMIC的目标是开发一个能完全替代ISC3的法规模型，新的法规模型将采用ISC3的输入与输出结构、应用最新的扩散理论和计算机技术更新ISC3 计算机程序、必须保证能够模拟目前ISC3能模拟的大气过程与排放源。
20世纪90年代中后期，法规模式改善委员会在美国国家环保局的财政支持下，成功开发出AERMOD扩散模型。
第3章大气环境模型
dC lbh ubhC0 lbQ ubhC KClbh dt
箱内污染 物量的瞬 时变化 箱内恒 定增加 的污染 物的量 推出箱 内的污 染物的 量 衰减的 污染物 的量
推进箱内 的污染物 的量
当不考虑衰减，即K为0时，上式的解为:
Ql ut l C C0 (1 e ) uh
Q y2 (z H )2 C exp[( )]{exp[ ] 2 2 2 y 2 z 2 u y z (z H ) exp[ ]} 2 2 z
2
• 上式为适应于连续排放高架源的高斯公 式。式中H为有效源高，是实际源高和烟 气抬升高度之和。
平坦地面高架点源地面浓度的估算
经过以上假设和一系列推导简化， 上述方程可以得到解为下式：
Q y z c ( x, y , z ) exp[( 2 2 )] 2 y 2 z 2 u y z
式中 • C(x,y,z)为下风向某点（坐标为x,y,z）处的 空气污染物浓度 • Q为污染物的源强(g/s) • U为排气筒出口处平均风速 / y z 为水平方向和垂直方向的扩散参 • 数，是下风向距离x及大气稳定度的函数。
0.941015 1.09356
h n0Q H / u x
n1 h n2 s
T Qh 0.35Pa Qv Ts T Ts Ta n0 : 烟气热状况及地表状况系数 n1：烟气热释放率指数 n2：烟囱高度指数 H s : 烟囱距地面的几何高度，超过240米时取240米 Pa : 大气压力（实测值或取平均值） Q v：实际排烟率（m /s）
常用的大气质量模型
• • • • • 箱式模型 高斯高架点源扩散模型 高斯地面点源扩散模型 高斯线源模型（略） 面源模型（略）
大气压力校正公式
大气压力校正公式大气压力校正公式是科学研究、工程设计等领域中非常重要的基础公式，它可以用来将地面上测得的气压值转化为标准的海平面气压值。
在许多实际应用中，由于气压随着高度的变化而变化，所以需要进行大气压力校正。
下面将详细介绍大气压力校正公式及其相关参数。
一、大气模型大气压力校正公式的主要依据是大气模型。
目前常用的大气模型为1976年美国标准大气模型，或称之为US Standard Atmosphere，它是一种理想的大气状态模型，可以反映出地球大气层的温度、压力、密度等重要参数随高度的变化规律。
二、海平面气压计算公式在标准大气模型下，海平面气压是个定值，即101.325 kPa。
而在实际应用中，需要将地面上的气压值转化为海平面气压值，这就需要用到海平面气压计算公式。
海平面气压计算公式可以表示为：P = Po * [1 - (L * H) / To] ^ [gM / (RL)]其中，P为海平面气压；Po为地面气压值；L为温度随高度变化率；H为高度，单位为米；To为地面温度； g为重力加速度；M为空气的分子量；R为气体常数。
上述公式中的各个参数分别表示不同的物理量，下面分别进行介绍。
三、各个参数的含义1. L：它是温度随高度变化率，也叫做温度梯度。
在标准大气模型中，L的值随着高度的增加而变化，但是在实际应用中，一般将L定为常数，通常取值为0.0065 K/m。
2. H：表示海拔高度，单位为米。
3. To：地面温度，一般取15℃，也有些应用中会根据实际情况取不同的值。
4. g：重力加速度，取9.80665 m/s²。
5. M：空气的分子量，取28.9644 g/mol。
6. R：气体常数，取8.3144598 J/(mol K)。
四、海平面气压校正实例使用上述公式，计算在某海拔高度上测得的气压值在海平面上的真实气压值。
以地面气压值为102.35 kPa，海拔高度为500 m为例，计算方法如下：首先，计算L和To的值：L = 0.0065 K/mTo = 288.15 K (15℃)接着，代入各个参数进行计算：P = 102.35 * [1 - (0.0065 * 500) / 288.15] ^ [9.80665 * 0.0289644 /(8.3144598)] ≈ 99.94 kPa从上述实例中可以看到，通过大气压力校正公式，可以将地面上测得的气压值转化为标准的海平面气压值，从而提高气压计测量的精确度。
大气散射模型
大气散射模型
大气散射模型是指用于描述光线在大气中传播时受到散射以及
吸收等影响的数学模型。
在遥感、计算机图形学、摄影等领域，大
气散射模型被广泛应用。
大气散射模型分为分子散射模型和颗粒散射模型两种，分子散
射模型适用于低海拔地区，而颗粒散射模型适用于高海拔地区和有
大气污染的城市等恶劣环境。
常见的大气散射模型有以下几种：
1. Rayleigh散射模型：用于描述高层大气中气体分子的散射
作用，特别适用于可见光和近红外光区域的散射模型。
2. Mie散射模型：用于描述大气中颗粒的散射作用，包括云、烟、雾、雨等。
Mie散射模型适用于波长较长的光线，如红外光。
3. Henyey-Greenstein散射模型：用于描述大气中散射物的非
均匀性。
因为大气中的散射物往往不是完全随机分布的，这个模型
能更好地描述大气中光线的传播情况和反射率。
大气散射模型可用于对空气质量、天空颜色、摄影曝光、遥感
图像处理等问题进行有效的建模和仿真。
大气模型发展简史与简介
大气模型发展简史与简介1.1 第一代空气质量模型―高斯模型和拉格朗日烟团轨迹模型第一代空气质量模型主要包括了高斯扩散模型和拉格朗日轨迹模型。
这两类模型都是利用风的运动轨迹来模拟近地层大气层中复杂的物理和化学过程。
它的物理表述即模拟均匀混合的大气物质沿风向运动的情况。
在大气物质从地面向高层运动的过程中，其运动规则受到垂直方向上风速以及温度的不均匀分布的影响而不断的发生变化。
具体过程见图。
1. EIAA （典型高斯）适用于<50km的区域EIAA大气环评助手“是宁波环科院六五软件工作室开发的软件。
《HJ/T2.2-93 环评导则-大气环境》、《JTJ005-96 公路建设项目环评规范-大气部分》，中国环境影响评价培训教材等文献中推荐的模型和计算方法作为主要框架，内容涵盖了导则中的全部要求，并进行了适当地拓展与加深。
可以处理点源、面源、体源、线源对于预测计算结果，可以查看§各接受点地面高程及其等高线图§各接受点的背景浓度及其分布图§各污染源的浓度和总的浓度及其分布图§各污染源的分担率及其分布图§各污染源或总的浓度的平均评价指数和超标面积§还可以任意改变各污染源的排放率（排放强度）以观察不同排放率下的浓度变化情况§也可查看任意一个横截面或竖截面上的浓度变化图广泛应用的版本是EIAA2.5，EIAA2.6。
版本中均有bug，大家谨慎使用。
2. aermod（稳态高斯）适用于<50km的区域AERMOD由美国国家环保局联合美国气象学会组建法规模式改善委员会（AERMIC）开发。
AERMIC的目标是开发一个能完全替代ISC3的法规模型，新的法规模型将采用ISC3的输入与输出结构、应用最新的扩散理论和计算机技术更新ISC3 计算机程序、必须保证能够模拟目前ISC3能模拟的大气过程与排放源。
20世纪90年代中后期，法规模式改善委员会在美国国家环保局的财政支持下，成功开发出AERMOD扩散模型。
大气环境中的模拟模型及其应用
大气环境中的模拟模型及其应用大气环境模拟模型是通过对各种气体和化学物质在大气中的传输和化学反应进行数值计算模拟，得出对大气环境的影响。
具体而言，大气模型主要分为数值天气预报模型和空气污染模型两大类，它们从不同的角度研究了大气的各种现象，为我们提供了一系列有用的信息。
数值天气预报模型是大气模型中最常使用的模型之一。
该模型利用数值计算模拟大气中的动力、热力、湍流及辐射等过程，来预报天气变化趋势和未来几天的气象情况。
基于数学方程组的求解，数值天气预报模型可预报出气温、气压、风速、降水等气象要素的变化趋势，以及天气的预警等信息。
不过数值天气预报模型也存在一些问题，如过于复杂的数学方程，无法完全准确预报未来天气等局限。
空气污染模型是大气模型中应用居多的一种模型。
该模型通过对空气中的颗粒物、气体成分进行数值计算，来预测和分析空气污染的扩散和浓度分布等数据，并为城市治理提供参考意见。
空气污染模型能够模拟气体和颗粒物在空气中的传输和涉及的化学反应，实现对气体和颗粒物的预测，为环境保护和空气污染治理提供科学依据。
但是空气污染模型也存在着诸多限制，如材料和化学反应模型的不准确性等局限。
除了数值天气预报模型和空气污染模型以外，大气环境模拟模型还包括了气候变化模型和植被行为模型等。
气候变化模型是预测未来几十年甚至更久远时段气候变化的模型。
例如，众所周知的IPCC（联合国政府间气候变化专门委员会）就是依据一系列的气候变化模型得出气温和海平面的升高情况。
植被行为模型则是关注植被和土壤应对气候变化的反应情况。
植被和土壤是大气污染吸收物质的主要来源之一，借助植被行为模型可以更好的预测未来环境与植被的互动方式。
那么大气环境模拟模型有什么应用呢？实际上，大气模型的应用非常广泛，从天气预报到空气污染治理到气候变化预测都有其身影。
其中，在环境保护、能源和气候变化方面，大气模型的应用非常重要。
例如，政府机构可以利用大气模型制定环境政策和相应的控制规范，以达到保护环境、减少空气污染和气候变化的效果。
大气模型评估与不确定性分析
大气模型评估与不确定性分析近年来，全球气候变化引发了人们对大气模型的评估和不确定性分析的关注。
大气模型是研究气候变化、预测天气和评估环境影响的重要工具。
然而，由于大气系统的复杂性和众多因素的相互作用，模型的准确性和可靠性成为关键问题。
因此，进行大气模型的评估和不确定性分析，不仅可以提高模型的预测能力，还可以增加对气候变化和环境问题的理解。
大气模型评估是指通过与观测数据的对比来衡量模型的性能和准确性。
这种方法可以揭示模型中存在的误差和偏差，发现模型的局限性，并为模型的改进提供指导。
评估模型的一种常见方法是使用统计学中的目标评分函数，比如均方根误差（RMSE）和相关系数（Correlation Coefficient）等。
这些评分函数可以量化模型预测与实际观测之间的差异，进而找出模型的不足之处。
此外，还可以利用数据同化技术，将观测数据与数值模拟相结合，进一步提高模型的可靠性和准确性。
然而，大气模型的不确定性是评估过程中必须考虑的一个重要因素。
不确定性源自于多个方面，包括参数不确定性、初始条件不确定性、边界条件不确定性以及气候模型的结构误差等。
参数不确定性是指模型中所使用的参数值的不确定性，由于许多参数无法直接通过观测得到，因此需要采用不同的方法来估计这些参数的值及其不确定性范围。
初始条件和边界条件的不确定性则来自于气象观测数据的误差和模型所采用的外部数据的不确定性。
气候模型的结构误差则是模型自身的不确定性，包括模型所做的简化和近似以及对大气过程的不完全理解等。
为了对大气模型的不确定性进行分析，一种常用的方法是利用模型集合技术，即通过运行一系列模型实验来获得不同参数组合和初始条件下的多个模拟结果。
通过对这些模拟结果的分析，可以估计模型的不确定性范围，并对预测结果的可靠性进行评估。
此外，还可以采用灵敏度分析的方法，确定模型输出对于各个输入变量的响应关系，进一步了解模型中各种不确定性的相对重要性。
这些分析结果可以帮助决策者更好地理解模型的预测结果，并制定相应的政策和措施。
大气模型
elseif h>51.4125&& h<=71.8020
H=h/(1+h/R0);
W=1-(H-59.4390)/88.2218;
T=247.021*W;
a=20.0468*sqrt(T);
Ma=v/a ;
p=p0*2.1671*10^(-4)*W^12.2011;
rho= rho0*2.5280*10^(-4)*W^11.2011;
q=1/2* rho*v^2;
elseif h>71.8020&& h<=86.0000
H=h/(1+h/R0);
W=1-(H-78.0303)/100.2950;
T=200.590*W;
a=20.0468*sqrt(T);
>> %大气模型（发射坐标系）%
>>%大气基准值
p0=1.01325*10^5 ; %p0基准压强
rho0=1.2250; %rho0基准密度
a0=340.294; %a0基准音速
R0=6356.766; %R0地球平均半径, 单位为km
a=20.0468*sqrt(T) ; %a音速
Ma=v/a; %Ma马赫数,v飞行器速度
p=ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ0*W^5.2559; %p压强
rho= rho0*W^4.2559 ; %rho大气密度
q=1/2* rho*v^2; %q动压
T=186.8700*W ;
a=20.0468*sqrt(T);
Ma=v/a ;
p=p0*(2.2730+1.042*10^(-3)*H)*10^(-6)*W;
大气模型
2、锥型
3、平展型
4、上升型
5、熏烟型
注意：影响烟流的因素复杂的多，包括温度层结、大气静 力稳定度，以及动力因素、风、地面粗糙度
① 翻卷型（波浪型）：一般在晴朗的白天,出现于中午前后,温度层 结处于不稳定状态, 即r－ rd ＞0时,扩散条件较好;
②锥型：发生在中性条件下，即 r － rd ≈0，气温随高度的变化不 大，故烟气扩散向前推动良好。 ③平展型：逆温， r－ rd ＜－1;
100
高度 90 km
80 70 60 50 40 30 20 10 0 160
热层
N2,O2, O, O+,e O2 + N2,O2,NO+, O2 +
中间层
平流层
N2,O2,O3, (NH4)2SO4 N2,O2,H2O,Ar, CO2 温度 K
240 280 320
对流层
200
图大气圈层的结构
将 d
dT ' dT dZ 与 dZ 代入上式有：
T ' T0 d dZ ，T T0 dZ （对于未饱和空气干空气按 γd 变化）
∴
T T ' ( d ) dZ
………………………………………③
dZm' g
将③代入②式，得
d F1 G T
一般实验时用此法，但不实用，实际应用中常用另一种方法。 ②用位温梯度判别
d ∵ Z T
Z 0， d 时，气层稳定 ∴ 0， d 时，气层不稳定 Z 0， d 时，气层中性 Z
3、形成： 近地层大气湍流有两种：热力湍流；机械湍流。 ①热力湍流：主要由于大气的铅直稳定度而引起，大气的铅直稳 定度是由于气温的垂直分布决定的。 ②机械湍流：有动力因子产生，由于大气垂直方向上的风速梯度 不同和地面粗糙度不同而产生。 归纳而言：风速越大，湍流越强，污染物扩散速度越快，污染物 浓度越低。风、湍流是决定污染物在大气中稀释扩散的最直接因 素。
大气模型参数
大气模型参数大气模型是一种建模技术，可以根据气象要素（如气温、湿度、风力等）和初始条件（如大气压力等）模拟大气环境。
气象学家、气象模式研究人员和环境科学家等受益于这种技术，以改善对气候变化的理解和预测。
大气模型的参数指的是模型中所使用的常量。
它们的精确值取决于模型的精度要求，同时也取决于应用的具体要求。
一般来说，无论模型参数还是气象参数，要求越高，计算越准确。
大气模型参数有很多种类，包括大气热力学参数、大气动力学参数、大气建模参数等。
大气热力学参数主要包括热力学比容，空气的动量换热系数，空气的热扩散系数和比容温度等。
大气动力学参数主要包括大气阻力，大气粘滞系数，大气湍流系数，大气气阻系数，大气衰减系数等。
而大气建模参数则是用来模拟大气环境的，如大气衍射系数、大气降水系数、大气反射系数等。
大气模型参数的确定可以采用多种方法来实现，其中最常见的是气象观测资料、理论计算、经验方法和计算机模拟等。
气象观测资料的利用可以从数据库中检索出大气模型参数，可以及时、准确地确定气象要素和初始条件，提高大气模型的精度。
理论计算可以根据大气模型参数的物理特性，应用相关理论方法来分析和计算，以确定参数的精确值。
经验方法则是依据已有的历史记录，根据它得出的规律，使用统计方法来确定大气模型参数。
计算机模拟可以使用计算机模拟大气流动，经过模拟后，大气模型参数也可以推断出。
大气模型参数的准确性是气象预报的重要保障，为此，必须定期对大气模型参数进行检验和调整。
此外，还可以采取多种方法，改进大气模型参数的精确性，如更换或改进大气模型，改进大气观测资料等。
综上所述，大气模型参数是气象预报精度的重要保障，必须定期检验调整。
同时，还可以采取多种方法来改善大气模型参数的准确性，提高气象预报精度。
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大气模型发展简史与简介By Laiwf | Published: 2010年04月16日1.1 第一代空气质量模型―高斯模型和拉格朗日烟团轨迹模型第一代空气质量模型主要包括了高斯扩散模型和拉格朗日轨迹模型。
这两类模型都是利用风的运动轨迹来模拟近地层大气层中复杂的物理和化学过程。
它的物理表述即模拟均匀混合的大气物质沿风向运动的情况。
在大气物质从地面向高层运动的过程中，其运动规则受到垂直方向上风速以及温度的不均匀分布的影响而不断的发生变化。
具体过程见图。
1EIAA （典型高斯）适用于<50km的区域EIAA大气环评助手“是宁波环科院六五软件工作室开发的软件。
《 HJ/T2.2-93 环评导则–大气环境》、《JTJ005-96 公路建设项目环评规范-大气部分》，中国环境影响评价培训教材等文献中推荐的模型和计算方法作为主要框架，内容涵盖了导则中的全部要求，并进行了适当地拓展与加深。
可以处理点源、面源、体源、线源对于预测计算结果，可以查看§各接受点地面高程及其等高线图§各接受点的背景浓度及其分布图§各污染源的浓度和总的浓度及其分布图§各污染源的分担率及其分布图§各污染源或总的浓度的平均评价指数和超标面积§还可以任意改变各污染源的排放率（排放强度）以观察不同排放率下的浓度变化情况§也可查看任意一个横截面或竖截面上的浓度变化图广泛应用的版本是EIAA2.5，EIAA2.6。
版本中均有bug，大家谨慎使用。
2 aermod（稳态高斯）适用于<50km的区域AERMOD由美国国家环保局联合美国气象学会组建法规模式改善委员会（AERMIC）开发。
AERMIC的目标是开发一个能完全替代ISC3的法规模型，新的法规模型将采用ISC3的输入与输出结构、应用最新的扩散理论和计算机技术更新ISC3 计算机程序、必须保证能够模拟目前ISC3能模拟的大气过程与排放源。
20世纪90年代中后期，法规模式改善委员会在美国国家环保局的财政支持下，成功开发出AERMOD扩散模型。
该系统以扩散统计理论为出发点，假设污染物的浓度分布在一定程度上服从高斯分布。
模式系统可用于多种排放源（包括点源、面源和体源、线源）的排放，也适用于乡村环境和城市环境、平坦地形和复杂地形、地面源和高架源等多种排放扩散情形的模拟和预测。
Aermod作为正在开发的模型，模型中还存在bug，但其不在改进，而且模型在小范围预测的精准性是其他模型不能比拟的，模型需要地面气象数据、高空气象数据和地形数据（平坦地形不需要）3 CALPUFF（不稳态高斯）对于比较大的区域模型是美国EPA推荐的由Sigma Research Corporation （现在是Earth Tech, Inc的子公司）开发的空气质量扩散模式，CALPUFF模型是由CALMET气象模块、CALPUFF烟团扩散模块和CALPOST后处理模块三部分组成。
CALPUFF是用于非定常、非稳态的气象条件下，模拟污染物扩散、迁移以及转化的多层、多物种的高斯型烟团扩散模式。
模拟的尺度可以从几十米到几百公里§在近距离模式可以处理如建筑物下洗、浮力抬升、动力抬升、部分烟羽穿透和海陆交互影响等过程§在远距离可以处理干、湿沉降，化学转化，垂直风修剪和水上输送等污染物清除过程。
模式可以处理逐时变化的点源、面源、线源、体源等污染源，可选择模拟小时、天、月以及年等多种平均模拟时段。
充分考虑下垫面的影响输出结果主要包括逐时的地面网格和各指定受体点的污染物浓度。
模型需要数据较多，包括必须的逐时气象数据、地形数据、土地利用数据，模型可以处理干湿沉降、化学转化、海岸和复杂地形。
在处理〉50km 的区域时，应优先考虑。
4 ADMS模型（3D 高斯）由剑桥环境研究公司发展的ADMS 大气模型系列能广范应用于计算气体污染物和颗粒状污染物。
每一个模型的用户界面经过精心设计以适用于不同程度的应用。
所有的模型都经过了广泛严密的论证。
所有的ADMS 模型都具有中文版。
ADMS-城市, 是大气扩散模型系统(ADMS)系列中的最复杂的一个系统。
它运行于PC 之上, 模拟城市区域来自工业, 民用和道路交通的污染源产生的污染物在大气中的扩散。
ADMS-城市模型用点源, 线源, 面源, 体源和网格源模型来模拟这些污染源。
经设计, 可以考虑到的扩散问题包括最简单的(例如,一个孤立的点源或单个道路源)到最复杂的城市问题(例如, 一个大型城市区域的多个工业污染源, 民用和道路交通污染排放)。
它对研究大气质量管理措施特别有用，例如计算先进技术的引进，低排污区对污染状况的影响, 燃料的改变, 限制车速的设计对空气质量的影响等。
ADMS-城市可以作为一个独立的系统使用, 也可以与一个地理信息系统联合使用。
ADMS-城市与MapInfo以及ESRI的ArcView可以完全有机的连接。
我们推荐将ADMS-城市与这两个地理信息系统中的任何一种一起使用。
因为这样可以使用数字地图数据, CAD制图和/或航片真实直观地设置您的污染问题。
在所使用的不同类型的地图数据上，生成如等值平面图的输出和作报告用的硬拷贝图形等。
至于如何得到这些地图数据, 相应的信息可以由ArcView 和MapInfo的供应者提供。
ADMS-城市与其它用于城市地区的大气扩散模型的一个显著的区别是ADMS-城市应用了现有的基于Monin－Obukhov长度和边界层高度描述边界层结构的参数的最新物理知识。
其它模型使用Pasquill稳定参数的不精确的边界层特征定义。
在这个最新的方法中,边界层结构被可直接测量的物理参数定义。
这使得随高度的变化而变化的扩散过程可以更真实地表现出来，所获取的污染物的浓度的预测结果通常是更精确,更可信。
ADMS仅需要地面气象数据，地形数据需要的是x、y、z坐标形式。
表1模型粗略对比功能ADMS、AERMOD模式导则推荐模式EIAA气象数据地面、高空数据，也可仅使用地面数据地面气象数据低空廓线数据使用风速、温度和湍流的廓线数据仅使用风速廓线数据混合层顶处理烟羽抬升到混合层顶部，采用部分反射、部分穿透，穿透部分又部分返回烟羽抬升到混合层顶部，采用全反射混合层高度对流混合层、稳定边界层经验公式计算或Holzworth边界层参数摩擦速度、莫宁-奥布霍夫长度、对流速度尺度、机械和对流混合层高度、热通量风速、风向、稳定度、混合层高度地形分类按土地分类给出各种地面的粗糙度城市、农村、平坦和复杂地形地形处理有地形的预处理没有扩散参数和大气稳定度按空气湍流结构和尺度概念，湍流扩散有参数化方程给出，扩散参数、稳定度用连续参数表示扩散参数和大气稳定度不连续，稳定度分类采用Pasquill分类建筑物下洗功能有没有不稳定条件下的垂直扩散采用非正态的PDF格式采用正态分布这一代模型在1970到1980年期间它被广泛应用于控制臭氧的战略评估中。
在这一时期，由于计算机平台还未得到广泛的推广，所以无法进行较为复杂的计算和分析。
而第一代模型因其较为简单的理论基础和计算使它得以适应了这一限制条件，从而得到发展。
这一代的模型中比较具有代表性的模型是OZIPM/EKMA。
但是随着科技的不断发展，拉格朗日轨迹模型不可避免地逐渐显示出它的缺点。
首先由于该模型所模拟的物理过程过于简单，所以它也就无法完整的描述大气运动的状况。
例如，当风区不均匀，或者因下垫面不均匀，并且模拟的尺度达到几十公里使得流场比较复杂时，高斯烟流模型的精度就难以满足要求，另外拉格朗日模型对沉积和化学转化过程只能做十分粗略的处理，当这些过程已相当重要或者作为研究对象时，该模型就不适用。
所以对于模拟在大气污染中起越来越大作用的臭氧和颗粒物(PM)等物质而言，第一代模型已显示出它的劣势了。
于是人们开始将目光投向了一种新的具有三维空间效应的模型即第二代空气质量模型―欧拉网格模型，这种模型以其对物理过程精确合理的描述以及对整个模拟区域大气浓度的预测很快在大气环境研究领域崭露头角。
1.2 第二代空气质量模型―欧拉数值模型第二代空气质量模型―欧拉数值模型是一类在1980-1990年期间得到广泛应用的模型。
在这类模型中，被选定的区域被分成许多网格单元。
模型将模拟每个单元格中大气层中的化学变化过程，以及位于该网格周边的其他单元格内的大气状况，这包括污染源对网格区域内的影响，以及所产生的沉降作用。
欧拉数值模型主要包括三种模型即：城市尺度光化学氧化模型Urban Airshed Model（UAM），区域酸沉降模型the Regional Acid Deposition Model（RADM），区域尺度光化学氧化模型the Regional Oxidant Model （ROM）。
其中ROM模型是一类被用于模拟区域内光化学氧化过程的三维网格模型。
它曾广泛被USEPA应用于区域发生光化学氧化过程的研究。
但是由于这种模型的结构过于复杂以至于非专业人士无法对其进行操作，所以USEPA已于最近停止了对开发这种模型的资金支持。
UAM是一类被用于模拟城市内发生的光化学氧化过程的模型。
该模型在1970年就已经产生了，但是历经多次改进，直到80年代才得以应用。
它的优越之处在于，首先它能与CB4技术相兼容，同时能利用高效、精确的Smolarkiewicz水流方案来解平流方程。
从而能得到更为精准的模拟结果。
目前UAM是唯一得到USEPA推荐的用于模拟光化学污染情况的模型，并被广泛应用于验证美国大都市中臭氧浓度的达标情况以及评估大气污染控制战略的有效性。
RADM模型的发展最初主要是被应用于研究酸沉降的，但是该模型也同样包括臭氧以及SOx和NOx的化学基础。
与前两个模型相比，RADM的单元格以及模拟区域的尺寸要大的多，这主要是因为该模型关注的是形成缓慢、转移范围大的酸物质。
第一代和第二代大气模型的特性比较如表1-2-1所示。
表2第一第二代大气模型的特性比较名称OZIPM/EKMA UAM RADM ROM结构拉格朗日轨迹（箱式）模型三维欧拉数值模型三维欧拉数值模型三维欧拉数值模型模拟对象城市内臭氧城市内臭氧地区性臭氧和酸沉降地区性臭氧和酸沉降网格定义-18km20-80km4-8km一维设计目的模拟城市的氧化物运动过程模拟光化学污染物的形成和沉降的大气过程模拟在区域内光化学污染物的沉降过程缺点模拟二次污染物如臭氧和颗粒物（PM）时,其化学机理过结构复杂，无法同时模拟多种污染物对大气质量的共同影响结构复杂，无法同时模拟多种污染物对大气质量的共同结构过于陈旧和复杂，致使非专业人士无法操于复杂影响作现状由于应用受到限制,已经基本被淘汰目前唯一还得到EPA支持和推荐的第二代空气质量模型用于美国、欧洲、亚洲的酸沉降和臭氧的决策和研究中EPA已经停止对该模型发展的支持模型的价值在于它能够被应用于环境决策和环境研究中，并为它们提供分析和决策支持。