气体高斯扩散模型模拟
基于高斯线源模式的主要尾气扩散模型综述
基于高斯线源模式的主要尾气扩散模型综述高斯线源模型主要基于以下几个假设：（1）尾气的排放是均匀、稳定和连续的；（2）尾气扩散过程是二维的；（3）大气环境是绝对稳定的；（4）尾气扩散过程中的湍流系数保持不变。
基于这些假设，高斯线源模型可以通过计算尾气的初始浓度和扩散参数来预测尾气的浓度分布。
高斯线源模型的方法主要包括：（1）计算尾气的初始浓度，即排放源的浓度分布；（2）计算尾气的扩散参数，包括湍流系数和风速等；（3）根据浓度分布和气象条件，计算尾气的浓度分布范围和浓度等级。
为了建立高斯线源模型，需要进行一系列计算和预测。
首先，需要确定尾气排放源的特征，包括排放速率、温度、压力和浓度等。
然后，需要获得周围环境的气象数据，包括风速、风向、湍流系数和大气稳定类别等。
接下来，基于这些数据，可以计算尾气的初始浓度分布和扩散参数。
最后，可以根据这些参数，预测尾气的浓度分布范围和浓度等级。
高斯线源模型的应用广泛，可以用于工业、交通、农业等领域的尾气扩散预测。
在工业领域，可以用于评估工厂尾气排放对周围环境的影响，以及制定相应的环境管理措施。
在交通领域，可以用于评估车辆尾气排放对城市空气质量的影响，以及制定交通管理政策。
在农业领域，可以用于评估农业活动中的尾气排放对农田和周围环境的影响，以及制定农业管理措施。
高斯线源模型的发展已经有了较长的历史，随着计算机技术的发展和模型计算方法的改进，高斯线源模型不断得到完善和拓展。
例如，随着计算机技术的提高，可以进行更加复杂和详细的计算，包括考虑地形、建筑物和植被等因素对尾气扩散的影响。
另外，还可以结合其他模型和方法，例如数值模拟和数据驱动建模，来提高尾气扩散预测的准确性和可靠性。
总之，基于高斯线源模型的尾气扩散模型是一种常用的尾气扩散预测方法，它基于高斯分布的假设，通过建立尾气排放源的高斯线源模型，来模拟尾气的扩散过程。
该模型具有较高的准确性和可靠性，并且广泛应用于工业、交通、农业等领域。
Matlab在危险气体扩散模拟分析中的应用
图 1 气体扩散影响区域划分
一般情况下 ,气体扩散后影响区域可划分为 :致死区域 、 重伤区 、致伤区 、吸入反应区和安全区域 。由于致死区和重 伤区都极易导致人口的伤亡 ,因此在分析中将这 2 个分区统 一合并为致死区[7] 。
[ x ,y ] = meshgrid (50 : d :1000 , - 100 : d :100) ; %设置解的 范围
c = (Q. / 3. 14. / u. / by. / bz) . 3 tempy2. 3 tempz2 ; %计算 浓度
·26 ·
cs = input (’cs = ’) ; %设置等高线浓度值 contour (x ,y ,c ,cs) ; a = contour (x ,y ,c ,cs) ; %作等高线 clabel (a) ; shading interp ; colorbar ; grid ; xlabel (’下风向距离’) ; ylabel (’横风向距离’) ; title (’危险气体扩散浓度分布图’) ; 运行程序 ,得出的结果见图 3 、图 4 。
当 H = 0 时 ,得到地面连续点源扩散模式为 :
c ( x , y , z ,0)
=πuσQσy z exp (
-
y2 2σ2x
)
·exp
(
-
z2 2σ2y
)
(2)
由式 (1) 和式 (2) 可以看出 , 气体扩散浓度和源强 、风速
及 x , y , z 轴上的扩散参数都有着一定关系 。在后文研究中
速 ,可以按照气象部门的统计资料来确定 ,也可以按照实际 如表 1 。
大气污染物扩散的高斯模型模拟
9.2.2大气污染物扩散的高斯模型模拟：可视化模拟点源大气污染的扩散9.2.2 Gaussian Atmospheric Dispersion Model突发性大气污染事故时有发生，对大气污染扩散进行模拟和分析，有利于减小事故的危害，减轻人员伤亡和财产损失。
高斯扩散模型是国际原子能机构(IAEA)推荐使用于重气云扩散模拟的数学模型,该模型在非重气云扩散的应用日益广泛。
高斯扩散模型是描述大气对有害气体的输移、扩散和稀释作用的物理或数学模型,是进行灾害预测和救援指挥的有力手段之一。
9.2.2.1高斯扩散模型高斯模型又分为高斯烟团模型和高斯烟羽模型。
大气污染物泄漏分为瞬时泄漏和连续泄漏，瞬时泄漏是指污染物泄放的时间相对于污染物扩散的时间较短如突发泄漏等的情形，连续泄漏则是指污染物泄放的时间较长的情形。
瞬时泄漏采用高斯烟团模型模拟，而连续泄漏采用高斯模型烟羽模型模拟。
高斯模型适用于非重气云气体，包括轻气云和中性气云气体。
要求气体在扩散过程中，风速均匀稳定。
在高斯烟团模型中，选择风向建立坐标系统，即取泄漏源为坐标原点，x轴指向风向，y轴表示在水平面内与风向垂直的方向，z轴则指向与水平面垂直的方向，具体公式见式(9.1):…………(9.1)其中：为泄漏介质在某位置某时刻的浓度值；为污染物单位时间排放量(mg/s);、、分别x、y、z轴上的扩散系数，需根据大气稳定度选择参数计算得到(m)；x、y、z 表示x、y、z上的坐标值(m)；u表示平均风速(m/s)；t表示扩散时间(s)；H表示泄漏源的高度(m)。
同理，高斯烟羽模型的表达式如：………………………(9.2)9.2.2.2 技术方法若用高斯模型算出空间每一个点在一个时刻的污染浓度，这个计算量是很大的。
因此所设计的系统一般都是采用先进行图层网格化，由高斯模型计算出有限个网格点的上的污染物浓度，在进行空间内插得到面上每一个点的污染物浓度，并由此得到污染物浓度的等值线。
(完整)高斯扩散模型
大气污染扩散第一节大气结构与气象有效地防止大气污染的途径，除了采用除尘及废气净化装置等各种工程技术手段外，还需充分利用大气的湍流混合作用对污染物的扩散稀释能力，即大气的自净能力。
污染物从污染源排放到大气中的扩散过程及其危害程度，主要决定于气象因素，此外还与污染物的特征和排放特性，以及排放区的地形地貌状况有关。
下面简要介绍大气结构以及气象条件的一些基本概念。
一、大气的结构气象学中的大气是指地球引力作用下包围地球的空气层，其最外层的界限难以确定。
通常把自地面至1200 km左右范围内的空气层称做大气圈或大气层，而空气总质量的98．2％集中在距离地球表面30 km以下。
超过1200 km的范围，由于空气极其稀薄，一般视为宇宙空间。
自然状态的大气由多种气体的混合物、水蒸气和悬浮微粒组成。
其中，纯净干空气中的氧气、氮气和氩气三种主要成分的总和占空气体积的99.97％，它们之间的比例从地面直到90km高空基本不变，为大气的恒定的组分；二氧化碳由于燃料燃烧和动物的呼吸，陆地的含量比海上多，臭氧主要集中在55～60km高空，水蒸气含量在4％以下，在极地或沙漠区的体积分数接近于零，这些为大气的可变的组分；而来源于人类社会生产和火山爆发、森林火灾、海啸、地震等暂时性的灾害排放的煤烟、粉尘、氯化氢、硫化氢、硫氧化物、氮氧化物、碳氧化物为大气的不定的组分。
大气的结构是指垂直（即竖直）方向上大气的密度、温度及其组成的分布状况。
根据大气温度在垂直方向上的分布规律，可将大气划分为四层：对流层、平流层、中间层和暖层，如图5－1所示。
1. 对流层对流层是大气圈最靠近地面的一层，集中了大气质量的75％和几乎全部的水蒸气、微尘杂质。
受太阳辐射与大气环流的影响，对流层中空气的湍流运动和垂直方向混合比较强烈，主要的天气现象云雨风雪等都发生在这一层，有可能形成污染物易于扩散的气象条件，也可能生成对环境产生有危害的逆温气象条件。
因此，该层对大气污染物的扩散、输送和转化影响最大。
重气泄漏扩散影响因素分析及模型
contents•引言•重气泄漏扩散影响因素分析目录•重气泄漏扩散模型介绍•模型应用与案例分析•结论与展望定义危害重气泄漏的定义和危害背景意义研究背景和意义研究目的和问题温度与湿度温度和湿度的变化会影响大气的稳定性和重气的密度，从而影响重气的扩散行为和范围。
风速与风向风速的大小和风向的变化会影响重气的扩散速度和方向，高风速会加快扩散，而风向的不稳定会导致扩散路径的复杂性和不确定性。
大气稳定度大气稳定度决定了污染物在垂直方向上的扩散能力，稳定的大气条件会抑制重气的垂直扩散，导致重气在近地面层积聚。
气象条件影响地形高低起伏地表粗糙度障碍物与建筑物030201地形地貌影响泄漏高度泄漏物质的物理化学性质泄漏速率和持续时间泄漏源特性影响适用范围原理描述优缺点适用范围将泄漏源简化为点源，假设污染物在水平方向均匀分布，在垂直方向遵循指数衰减规律。
原理描述优缺点原理描述优缺点5. 决策支持将模拟结果应用于应急管理中，为决策者提供相关信息，以制定有效的应对措施。
4. 结果分析对模拟结果进行分析，了解重气泄漏后的扩散范围、浓度分布等。
3. 模型运行将参数输入到模型中，运行模型进行模拟。
1. 数据收集收集关于泄漏源、气象条件、2. 参数设置根据收集到的数据，设定模型中的相关参数，如泄漏速率、气体属性等。
模型应用步骤泄漏源气象条件地形地貌模拟结果案例分析一：某化工厂重气泄漏扩散模拟案例分析二：某城市燃气管道泄漏扩散模拟泄漏源气象条件地形地貌模拟结果重气泄漏扩散受到多种因素影响研究结果表明，重气泄漏扩散受到气象条件（如风向、风速、温度、湿度等）、地形地貌、泄漏源特性（如泄漏速率、泄漏高度、泄漏方向等）以及泄漏物质性质（如密度、粘度、扩散系数等）等多种因素的影响。
模型在预测重气泄漏扩散中具有重要作用通过分析比较多种模型在模拟重气泄漏扩散过程中的表现，发现某些模型在预测泄漏扩散范围、浓度分布等方面具有一定的准确性和可靠性，对于实际应急管理和风险评估具有重要意义。
基于FICK定律和高斯烟羽模型的放射性气体扩散研究
基于FICK定律和高斯烟羽模型的放射性气体扩散研究放射性气体扩散是核能安全领域的重要研究课题之一，研究其扩散规律有助于评估周围环境的辐射水平，制定相应的应对措施。
本文将基于FICK定律和高斯烟羽模型，对放射性气体扩散进行研究。
FICK定律是描述气体、液体或固体中物质扩散的基本定律。
根据FICK定律，物质的扩散速率正比于物质浓度梯度的变化率，与物质的分子扩散系数成正比。
对于放射性气体的扩散，可以用FICK定律表示为：J=-D*(∂C/∂x)其中，J为扩散通量，D为扩散系数，C为浓度，x为扩散距离。
高斯烟羽模型则是用于预测大气中污染物传输的经典模型。
根据该模型，气体扩散呈现高斯分布，其浓度随距离的增加呈指数衰减。
具体来说，高斯烟羽模型可以表示为：C(x, y, z) = (Q/(2πσu)) * exp(-(x-x0)^2/(2σx^2) - (y-y0)^2/(2σy^2) - (z-z0)^2/(2σz^2))其中，C为扩散浓度，Q为释放速率，(x0,y0,z0)为源的位置，σx、σy和σz分别为扩散系数。
基于上述理论，针对放射性气体扩散研究，可以首先确定材料的扩散系数。
放射性气体通常是从核电站、核工厂等活动中释放出来的，因此首先要进行放射性气体浓度的测量，以便计算扩散系数，然后可以利用FICK定律进行扩散速率的估算。
然后，可以利用高斯烟羽模型进一步研究放射性气体的扩散规律。
首先需要确定放射性气体的释放速率和源位置，然后利用高斯烟羽模型计算不同点的浓度。
通过浓度的计算，可以得到放射性气体在空间中的分布情况，以及随着距离的增加浓度的衰减情况。
最后，将根据模型计算出的数据与实际测量数据进行对比，以验证所建模型的准确性和可靠性。
如果模型与实测数据吻合良好，则可以通过该模型来预测放射性气体的扩散情况，为相关工程和环境保护提供科学依据。
总之，基于FICK定律和高斯烟羽模型的放射性气体扩散研究可以提供对该气体扩散规律的理论解释和预测，并为核能安全领域的决策制定提供科学依据。
基于高斯烟羽模型的放射性气体扩散的预估模型
基于核电站泄漏放射性气体扩散的预估模型摘要由于核泄漏导致放射性气体扩散对经济和人身造成巨大损失的报道在国内外屡见不鲜，本文中日本福岛核泄漏事件更加使我们认识到对放射性气体扩散进行合理性的预估从而为以后类似于此的突发性事件作积极有效的补救措施的重要性。
对于问题一我们运用了点源烟羽扩散模型，用抛物型二阶偏微分方程解出理想状态下的不同时刻、不同地点的浓度表达式：222432 (,,,)(4)x y zktQC x y z t ektπ++-=。
此模型是建立在以泄漏点为圆心的一个无界球形区域内的。
为了使模型更符合实际情况，能够被应用于现实生活中，我们在泄漏源有效高度的确定和考虑地面反射与吸收作用下对此模型进行了修正，最终得到问题一浓度的确定公式(14)(,,,)C x y z t的表达式。
对于问题二，我们采用高位连续点源烟羽扩散模式，其扩散服从正态分布，并根据概率论的相关知识通过数学公式推导，得到理想状态下的高斯模型，由泄漏源有效高度，地面反射等因素的影响对其进行修正，又由于重力干沉积，雨洗湿沉积以及核衰变等因素对源强的影响，对高斯烟羽模型再次进行修正，最终得到泄漏源周边浓度变化情况即公式(32)，在风速为k m/s的条件下浓度为(,,,)C x y z H。
对于问题三，我们在第二问建立的模型的基础上，引入时间变量rt和t，和扩散速度变量s，在风速和扩散速度的共同影响下，可分别求出上风向和下风向浓度预估模型即公式(40)和(41)。
对于问题四，本文参阅整理大量气象、地理、新闻资料，选择我国东海岸典型地域---山东半岛和美国西海岸典型地域---加利福尼亚州作为研究对象，综合考虑对应海域平均风速及风向、地理距离、海水对放射性物质扩散的部分反射系数等因素，并通过计算机模拟，预测出放射性核物质将经过6天到达我国东海岸，且131I浓度预测值为：0.1053mBq m-⋅,，经过6.8天到达美国西海岸，且氙-133浓度的预测值几乎为零，与实际情况比较吻合。
aermod 模型原理及应用
aermod 模型原理及应用AERMOD模型原理及应用一、引言AERMOD（Atmospheric Dispersion Modeling System）是一种用于大气扩散模拟和空气质量评估的模型系统。
它是美国环保署（EPA）开发的一种大气扩散模型，被广泛用于评估工业过程和排放源对周围环境的影响。
本文将介绍AERMOD模型的原理和应用，并探讨其在环境管理和规划中的作用。
二、AERMOD模型原理AERMOD模型基于高斯扩散理论，通过计算源排放物的浓度分布来评估空气质量。
它考虑了大气稳定度、风速、源特征和地形等因素对污染物扩散的影响。
1. 大气稳定度大气稳定度是指大气中温度和湿度的垂直分布情况。
AERMOD模型使用稳定度分类系统将大气分为多个稳定度类别，如非常不稳定、中度稳定等。
这些稳定度类别反映了大气中污染物扩散的能力，从而影响了模型的计算结果。
2. 风速风速是影响污染物扩散的重要因素之一。
AERMOD模型考虑了地面风速和垂直风速剖面的变化，并通过计算源排放物的有效排放高度来估计污染物的扩散。
3. 源特征AERMOD模型考虑了源排放物的特征，如排放速率、温度和高度等。
这些参数对污染物扩散和浓度分布都有重要影响，并被用于计算模型中的各种系数和参数。
4. 地形地形对风速和风向的分布有显著影响，从而影响了污染物的传输和扩散。
AERMOD模型通过引入地形因子来考虑地形的影响，以提高模型的准确性。
三、AERMOD模型应用AERMOD模型在环境管理和规划中有广泛的应用，包括以下几个方面：1. 环境影响评价AERMOD模型可以用于评估工业过程、电厂、道路交通等排放源对周围环境的影响。
通过模拟污染物的扩散和浓度分布，可以预测潜在的环境影响，并为环境管理和规划提供科学依据。
2. 空气质量管理AERMOD模型可以用于评估空气质量，并帮助制定相应的环境管理措施。
通过模拟不同情景下的污染物浓度，可以确定污染源的贡献程度，并制定减排政策和控制措施。
大气湍流传输与扩散模型的建立与验证
大气湍流传输与扩散模型的建立与验证一、引言大气湍流传输与扩散模型是研究大气环境中污染物传输和扩散规律的重要工具。
通过建立准确可靠的模型，可以对大气污染物的排放和浓度分布进行预测和评估，为环境管理和保护提供科学依据。
本文将探讨大气湍流传输与扩散模型的建立与验证方法，以及在实际应用中的一些案例。
二、模型的建立大气湍流传输与扩散模型的建立需要考虑多种因素，包括湍流结构、扩散机制、地形条件等。
一般而言，有两种常用的模型：高斯模型和非高斯模型。
1. 高斯模型高斯模型是最常见和简单的模型之一，它基于高斯分布理论，假设大气污染物传输过程符合正态分布。
在建立高斯模型时，需要确定源强、风向、风速、层流距离等参数。
此外，还需要考虑地表条件和大气稳定度对湍流传输与扩散的影响。
高斯模型适用于大气排放源较高、地形较简单的情况。
2. 非高斯模型非高斯模型则考虑了更多的因素，如大气湍流的非均匀性、地表粗糙度、地形起伏等。
其中，最常用的是K模型和E模型。
（1）K模型K模型是一种基于湍流动力学理论的非高斯模型，它通过考虑湍流发展的参数来描述污染物的扩散。
K模型假设湍流动能垂直分布均匀，可以更好地描述复杂地形条件下的大气污染物传输。
（2）E模型E模型是一种基于湍流粘度理论的非高斯模型，它考虑了湍流传输受到大气稳定度和地表条件的影响。
E模型适用于大气排放源较低且存在地形起伏的情况。
三、模型的验证模型的验证是确保模型可靠性和准确性的重要环节。
常用的验证方法包括观测数据对比、敏感性分析和误差分析等。
1. 观测数据对比将模型模拟结果与实际观测数据进行对比是验证模型的一种常用方法。
通过比较模型预测结果与观测值的吻合程度，可以评估模型的准确性和可靠性。
需要注意的是，观测数据应具有一定的时空分辨率和代表性，以保证对模型进行有效的验证。
2. 敏感性分析敏感性分析是评估模型响应程度对输入参数的变化的方法。
通过改变模型输入参数，如风速、风向、源强等，观察模型输出结果的变化情况，可以了解模型对不同参数的敏感性。
扩散模型
2 扩散模型2.1 高斯模型燃气泄漏后会在泄漏源附近形成气团，气团在大气中的扩散计算通常采用高斯模型。
高斯模型的基本形式是在如下的假设条件下推导出来的[1、9]：假定燃气在扩散的过程中没有沉降、化合、分解及地面吸收的发生；燃气连续均匀地排放；扩散空间的风速、大气稳定度都均匀、稳定；在水平和垂直方向上都服从正态分布。
泄漏燃气相对密度小于或接近1的连续泄漏采用高斯烟羽模型。
以泄漏点为原点，风向方向为x轴的空间坐标系中的某一点(x，y，z)处的质量浓度计算公式如下[9]：平均风速＞1m/s时：平均风速=0.5～1m/s时：平均风速＜0.5m/s时，假设气团围绕泄漏点浓度均匀分布，则距离泄漏点r处的燃气质量浓度为：式中ρd(x，y，z)——扩散燃气在点(x，y，z)处的质量浓度，kg/m3x、y、z——x、y、z方向上距泄漏点的距离，mua——平均风速，m/sδx 、δy、δz——x、y、z方向的扩散系数，mh——泄漏点高度，mρ(r)——距离泄漏点r处的燃气质量浓度，kg/m3dr——空间内任意一点到泄漏点的距离，ma、b——扩散系数，mt——静风持续时间，s，取3600的整数倍扩散系数可查HJ/T 2.2—93《环境影响评价技术导则大气环境》得到。
2.2 重气扩散模型液化石油气密度比空气密度大，属于重气。
该类气体泄漏时在重力的作用下会下沉，这时使用高斯模型计算的结果会使泄漏燃气扩散速度偏大，泄漏源附近的浓度偏小。
为了解决这个问题，可以引入最早由Van Ulden提出，并由M anju Mohan等发展的箱式模型[1]。
箱式模型分为两个阶段：泄漏后的重气扩散阶段和重气效应消失后的被动气体扩散阶段。
重气泄漏后首先是重气扩散阶段。
在这个阶段，重气云团由于重力作用逐渐下沉并不断卷吸周围的空气，在卷吸空气的同时，气云受热，最终当重气云团与空气的密度差＜0.001kg/m3时，可认为气云转变成中性状态。
随着重气的继续扩散，气云所受的重力不再是影响扩散的主要因素，而大气湍流扩散逐渐占主要地位，这时便是被动气体扩散阶段，可以应用高斯模型计算泄漏燃气的扩散。
高斯模型
高斯模型介绍高斯模式是一种应用较为广泛的气体扩散模型，适用于均一的大气条件，以及地面开阔平坦的地区、点源的扩散模式。
排放大量污染物的烟囱、放散管、通风口等，虽然其大小不一，但是只要不是讨论例如烟囱底部很近距离的污染问题，均可视其为点源。
本附录A 介绍高斯模型坐标系、模型假设及模型公式等内容。
F.1坐标系高斯模型的坐标系如图A-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)，x 轴正向为风速力一向，y 轴在水平面上垂直于x 轴，正向在x 轴左侧，z 轴垂直于水平面xoy ，向上为正向。
在此坐标下烟流中心线或烟流中心线在xoy 面的投影与x 轴重合。
图A-1 高斯模型坐标系F.2 模型假设高斯模型有如下假设条件：（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；（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）泄漏气体是理想气体，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）地面对泄漏气体起全反射作用，不发生吸收或吸附作用；（8）整个过程中，泄漏气体不发生沉降、分解，不发生任何化学反应等。
F.3 模型公式距地面一定高度连续点源烟羽扩散模式的高斯修正模型为：()()()()⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=22222221exp 21exp 21exp 2,,,z z y z y H z H z y k x Q H z y x C σασσσσπ（A-1）式（A-1）中：C (x,y,z,H)——表示横向x、纵向y、地面上方z处气体浓度，kg/m3；Q(x)——表示源强(即源释放速率)，kg/s；k——表示平均风速，m/s；σy——表示水平扩散参数，m;σz——表示垂直扩散参数，m；H——表示泄漏源有效高度，m；y——表示横向距离，m；z——表示纵向距离，m。
空气污染学高斯扩散基本公式课件
05
高斯扩散模型与其他模型的 比较
与其它空气质量模型的比较
模型选择依据
高斯扩散模型在空气污染学中应用广泛，选择该模型主要基 于其简单易懂、易于计算的特点。与其它复杂的空气质量模 型相比，高斯扩散模型能够提供快速且准确的污染物浓度预测。
适用范围
高斯扩散模型适用于中低强度、平稳气象条件下的污染物扩 散。对于强风、湍流等复杂气象条件，可能需要更复杂的模型。
由于气象条件在空间和时间上都 是变化的，因此使用高斯扩散模 型计算出的结果与实际结果存在
误差。
湍流的影响
由于模型假设大气流动为层流，忽 略了湍流的影响，这也会导致计算 结果与实际结果存在误差。
障碍物的影响
由于模型中假设下风向没有障碍物， 而实际情况中下风向往往存在障碍 物，这也会导致计算结果与实际结 果存在误差。
公式的应用场景
01
02
03
点源污染
适用于单个污染源产生的 污染物扩散情况，如烟囱 排放。
线源污染
适用于较长线状污染源产 生的污染物扩散情况，如 道路交通排放。
面源污染
适用于较大面积的污染源 产生的污染物扩散情况， 如农田施肥。
03
高斯扩散模型的应用实例
实例一：城市空气质量预测
总结词
利用高斯扩散模型预测城市空气质量，需要考虑气象 条件、地形地貌、污染物排放等多种因素。
详细描述
在城市环境中，由于建筑物密集、气象条件复杂，污染 物在大气中的扩散受到多种因素的影响。高斯扩散模型 能够综合考虑这些因素，对城市空气质量进行较为准确 的预测。例如，在预测PM2.5浓度时，需要考虑风向、 风速、温度、湿度等气象条件，以及地形地貌特征，如 山脉、河流等对气流的影响。同时，还需要考虑城市中 不同功能区的污染物排放情况，如工业区、商业区、居 民区的排放差异。
气体高斯扩散模型模拟
%气体高斯扩散模型模拟Q=input('请输入泄漏源强(mg/s):Q=');u=input('请输入计算风速(m/s):u=');d=input('请输入计算精度(m):d=');Zo=input('请输入地面粗糙长度(m):Zo=');[x,y]=meshgrid(50:d:1000,-100:d:100);by0=0.08*x.*(1+0.0001*x).^(-1/2);bz0=0.06 *x.*(1+0.0015*x).^(-1/2);by=by0.*(1+0.38*Zo);fz=(2.53-0.13*log(x)).*(0.55+0.042*log(x)).^(-1).*Zo.^(0.35-0.03*log(x)); bz=bz0.*fz;tempy1=-y.*y./by./by./2;tempy2=2.718282.^(tempy1);c=Q/pi/u*((by.*bz).^(-1)).*tempy2;figure(1);Cs=input('请输入所有求解浓度(mg/m^3):');contour(x,y,c,Cs);shading interp;colorbar;grid;xlabel('X轴向距离(m)');ylabel('Y轴向距离(m)');title('气体扩散下风向浓度分布图');set(gcf,'color','white');figure(2);Cs=input('请输入所有求解浓度(mg/m^3):');contour(x,y,c,Cs);shading interp;colorbar;grid;xlabel('X轴向距离(m)');ylabel('Y轴向距离(m)');title('气体扩散下风向浓度分布图');set(gcf,'color','white');figure(3);Cs=input('请输入所有求解浓度(mg/m^3):');contour(x,y,c,Cs);shading interp;colorbar;grid;xlabel('X轴向距离(m)');ylabel('Y轴向距离(m)');set(gcf,'color','white');figure(4);Cs=input('请输入所有求解浓度(mg/m^3):'); contour(x,y,c,Cs);shading interp;colorbar;grid;xlabel('X轴向距离(m)');ylabel('Y轴向距离(m)');title('气体扩散下风向浓度分布图');set(gcf,'color','white');figure(5);Cs=input('请输入所有求解浓度(mg/m^3):'); contour(x,y,c,Cs);shading interp;colorbar;grid;xlabel('X轴向距离(m)');ylabel('Y轴向距离(m)');title('气体扩散下风向浓度分布图');set(gcf,'color','white');figure(6);Cs=input('请输入所有求解浓度(mg/m^3):'); contour(x,y,c,Cs);shading interp;colorbar;grid;xlabel('X轴向距离(m)');ylabel('Y轴向距离(m)');title('气体扩散下风向浓度分布图');set(gcf,'color','white');figure(7);Cs=input('请输入所有求解浓度(mg/m^3):'); contour(x,y,c,Cs);shading interp;colorbar;grid;xlabel('X轴向距离(m)');ylabel('Y轴向距离(m)');set(gcf,'color','white');。
高斯扩散模式在瞬间排放空气污染物模拟中的应用
高斯扩散模式在瞬间排放空气污染物模拟中的应用摘要：在文章中提出应用高斯模式模拟和预测在瞬间排放状况下空气污染等级，用FORTRAN 语言编写的高斯模式程序还可应用于区域污染影响评价中，模式不仅可以从GIS 中输入数据而且还可以应用GIS 格式输出结果。
关键词：高斯模式 空气污染 地理信息系统 瞬时污染源 浓度场瞬间排放是指工业企业或电厂的事故性污染物排放，如贮油罐或输油管道发生事故等。
排放的污染物污染了空气、土壤、地面及地下水，影响植被和影响环境。
模拟瞬间空气污染要求得到污染区域面积、污染浓度和等级、污染预测等。
本文提出用高斯模式的解析解来模拟和预测瞬间排放空气污染状况。
基于烟羽扩散上的解析公式求解的高斯模式非常广泛的应用于评价区域污染状况。
高斯数学模式作为一个污染物扩散的基础模式被国际原子能机构广泛推广。
从瞬间点源污染源排放的污染物，其转换和扩散可以用以下的扩散方程来表示：tC∂∂+div(CV )=∆(K ∆C )+Ri +Q δ(t −t 0)δ(x −x 0)δ(y −y 0)δ(z −z 0) (1) 式中：C(x, y, z, t)为污染物浓度 V 为风速 K 为扩散系数R 为污染物光化学转化率 Q 为污染物排放量x 0, y 0, z 0为污染源相对坐标在一定的风速和扩散系数条件下，公式（1）有其高斯扩散模式的解析解。
因此，污染物浓度值C 由点源污染源的高度H 决定。
H 在高斯扩散模式中由下述公式计算：C （x,y,z,t ）=)()2(222222222/)2(2/)(2/)(2/)(2/3zzyxwt h H z wt h z vt y ut x zy x e e ee Q σσσσσσσπ-++--------+ (2)式中：t 为时间 Q 为排放量u ，v ，w 为风速分别在x ，y ，z 方向的分量 σx , σy , σz 分别在x ，y ，z 方向的扩散系数 h 为点源高度 H 为混合层高度高斯模式中，假设X 轴与风向方向一致，Z 轴铅直向上，V=W=0。
AE大气扩散模型算法
3高斯计算公式
对于在恒定气象条件（指风向、风速、大气稳定度不随时间而变）下的高架点源的连续排放，在 考虑了烟羽在地面的全反射后，下风向任一点的污染物浓度C(x,y,z)可由下式计算：
C(x,
y, z)
Q
1 相关菜单的添加
在空间分析主菜单中添加如下图所示菜单项。
2 大气污染扩散分析窗口的设计
设计一个大气污染扩散分析窗口。
这些Label的 AutoSize属 性设置为： False BorderStyle 属性设置为： Fixed3D
一些主要控件的属性设置如下：
控件编号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
diffusedParameter50[2].Qz = 0.996;
diffusedParameter50[3].Py = 0.640;
y Py X qy 、 z Pz X qz 是下风距离X及大气稳定度的函数，而下风方向的 距离X是一变量，它是风速和时间的函数。高架电源烟气扩散是三维 扩散过程，x方向上风速较大，以对流扩散为主，y方向和z方向则以弥 散扩散为主。本实例编程只是实现了二维扩散模型。即只是实现了xy 方向上的扩散模拟。
1>大气稳定度的确定
Pasquill根据五类地面风速、三类日间的日射和两类夜间 云量把扩散天气分为6类，即强不稳定、不稳定、弱不稳 定、中性、较稳定和稳定。分别用英文字母A、B、C、D、 E和F表示。
在国标“制订地方大气污染排放标准的技术原则和方法” （GB3840-83）与“环境影响评价技术原则”(HJ/T2.1-93) 中，建议采用下属修订的帕斯奎尔稳定度分类方法。首先 由云量与太阳高度角按表1查出太阳辐射等级数，再由太 阳辐射等级数与地面风速按表2查找稳定度等级。
有组织高斯扩散模型拟合
有组织高斯扩散模型拟合高斯扩散模型是一种常用于描述空气或液体中分子扩散过程的数学模型。
它假设扩散过程服从高斯分布，即分子从一个源点扩散到周围空间时，其浓度分布呈现出一个高斯曲线形状。
为了更准确地描述实际的扩散过程，有时需要对高斯扩散模型进行参数估计，即通过一定的方法来拟合实测数据，以获得更准确的模型参数。
这种有组织的拟合方法包括以下几个步骤。
首先，收集实测数据。
在实际应用中，可以通过各种手段收集到与扩散过程相关的数据，比如浓度的变化、时间和空间的相关信息等。
然后，根据高斯扩散模型的形式，建立初始的参数估计模型。
模型的参数包括扩散系数和初始浓度等。
通常可以根据实测数据的特点和经验知识来确定参数的初始值。
接下来，通过最小二乘法或其他拟合方法对实测数据进行参数估计。
最小二乘法是一种常用的拟合方法，通过最小化实测数据与理论模型之间的误差来确定最佳参数值。
其他拟合方法包括非线性最小二乘法、最大似然估计等。
在参数估计过程中，如果实测数据存在异常值或噪声，需要进行数据处理。
常用的方法包括平滑处理、去除异常值、降噪等，以提高参数估计的准确性。
最后，进行模型评估。
通过对比模型预测结果与实测数据，评估拟合效果的好坏。
常用的评估指标包括均方根误差、相关系数等。
需要注意的是，有组织的高斯扩散模型拟合需要合理选择模型的参数和拟合方法。
在实际应用中，还需要考虑扩散过程中可能存在的非高斯效应和非均质性等因素。
总结起来，有组织的高斯扩散模型拟合是一种常用的方法，通过对实测数据进行参数估计，可以获得更准确的模型参数，提高对实际扩散过程的描述能力。
然而，在应用中需要谨慎选择方法和处理数据，以确保拟合效果的准确性。
高斯扩散模型PPT课件
1
（一） 高斯模式的坐标系
右手坐标系 （食指—x轴；中指—y轴；拇指—z轴），
原点：为无界点源或地面源的排放点，或 者高架源排放点在地面上的投影点；x为 主风向；y为横风向；z为垂直向
8
地面浓度模式：取z＝0代入上式，得
c
q
πu y
z
exp(
y2
2
2 y
) exp(
H2
2
2 z
)
分别将x=500m，y=50m，Q=90mg/s， u=5m/s，δy＝18.1m，δz＝35.3m， He=60m 代入公式，得到所求浓度为
4.643×10-5mg/m3.
)]
6
相当于无界源的2倍（镜像垂直于地面，源强加倍）
2020/1/1
7
例题：
1、设有某污染源由烟囱排入大气的SO2 源强为90mg/s，有效源高为60m，烟囱 出口处平均风速为5m/s，当时气象条件 下，正下风向500m 处的δy＝18.1m， δz＝35.3m，计算x=500m，y=50m 处 的SO2 浓度。
有界大气扩散：高架源须考虑到地面对扩散的影响。
按全反射原理，可用 “像源法”处理
4
（1）实源贡献：P点在以像源为原点的坐标系中的
实源的垂贡直献坐标为（z-H）
q
y2 (z H )2
c( x,
y, zC, H实)
2πu
y z
exp[(
2
2 y
2
2 y
)]
源的（贡c垂2(）x献直,虚坐y,源z标C,贡虚H为献)（：z2+PπH点u）q在y以z像ex源p[为(原2y点2y2的坐( z标2系Hz2中)2的)]
用修正的高斯模型计算天然气稳态扩散
[收稿日期]2009211223 [基金项目]浙江省重大科技攻关项目(2006C13002)。
[作者简介]张子波(19852),男,2008年大学毕业,硕士生,现主要从事管输天然气泄漏扩散研究工作。
用修正的高斯模型计算天然气稳态扩散 张子波,李自力 (中国石油大学(华东)储运与建筑工程学院,山东青岛266555) 李 毅 (中国石油西气东输管道(销售)公司,上海200122) 王 瑶 (中国石油大学(华东)储运与建筑工程学院,山东青岛266555)[摘要]天然气管道泄漏后极易引发爆炸事故,危害人民的生命财产安全。
为了研究一个合理的天然气扩散计算模型,对高斯模型进行了研究,发现其计算天然气扩散的不足之处,将浮力及初始喷射等因素考虑在内,对高斯模型进行了修正,给出了在水平风速、浮力和初始喷射影响下的天然气扩散中心轴线方程,并编程计算。
结果表明修正后的高斯模型明显更加符合实际情况。
通过算例分析,比较了不同风速和不同管压对于扩散的影响,为实际应急指挥提供了依据。
[关键词]天然气;泄漏;稳态扩散;高斯模型[中图分类号]TE832[文献标识码]A [文章编号]100029752(2010)0120369203随着天然气工业近年来的迅速发展,目前城市燃气越来越普遍,一旦经过居民区的管道发生泄漏,很容易引发爆炸事故,后果将不堪设想。
而泄漏后的扩散是发生事故的根本原因[1]。
因此,有效地对天然气泄漏后的危险范围进行评估以尽快采取相应措施显得越来越重要。
目前国内外对天然气管道泄漏后的扩散过程的研究还不够深入,尚未建立起完全适用于天然气泄漏的理论模型[2]。
国内外天然气管道风险评价主要采用高斯(Gaussian )模型和Sutton 模型,但这2种模型都没有考虑天然气管道泄漏所特有的初始喷射和浮力作用对扩散的影响[3]。
笔者考虑了初始喷射和浮力对扩散的影响,研究了一种适合计算天然气稳态扩散的模型。
对于采用数值方法求解天然气扩散的方法,虽然其精确度较高,但是计算速度慢。
大气扩散模型与预测方法研究
大气扩散模型与预测方法研究近年来，大气污染对人们的生活质量和健康造成了严重的影响，因此，对大气质量的监测和预测显得尤为重要。
大气扩散模型与预测方法的研究正是为了解决这一问题而展开的。
大气扩散模型是基于物理、统计和数学等原理建立的一种数学模型，用于模拟大气中污染物的传输和扩散过程。
通过模型，我们可以预测污染物的浓度分布、影响范围以及持续时间等重要参数。
其中，最常用的模型是高斯模型和Eulerian模型。
高斯模型是一种简化的二维模型，适用于预测近源污染物的传输和扩散。
该模型基于高斯分布法则，将污染物的浓度分布假设为呈钟形曲线，主要考虑了地形、风向、风速等因素的影响。
然而，高斯模型的适用范围有限，只能用于预测短距离、平坦地形下的扩散情况。
与高斯模型相比，Eulerian模型更为复杂，可以模拟大气中污染物的传输过程，并考虑了地形、气象等多种因素的综合影响。
Eulerian模型将大气分为网格，通过对每个网格的物理过程建立方程，来描述污染物的传输和扩散。
这样，我们可以更精确地预测大气中各个位置的污染物浓度。
然而，无论是高斯模型还是Eulerian模型，它们都需要准确的输入数据，如污染源排放量、地形地貌、气象条件等。
因此，在模型预测中，准确而全面的数据采集显得尤为重要，这也是大气扩散模型研究的一个关键环节。
除了大气扩散模型，我们还可以利用数据驱动的方法来预测大气污染。
数据驱动的方法基于大量的观测数据和相关的统计模型，通过分析数据的关联，来建立预测模型。
这种方法不依赖于物理原理，减少了对输入数据的要求，并可以更好地预测复杂实际情况下的大气污染。
例如，近年来兴起的机器学习方法在大气污染预测中得到了广泛应用。
通过对历史观测数据进行训练，机器学习模型可以准确预测未来污染物浓度，并且能够自动调整模型参数以适应不同的环境条件。
这种方法的优势在于可以处理大量的数据，并且可以在实时或近实时的情况下进行预测，为及时采取控制措施提供了便利。
大气污染物扩散高斯模型模拟
9.2.2大气污染物扩散的高斯模型模拟：可视化模拟点源大气污染的扩散9.2.2 Gaussian Atmospheric Dispersion Model突发性大气污染事故时有发生，对大气污染扩散进行模拟和分析，有利于减小事故的危害，减轻人员伤亡和财产损失。
高斯扩散模型是国际原子能机构(IAEA)推荐使用于重气云扩散模拟的数学模型,该模型在非重气云扩散的应用日益广泛。
高斯扩散模型是描述大气对有害气体的输移、扩散和稀释作用的物理或数学模型,是进行灾害预测和救援指挥的有力手段之一。
9.2.2.1高斯扩散模型高斯模型又分为高斯烟团模型和高斯烟羽模型。
大气污染物泄漏分为瞬时泄漏和连续泄漏，瞬时泄漏是指污染物泄放的时间相对于污染物扩散的时间较短如突发泄漏等的情形，连续泄漏则是指污染物泄放的时间较长的情形。
瞬时泄漏采用高斯烟团模型模拟，而连续泄漏采用高斯模型烟羽模型模拟。
高斯模型适用于非重气云气体，包括轻气云和中性气云气体。
要求气体在扩散过程中，风速均匀稳定。
在高斯烟团模型中，选择风向建立坐标系统，即取泄漏源为坐标原点，x轴指向风向，y轴表示在水平面内与风向垂直的方向，z轴则指向与水平面垂直的方向，具体公式见式(9.1):(9.1)(mg/s); x、y、z轴上的扩散系数，需根据大气稳定度选择参数计算得到(m)；x、y、z表示x、y、z上的坐标值(m)；u表示平均风速(m/s)；t表示扩散时间(s)；H 表示泄漏源的高度(m)。
同理，高斯烟羽模型的表达式如：(9.2)9.2.2.2 技术方法若用高斯模型算出空间每一个点在一个时刻的污染浓度，这个计算量是很大的。
因此所设计的系统一般都是采用先进行图层网格化，由高斯模型计算出有限个网格点的上的污染物浓度，在进行空间内插得到面上每一个点的污染物浓度，并由此得到污染物浓度的等值线。
整个过程的示意图如图9.2.1所示图9.2.1 大气污染扩散的高斯模拟的步骤1) 图层网格化图层网格格式分为结构化网格、非结构化网格。
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%气体高斯扩散模型模拟
Q=input('请输入泄漏源强(mg/s):Q=');
u=input('请输入计算风速(m/s):u=');
d=input('请输入计算精度(m):d=');
Zo=input('请输入地面粗糙长度(m):Zo=');
[x,y]=meshgrid(50:d:1000,-100:d:100);
by0=0.08*x.*(1+0.0001*x).^(-1/2);
bz0=0.06 *x.*(1+0.0015*x).^(-1/2);
by=by0.*(1+0.38*Zo);
fz=(2.53-0.13*log(x)).*(0.55+0.042*log(x)).^(-1).*Zo.^(0.35-0.03*log(x)); bz=bz0.*fz;
tempy1=-y.*y./by./by./2;
tempy2=2.718282.^(tempy1);
c=Q/pi/u*((by.*bz).^(-1)).*tempy2;
figure(1);
Cs=input('请输入所有求解浓度(mg/m^3):');
contour(x,y,c,Cs);
shading interp;
colorbar;
grid;
xlabel('X轴向距离(m)');
ylabel('Y轴向距离(m)');
title('气体扩散下风向浓度分布图');
set(gcf,'color','white');
figure(2);
Cs=input('请输入所有求解浓度(mg/m^3):');
contour(x,y,c,Cs);
shading interp;
colorbar;
grid;
xlabel('X轴向距离(m)');
ylabel('Y轴向距离(m)');
title('气体扩散下风向浓度分布图');
set(gcf,'color','white');
figure(3);
Cs=input('请输入所有求解浓度(mg/m^3):');
contour(x,y,c,Cs);
shading interp;
colorbar;
grid;
xlabel('X轴向距离(m)');
ylabel('Y轴向距离(m)');
set(gcf,'color','white');
figure(4);
Cs=input('请输入所有求解浓度(mg/m^3):'); contour(x,y,c,Cs);
shading interp;
colorbar;
grid;
xlabel('X轴向距离(m)');
ylabel('Y轴向距离(m)');
title('气体扩散下风向浓度分布图');
set(gcf,'color','white');
figure(5);
Cs=input('请输入所有求解浓度(mg/m^3):'); contour(x,y,c,Cs);
shading interp;
colorbar;
grid;
xlabel('X轴向距离(m)');
ylabel('Y轴向距离(m)');
title('气体扩散下风向浓度分布图');
set(gcf,'color','white');
figure(6);
Cs=input('请输入所有求解浓度(mg/m^3):'); contour(x,y,c,Cs);
shading interp;
colorbar;
grid;
xlabel('X轴向距离(m)');
ylabel('Y轴向距离(m)');
title('气体扩散下风向浓度分布图');
set(gcf,'color','white');
figure(7);
Cs=input('请输入所有求解浓度(mg/m^3):'); contour(x,y,c,Cs);
shading interp;
colorbar;
grid;
xlabel('X轴向距离(m)');
ylabel('Y轴向距离(m)');
set(gcf,'color','white');。