参数敏感性在大气环境影响评价预测模型中的影响规律研究

论文摘要

大气环境影响预测评价中,最重要的步骤是根据污染源参数和当地气象数据,按照适合的大气环境影响预测模式,通过计算得出污染物浓度预测值。本文以大气预测模型中参数的敏感性问题作为研究的切入点,通过分析选定AERMOD与ADMS模式作为研究对象进行分析。本文将回归分析法与正交试验方法相结合,从不同的角度阐明模型系统中参数敏感性的影响规律,在大量模拟计算的基础上系统的研究AERMOD模型系统和ADMS模型系统中参数敏感性的影响规律,对于环境影响评价工作中有重点的收集相关资料起到了指导作用。同时对不准确的参数所导致的误差也可以做出比较合理的评估。从而精化环境影响评价工作中的大气预测部分。AERMOD模型系统中参数敏感性影响规律研究结果如下：1.点源参数敏感性对AERMOD模型系统中影响规律：排气筒几何高度（H）>污染源强（Qs）=排气筒出口内径（d）>烟气出口温度（Ts）>烟气出口流量（Qv）。在收集环境影响评价污染源资料的过程中,注意掌握准确的烟筒几何高度值。2.体源参数的敏感性在AERMOD模型中影响规律：污染源强（Qs）>几何高度（H）>垂边长（L1）>边长（L2）。在收集环境影响评价污染源资料过程中,要注意尽量保证体源污染源强的准确性。3.面源的敏感性在AERMOD模型中影响规律：近似矩形面源：几何高度（H）>污染源强（Qs）>矩形长（L1）>矩形宽（L0）。近似圆形面源：几何高度（H）>污染源强（Ps）>半径（R）。在收集环境影响评价污染源资料过程中,面源的平均高度要精确到个位；污染源强最好保留小数点后三位有效数字。ADMS模型系统参数敏感对影响规律研究结果如下：1.从参数敏感性对区域最大浓度的影响规律来看,不同源高的污染源,各参数的敏感性对区域最大浓度预测影响规律一致均为：地表粗糙度>纬度>最小M-O长度。2.从参数敏感性对关心点的平均浓度的影响规律来看,参数的敏感性为：地表粗糙度>纬度>最小M-O长度,参数的敏感性的影响规律与区域最大浓度的趋势保持一致。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 大气环境影响评价简介
• 1.3 国内外研究进展
• 1.3.1 第1代模式模拟系统——高斯扩散模型
• 1.3.2 改进后的高斯模型主要包括
• 1.3.3 第2代模式模拟系统—新一代大气扩散模型
• 1.3.4 第3代空气质量模式
• 1.3.5 适用于特殊环境的模型
• 1.3.6 我国大气扩散模型
• 1.4 研究目的及意义
• 1.5 研究内容
• 2 大气污染的预测模式比较
• 2.1 各模式系统组成及原理比较
• 2.1.1 93导则推荐模式系统组成及原理
• 2.1.2 AERMOD模式系统原理及组成
• 2.1.3 ADMS模式系统组成及原理
• 2.2 新旧导则推荐模式的主要特点比较
• 2.3 各模式预测结果比较
• 2.3.1 最大值比较分析
• R和FB的比较分析'>2.3.2 RHC_R和FB的比较分析
• 2.3.3 Q-Q图法对比分析
• 2.4 确定参数敏感性分析的预测模式
• 3 研究方法及参数的选取
• 3.1 参数的筛选
• 3.1.1 AERMOD模型系统参数筛选
• 3.1.2 ADMS模型系统参数筛选
• 3.2 敏感性分析方法
• 3.3 数据处理方法
• 4 参数敏感性影响规律分析
• 4.1 AERMOD模型系统中参数的敏感性影响规律分析
• 4.1.1 AERMOD模型中点源参数的敏感性影响规律分析
• 4.1.2 AERMOD模型中体源参数的敏感性影响规律分析
• 4.1.3 AERMOD模型中面源参数的敏感性影响规律分析
• 4.2 ADMS模型系统中参数的敏感性影响规律分析
• 4.2.1 ADMS模型系统基本参数设定
• 4.2.2 参数在ADMS模型中的敏感性分析结果
• 5 结论
• 参考文献
• 攻读硕士期间发表的论文
• 致谢