CN105512485A - 一种估算细颗粒物及其前体物环境容量的新方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种估算细颗粒物及其前体物环境容量的新方法,包括:得到大气静态总容量;得到污染物水平方向输送总量;得到干沉降总量和湿沉降总量,再求和得到沉降总量;得到水平扩散总量和垂直扩散总量,再求和得到扩散清除总量;将水平方向输送总量、沉降总量和扩散清除总量求和,得到大气动态容量;求和大气静态总容量和大气动态容量,再进行修正,得到污染物订正后的环境容量。优点为:从污染物生成、转化、消亡等物理化学过程量化大气对污染物的容纳能力,并且细颗粒物及其前体物的环境容量具有时空动态特征,采用本发明提供的方法估算大气污染物环境容量时,结果更为逼近真实监测值。还具有估算过程简单快速、计算量小的优点。
Description
技术领域
本发明属于环境科学技术领域,具体涉及一种估算细颗粒物及其前体物环境容量的新方法。
背景技术
大气环境容量是指一个区域在某种环境目标约束下的大气污染物最大允许排放量。大气环境容量在我国一直被作为支撑国家大气污染物总量控制和空气质量管理的重要依据。
目前,大气环境容量核算方法主要包括:A-P值法、多源模型法、线性规划法、第三代空气质量模式迭代算法。
A-P值法以空气质量标准为控制目标,在大气污染物扩散稀释规律的基础上,使用控制区排放总量允许限值和点源排放允许限值控制计算大气环境容量,其中,A值法计算大气环境容量,P值法计算各个点源的允许排放量,主要根据控制区及各功能区面积大小控制容量大小。该方法优点是参数简单,易操作,缺点是对大气物理过程考虑简单,定量考察性不强,且不能满足区域尺度容量计算的要求,更不能计算如细颗粒物等的二次污染物环境容量。前期研究也表明,用该方法计算大气环境容量存在较大的误差,可用于宏观指导,不能用于预测和估算。
多源模型法是一种基于大气扩散模式建立区域内排放源和空气质量的响应关系,并通过空气质量约束反推排放强度,以此估算大气环境容量的方法。常用的多源模式主要为第二代模式,包括ISC3模式、CALPUFF模式、AERMOD模式和ADMS模式,目前,该类方法已广泛应用于区域大气环境容量的测算。该方法计算过程相对简单,但由于第二代模型本身设计的缺陷,未充分考虑二氧化硫、氮氧化物、挥发性有机物等一次污染物向细颗粒物转化的物理化学过程,也不能满足区域尺度的计算需求,因此,不能用于计算区域尺度细颗粒物环境容量。
线性规划法的特点是将污染源及其扩散过程与控制点联系起来,以目标控制点的浓度达标作约束,通过线性、非线性规划或整数规划等优化方法确定点源的最大允许排放量或削减量。该方法的优点是具有针对性,缺点是需要假设污染源与受体之间的关系为线性关系或人为规定的某种特定非线性关系,模型依赖的因素繁多,不易操作,且该方法也不能计算细颗粒物的环境容量。
第三代空气质量模式迭代算法在近几年出现,该方法以环境质量为约束,通过不断调整排放强度并进行多次模拟,求得符合达标约束的排放量作为其大气环境容量。该方法可实现细颗粒物环境容量计算,但需要反复模拟,计算量大,且基于空气质量反退化原则的单纯减排方案会导致未超标地区环境容量严重低估。
发明内容
针对现有技术存在的缺陷,本发明提供一种估算细颗粒物及其前体物环境容量的新方法,可有效解决上述问题。
本发明采用的技术方案如下:
本发明提供一种估算细颗粒物及其前体物环境容量的新方法,包括以下步骤:
步骤1,对于被估算的三维评价区域,建立空间投影坐标系XYZ;其中,X方向和Y方向位于水平面;Z方向为垂直方向;
步骤2,在水平方向,按设定的网格分辨率,将所述三维评价区域进行网格化处理,将其格网化为x*y个网格,其中,x为X方向网格数量,y为Y方向网格数量;在垂直方向,按照设定的垂直方向层数,再将已水平方向网格化的所述三维评价区域划分为z层,其中,z为Z方向的层数;
步骤3,利用中尺度气象模式模拟计算所述三维评价区域评价年的气象要素逐小时均值,获得第三代空气质量模式模拟计算必需输入的气象参数,包括:每个网格在x方向的风速ui,j,k以及每个网格在y方向的风速vi,j,k;
步骤4,利用第三代空气质量模式模拟计算所述三维评价区域评价年的大气污染物浓度逐小时均值,获得步骤2得到的每个网格的空气质量参数,包括:污染物成分、污染物的浓度ci,j,k、干沉降过程清除的污染物浓度湿沉降过程清除的污染物浓度水平扩散过程清除的污染物浓度和垂直扩散过程清除的污染物浓度
步骤5,读取基于国家环境空气质量标准等级的污染物标准浓度限值cstd以及各层评价柱体的体积Vk,基于公式1计算得到三维评价空间的大气静态总容量Qstatic:
步骤6,对于任意的第i,j,k网格,读取该网格的污染物浓度ci,j,k、在x方向的风速ui,j,k、在y方向的风速vi,j,k、在x方向网格分辨率dxi,j、在y方向的网格分辨率dyi,j和网格高度dzi,j,k;再读取到第i-1,j,k网格的ui-1,j,k、dyi-1,j和dzi-1,j,k;再读取到第i,j-1,k网格的vi,j-1,k、dxi,j-1和dzi,j-1,k;然后,基于公式2计算得到第i,j,k网格的网格水平输送量Fi,j,k:
Fi,j,k=ci,j,k×ui,j,k×dyi,j×dzi,j,k
+ci,j,k×ui-1,j,k×dyi-1,j×dzi-1,j,k
(2)
+ci,j,k×vi,j,k×dxi,j×dzi,j,k
+ci,j,k×vi,j-1,k×dxi,j-1×dzi,j-1,k
在分别计算得到每个网格的网格水平输送量后,基于公式3,对每个网格的网格水平输送量进行求和计算,得到三维评价空间的污染物水平方向输送总量F:
步骤7,对于任意的第i,j,k网格,读取干沉降过程中该网格清除的污染物浓度和该网格保留的污染物浓度ci,j,k;然后,基于公式4计算得到该网格的干沉降量
在分别计算得到每个网格的干沉降量后,基于公式5,对每个网格的干沉降量进行求和计算,得到三维评价空间的干沉降总量Ddry:
步骤8,对于任意的第i,j,k网格,读取湿沉降过程中该网格清除的污染物浓度以及该网格保留的污染物浓度ci,j,k;然后,基于公式6计算得到该网格的湿沉降量
在分别计算得到每个网格的湿沉降量后,基于公式7,对每个网格的湿沉降量进行求和计算,得到三维评价空间的湿沉降总量Dwet:
步骤9,基于公式8,将步骤7得到的干沉降总量Ddry和步骤8得到的湿沉降总量Dwet进行求和计算,得到三维评价空间的沉降总量Dep:
Dep=Ddry+Dwet(8)
步骤10,对于任意的第i,j,k网格,读取水平扩散过程中该网格清除的污染物浓度和该网格保留的污染物浓度ci,j,k;然后,基于公式9计算得到该网格的水平扩散量
在分别计算得到每个网格的水平扩散量后,基于公式10,对每个网格的水平扩散量进行求和计算,得到三维评价空间的水平扩散总量Dhor:
步骤11,对于任意的第i,j,k网格,读取垂直扩散过程中该网格清除的污染物浓度和该网格保留的污染物浓度ci,j,k;然后,基于公式11计算得到该网格的垂直扩散量
在分别计算得到每个网格的垂直扩散量后,基于公式12,对每个网格的垂直扩散量进行求和计算,得到三维评价空间的垂直扩散总量Dver:
步骤12,基于公式13,将步骤10得到的水平扩散总量Dhor和步骤11得到的垂直扩散总量Dver进行求和计算,得到三维评价空间的扩散清除总量Dif:
Dif=Dhor+Dver(13)
步骤13,基于公式14,将步骤6得到的污染物水平方向输送总量F、步骤9得到的沉降总量Dep和步骤12得到的扩散清除总量Dif进行求和计算,得到三维评价空间的大气动态容量Qdynamic;
Qdynamic=F+Dep+Dif(14)
步骤14,基于公式15,将步骤5得到的大气静态总容量Qstatic和步骤13得到的大气动态容量Qdynamic进行求和计算,得到三维评价空间的污染物初始环境容量Q;
Q=Qstatic+Qdynamic(15)
步骤15,读取到污染物转化率α,基于公式16,得到污染物订正后的环境容量Q’:
Q'=Q×1/α(16)。
优选的,所述污染物为一次细颗粒物、硫酸盐或硝酸盐。
优选的,步骤3得到的所述气象参数和步骤4得到的所述空气质量参数,通过以下方法得到:
利用所述三维评价区域评价年的气象观测资料验证所述中尺度气象模式模拟得到的气象参数,利用空气质量监测资料验证所述第三代空气质量模式模拟得到的空气质量参数,使所述中尺度气象模式和所述第三代空气质量模式合理、可靠的反映所述三维评价区域评价年的大气环境实际状况;若模拟结果不能够合理反映实际状况,应查找所述中尺度气象模式和所述第三代空气质量模式的模拟误差来源,并反复进行模拟参数调整,直至模拟结果合理再现大气环境实际状况,得到最终的气象参数和空气质量参数。
优选的,步骤5中,所述基于国家环境空气质量标准等级的污染物标准浓度限值cstd通过以下方法得到:
按照所述三维评价区域在评价年细颗粒物组分构成比例,将细颗粒物的国家环境空气质量标准值折算为硫酸盐、硝酸盐和一次细颗粒物的标准浓度限值cstd。
优选的,设所述三维评价区域在评价年细颗粒物组分构成比例为:硫酸盐占x1%,硝酸盐占x2%,一次细颗粒物占x3%;此处均为质量分数;
设细颗粒物的国家环境空气质量标准二级年均浓度限值为x4μg/m3;
则:三维评价区域在评价年的硫酸盐标准二级浓度限值为:x4*x1%;
三维评价区域在评价年的硝酸盐标准二级浓度限值为:x4*x2%;
三维评价区域在评价年的一次细颗粒物标准二级浓度限值为:x4*x3%。
优选的,步骤15中,当污染物初始环境容量Q为一次细颗粒物初始环境容量时,按公式16得到的环境容量Q’即为一次细颗粒物环境容量,并且,此时α取值为1;
当污染物初始环境容量Q为硫酸盐时,按公式16得到的环境容量Q’为二氧化硫环境容量,并且,此时α取值为:0<α<1;
当污染物初始环境容量Q为硝酸盐时,按公式16得到的环境容量Q’为氮氧化物环境容量,并且,此时α取值为:0<α<1。
本发明提供的估算细颗粒物及其前体物环境容量的新方法具有以下优点:
(1)本发明从污染物生成、转化、消亡等物理化学过程量化大气对污染物的容纳能力,并且细颗粒物及其前体物的环境容量具有时空动态特征,采用本发明提供的方法估算大气污染物环境容量时,结果更为客观。
(2)本发明还具有估算过程简单快速、计算量小的优点。
附图说明
图1为本发明提供的估算细颗粒物及其前体物环境容量的新方法的流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明所解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
细颗粒物环境容量是指在满足细颗粒物年均浓度达到国家空气质量二级标准的条件下细颗粒物最大允许排放量。大气本身具有一定的自净能力,即通过干沉降、湿沉降、扩散、输送和化学转化等大气物理和化学过程,能够将排放的污染物从大气中“清除”。在给定的区域内,这种自净能力越强,则在空气质量达标约束下,能够排放的污染物的量就越大,即大气环境容量越大。
细颗粒物是直径小于2.5μm的大气颗粒物的总称,其主要成分有硫酸盐、硝酸盐、铵盐、二次有机气溶胶、黑炭、有机碳等,而其中一次颗粒物、硫酸盐和硝酸盐在细颗粒物中占比最大,因此,可以将基于颗粒物年均浓度达标的环境容量细分为基于硫酸盐达标的二氧化硫环境容量、基于硝酸盐达标的氮氧化物环境容量和基于一次细颗粒物达标的一次颗粒物环境容量。
本发明提供的估算细颗粒物及其前体物环境容量的新方法,可分别计算基于硫酸盐达标的二氧化硫环境容量、基于硝酸盐达标的氮氧化物环境容量和基于一次颗粒物达标的一次颗粒物环境容量。
本发明提供的估算细颗粒物及其前体物环境容量的新方法,主要思路为:由于大气环境容量的大小由环境自净能力和区域环境的“自净介质”(空气)的总量来决定,即可分为静态容量和动态容量两部分。其中,静态容量只考虑空气的扩散稀释能力,只与区域面积、混合层高度和大气环境目标值有关;动态容量指该区域内各要素在一个确定时段内对该种污染物的动态自净能力。细颗粒物在大气中的清除过程主要包括水平输送过程、水平和垂直扩散过程、干沉降过程和湿沉降过程,细颗粒物大气环境容量受这五个大气过程共同作用,通过分别计算上述五个过程的物理变量,可得到对应的大气环境容量分量。需要指出的是,环境容量分量这一概念仅在本发明中基于过程分析估算大气环境容量情况下为便于描述所采用,并不能适用于其他研究方法。
具体的,本发明提供的大气污染物环境容量估算方法,包括以下步骤:
步骤1,对于被估算的三维评价区域,建立空间投影坐标系XYZ;其中,X方向和Y方向位于水平面;Z方向为垂直方向;
步骤2,在水平方向,按设定的网格分辨率,将所述三维评价区域进行网格化处理,将其格网化为x*y个网格,其中,x为X方向网格数量,y为Y方向网格数量;在垂直方向,按照设定的垂直方向层数,再将已水平方向网格化的所述三维评价区域划分为z层,其中,z为Z方向的层数;
步骤3,利用中尺度气象模式模拟计算所述三维评价区域评价年的气象要素逐小时均值,获得第三代空气质量模式模拟计算必需输入的气象参数,包括:每个网格在x方向的风速ui,j,k以及每个网格在y方向的风速vi,j,k;
步骤4,利用第三代空气质量模式模拟计算所述三维评价区域评价年的大气污染物浓度逐小时均值,获得步骤2得到的每个网格的空气质量参数,包括:污染物成分、污染物的浓度ci,j,k、干沉降过程清除的污染物浓度湿沉降过程清除的污染物浓度水平扩散过程清除的污染物浓度和垂直扩散过程清除的污染物浓度
本步骤和步骤3中,气象参数和空气质量参数,通过以下方法得到:
利用所述三维评价区域评价年的气象观测资料验证所述中尺度气象模式模拟得到的气象参数,利用空气质量监测资料验证所述第三代空气质量模式模拟得到的空气质量参数,使所述中尺度气象模式和所述第三代空气质量模式合理、可靠的反映所述三维评价区域评价年的大气环境实际状况;若模拟结果不能够合理反映实际状况,应查找所述中尺度气象模式和所述第三代空气质量模式的模拟误差来源,并反复进行模拟参数调整,直至模拟结果合理再现大气环境实际状况,得到最终的气象参数和空气质量参数。
步骤5,读取基于国家环境空气质量标准等级的污染物标准浓度限值cstd以及各层评价柱体的体积Vk,基于公式1计算得到三维评价空间的大气静态总容量Qstatic:
本步骤中,基于国家环境空气质量标准等级的污染物标准浓度限值cstd通过以下方法得到:
按照所述三维评价区域在评价年细颗粒物组分构成比例,将细颗粒物的国家环境空气质量标准值折算为硫酸盐、硝酸盐和一次细颗粒物的标准浓度限值cstd。
具体的,设所述三维评价区域在评价年细颗粒物组分构成比例为:硫酸盐占x1%,硝酸盐占x2%,一次细颗粒物占x3%;此处均为质量分数;
设细颗粒物的国家环境空气质量标准二级年均浓度限值为x4μg/m3;
则:三维评价区域在评价年的硫酸盐标准二级浓度限值为:x4*x1%;
三维评价区域在评价年的硝酸盐标准二级浓度限值为:x4*x2%;
三维评价区域在评价年的一次细颗粒物标准二级浓度限值为:x4*x3%。
例如,某评价区域在某评价年细颗粒物中硫酸盐质量分数占30%,硝酸盐质量分数占20%,一次细颗粒物质量分数占10%,若按照细颗粒物的国家环境空气质量标准二级年均浓度限值35μg/m3折算,该评价区域在该评价年的硫酸盐、硝酸盐和一次细颗粒物标准二级浓度限值分别为10.5μg/m3、7μg/m3和3.5μg/m3。
步骤6,对于任意的第i,j,k网格,读取该网格的污染物浓度ci,j,k、在x方向的风速ui,j,k、在y方向的风速vi,j,k、在x方向网格分辨率dxi,j、在y方向的网格分辨率dyi,j和网格高度dzi,j,k;再读取到第i-1,j,k网格的ui-1,j,k、dyi-1,j和dzi-1,j,k;再读取到第i,j-1,k网格的vi,j-1,k、dxi,j-1和dzi,j-1,k;然后,基于公式2计算得到第i,j,k网格的网格水平输送量Fi,j,k:
Fi,j,k=ci,j,k×ui,j,k×dyi,j×dzi,j,k
+ci,j,k×ui-1,j,k×dyi-1,j×dzi-1,j,k
(2)
+ci,j,k×vi,j,k×dxi,j×dzi,j,k
+ci,j,k×vi,j-1,k×dxi,j-1×dzi,j-1,k
在分别计算得到每个网格的网格水平输送量后,基于公式3,对每个网格的网格水平输送量进行求和计算,得到三维评价空间的污染物水平方向输送总量F:
步骤7,对于任意的第i,j,k网格,读取干沉降过程中该网格清除的污染物浓度和该网格保留的污染物浓度ci,j,k;然后,基于公式4计算得到该网格的干沉降量
在分别计算得到每个网格的干沉降量后,基于公式5,对每个网格的干沉降量进行求和计算,得到三维评价空间的干沉降总量Ddry:
步骤8,对于任意的第i,j,k网格,读取湿沉降过程中该网格清除的污染物浓度以及该网格保留的污染物浓度ci,j,k;然后,基于公式6计算得到该网格的湿沉降量
在分别计算得到每个网格的湿沉降量后,基于公式7,对每个网格的湿沉降量进行求和计算,得到三维评价空间的湿沉降总量Dwet:
步骤9,基于公式8,将步骤7得到的干沉降总量Ddry和步骤8得到的湿沉降总量Dwet进行求和计算,得到三维评价空间的沉降总量Dep:
Dep=Ddry+Dwet(8)
步骤10,对于任意的第i,j,k网格,读取水平扩散过程中该网格清除的污染物浓度和该网格保留的污染物浓度ci,j,k;然后,基于公式9计算得到该网格的水平扩散量
在分别计算得到每个网格的水平扩散量后,基于公式10,对每个网格的水平扩散量进行求和计算,得到三维评价空间的水平扩散总量Dhor:
步骤11,对于任意的第i,j,k网格,读取垂直扩散过程中该网格清除的污染物浓度和该网格保留的污染物浓度ci,j,k;然后,基于公式11计算得到该网格的垂直扩散量
在分别计算得到每个网格的垂直扩散量后,基于公式12,对每个网格的垂直扩散量进行求和计算,得到三维评价空间的垂直扩散总量Dver:
步骤12,基于公式13,将步骤10得到的水平扩散总量Dhor和步骤11得到的垂直扩散总量Dver进行求和计算,得到三维评价空间的扩散清除总量Dif:
Dif=Dhor+Dver(13)
步骤13,基于公式14,将步骤6得到的污染物水平方向输送总量F、步骤9得到的沉降总量Dep和步骤12得到的扩散清除总量Dif进行求和计算,得到三维评价空间的大气动态容量Qdynamic;
Qdynamic=F+Dep+Dif(14)
步骤14,基于公式15,将步骤5得到的大气静态总容量Qstatic和步骤13得到的大气动态容量Qdynamic进行求和计算,得到三维评价空间的污染物初始环境容量Q;
Q=Qstatic+Qdynamic(15)
步骤15,读取到污染物转化率α,基于公式16,得到污染物订正后的环境容量Q’:
Q'=Q×1/α(16)。
在本发明描述的上述步骤1-步骤15中,所涉及到的污染物为一次细颗粒物、硫酸盐或硝酸盐。也就是说,通过本发明步骤1-步骤15,可分别计算得到基于硫酸盐达标的二氧化硫环境容量、基于硝酸盐达标的氮氧化物环境容量和基于一次细颗粒物达标的一次细颗粒物环境容量。
另外,当污染物初始环境容量Q为一次细颗粒物初始环境容量时,按公式16得到的环境容量Q’即为一次细颗粒物环境容量,并且,此时α取值为1;
当污染物初始环境容量Q为硫酸盐时,按公式16得到的环境容量Q’为二氧化硫环境容量,并且,此时α取值为:0<α<1;
当污染物初始环境容量Q为硝酸盐时,按公式16得到的环境容量Q’为氮氧化物环境容量,并且,此时α取值为:0<α<1。
公式16的主要原理为:
由于一次细颗粒物和硫酸盐、硝酸盐的形成机制不同,一次细颗粒物通过排放直接进入到大气中,因此,在计算基于一次细颗粒物达标的一次细颗粒物环境容量时,α取值为1。
而硫酸盐和硝酸盐是通过排放的二氧化硫以及氮氧化物经过一系列化学转化而形成的。在计算环境容量时,传统技术中,将硫酸盐的各环境容量分量按等物质的量直接换算成二氧化硫的环境容量分量,相当于排放到大气中的所有二氧化硫都直接转化成了硫酸盐,显然偏离实际,会降低估算精确。在实际上,排放到大气中的二氧化硫仅有一部分转换为硫酸盐,因此,本发明中,根据二氧化硫转化为硫酸盐的转换率对此结果进行订正。假设由排放的二氧化硫转换为硫酸盐的比例为按此转化率求得二氧化硫环境容量的订正值。同样的,将排放到大气中的氮氧化物转换为硝酸盐的比例为按此转化率得到氮氧化物环境容量的订正值。
本发明克服了以往算法中大气物理过程考虑简单、定量考察性不强、无法满足区域尺度的需求、假设排放源与受体间关系为线性关系、不能处理二次污染等方面的缺陷,本发明认为大气环境是开放的、动态的空间,应充分考虑气象条件、地形特征、下垫面特征、排放源特征的复杂性,从污染物生成、转化、消亡等物理化学过程量化大气对污染物的容纳能力,并且细颗粒物及其前体物的环境容量具有时空动态特征,采用本发明提供的方法估算大气污染物环境容量时,结果更为客观。本发明可为国家、地区、城市三个尺度的大气污染物承载力分析、大气污染物排放总量控制、大气污染物总量红线划定以及发展空间布局优化提供科学依据。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种估算细颗粒物及其前体物环境容量的新方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1,对于被估算的三维评价区域,建立空间投影坐标系XYZ;其中,X方向和Y方向位于水平面;Z方向为垂直方向;
步骤2,在水平方向,按设定的网格分辨率,将所述三维评价区域进行网格化处理,将其格网化为x*y个网格,其中,x为X方向网格数量,y为Y方向网格数量;在垂直方向,按照设定的垂直方向层数,再将已水平方向网格化的所述三维评价区域划分为z层,其中,z为Z方向的层数;
步骤3,利用中尺度气象模式模拟计算所述三维评价区域评价年的气象要素逐小时均值,获得第三代空气质量模式模拟计算必需输入的气象参数,包括:每个网格在x方向的风速ui,j,k以及每个网格在y方向的风速vi,j,k;
步骤4,利用第三代空气质量模式模拟计算所述三维评价区域评价年的大气污染物浓度逐小时均值,获得步骤2得到的每个网格的空气质量参数,包括:污染物成分、污染物的浓度ci,j,k、干沉降过程清除的污染物浓度湿沉降过程清除的污染物浓度水平扩散过程清除的污染物浓度和垂直扩散过程清除的污染物浓度
步骤5,读取基于国家环境空气质量标准等级的污染物标准浓度限值cstd以及各层评价柱体的体积Vk,基于公式1计算得到三维评价空间的大气静态总容量Qstatic:
步骤6,对于任意的第i,j,k网格,读取该网格的污染物浓度ci,j,k、在x方向的风速ui,j,k、在y方向的风速vi,j,k、在x方向网格分辨率dxi,j、在y方向的网格分辨率dyi,j和网格高度dzi,j,k;再读取到第i-1,j,k网格的ui-1,j,k、dyi-1,j和dzi-1,j,k;再读取到第i,j-1,k网格的vi,j-1,k、dxi,j-1和dzi,j-1,k;然后,基于公式2计算得到第i,j,k网格的网格水平输送量Fi,j,k:
Fi,j,k=ci,j,k×ui,j,k×dyi,j×dzi,j,k
+ci,j,k×ui-1,j,k×dyi-1,j×dzi-1,j,k
+ci,j,k×vi,j,k×dxi,j×dzi,j,k(2)
+ci,j,k×vi,j-1,k×dxi,j-1×dzi,j-1,k
在分别计算得到每个网格的网格水平输送量后,基于公式3,对每个网格的网格水平输送量进行求和计算,得到三维评价空间的污染物水平方向输送总量F:
步骤7,对于任意的第i,j,k网格,读取干沉降过程中该网格清除的污染物浓度和该网格保留的污染物浓度ci,j,k;然后,基于公式4计算得到该网格的干沉降量
在分别计算得到每个网格的干沉降量后,基于公式5,对每个网格的干沉降量进行求和计算,得到三维评价空间的干沉降总量Ddry:
步骤8,对于任意的第i,j,k网格,读取湿沉降过程中该网格清除的污染物浓度以及该网格保留的污染物浓度ci,j,k;然后,基于公式6计算得到该网格的湿沉降量
在分别计算得到每个网格的湿沉降量后,基于公式7,对每个网格的湿沉降量进行求和计算,得到三维评价空间的湿沉降总量Dwet:
步骤9,基于公式8,将步骤7得到的干沉降总量Ddry和步骤8得到的湿沉降总量Dwet进行求和计算,得到三维评价空间的沉降总量Dep:
Dep=Ddry+Dwet(8)
步骤10,对于任意的第i,j,k网格,读取水平扩散过程中该网格清除的污染物浓度和该网格保留的污染物浓度ci,j,k;然后,基于公式9计算得到该网格的水平扩散量
在分别计算得到每个网格的水平扩散量后,基于公式10,对每个网格的水平扩散量进行求和计算,得到三维评价空间的水平扩散总量Dhor:
步骤11,对于任意的第i,j,k网格,读取垂直扩散过程中该网格清除的污染物浓度和该网格保留的污染物浓度ci,j,k;然后,基于公式11计算得到该网格的垂直扩散量
在分别计算得到每个网格的垂直扩散量后,基于公式12,对每个网格的垂直扩散量进行求和计算,得到三维评价空间的垂直扩散总量Dver:
步骤12,基于公式13,将步骤10得到的水平扩散总量Dhor和步骤11得到的垂直扩散总量Dver进行求和计算,得到三维评价空间的扩散清除总量Dif:
Dif=Dhor+Dver(13)
步骤13,基于公式14,将步骤6得到的污染物水平方向输送总量F、步骤9得到的沉降总量Dep和步骤12得到的扩散清除总量Dif进行求和计算,得到三维评价空间的大气动态容量Qdynamic;
Qdynamic=F+Dep+Dif(14)
步骤14,基于公式15,将步骤5得到的大气静态总容量Qstatic和步骤13得到的大气动态容量Qdynamic进行求和计算,得到三维评价空间的污染物初始环境容量Q;
Q=Qstatic+Qdynamic(15)
步骤15,读取到污染物转化率α,基于公式16,得到污染物订正后的环境容量Q’:
Q'=Q×1/α(16)。
2.根据权利要求1所述的估算细颗粒物及其前体物环境容量的新方法,其特征在于,所述污染物为一次细颗粒物、硫酸盐或硝酸盐。
3.根据权利要求1所述的估算细颗粒物及其前体物环境容量的新方法,其特征在于,步骤3得到的所述气象参数和步骤4得到的所述空气质量参数,通过以下方法得到:
利用所述三维评价区域评价年的气象观测资料验证所述中尺度气象模式模拟得到的气象参数,利用空气质量监测资料验证所述第三代空气质量模式模拟得到的空气质量参数,使所述中尺度气象模式和所述第三代空气质量模式合理、可靠的反映所述三维评价区域评价年的大气环境实际状况;若模拟结果不能够合理反映实际状况,应查找所述中尺度气象模式和所述第三代空气质量模式的模拟误差来源,并反复进行模拟参数调整,直至模拟结果合理再现大气环境实际状况,得到最终的气象参数和空气质量参数。
4.根据权利要求1所述的估算细颗粒物及其前体物环境容量的新方法,其特征在于,步骤5中,所述基于国家环境空气质量标准等级的污染物标准浓度限值cstd通过以下方法得到:
按照所述三维评价区域在评价年细颗粒物组分构成比例,将细颗粒物的国家环境空气质量标准值折算为硫酸盐、硝酸盐和一次细颗粒物的标准浓度限值cstd。
5.根据权利要求4所述的估算细颗粒物及其前体物环境容量的新方法,其特征在于,设所述三维评价区域在评价年细颗粒物组分构成比例为:硫酸盐占x1%,硝酸盐占x2%,一次细颗粒物占x3%;此处均为质量分数;
设细颗粒物的国家环境空气质量标准二级年均浓度限值为x4μg/m3;
则:三维评价区域在评价年的硫酸盐标准二级浓度限值为:x4*x1%;
三维评价区域在评价年的硝酸盐标准二级浓度限值为:x4*x2%;
三维评价区域在评价年的一次细颗粒物标准二级浓度限值为:x4*x3%。
6.根据权利要求4所述的估算细颗粒物及其前体物环境容量的新方法,其特征在于,步骤15中,当污染物初始环境容量Q为一次细颗粒物初始环境容量时,按公式16得到的环境容量Q’即为一次细颗粒物环境容量,并且,此时α取值为1;
当污染物初始环境容量Q为硫酸盐时,按公式16得到的环境容量Q’为二氧化硫环境容量,并且,此时α取值为:0<α<1;
当污染物初始环境容量Q为硝酸盐时,按公式16得到的环境容量Q’为氮氧化物环境容量,并且,此时α取值为:0<α<1。
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Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106649960A (zh) * | 2016-10-12 | 2017-05-10 | 环境保护部环境规划院 | 大气多污染物环境容量三维迭代计算方法 |
CN107145668A (zh) * | 2017-05-05 | 2017-09-08 | 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 | 发电厂烟气污染物排放对区域大气雾霾的评价方法及装置 |
CN108229092A (zh) * | 2018-01-09 | 2018-06-29 | 南京大学 | 增加液相化学和湿沉降过程的大气污染模拟预测算法 |
CN111444633A (zh) * | 2020-04-20 | 2020-07-24 | 中国科学院大气物理研究所 | 一种针对大气污染过程的定量解析方法和*** |
CN114820258A (zh) * | 2022-03-10 | 2022-07-29 | 中国科学院大气物理研究所 | 一种基于细颗粒物达标估算大气自净容量的方法 |
CN117709208A (zh) * | 2024-02-05 | 2024-03-15 | 四川国蓝中天环境科技集团有限公司 | 一种人为排放污染物的大气环境容量计算方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003207579A (ja) * | 2002-01-16 | 2003-07-25 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 大気汚染物質の濃度予測方法及び装置 |
CN102103061A (zh) * | 2009-12-18 | 2011-06-22 | 西安费斯达自动化工程有限公司 | 一种大气监测、预测、评价的等浓度线方法 |
CN102819661A (zh) * | 2012-06-19 | 2012-12-12 | 中国科学院大气物理研究所 | 一种运用区域空气质量模式的大气环境容量新算法 |
-
2015
- 2015-12-14 CN CN201510925132.XA patent/CN105512485B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003207579A (ja) * | 2002-01-16 | 2003-07-25 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 大気汚染物質の濃度予測方法及び装置 |
CN102103061A (zh) * | 2009-12-18 | 2011-06-22 | 西安费斯达自动化工程有限公司 | 一种大气监测、预测、评价的等浓度线方法 |
CN102819661A (zh) * | 2012-06-19 | 2012-12-12 | 中国科学院大气物理研究所 | 一种运用区域空气质量模式的大气环境容量新算法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
安俊岭等: "京津冀污染物跨界输送通量模拟", 《环境科学学报》 * |
寿幼平等: "颗粒物干沉降对AERMOD模型预测大气污染的影响", 《气象与环境学报》 * |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106649960A (zh) * | 2016-10-12 | 2017-05-10 | 环境保护部环境规划院 | 大气多污染物环境容量三维迭代计算方法 |
CN106649960B (zh) * | 2016-10-12 | 2020-03-20 | 环境保护部环境规划院 | 大气多污染物环境容量三维迭代计算方法 |
CN107145668A (zh) * | 2017-05-05 | 2017-09-08 | 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 | 发电厂烟气污染物排放对区域大气雾霾的评价方法及装置 |
CN108229092A (zh) * | 2018-01-09 | 2018-06-29 | 南京大学 | 增加液相化学和湿沉降过程的大气污染模拟预测算法 |
CN108229092B (zh) * | 2018-01-09 | 2023-09-12 | 南京大学 | 增加液相化学和湿沉降过程的大气污染模拟预测算法 |
CN111444633A (zh) * | 2020-04-20 | 2020-07-24 | 中国科学院大气物理研究所 | 一种针对大气污染过程的定量解析方法和*** |
CN114820258A (zh) * | 2022-03-10 | 2022-07-29 | 中国科学院大气物理研究所 | 一种基于细颗粒物达标估算大气自净容量的方法 |
CN114820258B (zh) * | 2022-03-10 | 2022-11-11 | 中国科学院大气物理研究所 | 一种基于细颗粒物达标估算大气自净容量的方法 |
CN117709208A (zh) * | 2024-02-05 | 2024-03-15 | 四川国蓝中天环境科技集团有限公司 | 一种人为排放污染物的大气环境容量计算方法 |
CN117709208B (zh) * | 2024-02-05 | 2024-04-16 | 四川国蓝中天环境科技集团有限公司 | 一种人为排放污染物的大气环境容量计算方法 |
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