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      不同精度地形數(shù)據(jù)對(duì)面源在不同地形條件下大氣預(yù)測(cè)的影響

      2018-08-04 01:34:10仝紀(jì)龍莫欣岳謝南洪
      關(guān)鍵詞:面源污染源分辨率

      關(guān) 勖,仝紀(jì)龍,莫欣岳,潘 峰,謝南洪

      (蘭州大學(xué) 大氣科學(xué)學(xué)院,甘肅 蘭州 730000)

      【研究意義】AERMOD模式是20世紀(jì)90年代中后期美國EPA在第一代大氣法規(guī)模式ISC3基礎(chǔ)上發(fā)展起來的新一代大氣質(zhì)量預(yù)測(cè)模式。它是一種穩(wěn)態(tài)煙羽模型,可適用于城市及農(nóng)村地區(qū),復(fù)雜與平坦地形,點(diǎn)源、面源、體源等多種污染源[1-2]?!厩叭搜芯窟M(jìn)展】AREMOD模式系統(tǒng)包括AERMOD(大氣擴(kuò)散模型)、AERMET(氣象預(yù)處理器)與AERMAP(地形數(shù)據(jù)預(yù)處理器),AERMOD為濃度計(jì)算模塊,AERMET與AERMAP為兩個(gè)預(yù)處理模塊[3]。其中,地形預(yù)處理模塊AERMAP可根據(jù)網(wǎng)格地形數(shù)據(jù)計(jì)算出地形高度尺度hc,用來表征地形對(duì)于大氣擴(kuò)散的影響。AERMAP使用的網(wǎng)格地形數(shù)據(jù)可從不同精度的DEM地形數(shù)據(jù)中得到,進(jìn)而自動(dòng)計(jì)算出特定預(yù)測(cè)點(diǎn)的山體控制高度hc、位置(xr,yr)與海拔高度(Zr),并將這3類信息傳遞給AERMOD以在濃度計(jì)算過程中包含地形對(duì)大氣擴(kuò)散的影響[4-5]。由此可知,地形數(shù)據(jù)對(duì)大氣擴(kuò)散預(yù)測(cè)結(jié)果具有決定性的影響,合理選擇不同精度的地形數(shù)據(jù)能夠提升預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性[6-7]。HJ2.2-2008《環(huán)境影響評(píng)價(jià)技術(shù)導(dǎo)則-大氣環(huán)境》中,對(duì)于不同地形條件下進(jìn)行大氣預(yù)測(cè)時(shí)應(yīng)選取何種精度的地形數(shù)據(jù)沒有提出具體的要求,也沒有說明地形數(shù)據(jù)精度不同對(duì)于污染源大氣預(yù)測(cè)會(huì)產(chǎn)生怎樣的影響。【本研究切入點(diǎn)】本文以面源的大氣擴(kuò)散模擬為例,在復(fù)雜山地、復(fù)雜河谷兩種地形條件下分別采用不同精度的地形數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),并結(jié)合每種地形條件下精度最高的預(yù)測(cè)結(jié)果與其他預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行相關(guān)性分析?!緮M解決的關(guān)鍵問題】以期為不同地形條件下面源的大氣預(yù)測(cè)應(yīng)選用何種精度的地形數(shù)據(jù)提供借鑒參考。

      1 材料與方法

      本文選取一無組織面源,以其排放的NH3作為預(yù)測(cè)因子,利用AERMOD模式進(jìn)行此無組織面源在復(fù)雜山地地形、復(fù)雜河谷地形這兩種不同地形條件下的大氣預(yù)測(cè),在預(yù)測(cè)過程中選擇不添加地形數(shù)據(jù)、30 m×30 m分辨率與90 m×90 m分辨率這3種不同的地形數(shù)據(jù),根據(jù)地形條件與不同地形數(shù)據(jù)的選取設(shè)置對(duì)比方案,研究各敏感點(diǎn)小時(shí)濃度最大值的變化情況,定量比較方案的預(yù)測(cè)結(jié)果。

      圖1 90 m×90 m復(fù)雜山地地形數(shù)據(jù)Fig.1 90 m×90 m complicated mountain terrain data

      圖2 30 m×30 m復(fù)雜山地地形數(shù)據(jù)Fig.2 30 m×30 m complicated mountain terrain data

      2 模式參數(shù)的選取及預(yù)測(cè)方案

      2.1 模式參數(shù)的選取

      2.1.1 氣象數(shù)據(jù) 本次預(yù)測(cè)中采用2015年蘭州市氣象數(shù)據(jù)。地面常規(guī)氣象數(shù)據(jù)來源為蘭州市氣象局氣象觀測(cè)站,高空氣象數(shù)據(jù)來源為蘭州市榆中縣氣象觀測(cè)站,二者均符合HJ2.2-2008中氣象數(shù)據(jù)的使用規(guī)定。

      2.1.2 地形參數(shù) 蘭州市地處蒙古、青藏和黃土高原的交匯地帶,地形條件復(fù)雜,四面環(huán)山,周圍山體高度在200 ~ 600 m[8],依據(jù)HJ2.2-2008,距離污染源中心5 km內(nèi)地形高度超過污染源高度即可視為復(fù)雜地形[9],結(jié)合實(shí)際情況與現(xiàn)場考察,本文選取蘭州市一處山地作為復(fù)雜山地地形,選取蘭州市一處河谷盆地作為復(fù)雜河谷地形。調(diào)整污染源位置,預(yù)測(cè)其在2種地形條件下的大氣擴(kuò)散特征,在預(yù)測(cè)過程中采用相應(yīng)3種不同精度的地形數(shù)據(jù)。兩種地形條件下預(yù)測(cè)范圍均為5 km×5 km,預(yù)測(cè)接收點(diǎn)網(wǎng)格為100 m×100 m。本文所采用的不同地形條件下地形數(shù)據(jù),示意圖見圖1~4。

      2.1.3 污染源參數(shù)的選擇 本文選取一面源并對(duì)其大氣污染物擴(kuò)散特征進(jìn)行模擬,預(yù)測(cè)因子為NH3。具體污染源參數(shù)見表1。

      圖3 90 m×90 m復(fù)雜河谷地形數(shù)據(jù)Fig.3 90 m×90 m complicated valley terrain data

      圖4 30 m×30 m復(fù)雜河谷地形數(shù)據(jù)Fig.4 30 m×30 m complicated valley terrain data

      污染源名稱Name of pollution source 預(yù)測(cè)因子Predictors小時(shí)排放量(kg/h) Hourly emissions有效高度(m) Effective height長度(m) Length寬度(m)Width生活垃圾填埋場Domestic waste landfillNH32. 4810350300

      表2 不同地形條件下計(jì)算點(diǎn)坐標(biāo)

      2.1.4 計(jì)算點(diǎn)參數(shù)的選擇 本文研究的是不同精度地形數(shù)據(jù)對(duì)面源在不同地形條件下大氣預(yù)測(cè)結(jié)果的影響,根據(jù)2種復(fù)雜地形條件下的試算結(jié)果,每種復(fù)雜地形下均以污染源中心為原點(diǎn),在地形起伏變化較大處以及污染物濃度高值區(qū)共設(shè)置10個(gè)計(jì)算點(diǎn)。各計(jì)算點(diǎn)坐標(biāo)如表2。

      2.2 預(yù)測(cè)方案

      方案1:調(diào)整污染源位置至復(fù)雜山地地形預(yù)測(cè)區(qū)域,以污染源所在點(diǎn)為基準(zhǔn)點(diǎn),預(yù)測(cè)面積為5 km×5 km,預(yù)測(cè)過程中采用不添加地形數(shù)據(jù)、90 m×90 m分辨率地形數(shù)據(jù)以及30 m×30 m分辨率地形數(shù)據(jù)進(jìn)行3次計(jì)算,最終分別計(jì)算不同精度地形數(shù)據(jù)下NH3的小時(shí)濃度值并繪制等值線。

      方案2:調(diào)整污染源位置至復(fù)雜河谷地形預(yù)測(cè)區(qū)域,以污染源所在點(diǎn)為基準(zhǔn)點(diǎn),預(yù)測(cè)面積為5 km×5 km,預(yù)測(cè)過程中采用不添加地形數(shù)據(jù)、90 m×90 m分辨率地形數(shù)據(jù)以及30 m×30 m分辨率地形數(shù)據(jù)進(jìn)行3次計(jì)算,最終分別計(jì)算不同精度地形數(shù)據(jù)下NH3的小時(shí)濃度值并繪制等值線。

      3 結(jié)果與分析

      3.1 2種預(yù)測(cè)方案下污染物預(yù)測(cè)

      本文在預(yù)測(cè)中控制氣象條件與污染源源強(qiáng)等參數(shù)相同,在同一地形條件下大氣預(yù)測(cè)結(jié)果的差異只能由地形數(shù)據(jù)精度不同造成,將同一地形條件下添加不同分辨率地形數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行相關(guān)性分析,即可知不同精度地形數(shù)據(jù)對(duì)面源在復(fù)雜山地、復(fù)雜河谷地形條件下大氣預(yù)測(cè)結(jié)果的影響。根據(jù)模式預(yù)測(cè)結(jié)果,不同地形條件下各個(gè)計(jì)算點(diǎn)的NH3小時(shí)濃度預(yù)測(cè)值見表3~4。

      3.2 預(yù)測(cè)結(jié)果分析

      在氣象條件與污染源源強(qiáng)等參數(shù)相同的條件下,利用AERMOD模式進(jìn)行復(fù)雜地形下的大氣預(yù)測(cè)時(shí),選擇30 m×30 m分辨率地形數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)結(jié)果肯定優(yōu)于不添加地形數(shù)據(jù)以及選擇90 m×90 m分辨率地形數(shù)據(jù)下的預(yù)測(cè)結(jié)果[10]。本文采用同一地形條件下,30 m×30 m分辨率地形數(shù)據(jù)的最優(yōu)預(yù)測(cè)值與不添加地形數(shù)據(jù)90 m×90 m分辨率地形數(shù)據(jù)下的預(yù)測(cè)值進(jìn)行相關(guān)性分析,以此說明在不同地形條件下,不同精度地形數(shù)據(jù)對(duì)面源大氣擴(kuò)散特征模擬的影響。將不同地形條件、不同精度地形數(shù)據(jù)下得到的各敏感點(diǎn)的預(yù)測(cè)值作為原始數(shù)據(jù),建立SPSS文件,選用t檢驗(yàn)的方法進(jìn)行相關(guān)性分析,將檢驗(yàn)顯著性概率臨界值設(shè)為0.05,得到具體分析結(jié)果見表5。

      由表5可知,在2種復(fù)雜地形條件下,添加90 m×90 m地形分辨率與添加30 m×30 m地形分辨率預(yù)測(cè)結(jié)果的均值標(biāo)準(zhǔn)誤差相差較小,不添加地形數(shù)據(jù)與添加30 m×30 m地形分辨率預(yù)測(cè)結(jié)果的均值標(biāo)準(zhǔn)誤差相差較大。

      表3 復(fù)雜山地地形中各計(jì)算點(diǎn)預(yù)測(cè)質(zhì)量濃度(方案1)

      表4 復(fù)雜河谷地形中各計(jì)算點(diǎn)預(yù)測(cè)質(zhì)量濃度(方案2)

      表5 預(yù)測(cè)結(jié)果描述統(tǒng)計(jì)量一覽表

      表6 同一地形條件下選取不同精度地形數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)結(jié)果相關(guān)性分析

      由表6可知,通過相關(guān)性分析,以復(fù)雜山地地形條件下添加30 m×30 m地形數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的最高精度結(jié)果作為基準(zhǔn),不添加地形數(shù)據(jù)、添加90 m×90 m地形數(shù)據(jù)與其的相關(guān)性分別為0.240、0.524;顯著性(雙側(cè))分別為0.404、0.120。同時(shí),以復(fù)雜河谷地形條件下添加30 m×30 m地形數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的最高精度結(jié)果作為基準(zhǔn),不添加地形數(shù)據(jù)、添加90 m×90 m地形數(shù)據(jù)與其的相關(guān)性分別為0.487、0.893;顯著性(雙側(cè))分別為0.236、0.120。

      綜上所述,在兩類相關(guān)性分析結(jié)果中,90 m×90 m地形數(shù)據(jù)下預(yù)測(cè)結(jié)果與30 m×30 m地形數(shù)據(jù)下預(yù)測(cè)結(jié)果的相關(guān)性均高于不添加地形數(shù)據(jù)下預(yù)測(cè)結(jié)果與30 m×30 m地形數(shù)據(jù)下預(yù)測(cè)結(jié)果的相關(guān)性,說明對(duì)于復(fù)雜地形添加地形數(shù)據(jù)是必要的。同時(shí),在復(fù)雜山地地形條件下90 m×90 m地形分辨率預(yù)測(cè)結(jié)果與30 m×30 m地形分辨率預(yù)測(cè)結(jié)果相關(guān)性為52.4 %,低于在復(fù)雜河谷地形條件下二者的相關(guān)性89.3 %,說明在復(fù)雜山地地形條件下,地形數(shù)據(jù)精度不同對(duì)于面源大氣預(yù)測(cè)的結(jié)果影響較大,而在復(fù)雜河谷地形條件下,地形數(shù)據(jù)精度不同對(duì)于面源大氣預(yù)測(cè)的結(jié)果影響較小。

      4 結(jié) 論

      本文以面源的大氣預(yù)測(cè)為例,控制氣象條件、污染源參數(shù)等因素相同,在復(fù)雜山地、復(fù)雜河谷2種地形條件下,分別采用不同精度的地形數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣污染物擴(kuò)散特征的模擬,并結(jié)合每種地形條件下精度最高的預(yù)測(cè)結(jié)果與其他預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行相關(guān)性分析。計(jì)算結(jié)果表明,在復(fù)雜山地地形條件下,不添加地形數(shù)據(jù)、添加90 m×90 m地形分辨率預(yù)測(cè)結(jié)果與添加30 m×30 m地形分辨率預(yù)測(cè)結(jié)果的相關(guān)性為分別為24.0 %與52.4 %;在復(fù)雜河谷地形條件下,前二者與添加30 m×30 m地形分辨率預(yù)測(cè)結(jié)果的相關(guān)性分別為48.7 %與89.3 %。因此進(jìn)行面源在復(fù)雜地形下的大氣擴(kuò)散特征模擬時(shí),結(jié)合實(shí)際情況添加地形數(shù)據(jù)是十分必要的,若面源所在地為復(fù)雜山地地形,則建議采用30 m×30 m精度的地形數(shù)據(jù)以提升預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性,若面源所在地為復(fù)雜河谷地形,則采用30 m×30 m、90 m×90 m精度的地形數(shù)據(jù)均可。

      綜上所述,使用AERMOD進(jìn)行面源在復(fù)雜地形條件下的大氣預(yù)測(cè)時(shí),應(yīng)結(jié)合污染源所在區(qū)域的地形特征,合理選擇不同精度的DEM地形數(shù)據(jù),以提升預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

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