可变风向的空气污染扩散模拟系统的实现

国内已有学者对风向变化条件下空气污染扩散模拟做了研究,但已有的研究大部分都未考虑风向变化前后污染扩散的叠加问题。本文在假设的基础上,基于GIS平台实现了可变风向空气污染扩散模拟系统。

基于GIS和遥感技术的空气污染扩散模拟与风险评估

本文基于GIS和遥感技术,研究了空气污染扩散模拟与风险评估的方法与应用。首先,介绍了GIS和遥感技术的基本概念和应用,为后续研究奠定基础。然后,详细探讨了空气污染扩散的机理和影响因素,并介绍了不同类型的扩散模型和模型参数的获取与校准方法。接着,阐述了数据获取和预处理过程,包括污染源数据、大气环境数据和地理数据的收集与处理方法。此外,详细描述了气象数据的获取和分析步骤,以及风场和气象条件的分析。进一步,讨论了空气污染扩散模型的建立与模拟过程,包括模型建立和参数设定,扩散模拟方法和算法,以及模拟结果的分析和评估。最后,探讨了空气污染的风险评估方法,包括污染物浓度的评估和分析,健康风险评估方法和指标,以及风险区划和管理措施。本文提供了一种基于GIS和遥感技术的空气污染扩散模拟与风险评估的综合方法,有助于深入了解空气污染的扩散规律和评估其对人类健康的影响,为环境保护和管理提供科学依据。

海岸地区空气污染物输送与扩散的数值模拟

本文建立了求解三维扩散方程的数值模式,以经过处理地形影响经连续方程调整模式计算得到的三维风场和实测铅直湍流扩散系数作为输入,模拟了沿海城市秦皇岛地区海陆风演变过程中空气污染物(SO_2)浓度的时空分布(x-y和y-z两个剖面)。模式的数值求解,在水平方向采用伪谱方法,铅直方向采用上游格式和六点格式,对三维扩散方程运用分步求解的数值方法,用计算所得的地面SO_2浓度分布和实测值比较,一致性相当好。显示在早晨和傍晚出现极大值,午后出现极小值。计算所得的日平均浓度与实测结果相比,也相当吻合。分析表明,本文所建模式行之有效,且数值计算稳定性表现良好。

主城区空气污染扩散特征与气象要素的相关性研究

针对因气象要素种类较多,导致污染物扩散程度难以判定的问题,提出一种基于灰色关联的污染扩散特征与气象要素相关性分析方法。根据历史数据采集主城区、其他城区的空气污染扩散特征分布情况,分别计算大颗粒和小颗粒污染物的污染等级,凭借相关数据存在同一发展势态的特点,求得污染物扩散特征和气象要素的关联系数,通过关联因子推导得到特征与要素间的正负关联区间,以区间值对比实现相关性判定。实验数据证明,空气污染扩散特征与风向、风速以及降水量气象要素间存在负相关关系,要素变化程度越高,扩散特征表现越明显。

基于数据挖掘的城市空气污染物扩散时空特征研究

为提升城市空气污染物扩散时空特征分析效果,提出一种基于数据挖掘的城市空气污染物扩散时空特征分析方法。从影响空气污染物扩散的因素入手,模拟区域气温分布空间和风场,建立空气污染物扩散方程,在获得初始数据后,利用数据挖掘技术对数据聚类处理,统一数据量纲,得到关联性强的数据集合,利用处理后的数据,计算出空气污染物的季节指数,经过多次细化计算,得到污染物的月趋势和日趋势分析结果。实验结果表明:面对大气稳定程度的改变,提出的污染物扩散时空特征分析方法分析误差小,成分相关性强,整体空间适应性得到了增强。

可变风向的空气污染扩散模拟

经典高斯扩散模式,如高斯点源烟流模式,成立的前提条件是在扩散过程中风向保持不变,然而在实际应用中风向却常常是变化的.本文以高斯点源烟流模式为例介绍了可变风向的空气污染扩散模拟方法.

基于VB和SQL的城市交通大气污染扩散模拟系统研究

针对越来越严重的机动车尾气排放造成的城市大气污染，为将已经得到验证的大气污染扩散模型开发成具有实用价值的操作模拟系统，以太原市为例，基于VB＋SQL技术，结合OSPM、Caline4以及十字路口模型，设计并建立了城市交通大气污染扩散模拟系统关系数据库，研发了针对街道峡谷、城市快速道以及十字路口这3个热点区域的污染物扩散模拟系统。以CO为例，通过现场监测数据和系统模拟数据的对比，对系统的可行性及适用性进行了验证，同时对太原市建成区主要道路的交通污染物CO进行了模拟。结果表明：（1）该系统能较好地模拟城市机动车尾气排放污染扩散；（2）从太原市交通大气污染的分布来看，CO浓度冬季高于夏季，市中心区主干路及建设路的CO污染较其他路段严重。

基于大气污染扩散模型的空气污染多维动态可视化表达研究

针对现有空气污染可视化表达方法不能有效集成地理信息、可视化效果差、信息维度低的问题,基于大气污染扩散模型模拟计算结果进行了三维空间空气污染多维动态可视化表达研究,提出了空气污染的多维动态可视化表达方案,详细论述了空气污染研究区域三维地理场景构建、污染浓度值与颜色的映射、基于切片的空气污染表达、基于立方体的空气污染表达、任意垂直线/面的空气污染表达等5种空间污染可视化表达方法与关键技术。最后以珠三角空气污染扩散模拟为例,开发了原型系统,进行了5种时空可视化表达与分析试验。试验结果表明,所采用的技术方案能够有效集成高精度大范围地理信息,能实现较好的空气污染可视化表达效果,能有效反映空气污染的时空分布,可以为空气污染管理人员提供有效的决策支持。

天津市空气污染数值预报实验中的模式系统

介绍了天津市空气污染数值预报实验中城市空气污染数值预报模式系统的构成及各模块的功能。在天津市空气污染预报实验期间， α中尺度气象模式对区域范围内的逐时风、温、湿及其降水预报取得了较好的效果， 且模式的计算时间短； β中尺度气象模式在边界层内具有较高的垂直分辨率， 模拟结果合理， 其中计算与观测的风向差小于６０ｏ的概率达到６４３％ ， 计算与观测的风速比值接近于１； 预报的地面ＳＯ２、ＮＯｘ和ＴＳＰ浓度与同步监测值相比， 城市空气污染预报模式对ＳＯ２和ＮＯｘ的日平均浓度的预报效果较好， 预报准确率达６４０％ ，

重庆市主城区空气污染成因分析及改善大气扩散条件的措施建议

盆地地形导致的城区内小风层厚度大、强逆温层出现频率高等大气不利扩散条件是造成重庆市主城区空气污染的重要原因，建议城市布局要符合空气动力学原理并通过工程措施改善城区大气扩散条件。

多点源空气污染高斯扩散模式并行方法研究

为提高基于高斯模式的空气污染扩散计算的效率,研究从污染源、研究区域空间分层与栅格划分等3个因子入手,设计单因子、双因子和三因子作用下的多种并行算法,同时采用PC机群对算法进行实现.针对珠三角区域空气污染并行计算试验结果表明,并行算法能将计算时间减少90%,大大提高了模型计算效率,很大程度上满足了基于高斯模式的空气污染实时计算要求.

河北南部空气污染气象扩散条件研究

利用河北南部城市邯郸气象站2013~2015年连续3年的气象数据并结合数值模拟对该市空气污染气象扩散条件进行了统计分析。结果表明,全年最多风向为南风,频率为19.39%,在全年各季节中,春季、夏季以南风最多;秋季、冬季以北风最多,风条件因季节不同扩散条件有所不同;该市区年平均气温14.9℃,年平均气压1 009 h Pa,年平均相对湿度61%。年平均降水量501 mm,降水主要集中出现在6~9月,这段时间降水对空气污染物的稀释、清除较为有利;冬季降水量小,平均相对湿度较大,为雾霾多发季节,不利于空气污染的稀释扩散;春季干燥多风,对空气污染物的水平扩散较为有利。从2013~2015年探空资料分析表明,春季(3~5月)垂直气象扩散条件为全年最好,夏、秋、冬季垂直扩散能力相对较差;逆温厚度1月最大,垂直扩散条件最为不利,6月最小,垂直扩散条件为全年最好。

城市气象条件与重污染扩散精细化预报技术研究

为解决城市气象预报不准确,污染扩散防控不及时等问题,对城市气象条件与重污染扩散精细化预报技术进行研究。在分析影响城市气象条件的基础上,建立重污染扩散影响参数,确定精细化标准。在不同气象条件下分析并计算污染程度,建立气象预报模型区分不同气象环境下污染物的干沉浸率和湿沉积率,获取空气污染物在城市上空的平均停留时间。根据污染物沉积速度及实际降水强度,构建空气污染条件下精细化预报模型,实现空气污染扩散精细化预报。实验结果表明,研究技术能有效预报城市气象变化情况,并实现重污染扩散精准预报。

污染气体扩散效应的城市土地规划布局优化方法研究

为了提高空气环境质量,提出了考虑污染气体扩散效应的城市土地规划布局优化方法。分析大气污染地面扩散模式,计算风向三维空间的空气污染浓度变化关系,得到扩散大气污染地面轴,利用景观破碎度、优势度和分离度加权计算土地景观干扰程度,设置指标权重,获得生态风险指标与抵抗能力。根据合理的空间布局和适度的绿地空间投入,增加点状方式土地绿色空间体系布局,算出规划面积并均匀调整分布状况,完成城市土地规划布局优化。通过实验分析,证明所提方法能够合理的优化城市土地规划布局,提高污染气体扩散程度,减少环境污染。

空气污染模型污染物扩散系数的可辩识性

在空气污染模拟与控制的研究中．确定空气运动变化的模型是基础性工作。由于污染物漂浮。移动速度较慢．扩散的影响不可忽略；因此，为了准确地预报空气质量，有效地研究空气基本方程的扩散系数十分重要。本研究首先将方程化为标准形，利用Fourier方法将问题的解按特征函数展开，并利用Laplace－stieltjes变换和等人应用的方法．构造出标准方程的低次项系数，从而解决扩散系数的存在性．然后利用Dirichlet级数的唯一性、证明被识别的扩散系数的唯一性。

空气污染扩散模型与GIS应用结合的探讨

污染物的扩散模拟对环境决策、管理有着重要意义,而扩散过程又是一个包括时间、空间的复杂四维时空过程,其模拟需要GIS的支持。在分析基于GIS的地理开发系统和空气污染扩散模型的基础上,探讨了两者结合的最佳方式,并应用于广州市空气质量分析中,取得了较好的效果。

基于高斯扩散及主成分京津冀空气污染的研究

针对京津冀地区空气质量的污染,通过查找大量数据,综合运用多元统计之正交因子分析和高斯扩散模型,分别构建正交因子分析、单污染源空气污染扩散模型,研究影响京津冀地区空气质量的主要污染源的性质和种类与河北境内某一工厂周围空气污染的动态影响规律.使用SPSS19.0和MATLAB7.0软件求解并得到相关结果,运用图表使结果清晰可见,最后对模型进行简要评价并推广.

基于高斯扩散模型的北京市道路交通空气污染的敏感性分析

为准确估算城市道路交通造成的空气污染,通过将高斯扩散模型应用于北京市道路交通空气污染的估算,对模型的适应性和道路交通空气污染对于污染物扩散影响因素的敏感性等进行研究.首先,在对模型特点分析的基础上,结合研究区域,初步定性地分析模型的适应性;然后,结合北京市空气污染物浓度监测站的实测数据,采用偏差因子等统计指标对高斯扩散模型性能进行评价;最后,基于控制变量方法分析北京市道路交通空气污染对影响扩散的因素(如风速和风向等)的敏感性.结果显示,高斯扩散模型能较好地适用于北京市道路交通空气污染的估算,而且其对风速、风向和云量有较强的敏感性.

基于扩散模型的京津冀地区空气污染研究

综合分析京津冀地区的空气污染指标数据,首先建立正交因子模型,利用SPSS软件找出京津冀地区主要的污染源及其污染参数,其次结合具体案例分别建立单污染源和多污染源的扩散模型,使用Matlab软件编程,描述了其对周围空气污染的动态影响规律及空气污染浓度的时空梯级分布.

基于高斯扩散模型的京津冀空气污染研究

针对空气污染,以京津冀地区为主要研究对象,收集相关数据,使用贴近度分析、主成份分析、微分方程分析等方法,建立了空气质量等级评估模型、主成份分析模型、微分方程模型、多污染源地面点源扩散模型等,使用MATLAB、EXCEL等软件编程,得到不同时间点距离污染源不同处的污染程度,并通过主成份分析PM 2.5、PM10、CO、NO2、SO2这5个污染项目的数据得出的结论为PM2.5为京津冀地区首要污染物。