AERMOD与CMAQ模式在园区规划环评大气颗粒物浓度预测中的运用对比

AERMOD模型及CMAQ模式均可实现对大气颗粒物浓度的预测,其中AERMOD模型以预测点源和小型面源为主,也可通过设置矩阵实现对片区多个污染源的预测,CMAQ模式则适用于更大尺度空间模拟。对于规模较小的工业园区,两种模式均可达到预测效果。本文以昆明市海口化工园区为例,分别采用这两种模式对颗粒物(PM_(10))浓度分布进行预测,对结果进行对比分析,提出各自优势及特点,为园区规划环评大气模拟提供更多拓展思路。

大气环境影响预测中有关问题的分析探讨

本文深入探讨了大气环境影响预测中面临的主要问题,包括预测模型的局限性、数据质量与获取难题,以及环境政策与预测结果不一致等问题,并针对这些问题,提出优化预测模型、提升数据质量、应用跨学科方法、实施实时数据更新和动态预测技术,以及协调环境政策与预测结果等策略,旨在提高预测的准确性和实用性,从而为政策制定者和研究人员提供参考。

石化项目大气环境影响预测概述

以某石化项目为例,按照《环境影响评价技术导则大气环境》(HJ 2.2-2018)进行大气环境影响预测;建立AERMOD模型,以常规污染物PM2.5和特征污染物苯为例,梳理大气环境影响预测基本流程及要点;得出评价结论。

使用估算模式计算大气沉降的土壤污染物输入量

在不进一步大气预测的情况下,尝试采用估算模式的结果计算大气沉降的土壤污染物输入量。以某项目为例,采用该方法预测了甲苯的土壤污染情况,可以为涉及大气沉降的土壤环境影响评价工作提供参考。

对环境空气质量预测中不利气象条件的研究

评价区域内的气象条件是影响大气环境影响预测结果的重要因子.为寻找可能的最大影响,须设置可能发生的不利于污染物传输与扩散的气象条件.分别以城市和郊区的高、中和低架源为例,计算其在各种风速和稳定度组合情况下的最大地面浓度,利用Screen3模式,寻找各类污染源对环境影响最大时的不利气象条件,以及需关注的环境空气敏感点(区).结果表明:小风速和强不稳定度是城市和郊区2类源的不利气象条件;而城市源的不利气象条件还可能出现在小风速和稳定类的情况下.由于城市高架源影响范围广,评价时更应关注整个评价区域的环境空气敏感点;虽然城市高架源的影响程度比郊区高架源小,但城市低架源的影响程度却大于郊区低架源.

新导则下大气环境影响评价实例分析及建议

结合某有色金属冶炼厂大气污染物排放源强和保护目标分布特点,通过对EIAA和AERMOD模型预测结果进行比较,分析两种模型预测结果的差异性。根据对AERMOD预测结果和大气环境防护距离计算结果的综合分析,提出了新导则下大气环境影响评价的建议和急需解决的问题。

AERMOD模型在石化园区大气规划环评中的应用

石化园区规划和建设是中国石化企业实现可持续发展的重要途径,但企业集约化发展也导致了区域性大气污染加重,因此,对石化园区规划大气环境影响进行预测与评价势在必行。文章以某石化园区发展规划方案为例,阐述了园区规划大气环境影响预测与评价工作流程并对AERMOD模型进行适用性分析,并基于对规划方案大气环境影响的预测与评价结果,提出了预防或减缓不良环境影响的措施。

对熏烟扩散模式应用的探讨

工程上应用的大气污染物扩散模式中 ,熏烟模式由于其非定常性而与其他扩散模式有很大的区别。正确处理模式中各参数及变量的相互关系才能客观地反映污染物对环境影响的结果。本研究通过对熏烟模式的非定常性和各参数、变量相互关系的分析 。

AERMOD与估算模式在环境影响评价中的应用与比较研究

简单描述了大气环境影响评价中的AERMOD模型及估算模式,采用这两种预测模式对同一生活垃圾填埋场无组织排放的NH3、H2S进行了预测。比较两种模式的预测结果可以看出,估算模式仅能预测小时值,AERMOD模式可同时预测小时值、日平均值、年平均值。在污染源、预测范围、运行周期相同的情况下,不论哪种预测模式,污染物的最大落地浓度均与排放源强呈正比,敏感点处的落地浓度均与污染物源强呈正比、与距离呈反比。预测结果同时说明,估算模式是一种保守的预测模式,其预测结果比AERMOD模式大,可作为进一步预测模式的有效补充。

AERMOD与估算模式在环境影响评价中的应用与比较

采用AERMOD和估算模式两种预测模式对同一生活垃圾填埋场进行了预测,比较两种预测结果可以看出,在污染源、预测范围、运行周期相同的情况下,敏感点处的落地浓度均与排放源强呈正比,与距离呈反比。预测结果同时说明,估算模式是一种保守的预测模式,其预测结果比AERMOD模式大,可作为进一步预测模式的有效补充。

地表参数选取对大气环境影响预测结果的影响

采用实际案例进行预测，分析不同地表参数选取情况下对大气环境影响预测结果的影响，研究结果表明：各污染物最大落地浓度占标率的变化程度在0.045%~27.04%,地表参数的选取对大气环境影响预测结果有一定影响，环评预测时应当选择合适的地表参数才能真实、客观地反映环境影响程度。

EIAProA 2018模型在大气环境影响评价中的应用

本文以天水市某集中供热项目为实例,拟借助EIAProA 2018模型预测建设项目完成后对评价区域内环境空气的影响程度与范围,根据预测结果论证建设项目选址是否合理,进而提出减轻大气环境影响的预防和控制措施,为建设项目的环境管理决策提供科学依据。研究表明,该模型通过模拟污染物在各种气象条件、地形条件下在大气中的输送、扩散、转化和清除等过程的物理、化学机制,预测污染物随时间和空间变化情况,在大气环境影响预测与评价中具有较好的实用性。

环境影响评价在中国的发展和应用

自从1973年我国第一个环境保护文件发布以来,我国不断修订更新与环境影响评价有关的内容,本文通过调查资料和文献等,论述了中国环境影响评价的发展历程。随着我国对环境影响评价研究的深入,环境影响评价的应用蓬勃发展,比如GIS在EIA中的应用、大气环境影响评价模型等。对这两个应用进行具体的分析和比较,得出:(1)GIS和EIA的结合是必要且重要的;(2)大气环境影响评价模型AERMOD与EIAA各有特点,不同情况下选择不同的模型。

木质家具生产大气环境影响预测评价及保护措施

以典型项目为例,在分析区域内的大气环境质量现状的基础上,通过计算污染物的产生和排放量,评价建设项目环保措施的可行性,提出切实可行的污染防治对策,为制定类似项目方案提供参考。

ADMS模型在港口规划大气环境影响评价中的应用

文章利用ADMS大气预测模型对南宁港总体规划修编中拟建港口污染物扩散浓度场进行模拟,并对预测结果进行分析。结果表明:在南宁港远期规划散货货运吞吐量规模下,一般气象条件下各散货作业区粉尘特征污染物TSP、PM10 、PM2.5 影响范围主要集中在堆场周边250~520 m范围内,以外区域污染物贡献值处于较低水平;场界外预测值出现超标主要是由于现状背景值已达或超过标准限值;在考虑区域污染物消减和南宁市大气污染行动计划实施会进一步降低背景浓度值后,南宁港规划的实施对区域环境的影响在可接受范围内。

环境影响评价预测中排气筒出口流速影响分析

烟气出口流速影响烟气的抬升高度,进而影响大气污染物排放和扩散。基于AERMOD模型通过设置排气筒不同出口流速情形,预测分析其对环境影响的差异,预测结果表明,不论是高烟囱大气量的污染源排气筒还是低烟囱小气量的污染源排气筒,不同出口流速对敏感点和最大网格点的小时浓度、日均浓度和年均浓度影响变化很小。

以铅锌冶炼项目为例的大气环境影响预测研究

以湖南某地铅锌冶炼项目为例,分析比较了新旧大气导则推荐的大气估算模式AERSCREEN和Screen3对SO2、NO2、Pb及其化合物等因子预测结果差异及其产生原因。AERSCREEN估算模式预测的各预测因子的最大落地浓度(Cmax)和最大浓度占标率(Pmax)比用Screen3模式预测的结果要大很多;AERSCREEN估算模式不考虑地形时,预测因子的Cmax和Pmax则与Screen3模式预测的结果接近。

大气环境影响预测在规划环评中的实例应用

着重研究大气环境影响预测在规划环评中的应用,针对大气环境影响预测中出现的一些问题提出解决办法,建立一个环境影响预测方法和体系,把大气环境影响预测予以标准化,从而能够为环境保护工作决策提供科学有效准确的技术支持。

AERMOD模式在生物质电厂大气环境影响预测中的应用研究

阐述了AERMOD模式,结合《环境影响评价技术导则—大气环境》(HJ2.2—2008)中的相关规定,对淮南凯迪生物质电厂热电项目进行了大气环境影响预测与评价。展示了大气预测情景模式、预测网格点的设置和相应地形以及气象数据等参数的选取,从科学性、工程性、可操作性等方面总结了相关的结论。

区域规划环境评价的空间尺度效应——对上海高桥镇和浦东新区的案例研究

区域规划环境评价的空间特性决定其对空间尺度的敏感性。本文从理论层面对区域规划环评中空间尺度与基础数据的关系、空间尺度与显著环境因子识别以及评价指标体系的关系、空间尺度与大气环境影响预测的关系进行了初步探讨。并以"上海高桥镇区域规划环境影响评价"(2005年)和"上海浦东新区国民经济与社会发展规划战略环境评价"(2010年)为例,通过对比方法,进一步说明空间尺度与显著环境因子识别和评价指标体系以及与环境影响预测的关系。结果表明:基础数据收集、汇总是区域规划环评中极为重要的环节,由于不同类型的基础数据表现出不同的空间特征,需要根据评价区域的实际和评价要求,合理选择数据所涵盖的空间范围和空间分辨率。区域规划环境评价应根据本身的层次、涉及范围,筛选出合理的显著环境因子,并建立相应的评价指标体系。大尺度上环境空气质量预测评价的结果侧重于总体描述、解释污染物散布的宏观空间格局和趋势,而在小尺度上则更有利于揭示局地精细化的污染扩散规律。