ADMS模型及其在重庆大气中的应用.pdf

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1、2014年8月建材与装饰管理与综述ADMS模型及其在重庆大气中的应用刘姣姣（重庆市环境监测中心重庆401147）摘要：ADMS模型耦合了大气边界层研究的最新理论，“ADMS-城市”是大气扩散模型系统（ADMS）系列中的最复杂的一个系统；对ADMS模型是否适用于重庆市进行了验证，由于模型拥有山区模块，适宜于重庆特殊的地形条件；可用于空气质量分析、短期预测、污染源模拟等。关键词：ADMS模型；大气；模型应用中图分类号：X831文献标识码：B文章编号：1673-0038（2014）34-0169-02大气污染是目前全球最为关注的环境问题之一，以数学方法物、芳香烃）、臭氧、PM10和PM2.5、

2、总悬浮颗粒物等。描述源与环境之间定量关系的空气质量模式，特别是空气质量2.2气象数据的输入和处理扩散模式也已成为大气环境管理的有力工具和重要手段。为了常见的通用气象数据，如风速，风向，温度，云盖度或者一些控制重庆市的大气污染，必在在针对重庆市丘陵山地多，地形起演算出来的数值（如莫尼-奥布克夫长度，边界层高度等）。对于伏较大，污染物扩散过程非常复杂的基础上，选择有效的空气质水平风的处理，模型假设每小时风是稳定的。根据不同的边界层量模型来描述重庆复杂地形下污染扩散的过程，以便对大气污参数廓线，垂直方向是不同的。当边界层或复杂地形模块使用染物的排放进行控制。时，水平风的描述也相应变化。对于垂直

3、风的处理，除了在建筑1ADMS模型原理与构成物和复杂地形模块使用的情况下，垂直风速为零[4]。ADMS模型耦合了大气边界层研究的最新理论，摒弃了其它2.3地形数据模型所使用的Pasquill稳定参数的不精确的边界层特征定义，使ADMS模型除了可以模拟平坦地形的情形，还可以对山地地用了Monin-Obukhov长度来精确地定义边界层特征参数。同时形和城市建筑物对污染物扩散的影响进行模拟，模拟山地时可还摒弃了跃变式Pasqill曲线或幂指数形式的扩散参数体系，采以利用合适的地形数据，地表粗糙度数据等，在模拟城市时，可用连续性普适函数或无量纲表达式的形式。以利用街区窄谷的高度，道路宽度和位置。

4、ADMS模型中Monin-Obukhov长度用Lo表示，根据其取值3模型验证大小，将大气边界层分为稳定、近中性和不稳定三大类。白天大在模型使用之前，考虑到重庆市的特殊地形及气象条件，对气不稳定，Lo为负值；夜间地表辐射降低，大气较为稳定，Lo为正ADMS模型是否适用于重庆市进行了验证。值。在模式中稳定时间段里设置一个最小的Lo值，最小Lo值根3.1验证时段选择据障碍物高度对区域流场影响的大小确定[1]。此时，边界层结构根据空气质量自动监测结果，重庆市主城区每年1~3月和是可直接测量的物理参数，这使得随高度的变化而变化的扩散10~12月这两个时段空气质量比较差。模型验证时选用1~3月和过程

5、可以更真实地表现出，所获取的污染物的浓度的预测结果10~12月污染比较严重的时间段作为验证时段。通常是更精确，更可信。3.2验证结果模型是一个三维高斯模型，以高斯分布公式为主计算污染浓选择重庆市主城区空气质量国控点监测点进行模拟。验证模度，但在不稳定条件下摒弃了高斯模式体系，采用PDF模式及小型计算的自动监测点位处二氧化硫浓度的平均值与同时段各自风对流模式，可以模拟计算点源、线源、面源、体源所产生的浓度[2]。动监测点位的实测数据进行对比，并进行相关性分析。对6个月大气扩散模型软件是由英国剑桥环境研究公司开发的，可以的二氧化硫模拟结果和自动监测站点同时段的实际监测结果进应用于计算气体污染

6、物和颗粒状污染物，分为多个独立模式[3]。行相关性分析，结果表明时间系列上模拟值与自动监测站的实分别是筛选模式、工业模式、道路模式、环评模式和城市模式。际监测值相关性较高，同时空间上相关性也较高。因此总体上“ADMS-城市”是最为复杂的系统，可模拟城市区域来自道路交ADMS模型参数选取是合理的，计算结果是可靠的，适宜于重庆通、工业和民用污染源排放的污染物在大气中的扩散。ADMS-城特殊的地形条件。市可以作为一个独立的系统使用，也可以与一个地理信息系统4模型应用情况联合使用。现以两例简要的说明ADMS模型在重庆的应用情况。2模型的输入数据需求4.1在主城区二氧化硫容量计算中的应用2.1污染

7、源数据进行环境容量计算时，先用ADMS模型模拟出每个污染源污染源数据包括污染源类型、地理位置和污染排放数据、烟对基准控制点的浓度贡献值，然后计算出污染源浓度贡献率，再温、高度和烟囱直径等。模型所包含的排污因子可以从不同种类根据各个基准控制点的目标浓度计算各个污染源在各个基准控车流量、车速数据的变化来计算交通源的排污率。污染源数据可制点的浓度削减率，选取最大削减率为该组污染源的削减率，最以存储在标准的数据库中或者通过从地理信息系统中读