一、复杂地形污染物扩散模式（论文文献综述）
吴松恒[1]（2021）在《静稳天气条件下山谷城市中尺度流场特性研究》文中研究指明对于山谷城市而言,因地形屏障效应和逆温现象所引起的高频静稳天气状态,会造成非常不利的大气扩散条件以及有限的环境容量,导致雾霾和热浪天气频发。此时,山坡风和城市热岛环流两种中尺度流动的耦合作用是山谷城市通风的基本模式,主导着城市区域热量和污染物的消散。国内外学者关于山坡风和城市热岛环流进行了大量的研究,但是将二者耦合的研究并不多见。静风天气遇到较为稳定的大气层结会形成静稳天气,此时山谷城市的通风机制尚不明晰,因此有必要对此进行深入研究。相关研究将会为如何解释及消减山谷城市的雾霾及暖化现象提供科学的理论依据,对城市及工业园区的规划选址也具有重要指导意义。基于相似理论设计搭建了山谷城市中尺度流场流体动力学水槽实验平台,建立了山谷城市大气稳定层结的水槽实验及数值模拟营造方法。对适用于等截面水槽的“Oster双罐法”和变截面水槽的“Hill双罐法”两种线性密度分层营造方法进行归纳总结,结果表明在密度分层强度和水平截面积随高度变化规律确定的前提下,密度分层的营造只取决于盐水与清水的初始密度差以及盐水的初始体积。借助用户自定义函数实现了密度分层的营造,并选取剪切应力输运k-ω（SSTk-ω）模型作为数值模拟的湍流模型及近壁处的处理方式,实现了对水槽实验的数值仿真。通过对不同假设条件下的山坡风理论模型和城市热岛环流理论模型进行总结分析,明确了静稳天气条件下山谷城市中尺度流动的主要影响因素。以平原城市等温层结工况为基础,逐步附加考虑稳定层结、山谷及其衍生的山坡风的影响,最终形成了 7种代表性工况,并借助激光诱导荧光（LIF）技术对相应的流动模式进了揭示。为进一步研究不同背景分层强度下城市热羽流的流态特征变化以及不同山谷城市形态对中尺度流场特性的差异性影响奠定了理论基础。采用水槽实验与“数值水槽”模拟相结合的方法,以背景分层强度为控制变量,对山坡或山坡风作用下城市热羽流的流态特征变化进行研究。关于高、低纵横比城市热羽流的演变,首先借助城市中心混合高度与城市直径的比值（zic/D）与弗劳德数（Fr数）之间的关系式（zic/D=A·Fr）,实现了不同情形下城市中心混合高度的量化对比。研究还得到下坡风作用时,高、低纵横比热羽流转换的临界弗劳德数Frc。关于有限厚度逆温层的瓦解,研究发现了两种流态特征,也即双羽流结构和单羽流结构,双羽流结构作为逆温层瓦解的前序状态,横断于其上、下部羽流之间的逆温层仍然对热量的消散发挥着限制作用。研究表明,上坡风作用有利于逆温层的瓦解,而下坡风则相反。逆温层的瓦解,最大可使城市冠层表面换热系数提升35.44%。采用“数值水槽”模拟方法,分别以谷底宽度与城市直径的相对大小（R=W/D）以及城市的几何形态为控制变量,对不同山谷城市形态对中尺度流场特性的差异性影响进行探究。研究发现,城市的扩张（R值的减小）会导致城市区域风速减弱,同时还会导致城市冠层表面换热系数的降低,但是当下坡风作用时上述结论不再成立。如果想要有效利用下坡风改善城市区域热环境,需要城市直径达到山谷宽度的1/3以上。对比分析了条带状、方形、菱形以及圆形四种城市布局的城市中心混合高度和城市边缘风廓线的变化规律,以条带状和方形两种城市布局对大气扩散最为有利。研究同时还发现,下坡风对城市热环境的调节,在各种城市布局下都有优异的表现。
李晨旭[2]（2020）在《基于行驶轨迹的城市机动车排放热点区域污染物时空分布研究》文中研究说明机动车已成为城市空气污染的主要来源,且机动车作为更接近人体呼吸带的排放源,对人体健康影响更为显着。而交叉口与城市快速路拥堵路段是两个典型的城市道路排放热点区域,对该区域的机动车排放机理与污染物时空分布特征的研究,将有利于研究排放热点区域污染物浓度分布,进而制定精细化的排放控制或减少污染物与人体接触的措施。既有的交叉口与拥堵路段排放研究集中于排放总量的影响因素分析,方法上多基于平均速度或行驶周期类排放模型测算排放量,而基于实际机动车行驶轨迹的排放特征研究较少,特别是缺少热点区域的污染物时空分布研究。此外,公交车可靠逐秒排放数据较少,而轻型客车逐秒排放数据丰富,且更能体现交通流特征;机动车排放污染物（CO、HC、PM和NOX）的排放率随机动车比功率（Vehicle Specific Power,VSP）的变化规律有较高一致性,但PM和NOX扩散时发生二次反应。在此背景下,本研究的目标是以CO为例,基于行驶轨迹与排放测试数据,针对轻型汽油客车建立其在交叉口与快速路拥堵路段两个排放热点区域的污染物时空分布模型,实现排放热点区域污染物高时空分辨率的动态刻画。本文主要研究工作如下:第一,建立了基于行驶轨迹的机动车排放热点污染物量化方法。收集了大量轻型客车在北京道路网的逐秒行驶轨迹数据、国五轻型汽油客车的逐秒排放测试数据、北京市工作日浮动车数据。在对数据质量控制的基础上,提取了轨迹片段及其属性特征。在此基础上,建立了排放热点污染物量化方法,包括机动车比功率聚类分析、比功率区间的排放率统计、基于分类轨迹比功率分布的污染物量化方法与指标计算方法。指标中排放源强为排放时空分布模型的输出,本文提出了基于交通密度与排放率的排放源强计算方法。第二,建立了交叉口多组合条件下的排放因子预测模型。针对交叉口整体与交叉口上下游,分析了道路类型、停车次数、转向、延误对比功率分布和排放因子的影响,筛选了关键影响因素;应用含定性变量的回归模型,构建了基于延误和停车次数（或转向）的交叉口整体与交叉口上下游的排放因子预测模型,排放因子与延误呈线性关系,拟合优度R2在0.89以上,并通过了回归模型检验。第三,建立了基于行驶轨迹的交叉口排放时空分布模型。通过分析交叉口机动车不同运行状态下的轨迹特征,将轨迹分为加速轨迹、减速轨迹、不停车轨迹、停车间轨迹与怠速轨迹五类,建立了基于分类轨迹的交叉口排放空间分布量化方法、提出了基于分类轨迹的交叉口交通密度估算方法,进而基于交通密度与分类轨迹的平均排放率建立了交叉口排放时空分布模型。车队消散加速时空是交叉口排放源强最高的区域,其平均排放源强为怠速区排放源强的2倍左右。排放源强最高点为车辆启动路段,其移动速度等于车队消散波的波速。第四,建立了基于行驶轨迹的拥堵路段排放时空分布模型。基于浮动车数据将快速路拥堵蔓延消散分类,将轨迹分为离开拥堵、进入拥堵、拥堵中、以及非拥堵轨迹四类,基于分类轨迹的比功率分布与排放特征,将其进一步分组,并建立了加速轨迹的加速度与速度的幂函数关系;在此基础上,建立了快速路拥堵路段的排放时空分布模型,刻画了拥堵区域排放时空分布特征,其特征为加速离开拥堵时空的平均排放源强最高、其次为拥堵中时空、最小为非拥堵或减速进入拥堵时空。在排放最高的加速时空,随车速增大,排放源强逐渐减小。排放最高点为机动车开始加速路段,其移动速度等于瓶颈消散波的波速。作为对比,应用平均速度类排放测算方法与本研究的排放时空分布模型比较,结果表明平均速度类方法显着低估了加速路段产生的排放。第五,在算例中,应用AERMOD大气扩散模型模拟了交叉口与拥堵路段污染物浓度分布,分析了风向、排放源强计算方法、时段、交叉口交通量等因素下污染物浓度分布情况与形成机理,浓度分布受排放源强计算方法的影响显着;设计了交叉口行人暴露量化方法,算例应用表明传统交叉口排放源强计算方法导致了各进口方向的过街行人暴露量被低估8%-31%。
杜勃莹[3]（2020）在《基于WRF-CMAQ模式的沈阳市大气污染特征研究》文中研究指明工业化、区域经济的快速发展,使得大气污染发展为更加复杂的、复合的城市群之间的问题。本研究基于WRF-CMAQ模式建立沈阳市空气质量模式系统,在验证模式运行结果的基础上对2017年冬季沈阳大气污染特征进行分析。并结合后向轨迹分析模式探究区域污染物传输来源,主要的研究分析结果如下:（1）在气象参数模拟结果的变化趋势上模拟值与实际监测值之间有较高的相对一致性,风速、风向、温度、大气压力、湿度的线性拟合相关系数r值分别为0.68、0.48、0.62、0.65、0.32。化学传输模式对各污染物浓度的模拟结果值与小时浓度监测值在变化趋势同样保持一致,PM2.5、PM10、NOx、CO、SO2线性拟合相关系数r值分别为0.75、0.69、0.63、0.62、0.13。（2）沈阳市本地清单计算结果显示,市区中心的PM2.5、PM10、SO2、NOx、CO排放量值最高,NH3在市区周边地区排放量高。2017年1月份地面盛行西南风时PM2.5、NO2、CO浓度值较高,盛行西北风时PM10、SO2浓度值较高,而北风对各污染物浓度均有稀释作用。（3）高压、高湿、低风速、逆温层存在的天气形势下污染物更容易聚集,高空槽前脊后的暖平流、地形槽与长白山小高压,也会加重区域空气质量的恶化。（4）2017年沈阳市大气轨迹聚轨迹结果主要分为4类,北西北方向的传输模式1的SO2浓度最高为38.29μg/m3,发生频率为30.91%,偏北方向的传输模式2的PM2.5、NO2浓度值最高分别为90.47μg/m3、43.81μg/m3,发生频率为19.37%,偏南传输模式3较清洁,轨迹占比为33.55%,传输模式4的PM10浓度值最高为99.83μg/m3,轨迹占比16.17%。河北省、山东省以及内蒙古自治区是沈阳市PM10、PM2.5的主要外来源,其PM10、PM2.5浓度值分别超过150μg/m3、75μg/m3,而氮硫化物的来源主要是受本地源的影响。
王炫[4]（2020）在《核电厂大型自然通风冷却塔对气态污染物扩散影响研究》文中研究说明随着国民经济和核电工业的快速发展,内陆核电厂建设已经成为我国非常重要的规划目标。由于内陆核电厂需要高大冷却塔群处理温排水,其存在将会使得核电厂近区风场发生改变,从而造成核电厂排放的气载放射性核素的扩散呈现较大的不规律性,核事故后果评价和环境影响评估中使用的传统高斯模型无法完全适用。在此背景下,需要提出新的修正模型,以保证计算结果的可靠性。本文采用计算和实验结合的方法,对核电厂近区大型自然通风冷却塔大气扩散的影响开展研究。重点关注冷却塔体、冷却塔底部进风口、释放点高度、释放点位置、冷却塔湿热羽以及冷却塔群布置对于气态污染物扩散的影响。在此基础上,通过对核电厂近区大气扩散参数进行计算分析,建立冷却塔大气环境分段计算评估模型SMAC（Segmentation calculation Model for Atmospheric diffusion of Cooling tower）,显着提高传统高斯大气扩散模型的模拟精度,为核电厂的环境影响评价以及核事故后果评价提供技术依据。本文通过现场示踪试验、激光雷达测风实验和室内风洞实验,深入研究冷却塔体、冷却塔自然通风过程和冷却塔湿热羽对于气态污染物扩散的影响。实验研究表明,冷却塔自然通风过程,对释放近区污染物进行了稀释,造成其地面浓度降低。冷却塔周围的风廓线呈现S型分布特征。分别选择Standard k-ε、RNG k-ε以及MP k-ε湍流模型与实验结果进行对比。对比结果表明,RNG k-ε湍流模型与实验结果最为吻合,其他两种湍流模型均有不同程度偏高的情景。因此,本文推荐采用RNG k-ε模型开展冷却塔大气扩散模拟分析工作。在以上计算模型和实验验证的基础上,采用RNG k-ε模型对冷却塔自然通风过程、释放点位置、释放点高度、环境风速、大气稳定度以及冷却塔湿热羽对气态污染物的扩散影响进行了分析。冷却塔对70m以下释放的污染物形成明显的阻挡作用,使得最大落地浓度点不随释放高度的变化而变化。当风速从0.5m/s～5.4m/s变化时,污染物的轴线浓度随着风速的增大而增大,但是当风速增大到7.9m/s时,污染物的轴线地面浓度开始降低。大气稳定度条件对地面污染物释放的影响很小。本文结合分析了4种可能的冷却塔平面布局方案,分别为单一冷却塔布置、矩形布置、一字型布置以及S型布置。针对不同的布置方案,开展污染物大气扩散模拟分析。对于单一冷却塔布置,在释放点与冷却塔之间的距离段内,其污染物分布为标准的高斯分布,同时其浓度也高出其他3种布置方案1个数量级。除了S型布置方案,其他3种方案在冷却塔背风侧均形成阶跃效应。冷却塔背风侧污染物的分布中,单一冷却塔布置方案的浓度结果小于其他3种方案,主要是因为大量污染物进入到冷却塔体,然后从冷却塔顶部排出,造成其背风侧的浓度急剧下降。本文开展4种冷却塔群布置方案下大气扩散模型的修正,采用自主开发的计算程序进行大气扩散参数的计算,建立了冷却塔大气扩散分段计算模型SMAC。将SMAC模型的计算结果与风洞实验和CFD模型计算结果进行比较,验证了SMAC模型计算的有效性。采用本文建立的SMAC模型,在我国两个内核电厂厂址开展应用研究。两个厂址的计算结果表明,SMAC模型的计算精度较传统P-G高斯模型提升了1-4倍。SMAC模型在实际厂址中的应用,将更加科学合理的反映气态污染物在厂址近区的大气扩散问题,对指导核电厂非居住区和规划限制区范围的划分,降低工程成本,增强公众对核电安全的信心都有着重要的意义。本文的研究成果,可直接应用于核电厂环境影响评价和核事故后果评价。
李东发[5]（2019）在《复杂地形地貌条件下生活垃圾填埋场恶臭气体扩散规律研究》文中研究表明随着城市化进程的加快,我国日均生活垃圾处理总量急剧增加。目前对生活垃圾最主要的处理方法仍是填埋方式。近年来垃圾填埋场恶臭扰民事件频繁发生,引起了周围居民的抗议和投诉,造成了很坏的社会影响。为了解决臭气扰民问题,必须对生活垃圾填埋场的臭气污染状况进行正确的预警预报,以便决策者制定有针对性的预防措施。而这其中最关键的一步就是对填埋场臭气的扩散规律进行系统的研究。本文将在基于CFD大气扩散模型的基础上深入研究复杂地形地貌下垃圾填埋场污染物的扩散规律。文中先对意大利佛罗伦萨大学的填埋场污染物风洞试验进行了数值模拟研究,以此验证本课题所用CFD数值模拟方法的可行性。并在此基础上研究复杂地形地貌下（四面环山型和三面环山型）垃圾填埋场污染物的扩散规律,其中背景气候取对扩散较不利的逆温天气。重点研究风速场和距离填埋场中心沿风速度方向360m、454m和800m,高度为15m处污染物的浓度状况。此外以氨气作为污染气体研究三面环山型工况在不同风向角作用下填埋场应保持与居民区和休闲区的最小距离等。研究结果表明:山地特殊地形地貌将显着地改变近地面来流风的风速、风向和湍流结构,其中迎风面和背风面山脚处风速最低,山顶偏后方（相对风向）风速达到最大。山体背风面会产生较大范围的回流区域,且风速较低;风向对山体表面风速度影响不大,但风向是影响三面环山型垃圾填埋场污染物扩散的关键因素;从用氨气作为污染气体来研究污染物沿风方向的影响距离的结果可知,当风向角从0°变化到90°时,污染物的影响距离从890m变化到超过5200m,其中风向角为0°时影响距离最近,而风向角为45°时污染物的影响距离最远。故垃圾填埋场的选址要结合特殊的地形地貌和当地特殊的气象条件,填埋场距离居住和休闲区的最小距离也要经过科学的计算,这样才能避免更多居民受臭气污染的影响。如三面环山型,建议当地盛行风与填埋场的风向角为0度,这样可以减低污染物的扩散距离。人类活动特别是在逆温情况下应该避免在盛行风的方向上,尽量在盛行风两侧较远的地方活动。本课题的研究不但可以为污染物扩散相关问题的模拟提供参考,也可以为生活垃圾填埋场地址的选取和附近建筑群的布局提供理论依据,本课题的研究对垃圾填埋场恶臭污染预警预报系统的建立也将起到一定的推进作用。
李宝强[6]（2019）在《AERMOD模式在大气环境卫生防护距离核算中的应用 ——以陕西某化工厂为例》文中研究指明随着社会经济的发展和公众环保诉求的提升,对于可能产生有害气体的建筑项目,卫生防护距离的确定或取值在很大程度上影响其环境影响评估的科学性和真实性,并且成为最重要的环节。如何科学、合理的确定既卫生防护距离,既产生无组织排放有害气体的建设项目与已规划建成的居住区、自然保护区、水源保护地等环境敏感区域之间的距离,就变得非常关键。本论文对比分析了建设项目卫生防护距离的三种确定方法,各自的适用范围及其优缺点;分析了卫生防护距离计算参数,主要大气污染物的选定、大气污染物排放水平的确定、测定和计算无组织排放量的方法等。（1）根据《环境影响评价技术导则大气环境》（HJ 2.2-2018）等有关规定,以处于典型的黄土高原丘陵沟壑区的陕西省某化工厂为例,通过工艺流程与产污环节分析、核算因子选择及污染物排放分析、卫生防护距离判定方法分析、无组织污染源监测方案及预测模式选择,从而核算及确定卫生防护距离。论文的研究对象是处于复杂地形并且产生无组织的有害气体排放的某化工厂,基于《制定地方大气污染物排放标准的技术方法》、使用SCREEN3大气环境防护距离计算模式计算了研究对象的大气环境防护距离,并与使用AERMOD模式计算出的大气环境防护距离做了对比分析,最终核算出现有装置的卫生防护距离为:烧碱装置200m、氯化氢合成装置600m、氯乙烯合成装置500m。项目二期（II）工程建成后,厂区卫生防护距离为烧碱装置250m、氯化氢合成装置700m、氯乙烯合成装置600m。（2）计算结果表明,大气环境防护距离计算模式、行业标准推荐《制定地方大气污染物排放标准的技术方法》核算模式由于出台和执行的时间较早,模式相对简单,在核算距离时,仅与面源面积,源强和平均风速有关,无法考虑与本项目类似的处于复杂地区引起的局部高浓度区等环境影响,均不能满足需要。论文重点运用的《环境影响评价技术导则大气环境》推荐的AERMOD模型,是目前使用较多的进一步大气预测模式,将项目无组织排放污染物超标范围作为卫生防护距离,能够充分反映地形、气象等影响污染物扩散主要因素的作用,在此基础上预测或者确定的卫生防护更加科学合理。（3）论文还提出了尽快制定无组织排放源强确定技术方法,及部分行业大气环境防护距离标准的建议,为环境评价与生态环境保护工作提供参考。
王戎骁[7]（2018）在《面向平行应急管理的大气扩散建模与源估计方法研究》文中研究指明工业生产带来的大气污染问题对公共安全和社会稳定具有重大影响。大气污染物的超量排放将严重影响空气质量,而大气污染泄漏事故则可能造成一系列的人员伤亡。因此,对大气污染的排放及泄漏事故进行管理具有重要意义。由于大气污染物排放监测数据的缺乏,大气污染事故难以复现等原因,传统的管理模式只停留在定性层面,仅仅依靠专家经验或管理者主观意见进行决策。平行应急管理模式为大气污染物的排放管理提供了新的途径。在平行管理系统的支持下,依据该管理模式可以进行充分的计算实验以获取相关数据,揭示污染事件机制并验证、评估与优化应急管理预案,同时还能支持事故发生时的在线仿真推演与辅助决策。本文以化工园区的大气污染物排放平行应急管理为研究背景,以构建平行管理系统为目的,梳理了当前大气污染物扩散建模与污染源估计方法的研究现状与发展趋势,从大气污染物扩散的机理模型出发,对动态数据驱动的大气扩散机理模型、结合机理模型知识的机器学习大气扩散预测模型进行了研究,并将其应用于大气污染源估计方法中,最后构建了平行管理原型系统。论文的主要工作及创新点概括如下:（1）建立了动态数据驱动的大气扩散模型。在传统的静态大气扩散机理模型运行过程中,其模型参数保持不变,因此无法满足动态环境下的建模需求。本文将大气扩散机理模型与动态观测数据相结合,采用粒子滤波作为数据同化方法,将实时观测数据注入高斯烟羽模型。通过对模型参数的动态校正与估计,改善模型在动态气象环境下的预测精度。同时结合期望最大化（EM）算法框架,提高了参数估计精度与模型预测精度。该方法为动态环境下的大气扩散建模提供了有效途径。（2）提出了结合大气扩散机理的机器学习扩散模型。单一的机理建模或数据建模方法在描述大气扩散过程时存在无法平衡模型精度与计算效率的问题。针对人工神经网络（ANN）与支持向量回归（SVR）两种机器学习模型,将高斯烟羽模型参数项引入特征构建中,建立了高斯-机器学习扩散预测模型。该模型兼顾了预测精度与计算效率,在改善机器学习模型精度的同时不增加过多计算负担。同时,通过实验对这两种机器学习模型的拟合能力与泛化性进行了对比分析,为实际应用中的模型选择提供了指导。（3）提出了基于机器学习扩散模型的最优化源估计方法。传统的最优化源估计方法受到前向扩散模型精度的限制,在实际应用中效果不佳。本文将构建的机器学习扩散模型作为前向扩散模型应用于粒子群优化（PSO）算法中,提升了传统的基于高斯扩散模型的PSO算法的源估计精度。进一步,在源估计算法的敏感性分析中揭示了观测噪声与传感网络密度对源估计结果的影响,为源估计算法在实际应用中的配置提供了参考。（4）构建了大气污染平行管理原型系统。根据平行应急管理模式的需求,综合现有理论方法,针对某化工园区建立了大气污染平行管理原型系统以实现数据监测预警、动态仿真推演、污染源估计等功能。为了支撑该平行管理系统的运行,开发了基于无人机的大气污染物监测系统以提供实时监测数据。本文聚焦于大气污染的平行应急管理,改进了传统建模思路,将机理建模与数据建模方法相结合对大气扩散过程进行描述。同时,利用提出的大气扩散模型提升了大气污染源估计效果。基于已有的技术方法,针对某化工园区构建了大气污染平行管理原型系统,并开发了一套基于无人机的大气污染物监测系统。本文的研究工作能有效地深化管理者对于大气污染事故的理解,促进预案制定和辅助应急决策,从而有力地支撑了大气污染平行应急管理模式的构建,具有重要的现实意义。
王国龙[8]（2018）在《石化罐区无组织排放VOCs源强反演研究》文中研究说明石化企业是国民经济的支柱产业,给国民带来了极大的能源和经济利润,然而石化企业在给人们带来利益的同时,却也严重的危害了环境,属于重大的污染源,而储罐更是石化企业中最常用的生产装置和最主要的无组织排放源之一,石化企业罐区无组织排放VOCs的源强核算、定量研究,对于保护环境不受污染、营造良好的大气生活环境具有关键的指导作用,对于石化企业排放量核查、控制石化企业大气污染物排放量、确定卫生防护距离、保护人们的生命财产安全和生态环境免受侵害具有重要的意义。本文针对于石化罐区无组织排放VOCs,实现了遥感傅里叶变换红外光谱技术的应用开发,充分利用遥感傅里叶变换红外光谱技术和扩散模式反推法的优势,将遥感FTIR技术与扩散模式反推法相结合,建立了一种基于高斯扩散模型的源强反演方法,并通过模拟实验与示踪实验进行验证实验的研究,最终在石化罐区实现实际应用。研究表明:主导风向波动、风速、大气稳定度、监测距离、监测时间等都是影响源强反演模型准确预测的重要灵敏度参数;针对20万立罐区,对监测时段受体点和背景点的VOCs进行比较,发现两者不仅在浓度上,在污染物化学成分上亦存在明显差异,并以扣除了背景浓度的受体浓度VOCs作为20万立罐区所在的贡献,获得了20万立罐区VOCs排放成分谱图;通过源强反演模型对6组实验进行源强反演,确定20万立罐区无组织排放VOCs约为12.80 t/y,将《石化企业VOCs污染源排查工作指南》中储罐无组织排放VOCs核算结果与源强反演结果进行比较分析,结果表明,两者存在着一定的差异,源强反演核算结果较高,这可能与工作指南核算方法应用于我国的不适用性,以及源强反演现场监测在晴朗的白天进行,未考虑夜晚的低温状况等有关。
王蕾,刘思遥,王滨松[9]（2017）在《AERMOD和CALPUFF大气污染扩散模型的对比研究》文中提出大气污染控制模式能够分析雾霾的成因和发展趋势,预测大气污染物的迁移和转化规律,并对环境空气质量恶化起到一定的预防作用,系统阐述了AERMOD和CALPUFF大气扩散模型的理论及应用研究进展,并且比较了二者扩散模式的异同及各自适用范围。结果得出,近场范围内（小于50 km）使用AERMOD大气污染控制模型进行污染物的模拟预测,长距离（大于50 km）或复杂流场条件下使用CALPUFF大气污染控制模型,能够对大气污染的模拟预测起到良好预期效果。
富浩华[10]（2017）在《大气污染扩散模式AERMOD和CALPUFF的比较与应用研究》文中研究指明鞍山是东北地区最大的钢铁工业城市,而钢铁行业是大气污染物排放的主要来源之一。利用大气污染扩散模式模拟主要污染物的排放与扩散对鞍山的空气质量预测及污染防治工作有重要的意义。AERMOD和CALPUFF模式都是国家环境保护部发布的强制性行业标准《环境影响评价技术导则—大气环境》（HJ 2.2-2008）中推荐使用的大气污染扩散模式。目前还没有利用不同的大气污染扩散模式对鞍山地区的污染物排放和扩散进行对比研究的实例,所以对比分析AERMOD模式和CALPUFF模式在鞍山地区的模拟研究非常具有意义。本文采用数值模拟的实验方法,以东北钢铁之都鞍山为研究对象,选取鞍山市中心50km直径范围的区域污染源,采用AERMOD和CALPUFF模式分别模拟了2011年1月SO2污染物的排放和扩散情况,利用ArcGIS地理信息系统对S02的空间分布进行可视化输出,并与监测值对比。在使用CALPUFF模拟的过程中,借助CALWRF数据转换工具,将中尺度气象模式WRF模拟结果作为CALPUFF的气象数据输入,增强了 CALPUFF对高空气象场模拟的准确性。结果显示,相比于AERMOD模式,CALPUFF模式模拟SO2浓度与实测值的相关性更高。将WRF与CALPUFF耦合使用,可以更好地模拟风场及边界层内高度等影响污染物扩散的主要参数。针对鞍山市冬季频繁出现的静小风天气,CALPUFF使用的诊断风场模块相比于AERMOD模型能更好的反映气象场、地形条件等对污染物迁移、扩散的影响。但是在利用WRF—CALPUFF耦合模式时,WRF模拟出的地面温度数据不够准确,从而影响了 CALPUFF的气象输入参数,所以在使用WRF的同时,还应该加入地面监测数据进行同化处理以修正模拟结果。
二、复杂地形污染物扩散模式（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、复杂地形污染物扩散模式（论文提纲范文）
（1）静稳天气条件下山谷城市中尺度流场特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 研究方法层面 |
| 1.2.2 研究内容层面 |
| 1.3 现有研究的局限 |
| 1.4 本文的研究目的和内容 |
| 1.4.1 研究目的 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 第2章 中尺度流动的水槽实验与数值模拟方法的研究 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 水槽实验方法 |
| 2.2.1 相似理论 |
| 2.2.2 流体动力学水槽实验平台的设计 |
| 2.2.3 线性密度分层的营造及测量 |
| 2.2.4 流场测量技术 |
| 2.3 数值模拟方法 |
| 2.3.1 物理模型 |
| 2.3.2 控制方程 |
| 2.3.3 边界条件 |
| 2.3.4 数值方法 |
| 2.4 方法的有效性检验 |
| 2.4.1 水槽实验 |
| 2.4.2 数值模拟 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 山谷城市中尺度流动的主要影响因素及流动模式 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 山谷城市中尺度流动形成的基本原理及特征 |
| 3.2.1 山坡风 |
| 3.2.2 城市热岛环流 |
| 3.3 理论模型 |
| 3.3.1 山坡风 |
| 3.3.2 城市热岛环流 |
| 3.4 主要影响因素 |
| 3.5 流动模式 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 背景分层强度对城市热羽流流态演变的影响研究 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 研究方法 |
| 4.3 结果与讨论-高、低纵横比城市热羽流的演变 |
| 4.3.1 地形效应的影响 |
| 4.3.2 上坡风的影响 |
| 4.3.3 下坡风的影响 |
| 4.4 结果与讨论-逆温层的瓦解 |
| 4.4.1 地形效应的影响 |
| 4.4.2 上坡风的影响 |
| 4.4.3 下坡风的影响 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 山谷城市形态对中尺度流场特性的差异性影响研究 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 研究方法 |
| 5.3 结果讨论-城市扩张 |
| 5.3.1 地形效应的影响 |
| 5.3.2 上坡风的影响 |
| 5.3.3 下坡风的影响 |
| 5.4 结果与讨论-城市几何形态变换 |
| 5.4.1 地形效应的影响 |
| 5.4.2 上坡风的影响 |
| 5.4.3 下坡风的影响 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间取得的科研成果 |
| 附录: 实验及数值模拟配套程序的开发 |
（2）基于行驶轨迹的城市机动车排放热点区域污染物时空分布研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究目标与内容 |
| 1.3 研究方法与技术路线 |
| 1.3.1 主要研究方法与理论 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 1.3.3 论文框架结构 |
| 2 研究综述 |
| 2.1 机动车排放模型 |
| 2.1.1 基于行驶周期的排放模型 |
| 2.1.2 基于速度-加速度的排放模型 |
| 2.1.3 基于功率的排放模型 |
| 2.1.4 比功率分布研究 |
| 2.2 排放热点分析方法 |
| 2.2.1 美国法规排放热点分析方法 |
| 2.2.2 广义排放热点分析方法 |
| 2.3 拥堵路段与交叉口的排放研究 |
| 2.3.1 拥堵特征及拥堵对排放的影响 |
| 2.3.2 交叉口排放量化方法与排放特征 |
| 2.4 交通排放扩散模型 |
| 2.4.1 污染物扩散模式 |
| 2.4.2 扩散模型及其应用 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于行驶轨迹的机动车排放热点污染物量化方法 |
| 3.1 数据收集与处理 |
| 3.1.1 行驶轨迹数据收集与清洗 |
| 3.1.2 排放测试数据收集与调整 |
| 3.1.3 快速路浮动车数据收集与分析 |
| 3.1.4 行驶轨迹片段提取与处理 |
| 3.2 基于行驶轨迹的排放热点污染物量化方法 |
| 3.2.1 机动车比功率聚类分析 |
| 3.2.2 机动车排放率计算方法 |
| 3.2.3 基于行驶轨迹的污染物量化方法与指标 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于行驶轨迹的信号控制交叉口排放时空分布模型 |
| 4.1 基于延误的交叉口整体排放模型 |
| 4.1.1 交叉口比功率分布的影响因素分析 |
| 4.1.2 交叉口排放因子模型及模型检验 |
| 4.2 基于延误的交叉口上下游排放模型 |
| 4.2.1 交叉口上下游比功率分布的影响因素分析 |
| 4.2.2 交叉口上下游排放因子模型及模型检验 |
| 4.3 基于行驶轨迹的交叉口排放时空分布模型 |
| 4.3.1 交叉口行驶轨迹特征分析 |
| 4.3.2 交叉口排放空间分布量化方法 |
| 4.3.3 交叉口密度时空分布算法设计 |
| 4.3.4 交叉口排放时空分布模型建立 |
| 4.4 交叉口排放时空分布算例分析 |
| 4.4.1 算例设计 |
| 4.4.2 排放时空分布总体特征 |
| 4.4.3 排放时空分布影响因素分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于行驶轨迹的快速路拥堵路段排放时空分布模型 |
| 5.1 快速路拥堵轨迹提取与特征分析 |
| 5.1.1 拥堵时空特征与拥堵对排放的影响 |
| 5.1.2 拥堵分类轨迹提取方法 |
| 5.1.3 拥堵分类轨迹特征分析 |
| 5.2 快速路拥堵路段排放时空分布模型 |
| 5.2.1 基于分类轨迹方法的拥堵排放特征 |
| 5.2.2 基于平均速度方法的拥堵排放特征 |
| 5.2.3 基于行驶轨迹的拥堵路段排放时空分布模型 |
| 5.3 快速路拥堵排放算例分析 |
| 5.3.1 算例设计 |
| 5.3.2 排放时空分布特征分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 排放热点区域污染物时空分布模型的扩散应用 |
| 6.1 AERMOD扩散模型应用 |
| 6.1.1 AERMET气象预处理器 |
| 6.1.2 AERMAP地形预处理器 |
| 6.1.3 AERMOD扩散模型输入 |
| 6.2 快速路拥堵排放扩散算例 |
| 6.2.1 算例设计与扩散模型输入 |
| 6.2.2 算例结果与分析 |
| 6.3 交叉口排放扩散算例 |
| 6.3.1 算例基础设计与扩散模型输入 |
| 6.3.2 算例对比设计与结果分析 |
| 6.4 交叉口行人暴露量化方法及模拟 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 研究主要结论 |
| 7.2 研究创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）基于WRF-CMAQ模式的沈阳市大气污染特征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 空气质量模式发展及应用现状 |
| 1.2.1 空气质量模式的发展 |
| 1.2.2 国外应用现状 |
| 1.2.3 国内应用现状 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第2章 沈阳地区WRF-CMAQ空气质量模式系统的搭建 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.1.1 地理环境 |
| 2.1.2 土地利用现状 |
| 2.1.3 社会经济条件 |
| 2.1.4 人口分布 |
| 2.1.5 空气质量现状 |
| 2.2 区域气象场的搭建 |
| 2.2.1 预处理系统介绍 |
| 2.2.2 数值求解模块及参数化选择介绍 |
| 2.3 网格化污染物排放清单文件的制作 |
| 2.3.1 大气排放源清单处理模式介绍 |
| 2.3.2 大气排放源分类 |
| 2.3.3 排放清单时间分配方法 |
| 2.3.4 排放清单空间分配方法 |
| 2.3.5 清单的物种分配原则 |
| 2.4 空气质量模式的选择 |
| 2.5 颗粒物来源与轨迹来源分析 |
| 2.5.1 颗粒污染物来源解析 |
| 2.5.2 轨迹聚类及计算 |
| 2.5.3 潜在源贡献分析法和浓度权重轨迹分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 空气质量模式系统的运行及分析 |
| 3.1 模式系统运行结果的验证 |
| 3.1.1 气象模式参数及配置设置 |
| 3.1.2 小时气象因素数据结果对比分析 |
| 3.1.3 沈阳市网格化排放清单文件的制作 |
| 3.1.4 各污染物数据结果对比分析 |
| 3.2 重污染天气状况分析 |
| 3.2.1 风因素分析 |
| 3.2.2 气象要素分析 |
| 3.2.3 地形因素分析 |
| 3.3 污染过程综合分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 大气污染来源及分析 |
| 4.1 大气中PM_(2.5)的来源分析 |
| 4.1.1 采暖季PM_(2.5)来源结果分析 |
| 4.1.2 非采暖季PM_(2.5)来源结果分析 |
| 4.1.3 全年PM_(2.5)来源结果分析 |
| 4.2 污染物的输送路径及来源分析 |
| 4.2.1 轨迹计算与聚类 |
| 4.2.2 潜在源浓度分析 |
| 4.2.3 浓度权重分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间发表(含录用)的学术论文 |
（4）核电厂大型自然通风冷却塔对气态污染物扩散影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 高斯模型在核电厂环境评价和事故应急中的应用 |
| 1.1.3 核电厂大型自然通风冷却塔 |
| 1.1.4 核电厂气态污染物 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 核电厂大气扩散模式应用现状 |
| 1.2.2 核电厂冷却塔对污染物扩散的影响研究现状 |
| 1.2.3 小结 |
| 1.3 本文研究目标与内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第二章 现场示踪试验和室内风洞实验 |
| 2.1 现场示踪试验和激光雷达测风试验 |
| 2.1.1 概况 |
| 2.1.2 试验设计 |
| 2.1.3 试验相似性分析 |
| 2.1.4 试验数据处理 |
| 2.1.5 试验不确定度分析 |
| 2.1.6 试验结果分析 |
| 2.2 室内风洞实验 |
| 2.2.1 概况 |
| 2.2.2 风洞实验的基本理论 |
| 2.2.3 相似准则数 |
| 2.2.4 实验设计 |
| 2.2.5 相似准则的处理 |
| 2.2.6 冷却塔热羽模拟技术 |
| 2.2.7 实验数据处理 |
| 2.2.8 实验不确定度分析 |
| 2.2.9 实验结果分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 湍流模型的实验验证 |
| 3.1 计算流体力学的基本理论 |
| 3.2 数值模拟软件和湍流模型的基本理论 |
| 3.2.1 数值模拟软件 |
| 3.2.2 湍流模型的基本理论 |
| 3.3 湍流模型的实验验证 |
| 3.3.1 概况 |
| 3.3.2 冷却塔的基本参数 |
| 3.3.3 边界条件的设置 |
| 3.3.4 网格无关性分析 |
| 3.3.5 模型比较和验证的基本理论 |
| 3.3.6 激光雷达测风试验验证 |
| 3.3.7 示踪试验与数值模拟结果对比分析 |
| 3.3.8 风洞实验与数值模拟比对分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 冷却塔大气扩散计算分析 |
| 4.1 冷却塔自然通风对气态污染物扩散的影响 |
| 4.2 释放点位置对污染物分布的影响 |
| 4.3 释放高度对污染物分布的影响 |
| 4.4 环境风速对污染物分布的影响 |
| 4.4.1 风速值的选取 |
| 4.4.2 计算分析 |
| 4.5 大气稳定度对污染物分布的影响 |
| 4.6 冷却塔湿热羽对污染物分布的影响 |
| 4.7 冷却塔群布置对大气扩散的影响 |
| 4.7.1 冷却塔布置方案 |
| 4.7.2 分析与讨论 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 冷却塔大气扩散评估模型的建立及验证 |
| 5.1 高斯烟羽模型基本原理 |
| 5.2 大气扩散参数的基础理论 |
| 5.3 冷却塔大气扩散模型的建立 |
| 5.3.1 大气扩散参数修正方法的选择 |
| 5.3.2 大气扩散参数的计算 |
| 5.3.3 冷却塔大气扩散评估模型的建立 |
| 5.4 模型的验证 |
| 5.4.1 与风洞实验的验证比较 |
| 5.4.2 与传统高斯模型的验证比较 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 冷却塔大气扩散评估模型在核事故应急中的应用 |
| 6.1 计算方案 |
| 6.1.1 厂址的冷却塔布局 |
| 6.1.2 厂址构筑物基本尺寸 |
| 6.1.3 释放点参数 |
| 6.1.4 计算网格 |
| 6.1.5 计算源项 |
| 6.1.6 气象条件 |
| 6.2 剂量评价程序的基本理论 |
| 6.3 计算结果及讨论 |
| 6.3.1 大气弥散因子 |
| 6.3.2 事故剂量 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 全文总结 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 本文创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 事故源项 |
| 附录B 不同冷却塔群布置下的大气扩散参数 |
| 附录C 核素的剂量转换因子 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间的科技成果 |
（5）复杂地形地貌条件下生活垃圾填埋场恶臭气体扩散规律研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 填埋场臭气的危害与控制标准 |
| 1.3.1 生活垃圾填埋场恶臭气体的组成组分及其危害 |
| 1.3.2 恶臭气体控制标准 |
| 1.4 国内外研究现状及分析 |
| 1.4.1 复杂地形地貌下垃圾填埋场臭气扩散规律 |
| 1.4.2 大气扩散模型 |
| 1.4.3 研究方法 |
| 1.4.4 研究现状的分析 |
| 1.5 研究内容 |
| 第二章 污染物扩散的数值模拟理论和方法 |
| 2.1 影响污染物扩散能力的主要因素 |
| 2.1.1 气象因素 |
| 2.1.2 地形地貌因素 |
| 2.2 大气系统的控制方程组 |
| 2.2.1 湍流速度相关量(?)的处理 |
| 2.2.2 湍流模型存在的问题及解决对策 |
| 2.3 对控制方程的离散 |
| 2.4 离散后控制方程的求解 |
| 2.4.1 耦合式解法 |
| 2.4.2 分离式解法 |
| 第三章 数值模拟方法的验证 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 同尺寸垃圾填埋场数值模拟 |
| 3.2.1 计算模型与网格划分 |
| 3.2.2 湍流模型 |
| 3.2.3 边界条件 |
| 3.3 实际尺寸垃圾填埋场数值模拟 |
| 3.3.1 湍流模型与边界条件 |
| 3.3.2 计算模型与网格划分 |
| 3.4 解的收敛性控制 |
| 3.5 结果对比分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 实际垃圾填埋场气体扩散数值模拟 |
| 4.1 模型的选取 |
| 4.2 工况的设计 |
| 4.2.1 四面环山型工况设计 |
| 4.2.2 三面环山型工况设计 |
| 4.3 模拟计算条件 |
| 4.3.1 气象条件 |
| 4.3.2 网格划分 |
| 4.3.3 边界条件 |
| 4.3.4 收敛控制标准 |
| 4.4 四面环山型结果分析 |
| 4.4.1 风速度场分析 |
| 4.4.2 前排山与后排山山体体型对污染物扩散的影响 |
| 4.4.3 山体整体体型对污染物扩散的影响 |
| 4.4.4 本节小结 |
| 4.5 三面环山型结果分析 |
| 4.5.1 风速度场和浓度场分析 |
| 4.5.2 风向对三面环山型污染物扩散的影响分析 |
| 4.5.3 本节小结 |
| 4.6 污染气体影响距离分析 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（6）AERMOD模式在大气环境卫生防护距离核算中的应用 ——以陕西某化工厂为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 概述 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外的研究进展 |
| 1.4 卫生防护距离的概念 |
| 1.5 拟解决的问题 |
| 1.6 创新之处及研究思路 |
| 2 卫生防护距离计算方法 |
| 2.1 查阅标准法 |
| 2.2 计算法 |
| 2.3 类比调查法 |
| 2.4 AERMOD模式 |
| 2.5 卫生防护距离计算参数的确定 |
| 3 卫生防护距离计算的基础资料 |
| 3.1 项目概况 |
| 3.1.1 建设项目基本情况 |
| 3.1.2 项目组成 |
| 3.1.3 厂区平面布置 |
| 3.1.4 厂区周边地质、地形条件 |
| 3.2 气象数据来源及分析 |
| 3.2.1 数据来源 |
| 3.2.2 气候条件分析 |
| 3.2.2.1 风观测数据统计 |
| 3.2.2.2 气温分析 |
| 3.2.2.3 降水分析 |
| 3.2.2.4 日照分析 |
| 3.2.2.5 相对湿度分析 |
| 3.3 工艺流程及产污环节分析 |
| 3.4 监测数据汇总 |
| 3.4.1 监测点位设置 |
| 3.4.2 环境质量监测数据 |
| 3.4.3 同步气象记录数据 |
| 3.5 大气污染源及防治措施汇总 |
| 3.6 有组织污染源监测 |
| 4 卫生防护距离计算及分析 |
| 4.1 计算依据及标准、规范 |
| 4.2 无组织污染源源强计算 |
| 4.2.1 无组织污染源监测 |
| 4.2.2 源强计算 |
| 4.3 现有生产装置的卫生防护距离核算 |
| 4.3.1 无组织排放面源清单 |
| 4.3.2 防护距离的计算 |
| 4.3.3 卫生防护距离确定 |
| 4.4 二期Ⅱ工程建成后的卫生防护距离核算 |
| 4.4.1 二期Ⅱ工程建成后的生产规模 |
| 4.4.2 源强计算 |
| 4.4.3 防护距离的计算 |
| 4.5 结果与讨论 |
| 4.5.1 计算结果及讨论 |
| 4.5.2 存在问题及解决建议 |
| 4.5.3 防护距离确定后的后续要求 |
| 5 结论 |
| 参考文献 |
（7）面向平行应急管理的大气扩散建模与源估计方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 机理建模与数据建模方法 |
| 1.1.2 化工园区平行应急管理模式 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 大气污染物扩散建模方法 |
| 1.2.2 大气污染扩散源估计方法 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.3.3 论文创新点 |
| 1.3.4 论文组织结构 |
| 第二章 动态数据驱动的大气扩散建模方法 |
| 2.1 高斯扩散模式 |
| 2.2 基于粒子滤波的数据同化框架 |
| 2.2.1 大气扩散的状态空间模型 |
| 2.2.2 基于粒子滤波的数据同化方法 |
| 2.3 实验 |
| 2.3.1 大气污染物扩散仿真场景构建 |
| 2.3.2 虚拟无人机路径设置 |
| 2.3.3 实验结果及分析 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 基于高斯-机器学习的大气污染物扩散建模方法 |
| 3.1 高斯-机器学习扩散预测模型 |
| 3.1.1 基于人工神经网络的扩散模型 |
| 3.1.2 基于支持向量回归的扩散模型 |
| 3.1.3 基于高斯模型的特征构建方法 |
| 3.2 实验 |
| 3.2.1 基于Aermod System的仿真实验 |
| 3.2.2 现地案例实验 |
| 3.3 小结 |
| 第四章 基于粒子群优化的源估计方法 |
| 4.1 源估计问题简述 |
| 4.2 基于粒子群最优化的源估计方法 |
| 4.3 实验 |
| 4.3.1 基于Aermod System的仿真实验 |
| 4.3.2 现地案例实验 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 化工园区大气污染平行管理原型系统 |
| 5.1 基于无人机的大气污染监测系统 |
| 5.2 化工园区大气污染平行管理原型系统 |
| 5.2.1 系统结构 |
| 5.2.2 系统功能 |
| 5.3 小结 |
| 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 附录 A 缩略语中英文对照表 |
（8）石化罐区无组织排放VOCs源强反演研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及选题依据 |
| 1.2 遥感傅里叶变换红外光谱技术 |
| 1.3 石化企业VOCS核算方法 |
| 1.4 研究的主要方法、基本内容及关键问题 |
| 第二章 基于遥感FTIR扩散模式反推法的相关理论研究 |
| 2.1 大气污染物扩散的影响因素 |
| 2.1.1 内在因素-泄漏源 |
| 2.1.2 外在因素 |
| 2.2 常见的大气扩散模型的选择 |
| 2.3 面源模式计算方法分析 |
| 2.4 计算模型相关系数的确定方法 |
| 2.5 大气扩散模型修正方法 |
| 2.6 小结 |
| 第三章 石化罐区源强反演模拟实验研究 |
| 3.1 实验方案 |
| 3.1.1 模拟污染源构建 |
| 3.1.2 监测仪器 |
| 3.1.3 现场监测 |
| 3.2 结果与讨论 |
| 3.2.1 剔除大风向波动数 |
| 3.2.2 风速的影响 |
| 3.2.3 大气稳定度的影响 |
| 3.2.4 监测距离的影响 |
| 3.2.5 背景值的重要性 |
| 3.2.6 数据采集周期的影响 |
| 3.3 小结 |
| 第四章 石化罐区VOCS源强反演技术现场应用 |
| 4.1 现场简介 |
| 4.2 实验方案 |
| 4.3 结果与讨论 |
| 4.3.1 现场数据分析 |
| 4.3.2 20 万立罐区VOCs排放源强反演 |
| 4.3.3 经验公式法计算罐区排放VOCs |
| 4.4 小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（9）AERMOD和CALPUFF大气污染扩散模型的对比研究（论文提纲范文）
| 前言 |
| 1 AERMOD和CALPUFF大气扩散模型理论及应用 |
| 1.1 AERMOD大气扩散模型理论及应用 |
| 1.2 CALPUFF大气扩散模型理论及应用 |
| 2 AERMOD和CALPUFF大气污染物扩散模式异同 |
| 3 结论 |
（10）大气污染扩散模式AERMOD和CALPUFF的比较与应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究目标、内容及方法 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 第2章 大气污染扩散模式介绍 |
| 2.1 AERMOD模式系统介绍 |
| 2.1.1 气象前处理模块AERMET |
| 2.1.2 地形前处理模块AERMAP |
| 2.1.3 污染扩散模块AERMOD |
| 2.1.4 AERMOD运行流程 |
| 2.2 CALPUFF模式系统介绍 |
| 2.2.1 CALPUFF模式流程 |
| 2.2.2 气象预处理模块CALMET |
| 2.2.3 污染扩散模块CALPUFF |
| 2.2.4 后处理模块CALPOST |
| 第3章 中尺度气象模式WRF |
| 3.1 中尺度气象模式WRF系统组成 |
| 3.1.1 WRF前处理模块—WPS模块 |
| 3.1.2 WRF主模块—ARW模块 |
| 3.2 中尺度气象模式WRF理论介绍 |
| 3.2.1 WRF模式理论 |
| 3.2.2 WRF模式的参数化方案 |
| 第4章 WRF-CALPUFF耦合模式模拟 |
| 4.1 模拟方法 |
| 4.2 模型参数及配置 |
| 4.2.1 WRF模型参数 |
| 4.2.2 CALMET气象前处理程序模型参数 |
| 4.2.3 CALPUFF污染扩散模块参数 |
| 4.2.4 CALPOST后处理模块参数设置 |
| 4.3 模拟区域及结果可视化输出 |
| 第5章 AERMOD模式模拟 |
| 5.1 模拟方法 |
| 5.2 模拟参数及设置 |
| 5.2.1 AERMAP地形前处理程序设置 |
| 5.2.2 AERMET气象前处理程序设置 |
| 5.2.3 AERMOD污染扩散模块参数 |
| 5.3 模拟区域结果可视化输出 |
| 第6章 模式模拟对比研究 |
| 6.1 模拟值与监测值的对比分析 |
| 6.2 气象因素对污染物分布的影响 |
| 6.2.1 边界层高度 |
| 6.2.2 风场分布特征 |
| 6.2.3 温度场分析 |
| 6.3 严重污染日污染物浓度变化 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、复杂地形污染物扩散模式（论文参考文献）
- [1]静稳天气条件下山谷城市中尺度流场特性研究[D]. 吴松恒. 西安建筑科技大学, 2021
- [2]基于行驶轨迹的城市机动车排放热点区域污染物时空分布研究[D]. 李晨旭. 北京交通大学, 2020(03)
- [3]基于WRF-CMAQ模式的沈阳市大气污染特征研究[D]. 杜勃莹. 沈阳航空航天大学, 2020
- [4]核电厂大型自然通风冷却塔对气态污染物扩散影响研究[D]. 王炫. 上海交通大学, 2020(01)
- [5]复杂地形地貌条件下生活垃圾填埋场恶臭气体扩散规律研究[D]. 李东发. 广东工业大学, 2019(02)
- [6]AERMOD模式在大气环境卫生防护距离核算中的应用 ——以陕西某化工厂为例[D]. 李宝强. 西安建筑科技大学, 2019(01)
- [7]面向平行应急管理的大气扩散建模与源估计方法研究[D]. 王戎骁. 国防科技大学, 2018(01)
- [8]石化罐区无组织排放VOCs源强反演研究[D]. 王国龙. 中国石油大学(华东), 2018(07)
- [9]AERMOD和CALPUFF大气污染扩散模型的对比研究[J]. 王蕾,刘思遥,王滨松. 环境科学与管理, 2017(05)
- [10]大气污染扩散模式AERMOD和CALPUFF的比较与应用研究[D]. 富浩华. 东北大学, 2017