何澤慧，彭士濤

（交通運輸部天津水運工程科學研究所水路交通環(huán)境保護技術(shù)交通行業(yè)重點實驗室，天津300456）

大氣環(huán)境影響預測是環(huán)境影響評價的一項重要內(nèi)容，為準確評價項目實施后對周圍大氣環(huán)境的影響，需采用合適的大氣預測模型。但在模型的應(yīng)用過程中，由于不同的應(yīng)用人員在參數(shù)的來源、理解和分析程度等方面存在差異，導致參數(shù)的選擇不同，并致使預測結(jié)果不一致［1］。因此，對模型中的參數(shù)進行敏感性分析，能夠把復雜模型中的參數(shù)按重要性排列，了解參數(shù)變化對預測結(jié)果的影響程度，是正確使用模型的前提條件。而目前有關(guān)預測模型的參數(shù)敏感性分析研究較少［2］，為此本文以區(qū)域污染面積和TSP 日均濃度最大值作為研究對象，以散貨中轉(zhuǎn)碼頭為應(yīng)用實例，研究EIAProA2008 軟件中AERMOD 模型的污染物粒徑分布、地面粗糙度、地表濕度3 個參數(shù)的敏感性［3］，并確定了區(qū)域污染面積和TSP 日均濃度最大值相對最大時所對應(yīng)的參數(shù)條件，為模型的應(yīng)用、預測復核及技術(shù)評估提供參考。

1 AERMOD 模型及參數(shù)敏感性分析方法

1.1 AERMOD 模型

本次應(yīng)用實例為散貨中轉(zhuǎn)碼頭，按照實際排放情況設(shè)定無組織排放源，選擇顆粒物TSP 作為預測污染物，使用《環(huán)境影響評價技術(shù)導則——大氣環(huán)境》（HJ2.2-2008）［4］中推薦的AERMOD 模式進行預測計算，應(yīng)用計算軟件為EIAProA2008。

AERMOD 適用于定場的煙羽模型，是一個模型系統(tǒng)，包括三方面的內(nèi)容：AERMOD（AERMIC 擴散模型）、AERMAP（AERMOD 地形預處理）和AERMET（AERMOD 氣象預處理）。

AERMOD 功能包括對垂直非均勻的邊界層的特殊處理，不規(guī)則形狀的面源的處理，對流層三維煙羽模型的處理，在穩(wěn)定邊界層中垂直混合局限性和對地面反射的處理，在復雜地形上的擴散處理和建筑物下洗的處理。

AERMOD 模型考慮了地形（包括地面障礙物）對污染物濃度分布的影響，在計算中AERMOD 模型使用了分界流線的概念，即將擴散流場分為兩層結(jié)構(gòu)，下層的流場保持水平繞過障礙物，而上層的流場則抬升躍過障礙物。這兩層的流場以分界流線高度Hc來劃分。由此，AERMOD 模型認為障礙物上的污染物濃度值取決于煙羽的兩種極限狀態(tài)，一種極限狀態(tài)是在非常穩(wěn)定的條件下被迫繞過障礙物的水平煙羽，另外一種極限狀態(tài)是在垂直方向上沿著障礙物抬升的煙羽，任何一個網(wǎng)格點的濃度值就是這兩種煙羽濃度加權(quán)之后的和。

1.2 AERMOD 模型參數(shù)

在AERMOD 模型中，除需要輸入常規(guī)氣象參數(shù)及污染源排放參數(shù)外，還需輸入的系統(tǒng)參數(shù)有污染物粒徑分布情況（P）、地面粗糙度（Z）、地表濕度（H）；另外模型還可考慮地形與建筑物以及干濕沉降對污染物擴散的影響。本次參數(shù)敏感性分析的目的在于判定模型輸入?yún)?shù)對輸出結(jié)果的影響，故不考慮復雜地形，因此敏感性分析的參數(shù)確定為污染物粒徑分布情況、地面粗糙度和地表濕度3 個參數(shù)。

1.3 AERMOD 模型參數(shù)的敏感性分析方法

參數(shù)敏感性分析就是研究和分析由于參數(shù)的變化，而引起計算模型輸出結(jié)果發(fā)生變動的程度。如果某些不確定性參數(shù)在一定范圍內(nèi)的變化使輸出結(jié)果產(chǎn)生很大的變化幅度，則說明模型對這些參數(shù)的敏感性很強，反之則不強。參數(shù)敏感性分析就是找出敏感性較強的輸入?yún)?shù)，從而為分析輸出結(jié)果、減少人為不當選擇參數(shù)的風險、快速調(diào)試模型以及技術(shù)評估等提供依據(jù)［5-6］。

為減少計算的工作量，提高計算精度，本次研究采用正交試驗法分析參數(shù)敏感性。正交試驗方法是處理多因素試驗的一種科學的試驗方法［7］，它利用規(guī)格化的正交表，合理安排試驗，只需做較少次的試驗便可判斷出較優(yōu)的條件，將試驗方案帶入模型計算，對計算結(jié)果進行簡單的統(tǒng)計分析，便可以更全面、更系統(tǒng)地掌握計算結(jié)果，做出正確的判斷。

根據(jù)AERMOD 模型的影響因素，結(jié)合各因素的取值范圍，選用三因素三水平的正交設(shè)計，因素水平如表1 所示。

其中，散貨種類根據(jù)風洞實驗篩分結(jié)果選取顆粒物粒徑分布層次較分明的3 種，作為本次研究的代表貨種，分布編號為A、B、C，由A 到C 粉塵顆粒細小化，具體粒徑分布見表2；地面粗糙度分別選取0.01（草地）、0.1（農(nóng)作地）和1（城市）三種；地表濕度選取干燥、中等濕度和潮濕三種。本次研究忽略試驗各影響因素之間的交互作用，三因素三水平的正交試驗最少試驗次數(shù)為9 次，故對所選的3 個因素3 個水平按正交分析表L9（33）安排試驗。

表1 各因素水平表Tab.1 Parameters of various factors and levels

2 應(yīng)用實例

2.1 實例的基本參數(shù)

表2 散貨種類粒徑分布情況Tab.2 Particle size distribution

（1）氣象參數(shù)。采用國內(nèi)某地2008 年全年逐日逐時的風向、風速、總云、低云、氣溫等氣象資料。根據(jù)其地面氣象資料統(tǒng)計，主導風向為SSE 風，頻率14.58%，年平均風速為4.81 m/s；次主導風向為NNW風，頻率13.97 %，年平均風速為4.79 m/s；全年靜風頻率為0.25 %；全年平均風速為4.08 m/s。

（2）污染源參數(shù)。本文以國內(nèi)某散貨中轉(zhuǎn)碼頭為例，其年吞吐量為3 000 萬t（其中進港1 500 萬t，采用卸船機作業(yè)；出港1 500 萬t，采用裝船機作業(yè)），有效堆垛總面積為49.26 萬m2。該項目廢氣污染物主要是堆場和各類裝卸設(shè)備在運行過程中由于風力的作用而產(chǎn)生的粉塵，它與風速、貨種的粒徑、表層含水率和存貯量等因素有關(guān)。根據(jù)港口作業(yè)工藝，經(jīng)計算，該項目在不采取任何抑塵措施的情況下，堆場堆存靜態(tài)源強為23 489 t/a，堆場作業(yè)動態(tài)源強為14 707 t/a，碼頭裝卸作業(yè)動態(tài)源強為10 618 t/a。為了考慮污染源強大小對擴散的影響，污染源強設(shè)置3 種工況，分別為該項目不采取任何抑塵措施時、該項目采取一定抑塵措施使源強消減30%時、該項目采取有效抑塵措施使源強消減達70%時。

（3）預測點位及輸出。預測點位為地面預測網(wǎng)格內(nèi)（10 km×10 km）的日均最大落地濃度，網(wǎng)格步長為500 m，共計441 個計算點。將預測輸出的各點TSP 日均濃度值繪制為等值線圖，在不考慮本底值的情況下，統(tǒng)計超過國家空氣質(zhì)量二級標準值（0.3 mg/m3）的污染面積，同時輸出TSP 日均濃度最大值，根據(jù)不同的源強，各自進行對比分析，以反映各參數(shù)對濃度貢獻值的敏感性。

2.2 模型計算結(jié)果與敏感性分析

2.2.1 模型計算結(jié)果

根據(jù)設(shè)計的正交試驗方案分別帶入模型進行計算，所得計算結(jié)果如表3 所示。由計算結(jié)果可知，根據(jù)不同源強，對于濃度高于0.3 mg/m3的污染面積值，試驗號為T313 的試驗方案為各方案中的最大值，其中不同參數(shù)方案計算出的預測結(jié)果相差平均最大達8.2 倍；對于TSP 日均濃度最大值，試驗號為T212 的試驗方案為各方案中的最大值，其中不同參數(shù)設(shè)置計算出的預測結(jié)果相差平均最大亦達7.5 倍。根據(jù)不同參數(shù)方案，預測結(jié)果相差較大，由此可見參數(shù)的設(shè)置對預測結(jié)果的影響巨大，通過參數(shù)敏感性分析得出各參數(shù)對預測結(jié)果的影響程度具有重要意義。

表3 正交試驗結(jié)果Tab.3 Experimental results of orthogonal tests

2.2.2 地面濃度對各參數(shù)的敏感性分析

根據(jù)模型計算結(jié)果，分別對3 個因素進行計算并做級差分析，確定污染面積和TSP 日均濃度最大值對各參數(shù)的敏感性（表4），分析如下：

表4 敏感性分析結(jié)果Tab.4 Sensitivity analysis results

TSP 日均濃度高于0.3 mg/m3的污染面積結(jié)果表明，不同的污染源強，其污染面積預測結(jié)果對各參數(shù)的敏感性均為地面粗糙度＞地表濕度＞粒徑分布；隨著抑塵措施的加強，源強逐步消減，污染物的擴散范圍縮小，地面濃度降低，模型的濃度預測結(jié)果對參數(shù)的敏感性也隨之降低。

TSP 日均濃度最大值結(jié)果表明，不同的污染源強，各參數(shù)的敏感性均為地面粗糙度＞粒徑分布＞地表濕度，與污染面積的敏感性程度有所不同，粒徑分布的敏感性略高于地表濕度。隨著抑塵措施的加強，源強逐步消減，TSP 日均濃度最大值逐漸降低，對參數(shù)的敏感性也隨之降低，其中地面粗糙度的敏感性下降程度最大，而地表濕度的敏感性下降程度最小。

根據(jù)污染面積和TSP 日均濃度最大值對各參數(shù)的敏感性結(jié)果繪制趨勢圖（圖1），并分析如下：

粒徑分布。隨著粉塵顆粒的細小化，TSP 擴散面積增大，但貨種C 的TSP 日均濃度高于0.3 mg/m3的污染面積卻又相對減少，是由于粒徑小于l0 μm 的大氣污染物擴散時，碰到下墊面的地面、水面、植物與建筑物等，會因碰撞、吸附、靜電吸引或動物呼吸等作用而被逐漸清除出來，隨風可以快速擴散稀釋，降低大氣中污染物濃度；而TSP 日均濃度最大值隨著粉塵顆粒的細小化呈上升趨勢，隨著源強的消減，粒徑分布變化引起的濃度變化逐漸變小。

地面粗糙度。當?shù)孛娲植诙葟?.01 m 變化到0.1 m 時，TSP 擴散面積增大，而當粗糙度變化為1 m 時，污染面積隨之減小；而TSP 日均濃度最大值成幾何倍數(shù)變化，隨著地表粗糙度的加大，TSP 日均濃度最大值的預測結(jié)果呈遞減趨勢，結(jié)果相差4.8 倍。

地表濕度。隨著空氣濕度的增加，污染面積和TSP 日均濃度最大值均呈遞減趨勢，隨著抑塵率的增加，模型的預測濃度結(jié)果對參數(shù)的敏感性也隨之降低。

圖1 各參數(shù)對日均濃度的影響Fig.1 Influence of parameters on daily mean concentration

2.3 TSP 日均濃度最大值對應(yīng)的參數(shù)組合

根據(jù)地面濃度對各參數(shù)敏感性的分析結(jié)果可以確定，當污染物粒徑25～35 μm 占TSP 總量比重較大時，且參數(shù)設(shè)置為地表粗糙度為0.1 m、地表濕度為干燥時，TSP 日均濃度高于0.3 mg/m3的污染面積最大；當污染物粒徑越細小顆粒占TSP 總量比重越大時，且參數(shù)設(shè)置為地表粗糙度為0.01 m、地表濕度為干燥時，TSP 日均濃度最大值相對最大。

3 結(jié)論

（1）對于TSP 日均濃度高于0.3 mg/m3的污染面積，預測結(jié)果對各參數(shù)的敏感性均為地面粗糙度＞地表濕度＞粒徑分布，各參數(shù)的變化對區(qū)域濃度的影響較大。隨著抑塵措施的加強，源強的逐步消減，污染物的擴散范圍縮小，地面濃度降低，模型的濃度預測結(jié)果對參數(shù)的敏感性也隨之降低。

（2）對于TSP 日均濃度最大值，各參數(shù)的敏感性均為地面粗糙度＞粒徑分布＞地表濕度。隨著抑塵措施的加強，源強的逐步消減，TSP 日均濃度最大值逐漸降低，對參數(shù)的敏感性也隨之降低，其中地面粗糙度的敏感性下降程度最大，而地表濕度的敏感性下降程度最小。

（3）當污染物粒徑25～35 μm 占TSP 總量比重較大時，且參數(shù)設(shè)置為地表粗糙度為0.1 m、地表濕度為干燥時，TSP 日均濃度高于0.3 mg/m3的污染面積最大；當污染物粒徑越細小顆粒占TSP 總量比重越大時，且參數(shù)設(shè)置為地表粗糙度為0.01 m、地表濕度為干燥時，TSP 日均濃度最大值相對最大。

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