康凌 朱好 黃倩倩 劉新建 藺洪濤 蔡旭暉 宋宇 張宏升

CALMET時空分辨率對CALPUFF模擬濃度場的影響

康凌1,?朱好2黃倩倩3劉新建4藺洪濤5蔡旭暉1宋宇1張宏升6

1.北京大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院環(huán)境科學(xué)系, 北京 100871; 2.生態(tài)環(huán)境部核與輻射安全中心, 北京 100082; 3.北京城市氣象研究院, 北京 100089; 4.國家核應(yīng)急響應(yīng)技術(shù)支持中心, 北京 100071; 5.中國核電工程有限公司, 北京 100840; 6.北京大學(xué)物理學(xué)院大氣與海洋科學(xué)系, 北京 100871; ? E-mail: lkang@pku.edu.cn

采用 WRF 輸出的逐小時 1km 分辨率預(yù)報風(fēng)場作為 CALMET 診斷模式的輸入, 生成不同時空分辨率的 CALMET 診斷風(fēng)場, 耦合 CALPUFF 得到逐分鐘 50m 分辨率濃度場, 在此基礎(chǔ)上分析 CALMET 氣象場時空分辨率對濃度場的影響, 并統(tǒng)計不同氣象時空分辨率方案的計算耗時。結(jié)果表明, 當(dāng)風(fēng)向穩(wěn)定且風(fēng)速較大時, 較粗的時空分辨率亦能得到滿意的風(fēng)場和濃度場; 當(dāng)風(fēng)向轉(zhuǎn)變且風(fēng)速較小時, 時空分辨率對診斷風(fēng)場和濃度場影響顯著, 不同氣象方案的濃度場差異可以高達(dá) 40%; 風(fēng)場轉(zhuǎn)變期間, 當(dāng) CALMET 的時間步長大于30min 時, 加密氣象網(wǎng)格會降低濃度場的模擬精度, 時間步長越長, 濃度場偏離越顯著。綜合考慮計算耗時和濃度場模擬準(zhǔn)確性, 推薦在大氣污染事故應(yīng)急預(yù)警中采用 10min 時間步長和 400m 網(wǎng)格距的 CALMET 氣象方案。

CALMET/CALPUFF模式系統(tǒng); 時空分辨率; 風(fēng)場; 濃度場; 計算耗時

CALMET/CALPUFF 模式系統(tǒng)是美國國家環(huán)境保護(hù)局推薦的適用于長距離輸送和涉及復(fù)雜流動(如復(fù)雜地形、海岸、小靜風(fēng)、熏煙和環(huán)流情形等)近場應(yīng)用的導(dǎo)則模式[1], 也是 2018 版《環(huán)境影響評價技術(shù)導(dǎo)則大氣環(huán)境》(HJ 2.2—2018)[2]推薦模型之一。CALMET 是一個包含診斷風(fēng)場和水陸邊界層微氣象學(xué)模塊的氣象模式, CALPUFF 是一個用來模擬非穩(wěn)態(tài)、多層、多物種污染的高斯煙團(tuán)擴(kuò)散模式。CALMET 與 CALPUFF 結(jié)合, 可以處理許多重要的復(fù)雜地形效應(yīng), 包括氣象場的空間變化、彎曲煙羽軌跡以及煙羽地形的相互作用等。CALMET/ CALPUFF 模式系統(tǒng)適合于粗糙、復(fù)雜地形條件下的大氣擴(kuò)散模擬[3?4]。

近年來, CALMET/CALPUFF 模式系統(tǒng)在大氣環(huán)境污染事件模擬中得到越來越廣泛的應(yīng)用。該模式系統(tǒng)利用中尺度氣象模式預(yù)報場, 經(jīng) CALMET風(fēng)場診斷模式降尺度得到高分辨率的氣象場, 作為CALPUFF 等大氣擴(kuò)散模式的輸入[4]。該方法充分考慮地形動力學(xué)效應(yīng)、坡度流及地形熱力學(xué)阻礙效應(yīng), 能夠得到與局地地形相符的精細(xì)的風(fēng)場[5]。朱俊濤等[6]采用 WRF-CALMET 模式模擬事故區(qū)域的高分辨率氣象場, 耦合隨機(jī)模式模擬污染物的擴(kuò)散過程。王娜等[7]采用 WRF-CALMET 模擬得到的高分辨率氣象場耦合 CALPUFF 擴(kuò)散模型, 模擬化工園區(qū)突發(fā)性大氣污染事故。鄭宇凡等[8]使用 WRF和 CALMET 模式, 結(jié)合隨機(jī)粒子擴(kuò)散模式, 比較并評估預(yù)報模擬偏差。黃昕等[9]采用 WRF-CALMET-CALPUFF 模式系統(tǒng), 研發(fā)一套突發(fā)性大氣環(huán)境污染事件應(yīng)急預(yù)警系統(tǒng), 風(fēng)場和濃度場的輸出間隔可以精確至分鐘。

鑒于風(fēng)場模擬精度對污染物濃度場預(yù)報的重要作用, 一些研究者對比分析 WRF-CALMET 模式對風(fēng)場的模擬效果[5,10?11], 結(jié)果表明 WRF 與 CALMET結(jié)合的方法既能考慮大尺度、中尺度和微尺度上的動力學(xué)過程, 在最大程度上體現(xiàn)局部地形的影響, 又能有效地提高風(fēng)場預(yù)報數(shù)據(jù)的時空分辨率。但是, WRF 水平分辨率對 CALPUFF 短時間(如小時)濃度場有顯著影響[12], 一些研究者推薦采用 1km 分辨率的 WRF 預(yù)報場作為 CALMET 的輸入進(jìn)行診斷分析[6,12], 以期進(jìn)一步獲得時空分辨率更細(xì)的氣象要素場。

在突發(fā)性大氣污染事故應(yīng)急預(yù)警中, 模擬的準(zhǔn)確性和時效性是兩個互相掣肘的因素。提高時效性往往需要降低網(wǎng)格分辨率, 會造成模擬精度下降。Oleniacz 等[13]通過研究局地尺度范圍內(nèi) CALMET/ CALPUFF 模式系統(tǒng)水平網(wǎng)格分辨率對空氣質(zhì)量預(yù)報結(jié)果的影響, 指出降低網(wǎng)格分辨率會導(dǎo)致對高濃度值的低估。伯鑫等[14]指出, 在氣象網(wǎng)格分辨率較粗時, CALPUFF 可采用多密度離散網(wǎng)格受體或嵌套因子生成更密的采樣網(wǎng)格, 以便獲得空間分辨率更高的濃度場。

為了在突發(fā)性大氣污染事故應(yīng)急預(yù)警中及時做出盡可能準(zhǔn)確的風(fēng)險評估和救援決策, 本文以華北地區(qū)某假想化工廠泄漏為例, 以中尺度氣象模式WRF 輸出的模擬區(qū)域逐小時 1km 分辨率三維氣象場作為 CALMET 診斷模式的初始猜測場, 經(jīng)過CALMET 地形調(diào)整和時間插值, 得到不同時空分辨率的氣象場, 并以此作為 CALPUFF 煙團(tuán)模式的氣象輸入。采用嵌套因子生成 CALPUFF 煙團(tuán)模式 50 m 分辨率的采樣網(wǎng)格, 進(jìn)一步計算模擬區(qū)域逐分鐘50m 空間分辨率(該分辨率可滿足近場精細(xì)模擬的需求[2])的濃度場。通過對比不同 CALMET 氣象方案的計算耗時和網(wǎng)格濃度場, 推薦滿足模擬精度和預(yù)報時效性要求的氣象方案。

1 模式、資料與方法

本文的研究區(qū)位于我國華北地區(qū), 處于山區(qū)與平原的過渡地帶, 西部和北部被連綿的山脈環(huán)繞, 沿東南方向漸入平原。本文研究范圍為以假想廠址(39.73°N, 115.96°E)為中心的 10kmí10km 區(qū)域, 地形起伏較大, 西北高, 東南低, 西北角的海拔高度在 1000m 以上, 沿東南方向逐漸降低, 最低海拔高度在 50m 以下。采用中尺度氣象模式 WRF 輸出的模擬區(qū)域逐小時 1km 分辨率氣象場作為 CALMET診斷模式的輸入, 經(jīng) CALMET 網(wǎng)格細(xì)化、地形調(diào)整和時間插值, 得到不同時空分辨率的診斷風(fēng)場, 再耦合 CALPUFF 煙團(tuán)模式, 進(jìn)行泄漏擴(kuò)散模擬。

1.1 WRF模式

WRF (Weather Research and Forecasting)模式是美國國家環(huán)境預(yù)報中心開發(fā)的新一代高分辨率中尺度天氣預(yù)報模型, 包含湍流交換、大氣輻射、積云降水、云微物理以及陸面等多種物理過程的參數(shù)化方案。水平方向采用高精度的 Arakawa C 格點, 垂直方向采用地形追隨質(zhì)量坐標(biāo)系。由于引入非靜力平衡效應(yīng), 可以模擬較小空間尺度的復(fù)雜的天氣系統(tǒng)[9]。

1.2 CALMET/CALPUFF模式

CALMET (California Meteorological Model)氣象模式包括一個診斷風(fēng)場模塊和一個水?陸面邊界層微氣象學(xué)模塊。診斷風(fēng)場模塊采用兩步方案計算風(fēng)場: 1)初始猜測場經(jīng)過地形動力學(xué)效應(yīng)、坡度流和地形熱力學(xué)阻礙效應(yīng), 產(chǎn)生第一步風(fēng)場; 2)第一步風(fēng)場和觀測資料通過客觀分析, 產(chǎn)生第二步風(fēng)場(最終風(fēng)場)。第一步風(fēng)場和第二步風(fēng)場的計算過程均滿足質(zhì)量守恒約束[4]。預(yù)報風(fēng)場可分別作為初始猜測風(fēng)場、替代第一步風(fēng)場和客觀分析時的“觀測資料”引入 CALMET。本文將 WRF 輸出的格點預(yù)報場作為初始猜測場, 即首先將預(yù)報風(fēng)場插值到精細(xì)尺度的 CALMET 網(wǎng)格, 然后進(jìn)行通常的細(xì)尺度地形診斷調(diào)整。該方案包含精細(xì)尺度地形效應(yīng)。

CALMET 使用的地形高程資料是分辨率為 30m 的 SRTM1 數(shù)據(jù)(http://srtm.csi.cgiar.org/srtmdata/), 土地利用數(shù)據(jù)是分辨率為 30m 的 GLOBELAND30 V2010 數(shù)據(jù)[15]。模擬區(qū)域地形和土地利用狀況都較復(fù)雜, 西部和北部大部分地區(qū)為林地覆蓋, 中東部農(nóng)田和林地相間分布, 北部有水體分布(圖1)。

模擬范圍內(nèi)自地面至 3000 m 高度, 垂直方向不等距地分為 10 層, 各層的高度分別為 20, 40, 80, 160, 300, 600, 1000, 1500, 2200 和 3000 m。為了對比不同時空分辨率的氣象場對模擬濃度場的影響, CALMET 模擬時間步長分別設(shè)為 1, 5, 10, 30 和 60min, 水平網(wǎng)格分辨率分別設(shè)為 50, 100, 200 和400m。

CALPUFF (California Puff Model)擴(kuò)散模式利用 CALMET 產(chǎn)生的時間和空間變化的氣象場, 將從排放源釋放出的煙團(tuán)平流輸送, 并模擬其在輸送路徑上的擴(kuò)散和轉(zhuǎn)化過程。根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的不同, CALPUFF 提供不同的擴(kuò)散計算選項。本文采用默認(rèn)擴(kuò)散方案, 利用 CALMET 輸出的微氣象學(xué)參數(shù), 根據(jù)相似性理論, 計算水平和垂直擴(kuò)散參數(shù)。

本文采用一個假設(shè)的恒定釋放源, 以便排除不同氣象方案釋放源的時間變化對濃度場的影響。假定釋放源位于模擬中心, 高度為 1m, 釋放孔徑為0.1m, 出口速度為 1m/s, 釋放速率為 3kg/s。分別采用 CALMET 輸出的不同時空分辨率的氣象場, 計算模擬范圍內(nèi)逐分鐘、50m 分辨率采樣網(wǎng)格的濃度場。由于各方案氣象網(wǎng)格距不同, CALPUFF 濃度場計算范圍與采樣網(wǎng)格數(shù)略有差異(表 2)。本文采用的 CALMET 和 CALPUFF 版本分別為 v6.334 和v6.42。

1.3 一致率統(tǒng)計方法

通常采用現(xiàn)場觀測、解析求解或數(shù)值模擬方法獲取流場和濃度場。研究區(qū)域地形和下墊面類型較復(fù)雜, 且無現(xiàn)場實測資料, 無法采用解析求解或?qū)崪y數(shù)據(jù)進(jìn)行對比。CALMET 模式為診斷模式, 無次網(wǎng)格參數(shù)化影響, 從理論上講, 模擬時空分辨率越高, 氣象場和濃度場的精度越高。在突發(fā)大氣污染事故應(yīng)急預(yù)警中, 污染物的空間分布和濃度值均是決策的重要考量。因此, 本文以 1min 時間步長和50m 空間分辨率(簡稱 01min_050m 方案)氣象場及相應(yīng)的逐分鐘 50m 空間分辨率濃度場為基準(zhǔn), 表 2中其他 19 種方案濃度場和氣象場分別與該方案結(jié)果進(jìn)行逐網(wǎng)格對比, 統(tǒng)計網(wǎng)格濃度以及網(wǎng)格風(fēng)向和風(fēng)速的一致率。

表1 WRF模式物理方案及參數(shù)設(shè)置

圖1 模擬區(qū)域內(nèi)地形(左)和土地利用狀況(右)

表2 模擬方案及網(wǎng)格設(shè)置

在應(yīng)急預(yù)警中, 濃度場是主要評估要素, 風(fēng)場作為大氣擴(kuò)散驅(qū)動因子, 直接影響濃度場分布。為了充分地評估不同方案的濃度場一致率, 本文對不同方案的風(fēng)場一致率也進(jìn)行分析。風(fēng)場一致率的評價方法參照文獻(xiàn)[16], 即分別將方案 2～20 的地面 10m 高度氣象網(wǎng)格的風(fēng)向和風(fēng)速與方案 1 同層網(wǎng)格的風(fēng)向和風(fēng)速對應(yīng)地進(jìn)行比較, 將風(fēng)速相差在 2 倍以內(nèi)、風(fēng)向偏差小于一個風(fēng)向角(22.5°)分別作為風(fēng)速和風(fēng)向一致的判別標(biāo)準(zhǔn), 進(jìn)一步統(tǒng)計符合標(biāo)準(zhǔn)的百分比, 分別稱為風(fēng)速一致率和風(fēng)向一致率。

濃度場的定量評估分別采用 3 種統(tǒng)計量: 兩倍范圍百分比 FAC2 (fraction within a factor of two)、部分偏差 FB (fractional bias)和歸一化均方根誤差NMSE (normalized mean square error)。FAC2 為滿足 0.5≤2?1≤2.0 的數(shù)據(jù)占比,

其中,1為 01min_050m 方案的逐分鐘網(wǎng)格濃度模擬值,2為其他方案的逐分鐘網(wǎng)格濃度模擬值。FB和 NMSE 分別為平均相對偏差和平均相對離散的度量。由于不會過多地受異常值影響, FAC2 被認(rèn)為是最可靠的統(tǒng)計指標(biāo)。Chang 等[17]通過總結(jié)前人的研究成果發(fā)現(xiàn), 當(dāng)?0.3

2 模擬結(jié)果

本文采用 Intel i9-9900K 3.6GHz 處理器和 64G內(nèi)存進(jìn)行模擬計算。由于 1min 時間步長的 CAL-MET 氣象場計算相當(dāng)耗時, 本文選取 2020 年 2 月2 日 03:00—17:00 時共 15 個小時為氣象場和濃度場模擬時段, 包含風(fēng)場典型日變化。圖 2 給出經(jīng) CAL-MET 動力診斷后釋放點處風(fēng)速和風(fēng)向的時間變化曲線, 可見 1, 5 和 10min 時間步長的風(fēng)速和風(fēng)向曲線一致性較好, 11:00 左右, 風(fēng)向從偏南風(fēng)轉(zhuǎn)變?yōu)槠憋L(fēng), 風(fēng)速降到最低值 1m/s 以下。60min 時間步長的風(fēng)速和風(fēng)向轉(zhuǎn)折點出現(xiàn)在 10:00 左右, 30min 時間步長的風(fēng)速和風(fēng)向轉(zhuǎn)變時間介于 1min 方案與 60min 方案之間, 這與 CALMET 內(nèi)部時間插值算法及風(fēng)速和風(fēng)向的時間代表性相關(guān)。總體而言, 10:00—12:00 為風(fēng)場轉(zhuǎn)變時段, 10:00 之前和 12:00之后風(fēng)向平穩(wěn), 風(fēng)速較大。因此, 本文將模擬時段劃分為風(fēng)場轉(zhuǎn)變前(03:00—10:00)、轉(zhuǎn)變中(10:00—12:00)以及轉(zhuǎn)變后(12:00—17:00) 3 個時段, 分別計算并且對比 3 個時段的濃度場一致率和風(fēng)場一致率, 以便了解各方案在不同氣象條件下對風(fēng)場和濃度場的模擬效果。

2.1 風(fēng)場一致率對比

氣象場(尤其風(fēng)場)是驅(qū)動污染氣體擴(kuò)散的主要動力, 風(fēng)場模擬結(jié)果對濃度場預(yù)報的準(zhǔn)確性有重要影響。從圖 3 可見, 風(fēng)場轉(zhuǎn)變前, 各方案風(fēng)速一致率均高于 93%, 風(fēng)向一致率為 68.8% (60min_400m方案)～99.5% (05min_050m 方案); 風(fēng)場轉(zhuǎn)變過程中, 不同方案的風(fēng)速和風(fēng)向一致率差異較大, 風(fēng)速一致率為 71.2% (60min_400m 方案)～ 99.5% (05min_ 050m 方案), 風(fēng)向一致率為 57.8% (60min_400m 方案)～97.4% (05min_050m 方案); 風(fēng)向轉(zhuǎn)變后, 風(fēng)速增大, 風(fēng)向平直, 各方案的風(fēng)向和風(fēng)速一致率均高達(dá) 98%以上。從全時段來看, 風(fēng)向一致率為 77.8%～ 99.3%, 風(fēng)速一致率為 91.9%～99.9%, 風(fēng)向和風(fēng)速一致率最高的是 05min_050m 方案, 最低的是 60min_ 400m 方案。

圖2 釋放點處不同時間步長方案風(fēng)向和風(fēng)速隨時間的變化

圖3 各模擬方案風(fēng)場一致率對比

對于同一時間步長, 隨著網(wǎng)格距增加, 風(fēng)向和風(fēng)速一致率均降低, 風(fēng)向一致率的降低更顯著, 全模擬時段最大差異可達(dá) 18%, 風(fēng)場轉(zhuǎn)變期間, 風(fēng)向一致率差異甚至高達(dá) 25%。對于同一網(wǎng)格分辨率, 1～10min 時間步長的風(fēng)向和風(fēng)速一致率差異很小, 30～60min 時間步長的風(fēng)向和風(fēng)速一致率略有降低, 各方案間風(fēng)向一致率差異在 8%以內(nèi), 但在風(fēng)場轉(zhuǎn)變期間, 由于 60min 風(fēng)場轉(zhuǎn)變時刻比 1min 風(fēng)場提前約 1 小時(圖 2), 導(dǎo)致該時段內(nèi) 1min 與 60min 時間步長的風(fēng)向和風(fēng)速一致率差異高達(dá) 25%左右。

為了探討地形對 CALMET 診斷風(fēng)場的影響, 圖 4 給出假定平坦地形情況下風(fēng)場轉(zhuǎn)變期間各方案風(fēng)向和風(fēng)速的一致率。與考慮復(fù)雜地形情況(圖 3 (b))相比, 平坦地形條件下風(fēng)向一致率顯著提高, 對于小于 10min 步長的所有方案, 風(fēng)向一致率均高于85%; 對于 60min_400m 方案, 風(fēng)向一致率也高于70%。相對而言, 地形復(fù)雜程度對風(fēng)速一致率的影響比較小。對于風(fēng)場轉(zhuǎn)變前后風(fēng)速較大、風(fēng)向較穩(wěn)定時段, 平坦地形條件下各方案風(fēng)向一致率均高于95%, 風(fēng)速一致率高于 98%。可見, 地形動力學(xué)、斜坡流以及熱力學(xué)阻塞等地形調(diào)整對 CALMET 整體風(fēng)場的影響較為顯著, 尤其當(dāng)風(fēng)向轉(zhuǎn)變和風(fēng)速較小時。

2.2 濃度場一致率對比

在突發(fā)大氣污染事故應(yīng)急預(yù)警中, 需要給出時空分辨率盡量精細(xì)的濃度場, 以便對應(yīng)急預(yù)案的制定提供實時動態(tài)和盡可能精確的指導(dǎo)。本文采用不同的氣象方案, 模擬計算 1min 時間分辨率和 50m空間分辨率的濃度場, 并采用 3 種統(tǒng)計指標(biāo)(FAC2, FB 和 NMSE)來對比不同方案在不同氣象條件下模擬的濃度場。

圖4 均一平坦下墊面風(fēng)場轉(zhuǎn)變期間的風(fēng)場一致率

圖 5～7 分別對比風(fēng)場轉(zhuǎn)變前、轉(zhuǎn)變中、轉(zhuǎn)變后和全模擬時段各方案濃度場 3 種統(tǒng)計指標(biāo)的一致率。從整體上看, 各時段 3 種指標(biāo)一致率分布規(guī)律相近。風(fēng)場轉(zhuǎn)變前后, 各方案濃度場一致率均很高, 且不同方案之間的差異較小; 風(fēng)場轉(zhuǎn)變期間, 各方案濃度場一致率均降低, 尤其是 60min 各方案的下降更顯著。對于所有方案, FAC2 一致率均比 FB 一致率高, 全時段偏高幅度在 2.2%～3.2%之間, 風(fēng)場轉(zhuǎn)變期間的偏高幅度在 1.4%～10.2%之間; FAC2 一致率均比NMSE一致率低, 全時段各方案偏低幅度在 1%～3%之間, 風(fēng)場轉(zhuǎn)變期間偏低幅度在 2.4～ 8.6%之間。由于3種指標(biāo)一致率的差異較小, 所有方案整體偏高或偏低趨勢相同, 加上 FAC2 指標(biāo)簡便易用且可靠性強(qiáng), 故下面的分析以 FAC2 一致率為主。

從圖 5 可見, 對于全模擬時段, 各方案濃度場的 FAC2 一致率為 88.4% (60min_200m 方案)～98.2% (05min_050m 方案)。風(fēng)場轉(zhuǎn)變前后, 各方案濃度場的 FAC2 一致率分別高于 90%和 96%。其中, FAC2一致率最高的是 05min_050m 方案, 分別為 98.9%和99.7%, 最低的是 60min_400m 方案。風(fēng)場轉(zhuǎn)變前后, 在同一時間步長下, 隨著氣象網(wǎng)格距的增加, FAC2一致率略有降低。風(fēng)場轉(zhuǎn)變期間, FAC2 一致率的變化范圍為 52.3% (60min_050m 方案)～91.9% (05min_ 050m 方案)。對于 1min 和 5min 步長, FAC2 一致率隨著氣象網(wǎng)格距的增加而降低; 對于 10min 步長, 變化不顯著; 隨著時間步長增加, 對于 30min 和 60 min 步長, FAC2 一致率呈現(xiàn)隨氣象網(wǎng)格距增加而增大的趨勢, 且 60min 步長更加顯著, 與風(fēng)場一致率的變化趨勢相反。

為了進(jìn)一步考察上述現(xiàn)象, 圖 8 給出各方案濃度場的 FAC2 一致率的時間變化曲線。可見, 隨著時間步長的增加, 風(fēng)場轉(zhuǎn)變期(10:00—12:00) FAC2一致率谷值越來越低。對于 1min 和 5min 風(fēng)場, 氣象網(wǎng)格分辨率越粗, 一致率越低; 對于 10min 風(fēng)場, 轉(zhuǎn)變期不同氣象網(wǎng)格距的幾條曲線幾乎重合; 對于30min 和 60min 風(fēng)場, 氣象網(wǎng)格分辨率越細(xì), FAC2一致率曲線開始下降的時間越早, 4 條曲線在谷值處幾乎重合, 隨著風(fēng)場轉(zhuǎn)變期的結(jié)束, 一致率同時升高。因此, 對于不同時間步長的風(fēng)場, 轉(zhuǎn)變期間一致率隨氣象網(wǎng)格距的變化趨勢不同。

圖5 各模擬方案濃度場FAC2一致率對比

圖6 各模擬方案濃度場FB一致率對比

從圖 9 可見, 對于 60min 時間步長的各方案, 隨著氣象網(wǎng)格加密, 煙羽擴(kuò)散更加向東偏轉(zhuǎn), 即當(dāng)氣象場時間步長較大而濃度場時間步長較小時, 加密氣象網(wǎng)格能加快濃度場的轉(zhuǎn)變。這一現(xiàn)象的成因有待進(jìn)一步研究, 初步判斷, 一方面與 CALPUFF濃度場計算的時間插值方案有關(guān), 另一方面可能與CALMET 診斷風(fēng)場的地形調(diào)整及不同粗細(xì)網(wǎng)格上的微氣象學(xué)參數(shù)計算有關(guān), 微氣象學(xué)參數(shù)決定煙團(tuán)擴(kuò)散參數(shù), 上述因素的疊加影響使得風(fēng)場轉(zhuǎn)變期間不同氣象網(wǎng)格距方案對應(yīng)的某時刻地面濃度場有較顯著的差別。從圖 2 可見, 60min 風(fēng)場轉(zhuǎn)變時間比1min 風(fēng)場提前, 濃度場對風(fēng)場變化的響應(yīng)加快, 使得 60min_050m 方案濃度場與 01min_050m 方案偏離較大, 而慢響應(yīng)的 60min_400m 方案濃度場分布特征與 01min_050m 方案吻合較好, 煙羽均呈現(xiàn)向北擴(kuò)散的形態(tài)。

圖7 各模擬方案濃度場NMSE一致率對比

圖8 各模擬方案濃度場FAC2一致率時間序列

圖9 60 min時間步長不同氣象網(wǎng)格距方案10:30的濃度場與01min_050m方案濃度場對比

表3 各方案模擬機(jī)時及濃度場一致率

Table 3 Computational time and concentration consistency rates for various modelling schemes

說明: 粗體字為推薦的6種可選方案。

3 模擬方案推薦

計算時間是大氣污染事故應(yīng)急預(yù)警評估的重要考慮因素, 國家重點研發(fā)計劃項目《突發(fā)事件大氣預(yù)警模型開發(fā)與集成及事故朔源技術(shù)》(2017YFC 0209904)中要求, 若大氣擴(kuò)散預(yù)報模塊的預(yù)報時效為 72 小時, 則擴(kuò)散模式計算時間不超過 10 分鐘。本文案例的模擬時長為 14 小時, 根據(jù)上述要求, 擴(kuò)散模擬的計算時間應(yīng)不超過 2 分鐘。

因風(fēng)向平直且風(fēng)速較大時, 各方案網(wǎng)格濃度的FAC2 一致率均高于 90% (圖 5), 本文重點考慮風(fēng)場轉(zhuǎn)變期間各方案濃度場模擬的準(zhǔn)確度。如前所述, FB 一致率比 FAC2 一致率總體上略偏低, NMSE 一致率比 FAC2 一致率總體上略偏高。從應(yīng)用角度考慮, 以含義直觀明了且與 FB 和 NMSE 一致率具有相同變化趨勢的 FAC2 一致率作為模擬準(zhǔn)確度的度量指標(biāo)。

綜合考慮計算耗時和濃度場模擬準(zhǔn)確性兩方面的要求, 以風(fēng)場轉(zhuǎn)變期間濃度場 FAC2 一致率高于70%, CALMET/CALPUFF 模式系統(tǒng)計算耗時不超過 2 分鐘(14 小時模擬時長)為方案篩選要求, 表 3 列出推薦的 6 種可選方案, 其中模擬準(zhǔn)確度最高的是10min_200m 方案, 轉(zhuǎn)變期間濃度場 FAC2 一致率為80.4%, 計算耗時 1.2 分鐘; 耗時最短的是 30min_ 400m 方案, 總耗時為 0.32 分鐘, 轉(zhuǎn)變期間濃度場FAC2 一致率為 73.3%。從總體上看, 10min_400m方案最優(yōu), 耗時 0.39 分鐘, 轉(zhuǎn)變期間濃度場 FAC2一致率接近 80%, FB 和 NMSE 一致率分別為 72.0%和 86.2%, 滿足實際應(yīng)用需求。

4 結(jié)論

本文以華北地區(qū)某假想化工廠泄漏為例, 采用WRF 輸出的逐小時 1km 分辨率預(yù)報風(fēng)場作為CAL-MET 診斷模式的輸入, 生成 1, 5, 10, 30 和 60min 5 種時間步長, 50, 100, 200 和 400 m 4 種空間分辨率, 共 20 種時空分辨率組合的 CALMET 風(fēng)場, 將這 20 種方案的風(fēng)場結(jié)合 CALPUFF 模式, 模擬計算逐分鐘 50m 分辨率的濃度場。通過統(tǒng)計和評估不同方案的氣象場、濃度場一致率及計算耗時, 結(jié)合突發(fā)事件大氣預(yù)警模型對大氣擴(kuò)散模塊預(yù)報時效性和準(zhǔn)確性的要求, 給出推薦方案, 主要結(jié)論如下。

1)逐小時 1km 的 WRF 預(yù)報場經(jīng)過 CALMET 時空細(xì)化插值以及動力診斷后, 不同的時間步長會出現(xiàn)風(fēng)場轉(zhuǎn)變時刻不一致的現(xiàn)象。診斷風(fēng)場的時間步長越短, 風(fēng)場轉(zhuǎn)變時刻越滯后。這一現(xiàn)象的產(chǎn)生可能與 CALMET 內(nèi)部時間插值算法以及風(fēng)速和風(fēng)向時間代表性相關(guān)。后續(xù)工作中, 可以結(jié)合實際觀測進(jìn)行對比驗證。

2)風(fēng)向穩(wěn)定且風(fēng)速較大時, 較粗的時空分辨率亦能得到滿意的風(fēng)場; 當(dāng)風(fēng)向轉(zhuǎn)變且風(fēng)速較低時, 時空分辨率對診斷風(fēng)場的影響較大, 隨著空間分辨率降低, 風(fēng)向和風(fēng)速一致率均降低, 風(fēng)向一致率的降低更顯著。地形調(diào)整對 CALMET 整體風(fēng)場的影響較顯著, 對風(fēng)向的影響大于風(fēng)速, 尤其當(dāng)風(fēng)向轉(zhuǎn)變且風(fēng)速較小時。

3)各方案中, FAC2, FB 和 NMSE 一致率的分布規(guī)律相近。所有方案中, FAC2 一致率比 FB 一致率均略為偏高, 比 NMSE 一致率均略為偏低。風(fēng)向穩(wěn)定且風(fēng)速較大時, 各方案中濃度 FAC2 一致率均高于 90%; 風(fēng)場轉(zhuǎn)變期間, 濃度一致率變化幅度較大, 在 52.3% (60min_050m 方案)～91.9% (05min_050m 方案)之間。

4)當(dāng)采用 30min 或逐小時風(fēng)場計算逐分鐘濃度場時, 加密氣象網(wǎng)格不一定能得到更精確的濃度場, 尤其在風(fēng)場轉(zhuǎn)變期間, 甚至出現(xiàn)加密氣象網(wǎng)格后濃度場反而偏離更大的情形, 可能與 CALPUFF濃度場計算的時間插值方案、CALMET 診斷風(fēng)場的地形調(diào)整及不同粗細(xì)網(wǎng)格上的微氣象學(xué)參數(shù)計算等因素有關(guān)。

5)以風(fēng)場轉(zhuǎn)變期間濃度場 FAC2 一致率高于70%, CALMET/CALPUFF 模式系統(tǒng)計算耗時不超過 2 分鐘(14 小時模擬時長)為方案篩選要求, 綜合考慮計算耗時和濃度一致率, 10min_400m 方案最優(yōu), 耗時 0.39 分鐘, 轉(zhuǎn)變期間濃度場 FAC2 一致率接近 80%。

[1]US EPA.Revision to the guideline on air quality models: adoption of a preferred general purpose (flat and complex terrain) dispersion model and other revisions, 40 CFR part 51 [EB/OL].(2005?11?09) [2012?07?20].https://www.epa.gov/sites/default/files/2020-09/documents/appw_05.pdf

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Impact of Temporal and Spatial Resolution of CALMET on the Simulated Concentration Fields of CALPUFF

KANG Ling1,?, ZHU Hao2, HUANG Qianqian3, LIU Xinjian4, LIN Hongtao5, CAI Xuhui1, SONG Yu1, ZHANG Hongsheng6

1.College of Environmental Sciences and Engineering, Peking University, Beijing 100871; 2.Nuclear and Radiation Safety Center, Ministry of Ecology and Environment, Beijing 100082; 3.Institute of Urban Meteorology, CMA, Beijing 100089; 4.National Nuclear Emergency Response Technical Assistance Center, Beijing 100071; 5.CNNC China Nuclear Power Engineering Co., Ltd., Beijing 100840; 6.Department of Atmospheric and Oceanic Sciences, School of Physics, Peking University, Beijing 100871; ? E-mail: lkang@pku.edu.cn

The hourly WRF forecast wind fields with a resolution of 1km is used as the input of the CALMET diagnostic model to generate wind fields with different temporal and spatial resolutions, which drive CALPUFF to obtain concentration fields with a resolution of 50m per minute.The impact of the temporal and spatial resolution of CALMET meteorological fields on the concentration fields and the calculation time of each scheme are analyzed.The results show that satisfactory wind field and concentration field can be obtained even with coarse temporal and spatial resolution at stable wind direction and high wind speed conditions.The temporal and spatial resolution has a significant impact on the wind and concentration fields when the wind direction changes and the wind speed is low.The difference between concentration fields driven by various meteorological schemes can be as high as 40%.During the transition of the wind field, the accuracy of the concentration field will worsen with finer meteorological grid if the modeling time step of CALMET is greater than 30 minutes.The longer the modeling time step is, the more significant the deviation of the concentration field is.Considering the calculation time and the accuracy of the concentration field simulation, CALMET meteorological scheme with a time step of 10 min and a grid resolution of 400 m is recommended in the emergency early warning of air pollution accidents.

CALMET/CALPUFF modeling system; temporal and spatial resolution; wind field; concentration field; computational time

10.13209/j.0479-8023.2021.081

國家重點研發(fā)計劃(2017YFC0209904, 2017YFC0209600)資助

2020–10–19;

2021–01–20