項(xiàng)雅靜，張嘉偉，王東方

（上海建科環(huán)境技術(shù)有限公司，上海 200000）

揮發(fā)性有機(jī)物（Volatile Organic Compounds，VOCs）組分眾多，來(lái)源復(fù)雜，且多數(shù)組分活性較強(qiáng)，是PM2.5和O3二次形成的重要前體物之一?；I(yè)是VOCs 污染的主要排放行業(yè)，化工園區(qū)內(nèi)化工企業(yè)聚集發(fā)展，異味投訴頻發(fā)但企業(yè)排放責(zé)任不清，企業(yè)污染源的VOCs 排放影響評(píng)估對(duì)厘清責(zé)任、VOCs 減排具有重要意義。

空氣質(zhì)量模型采用數(shù)值方法模擬大氣中污染物的物理擴(kuò)散和化學(xué)反應(yīng)[1]，可用于不同尺度和不同環(huán)境條件的VOCs 排放影響評(píng)估，具有成本低、時(shí)空分辨率高等優(yōu)點(diǎn)，至今已發(fā)展出上百種的模型[2]。但由于大氣污染物擴(kuò)散自身機(jī)制的復(fù)雜性，目前仍存在待改進(jìn)的地方[3]，且多年的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)證實(shí)并沒(méi)有哪一個(gè)模式比其他模式有明顯的優(yōu)越性[4]。

目前，化工園區(qū)等復(fù)雜排放條件下的VOCs 擴(kuò)散模擬的適用性研究較少，且模型參數(shù)參量缺乏較為系統(tǒng)的本地化方法，有必要在典型園區(qū)開(kāi)展VOCs 擴(kuò)散模擬，進(jìn)行排放影響評(píng)估方法的探索研究。

LPDM 和ADMS 兩種模型[5]較為先進(jìn)，在模擬小尺度污染物的擴(kuò)散和遷移方面應(yīng)用較多，可用于污染物的濃度分布和污染擴(kuò)散的模擬。本研究以LPDM 和ADMS 兩種模型為模擬應(yīng)用工具，梳理模型所需的輸入?yún)?shù)，以化工園區(qū)為研究區(qū)域，深入探討了模型所需的本地化VOCs排放清單的構(gòu)建方法，并對(duì)模型模擬結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證和比對(duì)，為今后的同類(lèi)型大氣擴(kuò)散模擬影響研究提供有力的技術(shù)手段和保障。

1 研究區(qū)域概況

東南沿海某典型化工集中區(qū)匯集精細(xì)化工區(qū)、石化化工區(qū)和石化產(chǎn)業(yè)園等多個(gè)產(chǎn)業(yè)園區(qū)，全區(qū)域陸地面積約為40 km2，區(qū)內(nèi)地勢(shì)低平，交通十分便利，其中精細(xì)化工區(qū)包含企業(yè)一百余家，形成新型表面活性劑、功能性涂料、合成新材料和生物醫(yī)藥等主要產(chǎn)業(yè)集群；石化化工區(qū)為煉油化工一體化的高度綜合性石化化工企業(yè)，主要生產(chǎn)石油產(chǎn)品、化工產(chǎn)品、合成樹(shù)脂及合纖聚合物、合成纖維等產(chǎn)品；石化產(chǎn)業(yè)園為區(qū)域新興發(fā)展園區(qū)，目標(biāo)形成從基本無(wú)機(jī)原料、有機(jī)原料到合成材料、化工新能源和高新技術(shù)化工產(chǎn)品（含生物醫(yī)藥化工）等配套的石化產(chǎn)品生產(chǎn)園。

研究區(qū)域?yàn)閲?yán)控VOCs 污染，實(shí)現(xiàn)企業(yè)清潔生產(chǎn)、污染精準(zhǔn)溯源及政企協(xié)調(diào)配合，通過(guò)環(huán)保上的硬投入，區(qū)域陸續(xù)建設(shè)了10 多個(gè)大氣自動(dòng)監(jiān)測(cè)站（如圖1 所示），其中：JSSJ、FJ、XL、YN 和GM 為精細(xì)化工區(qū)園區(qū)點(diǎn)位，W2、W3、W4、W6 和W8 為石化化工區(qū)園區(qū)點(diǎn)位，DS1、DS2、DS3 為石化產(chǎn)業(yè)園園區(qū)點(diǎn)位，JSC、ZQ、JSXC、JSWZ 和SHJD 為周邊環(huán)境點(diǎn)位；初步形成了以GC-FID 為基礎(chǔ)，以GC-MS 為支撐，以光學(xué)監(jiān)測(cè)為輔助，結(jié)合快速質(zhì)譜等技術(shù)協(xié)同監(jiān)測(cè)的一體化多功能工業(yè)區(qū)監(jiān)測(cè)體系，初步實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)區(qū)域及周邊環(huán)境的VOCs 自動(dòng)監(jiān)測(cè)、報(bào)警、日常評(píng)估、應(yīng)急和溯源等功能。

圖1 某沿?；ぜ袇^(qū)區(qū)位圖

2 模型及應(yīng)用方法介紹

2.1 模型介紹

LPDM（Lagrangian Particle Distribution Model）通過(guò)計(jì)算氣塊群的運(yùn)動(dòng)軌跡，實(shí)現(xiàn)對(duì)大氣污染物質(zhì)的輸送和擴(kuò)散過(guò)程的模擬[6]。該模型可模擬點(diǎn)、線、面和體源等大氣源排放的大氣示蹤物質(zhì)的中小尺度輸送、擴(kuò)散、干濕沉降及其輻射衰減過(guò)程，其前向和后向軌跡模擬分別可以用來(lái)模擬排放源的擴(kuò)散，以及確定排放源的影響區(qū)域。模擬需要?dú)庀筚Y料和排放清單等數(shù)據(jù)，當(dāng)氣象場(chǎng)網(wǎng)格嵌套層數(shù)越多，區(qū)域氣象場(chǎng)的模擬將更精準(zhǔn)。目前，結(jié)合地理高程數(shù)據(jù)，通過(guò)插值可輸出110 m×110 m 水平分辨率的足跡，滿(mǎn)足小尺度的模擬需求。

ADMS（Atmospheric Dispersion Modelling System）是一個(gè)模擬污染源在大氣中連續(xù)擴(kuò)散的大氣模型[7]，可模擬點(diǎn)、線、面、體和網(wǎng)格源等污染源的連續(xù)或間斷排放，并能進(jìn)行復(fù)雜的化學(xué)反應(yīng)模擬，適用范圍涵蓋街道尺度到大型城市尺度。已廣泛應(yīng)用于城市、路網(wǎng)、工業(yè)基地等復(fù)雜條件的空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)、交通污染管理和空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)等。模型模擬所需參數(shù)包括氣象變量、背景濃度及詳細(xì)的排放清單等。LPDM 和ADMS 空氣質(zhì)量模型異同比較見(jiàn)表1。

表1 LPDM 和ADMS 空氣質(zhì)量模型異同比較[8-14]

2.2 模型應(yīng)用方式

空氣質(zhì)量模型的應(yīng)用流程（如圖2 所示）具體為：（1）首先確定模擬區(qū)域和受體點(diǎn)位，以3 個(gè)化工園區(qū)所在區(qū)域?yàn)檠芯糠秶?，區(qū)域監(jiān)測(cè)網(wǎng)站點(diǎn)分布位置為受體點(diǎn)位；（2）結(jié)合模型特點(diǎn)，收集模擬所需的氣象資料和地形資料等基礎(chǔ)參數(shù)；（3）梳理研究區(qū)域主要污染源的大氣污染排放數(shù)據(jù)，即排放清單，為確保污染源排放信息的準(zhǔn)確性，排放清單的編制具有時(shí)效性要求，有必要形成本地化參數(shù)方案（見(jiàn)第3 小節(jié)），為將來(lái)同類(lèi)型區(qū)域構(gòu)建準(zhǔn)確、完整、更新及時(shí)的小尺度區(qū)域大氣污染物排放清單提供技術(shù)支撐；（4）實(shí)現(xiàn)模型模擬，通過(guò)模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果對(duì)比以及不同模型之間的對(duì)比等方式，驗(yàn)證模擬結(jié)果理想與否，進(jìn)一步調(diào)整基礎(chǔ)參數(shù)調(diào)試模型。理想的模擬結(jié)果將有助于化工園區(qū)等小尺度區(qū)域污染排查和污染溯源等區(qū)域環(huán)境管理工作，為實(shí)現(xiàn)大氣污染精準(zhǔn)治理、精細(xì)治理提供技術(shù)支撐。

圖2 空氣質(zhì)量模型污染擴(kuò)散模擬流程圖

3 數(shù)據(jù)收集及參數(shù)計(jì)算

通過(guò)協(xié)調(diào)收集、實(shí)地調(diào)研以及現(xiàn)場(chǎng)采樣等方式，本文獲得典型化工集中區(qū)的各項(xiàng)數(shù)據(jù)資料。該化工集中區(qū)覆蓋3 個(gè)大型產(chǎn)業(yè)園，管理機(jī)構(gòu)各有不同，由于階段性、技術(shù)性以及其他經(jīng)濟(jì)和人為因素等影響，產(chǎn)業(yè)園間各項(xiàng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式和表達(dá)方式等均有不同，構(gòu)成了企業(yè)的異構(gòu)數(shù)據(jù)源。為了得到供模型模擬使用的源排放清單，首先要確保各個(gè)產(chǎn)業(yè)園具有相同統(tǒng)計(jì)方式的排放數(shù)據(jù)，并且能夠進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理（如圖3 所示）。研究區(qū)域VOCs排放數(shù)據(jù)涵蓋各類(lèi)企業(yè)和污染源的地理信息、中小企業(yè)的VOCs 排放量、大型企業(yè)各部門(mén)生產(chǎn)環(huán)節(jié)VOCs 排放量以及重點(diǎn)VOCs 企業(yè)委托監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的主要方法如下：（1）有組織源的排放總量轉(zhuǎn)換為排放速率；（2）把無(wú)組織源的排放攤分到空間網(wǎng)格中；（3）耦合委托監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)及排放總量，獲得具體污染物質(zhì)的排放速率。

圖3 多源異構(gòu)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)流程

3.1 地理數(shù)據(jù)

首先獲取大區(qū)域環(huán)境的行政區(qū)劃地理文件，通過(guò)ArcGIS軟件對(duì)收集到的各類(lèi)地理信息進(jìn)行數(shù)據(jù)匯總和展示：（1）根據(jù)環(huán)境統(tǒng)計(jì)表等文件中的企業(yè)經(jīng)緯度坐標(biāo)，新建企業(yè)shp圖層文件；（2）化工園區(qū)規(guī)劃文件（CAD 格式），通過(guò)地圖校準(zhǔn)建立規(guī)劃圖的shp 圖層文件；（3）shp 格式文件統(tǒng)一投影坐標(biāo)系；（4）綜合各圖層污染源信息，當(dāng)出現(xiàn)相同名稱(chēng)的企業(yè)位置具備非唯一位置信息等情況時(shí)，通過(guò)向相關(guān)管理部門(mén)確認(rèn)、查詢(xún)網(wǎng)絡(luò)地圖或?qū)嵉乜辈斓确绞酱_定地理信息。

3.2 中小企業(yè)

重點(diǎn)統(tǒng)計(jì)和梳理有組織源排放信息，如有條件也可匯總無(wú)組織源排放信息。一般無(wú)法獲得各家企業(yè)所有排口的經(jīng)緯度坐標(biāo)，由于中小企業(yè)的占地面積小于現(xiàn)有模型的空間分辨率水平，可以假設(shè)所有企業(yè)僅有1 個(gè)排口，位置信息由校準(zhǔn)過(guò)的企業(yè)經(jīng)緯度替代，該簡(jiǎn)化過(guò)程將不會(huì)對(duì)區(qū)域大氣擴(kuò)散模擬造成明顯的影響。整理環(huán)統(tǒng)數(shù)據(jù)、企業(yè)一廠一策、項(xiàng)目環(huán)評(píng)報(bào)告和排口委托監(jiān)測(cè)等多種類(lèi)型的數(shù)據(jù)，摘錄企業(yè)各個(gè)排口的相關(guān)參數(shù)（高度、直徑和排氣溫度等）。

3.3 大型企業(yè)

充分了解大型企業(yè)VOCs 排放所涉及的具體部門(mén)、所有主要排口及生產(chǎn)環(huán)節(jié)?，F(xiàn)已知大型企業(yè)各個(gè)部門(mén)的各個(gè)環(huán)節(jié)統(tǒng)計(jì)有VOCs 排放量，包括采樣環(huán)節(jié)、事故環(huán)節(jié)和檢修環(huán)節(jié)等，涉及無(wú)組織和有組織排放；企業(yè)所有排口統(tǒng)計(jì)有排氣量、工時(shí)和排口參數(shù)等數(shù)據(jù)。

有組織排放：匯總各部門(mén)（A）有組織排放環(huán)節(jié)（工藝有組織、火炬和燃燒煙氣等）的VOCs 排放總量（αA）；已知單個(gè)排口的排氣量（δai），匯總部門(mén)所有排口排氣量得到部門(mén)總排氣量（δA），得到單個(gè)排口占比系數(shù)（δai/δA），可求得該排口的VOCs 排放量αai=（δai/δA）×αA；排口VOCs排放量除以排口正常生產(chǎn)工時(shí)，求得對(duì)應(yīng)的排放速率；單位換算根據(jù)使用的模型需要進(jìn)行調(diào)整。

無(wú)組織排放：匯總各部門(mén)（A）無(wú)組織排放環(huán)節(jié)（儲(chǔ)罐、裝卸、廢水、設(shè)備泄露等）的VOCs 排放總量（βA）；根據(jù)涉及無(wú)組織排放環(huán)節(jié)的部門(mén)在地圖上的位置分布，簡(jiǎn)要?jiǎng)澐置嬖淳W(wǎng)格（aj）；結(jié)合部門(mén)的占地面積、儲(chǔ)罐物料周轉(zhuǎn)量（儲(chǔ)運(yùn)部?jī)?chǔ)罐環(huán)節(jié)）和廢水面源的VOCs 濃度實(shí)測(cè)值（環(huán)水部廢水環(huán)節(jié)）等參數(shù)設(shè)置網(wǎng)格的歸一化加權(quán)參數(shù)（Xaj）；網(wǎng)格攤分得VOCs 無(wú)組織排放量βai=Xaj×βA；通過(guò)向企業(yè)確認(rèn)或者工藝過(guò)程估算各個(gè)環(huán)節(jié)無(wú)組織排放的時(shí)間，進(jìn)而得到排放速率。

3.4 單物質(zhì)排放

4 模擬結(jié)果驗(yàn)證

4.1 模擬與實(shí)測(cè)的比對(duì)

利用LPDM 模擬得到2019 年11 月17 日、18 日W4和YN 點(diǎn)位的苯濃度時(shí)序變化。與站點(diǎn)實(shí)測(cè)值相比較（如圖5 所示）：（1）W4 的苯實(shí)測(cè)值在17 日15 時(shí)出現(xiàn)峰值，苯模擬值在17 日16 時(shí)濃度最高，存在約1 h 的錯(cuò)峰，高值持續(xù)時(shí)間與實(shí)測(cè)值相同；（2）YN 的苯實(shí)測(cè)值在17 日8時(shí)濃度最高，隨后逐漸降低，苯模擬值也呈現(xiàn)相同變化趨勢(shì)。W4 和YN 點(diǎn)位苯的實(shí)測(cè)值和模擬值的時(shí)序變化相對(duì)一致，皮爾遜相關(guān)系數(shù)分別為0.826 和0.833（P 值均小于0.01），說(shuō)明模擬結(jié)果具有一定的準(zhǔn)確性和可靠性；而模擬值與實(shí)測(cè)值存在1～2 h 的錯(cuò)峰情況，可能是由于模型輸入的下墊面參數(shù)與實(shí)際存在差異造成的，高大建筑的拔起，地形的差異均會(huì)使地表摩擦力產(chǎn)生偏差。

圖5 2019 年11 月17 日8 時(shí)至18 日8 時(shí)期間各站點(diǎn)苯實(shí)測(cè)值與模擬值時(shí)序變化

應(yīng)用ADMS 模擬得到JSXC 站2018 年5 月28 日至31 日及2019 年8 月16 日至17 日的VOCs 濃度時(shí)序變化（如圖6 所示），發(fā)現(xiàn)與VOCs 實(shí)測(cè)值的變化趨勢(shì)相似，皮爾遜相關(guān)系數(shù)分別為0.997 和0.716（P 值均小于0.01），說(shuō)明模型的模擬值具有較好的準(zhǔn)確性和可靠性。二者在絕對(duì)量值上的差異可能主要是由于以下幾個(gè)原因?qū)е拢海?）小企業(yè)使用的VOCs 總排放量不包括無(wú)組織排放；（2）大企業(yè)使用了部分無(wú)組織排放量，但不包括管道泄漏等無(wú)組織源；（3）未疊加區(qū)域環(huán)境的濃度背景值。

圖6 JSXC 點(diǎn)位VOCs 實(shí)測(cè)值與模擬值時(shí)序變化

4.2 模型之間的比對(duì)

在相同的區(qū)域VOCs 排放清單基礎(chǔ)上，通過(guò)調(diào)整模擬時(shí)間段（2019 年4 個(gè)季度），運(yùn)用LPDM 與ADMS 模擬得到VOCs 的擴(kuò)散分布情況。將污染源按照所屬園區(qū)分為3 個(gè)類(lèi)別，根據(jù)VOCs 的擴(kuò)散落點(diǎn)濃度值，可統(tǒng)計(jì)18個(gè)受體點(diǎn)位分別受到3 類(lèi)污染源的污染影響大?。ò俜直龋?，并且也可以統(tǒng)計(jì)出3 類(lèi)污染源對(duì)3 個(gè)區(qū)域的影響大?。ò俜直龋蓚€(gè)模型模擬得到3 類(lèi)污染源對(duì)18 個(gè)受體點(diǎn)位及3 個(gè)區(qū)域的污染貢獻(xiàn)占比，站點(diǎn)貢獻(xiàn)及區(qū)域貢獻(xiàn)中，模型結(jié)果間的相關(guān)性系數(shù)r 均達(dá)到0.94（90%的置信區(qū)間內(nèi)）（如圖7 所示）。說(shuō)明在園區(qū)尺度，基于相同的排放清單，不同模型的模擬結(jié)果較為相近，互為驗(yàn)證，兩種模型的VOCs 貢獻(xiàn)分析在實(shí)際應(yīng)用中具備一定的參考價(jià)值。

圖7 污染源貢獻(xiàn)占比LPDM 與ADMS 模擬結(jié)果的相關(guān)性分析

5 結(jié)束語(yǔ)

以精細(xì)化工區(qū)、石化化工區(qū)和石化產(chǎn)業(yè)園等多個(gè)產(chǎn)業(yè)園區(qū)毗鄰的區(qū)域?yàn)檠芯糠秶?，?yīng)用LPDM 及ADMS 模擬VOCs 小尺度擴(kuò)散情況。根據(jù)模型的參數(shù)參量要求，充分調(diào)研、實(shí)測(cè)和搜集得到地面氣象、地理信息以及企業(yè)類(lèi)型、污染源類(lèi)型的多源異構(gòu)排放信息等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，建立了一套可拓展應(yīng)用于其他工業(yè)園區(qū)的本地化參數(shù)方案，并對(duì)模擬結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證和比較。

圖4 企業(yè)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)關(guān)系示意圖

為了克服大型園區(qū)管理機(jī)構(gòu)、階段性、技術(shù)性以及其他經(jīng)濟(jì)和人為因素造成的企業(yè)VOCs 排放資料的差異，對(duì)園區(qū)之間的多源異構(gòu)排放數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理：（1）將有組織源的排放總量轉(zhuǎn)換為排放速率；（2）把無(wú)組織源的排放分?jǐn)偟娇臻g網(wǎng)格中；（3）耦合委托監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)及排放總量，獲得具體污染物質(zhì)的排放速率。最終得到3 類(lèi)園區(qū)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)一致、能夠供模型模擬使用的源排放清單。

基于輸入相同的排放清單，LPDM 和ADMS 的模擬值與實(shí)測(cè)值均呈現(xiàn)相同變化趨勢(shì)，皮爾遜相關(guān)系數(shù)大于0.7（P 值均小于0.01）；模擬3 個(gè)園區(qū)之間的污染貢獻(xiàn)及對(duì)不同受體點(diǎn)位的污染貢獻(xiàn)，二者模擬結(jié)果相關(guān)性較好，90%的置信區(qū)間內(nèi)，r 達(dá)到0.94，驗(yàn)證兩種模型在化工園區(qū)情景下的應(yīng)用較為可靠，說(shuō)明兩種模型VOCs 擴(kuò)散影響評(píng)估在實(shí)際中具有應(yīng)用參考價(jià)值。