＊王筱琳 張英磊 范光宇

（北京首創(chuàng)大氣環(huán)境科技股份有限公司 北京 100044）

1.引言

我國目前高架源數(shù)量眾多，分布集中，排放源之間相互影響普遍存在，京津冀大氣污染相互影響充分說明了這一現(xiàn)象。單純考慮單個污染源擴(kuò)散情況，往往與實際相差較大。不同工序排放的污染物種類和排放強(qiáng)度有所不同，另外，高架源的污染擴(kuò)散受到氣象條件的影響較大，在不同的氣象條件下，污染物對于區(qū)域的影響程度有較大差別[1]。因此謹(jǐn)慎合理施行高架源的排放控制措施十分重要。高煙囪排放應(yīng)綜合考慮不同行業(yè)排放污染物特征、所在區(qū)域的地理情況、區(qū)域氣象條件、高煙囪排放源分布以及不同污染物的排放強(qiáng)度等因素，計算污染源對區(qū)域的影響范圍和污染貢獻(xiàn)水平，合理規(guī)劃工業(yè)企業(yè)規(guī)模和高煙囪排放源布局，劃分不同的控制地帶，減少污染物相互輸移量[2]。

江蘇省丹陽市境內(nèi)有低山丘陵和平原，以平原為主。丹陽市受季風(fēng)環(huán)流的影響，四季分明[3]。丹陽市工業(yè)企業(yè)數(shù)量較多，污染問題突出。城區(qū)周邊工業(yè)企業(yè)布點不盡合理，排放的污染物影響城市的空氣質(zhì)量[4]。本次以研究丹陽市工業(yè)企業(yè)排放對周邊區(qū)域空氣質(zhì)量的影響特征為出發(fā)點，進(jìn)一步探索企業(yè)排放的不同污染物擴(kuò)散影響水平差異，以及在不同季節(jié)、不同氣象條件下，工業(yè)企業(yè)有組織排放污染物對敏感點位的濃度貢獻(xiàn)水平，為今后城市制定工業(yè)企業(yè)建設(shè)規(guī)劃布局和制定精細(xì)化的污染物減排措施方案提供分析思路和技術(shù)支撐。

英國劍橋環(huán)境研究中心（CERC）開發(fā)的ADMS-城市模型是以高斯擴(kuò)散模型為基礎(chǔ)的新一代大氣擴(kuò)散模型，它能夠利用源排放數(shù)據(jù)，并結(jié)合地形、氣象等參數(shù)，以高斯擴(kuò)散模式為理論基礎(chǔ)，模擬計算50km范圍區(qū)域內(nèi)的點源、道路源、面源和網(wǎng)格源對周邊區(qū)域的濃度貢獻(xiàn)水平和污染擴(kuò)散影響特征。ADMS-城市模型在對流邊界層條件下對擴(kuò)散參數(shù)進(jìn)行了修正，使得其模擬結(jié)果更符合實際。另外，ADMS使用最小Monin-Obukhov長度代替?zhèn)鹘y(tǒng)的大氣穩(wěn)定度級別來表示大氣穩(wěn)定度，其考慮了城市熱島效應(yīng)，這是氣象數(shù)據(jù)不能體現(xiàn)的。

目前，ADMS模型應(yīng)用較廣，國家生態(tài)環(huán)境保護(hù)部已經(jīng)計劃向國內(nèi)引入，國內(nèi)外學(xué)者將其與其它模型進(jìn)行對比后發(fā)現(xiàn)，ADMS模型對大氣污染物的預(yù)測、模擬能力要好于其他模型[5]。ADMS-城市模型在世界范圍內(nèi)用戶已達(dá)300多家。我國北京、上海、中國香港等眾多一線城市也有應(yīng)用[6]。李朝飛[7]比較了AERMOD和ADMS兩種模型的預(yù)測值與監(jiān)測值的偏差，ADMS模型預(yù)測值相關(guān)性略高于AERMOD。David Caruthers對比了ADMS和ISCST3模型的模擬效果，兩種模型均給出了良好的模擬結(jié)果。David Carruthers等人[8]對比了中國環(huán)評指導(dǎo)中的擴(kuò)散模型和ADMS模型的模擬效果，ADMS在考慮煙羽抬升、復(fù)雜地形或海岸效應(yīng)時的模擬效果較好。

ADMS可用于模擬和評價污染物對周邊區(qū)域的影響，也有研究探究了模擬參數(shù)對模擬結(jié)果的影響。文金科等人[9]研究得出ADMS模擬街道峽谷效應(yīng)時，街道和建筑尺度參數(shù)對模擬結(jié)果有較大影響；王春雷等人[10]運用ADMS模型開展了大氣污染物數(shù)值模擬；劉楓等人[11]運用ADMS系列大氣擴(kuò)散模型對城市建筑密集區(qū)氣象條件對污染物擴(kuò)散影響規(guī)律進(jìn)行數(shù)值模擬研究；劉嬌嬌等人[12]應(yīng)用ADMS模型預(yù)測和評估重慶市某大型火電廠GGH取消前后對主城區(qū)大氣環(huán)境質(zhì)量的影響；裴旭倩[13]采用ADMS大氣擴(kuò)散模型，對電廠排放的SO2的傳輸過程進(jìn)行數(shù)值模擬；周睿等人[14]利用ADMS模擬了城市隧道中車輛尾氣排放的CO通過風(fēng)井排放后的擴(kuò)散特征。史夢雪[15]利用不同擴(kuò)散模型模擬我國重慶地區(qū)某山地的醫(yī)療廢物、生活垃圾焚燒項目產(chǎn)生的二噁英環(huán)境影響。

城市內(nèi)往往都包含多個污染源和不同的敏感區(qū)域，在不同的氣象條件下，敏感區(qū)域受到不同污染源的影響程度有所差別。此外，在特定的氣象條件（如：風(fēng)向和風(fēng)速等）下，污染物對于敏感區(qū)域的影響程度會急劇升高。這對于處在下風(fēng)向生活和工作的居民的健康可能會造成很大的影響。這些是城市規(guī)劃布局或制定工業(yè)企業(yè)精細(xì)化的污染減排措施制定時需要考慮的重要因素。

目前，應(yīng)用ADMS模型同時針對多個污染源排放的多種污染物、對多個敏感點的影響特征的研究，以及在特定氣象條件下的擴(kuò)散特征的研究較少。本次分析采用ADMS-城市模型對丹陽市重點高架源排放的煙塵、SO2和NOx的擴(kuò)散特征及其對兩個省控站點分別的濃度貢獻(xiàn)水平進(jìn)行分季節(jié)模擬分析，探索企業(yè)排放的不同污染物在不同氣象條件下的擴(kuò)散影響水平差異，為今后城市制定工業(yè)企業(yè)建設(shè)規(guī)劃布局和制定精細(xì)化的污染物減排措施方案提供分析思路和技術(shù)支撐。

2.研究方法

(1)數(shù)據(jù)來源

氣象數(shù)據(jù)來自歐洲中尺度氣象預(yù)報中心網(wǎng)站（https://www.ecmwf.int/）的中國江蘇省鎮(zhèn)江市的氣象再分析數(shù)據(jù)，分辨率為0.25°。

(2)模型設(shè)置

本次模型設(shè)置參數(shù)如下表1所示。模型設(shè)置按照模型主要模塊分別介紹。

表1 模型參數(shù)設(shè)置

①數(shù)據(jù)前處理

本次納入模擬的污染源為市控站周邊的9家企業(yè)的14個排口。有多個排口并且距離較近的，合并為一個排口計算，合并后的排口直徑按照公式（1）計算，流速與單個排口流速一致。排放強(qiáng)度按照公式（2）進(jìn)行計算。

其中，D—合并后的直徑，m；di—每個需要合并的排口直徑，m。

其中，Si—污染物i的平均排放強(qiáng)度，g·s-1；Sa—污染物i的年排放量，t/a。

②模型輸出處理

利用ArcGIS地理信息可視化軟件將2021年網(wǎng)格長期平均和四季的模擬結(jié)果分別進(jìn)行可視化，得到一年長期平均污染擴(kuò)散分布圖和四季污染擴(kuò)散分布圖，進(jìn)行對比分析。結(jié)合各個污染源對省控站點的貢獻(xiàn)、污染源排放強(qiáng)度，判斷點位受到高架源排放影響較明顯時哪些因素占主導(dǎo)。

3.分析結(jié)果

(1)污染源排放強(qiáng)度和分布特征

企業(yè)1、6和9位于站點的北和西北部約2.5～6.5km范圍區(qū)域。企業(yè)2、3和7位于站點東北和東南部約1～4km范圍區(qū)域。企業(yè)4、5和8分別都位于省控站點東南和東北部14～20km范圍區(qū)域。煙塵、NOx和SO2全年排放強(qiáng)度均值最大的分別是企業(yè)1的其它排口（8.2g·s-1）、企業(yè)1的1號燒結(jié)排口（5.2g·s-1）和企業(yè)1的1號燒結(jié)排口（3.4g·s-1）。企業(yè)1的NOx、 SO2和煙塵排放量均明顯相對較大（如圖1）。

圖1 企業(yè)和站點分布圖

(2)污染源排放影響區(qū)域

丹陽市全年的主導(dǎo)風(fēng)向為東南風(fēng)（見圖2），其次，東北風(fēng)的風(fēng)向頻率也相對較高。全年平均對污染源的西北方向區(qū)域和西南方向區(qū)域的影響較明顯（見圖3）。

圖2 丹陽市全年及四季風(fēng)玫瑰圖

圖3 污染物全年平均濃度分布圖

(3)污染源對省控站點的貢獻(xiàn)

表2顯示，模擬的企業(yè)排放的煙塵和NOx對敏感點的影響相對SO2來說較大。煙塵和SO2四季的貢獻(xiàn)從大到小均為秋＞冬＞春＞夏；而NOx四季的貢獻(xiàn)從大到小為秋＞夏＞冬＞春。這與王春雷等人[10]在基于ADMS模擬在產(chǎn)業(yè)空間布局優(yōu)化上的應(yīng)用研究中的結(jié)論一致，即污染源排放的不同污染物的擴(kuò)散濃度差異顯著。工業(yè)企業(yè)不同工序的排放特點不同。另外，污染源與敏感點位的位置關(guān)系有差異。

表2 污染物對敏感點的貢獻(xiàn)濃度（μg/m3）

(1)煙塵

表3顯示，企業(yè)1煙塵總排放強(qiáng)度（9.7g·s-1）最大，排放的煙塵對省控站點的影響相比其它源也是最大的，對丹陽市監(jiān)測站和自來水公司的貢獻(xiàn)濃度分別為0.208μg/m3和0.182μg/m3。

表3 污染源排放煙塵對省控站點濃度貢獻(xiàn)（μg/m3）

煙塵對丹陽市監(jiān)測站和自來水公司的日最大影響濃度分別為3.195μg/m3和2.951μg/m3，分別是全年水平的11倍和8倍，這兩日的主導(dǎo)風(fēng)向分別為北風(fēng)和西北風(fēng)。企業(yè)1位于丹陽市自來水公司點位的北側(cè)和丹陽市監(jiān)測站的西北側(cè)，在西北和北風(fēng)條件下對站點的影響明顯較大。冬季和春季的西北風(fēng)風(fēng)頻相對較高，秋季的北風(fēng)風(fēng)頻較高，在特定的風(fēng)向下，下風(fēng)向地區(qū)容易出現(xiàn)污染物影響濃度急劇升高的現(xiàn)象。這與裴旭倩[11]利用ADMS大氣擴(kuò)散模型對太原市第一熱電廠排放的SO2的傳輸過程進(jìn)行模擬的結(jié)論是一致的，即風(fēng)向?qū)ξ廴疚锏倪w移擴(kuò)散具有很大的影響作用，在污染源的下風(fēng)向污染物濃度偏高。

煙塵在秋季時對丹陽市監(jiān)測站點的貢獻(xiàn)較高，濃度為0.397μg/m3，其次為冬季（0.270μg/m3）、春季（0.242μg/m3）和夏季（0.222μg/m3）；在春季時對丹陽市自來水公司站點的貢獻(xiàn)較高，濃度為0.435μg/m3，其次為秋季（0.373μg/m3）、冬季（0.356μg/m3）和夏季（0.330μg/m3）。

裴旭倩在太原市第一熱電廠的SO2排放擴(kuò)散模擬研究結(jié)論顯示，春、冬季度濃度較高，夏、秋季度較低。但其只考慮了單一污染源的擴(kuò)散影響特征，而如果敏感區(qū)周邊分布若干污染源時，其對敏感區(qū)域的影響隨四季風(fēng)向的變化而變化[15]。

(2)NOx

丹陽市監(jiān)測站受企業(yè)1的NOx貢獻(xiàn)影響最大，為0.125μg/m3；其次，企業(yè)2對其貢獻(xiàn)也較大，為0.107μg/m3。自來水公司受到企業(yè)2的貢獻(xiàn)影響最大，為0.509μg/m3；其次為企業(yè)1，為0.114μg/m3。企業(yè)1和企業(yè)2的NOx排放強(qiáng)度相比其它企業(yè)較大，分別為6.9g·s-1和1.8g·s-1。

NOx對丹陽市監(jiān)測站和自來水公司的日最大影響濃度分別為2.050μg/m3和4.289μg/m3，分別是全年水平的7倍和6倍，分別出現(xiàn)在9月30日和9月10日，這兩日的主導(dǎo)風(fēng)向分別為東北風(fēng)和東風(fēng)。位于自來水廠點位東側(cè)的企業(yè)2的NOx排放強(qiáng)度次于位于北側(cè)的企業(yè)1，并且企業(yè)1與企業(yè)2距離敏感點的距離相似，但日最大濃度出現(xiàn)在東風(fēng)時段，原因是在9月30日東風(fēng)時的風(fēng)速較低（1m·s-1），擴(kuò)散條件較差，濃度對地面影響較大。企業(yè)7位于丹陽市監(jiān)測站東北側(cè)，并且距離僅為2.5km，此外9月10日的風(fēng)速較低（1.2m·s-1），平均云量較大（36%），擴(kuò)散條件較差。這說明氣象條件，尤其是風(fēng)向和風(fēng)速參數(shù)對于污染物的擴(kuò)散情況影響十分顯著。這與劉楓等人[16]在采用ADMS模型對城市建筑密集區(qū)氣象條件對大氣污染物擴(kuò)散影響規(guī)律的模擬研究中的結(jié)論一致，即影響大氣污染物擴(kuò)散濃度的主要氣象參數(shù)為風(fēng)向和風(fēng)速，風(fēng)速越大越有利于污染物的擴(kuò)散，污染物濃度越?。恢饕欧旁丛浇咏湎嘛L(fēng)向側(cè)的位置，污染物濃度越大。

NOx在秋季時對丹陽市監(jiān)測站點的貢獻(xiàn)較高，濃度為0.363μg/m3，其次為夏季（0.288μg/m3）、冬季（0.246μg/m3）和春季（0.234μg/m3）；夏季時對丹陽市自來水公司站點的貢獻(xiàn)較高，濃度為0.840μg/m3，其次為秋季（0.718μg/m3）、春季（0.640μg/m3）和冬季（0.564μg/m3）。這說明污染源與敏感區(qū)域或敏感點的布局位置關(guān)系十分有關(guān)。

(3)SO2

丹陽市監(jiān)測站受企業(yè)1的SO2貢獻(xiàn)影響最大，為0.095μg/m3，其次企業(yè)8對其貢獻(xiàn)也相對較大，為0.005μg/m3。自來水公司受企業(yè)1的貢獻(xiàn)影響最大，為0.087μg/m3，其次為企業(yè)7，為0.008μg/m3。企業(yè)1和企業(yè)8的SO2排放強(qiáng)度相比其它企業(yè)較大，分別為5.2g·s-1和0.78g·s-1。

SO2對丹陽市監(jiān)測站和自來水公司的日最大影響濃度分別為1.278μg/m3和1.283μg/m3，分別為全年平均濃度的12倍和13倍，分別出現(xiàn)在9月16日和3月20日，這兩日的主導(dǎo)風(fēng)向分別為北風(fēng)和西北風(fēng)。位于自來水廠點位北側(cè)和監(jiān)測站西北側(cè)的企業(yè)1的SO2排放強(qiáng)度明顯較大，因此在北風(fēng)和西北風(fēng)時分別對點位影響較大。

SO2在秋季時對丹陽市監(jiān)測站點的貢獻(xiàn)較高，濃度為0.153μg/m3，其次為冬季（0.101μg/m3）、春季（0.091μg/m3）和夏季（0.078μg/m3）；在春季時對丹陽市自來水公司站點的貢獻(xiàn)較高，濃度為0.135μg/m3，其次為冬季（0.114μg/m3）、秋季（0.10μg/m3）和夏季（0.064μg/m3）。

4.結(jié)論

（1）工業(yè)企業(yè)排放的不同污染物的強(qiáng)度不同，在制定減排措施時應(yīng)考慮這一因素。

（2）氣象條件，尤其是風(fēng)向和風(fēng)速參數(shù)對于污染物的擴(kuò)散情況影響十分顯著。在特定的氣象條件下容易出現(xiàn)污染物影響濃度急劇升高的現(xiàn)象。在制定區(qū)域整體工業(yè)企業(yè)污染物減排措施時，應(yīng)考慮主導(dǎo)風(fēng)向特點，分季節(jié)對上風(fēng)向排放量較大的企業(yè)和工序制定減排措施。在短期應(yīng)急減排情形下，可考慮結(jié)合當(dāng)?shù)匚磥須庀箢A(yù)報結(jié)果，在上風(fēng)向污染源排放強(qiáng)度較大且擴(kuò)散條件較差時對企業(yè)相應(yīng)的工序?qū)嵤p排措施。

（3）在城市規(guī)劃布局時，污染源與敏感區(qū)域或敏感點的布局位置關(guān)系十分重要。應(yīng)盡量將工業(yè)企業(yè)設(shè)立在重點區(qū)域的下風(fēng)向較遠(yuǎn)處。