AERMOD模型在中国环评中的实例

AERMOD 模型在中国环评中的应用实例北京永新环保有限公司1.概况1.1.项目背景北仑位于宁波市东部，濒临东海、北临杭州湾、南临象山港。

84 年由镇海县撤县分设，区内现有宁波经济技术开发区、宁波保税区、大榭开发区、宁波出口加工区等四个国家级开发区。

经过全区人民20 年艰苦创业，昔日滩涂之地，现已经初步建设成为经济繁荣、社会进步、基础设施良好的临港新城区，成为宁波市最具增长潜力的经济强区和利用外资的龙头。

2002 年北仑区域实现国内生产总值133.6 亿元，工业总产值391.8 亿元，出口19.4 亿美元，财政收入44.8 亿元。

面对新一轮的开发，北仑区政府及时提出开展区域环境影响评价，目的在于对北仑20 多年来的经济高速增长带来的环境问题进行回顾和评价，了解现有的环境状况和主要环境问题，对区域环境及各项资源承载力进行分析，找出环境资源制约因素，对规划实施后可能造成的环境影响作出预测，计算区域内环境容量，论证工业布局和规模的合理性，提出区域总体污染防治措施、提出生态保护和建设方案以及规划方案调整建议，以实现北仑的可持续发展。

1.2.项目由来2003 年7 月，清华大学环境影响评价室接受北仑区环保局委托，开展北仑新区区域开发的环评工作。

2003年11 月5 日国家环保局环境工程评估中心在宁波组织召开了“环评大纲”技术评估会。

2004年10 月19-20 日国家环保局环境工程评估中心在宁波组织召开了“环保报告书”技术评估会。

整个项目共历时一年零三个月，相关协作单位包括北京永新环保有限公司、北京大学环境学院环境科学研究中心、国家海洋局第二海洋研究所、中山大学环境科学与工程学院、宁波市环境科学研究设计院、宁波市环境监测中心站、浙江省舟山海洋生态环境监测站。

全套报告书共包括总报告及4 个专题子报告、图册一本。

高空探空资料参考浙江省环境保护科学研究院的于1993 年8 月21 日至9 月10 日和1993 年12 月6 日至25 日进行的两季探测资料，根据探测资料统计得到冬夏两季一日四次高空风速风向变化趋势，生成0~1000 米共22 层高空气象资料，其中包括各层温度、风向及平均风速等数据。

最后结合逐日气象参数，按《环境空气影响预测子报告》是其中的一项专题子报告。

1.3.项目概况《北仑新区区域开发环境影响评价》评价区域见图 1，评价区内地形高程图见图 2。

其中大气影响预测范围包括北仑区所辖593km2陆域面积和260km2海域面积，及区域外可能产生影响或者交叉影响的镇海区等部分相邻区域。

图1评价区域图图2 评价区域地形图2.预测模型的选择2.1.环评大纲对大气预测的相关要求国家环保总局环境工程评估中心文件《关于宁波市北仑新区区域开发环境影响评价大纲的评估意见》（国环评估纲[2003]282 号）中对环境空气影响预测相关要求如下：“4、空气环境影响预测按一级要求开展工作。

……。

污染气象可充分利用已有资料，不足部分适当补测。

大气预测应充分考虑北仑新区的地形和海陆交界地的特点，注意区域开发前后新老污染源的变化情况及与现状浓度的叠加，增加不利气象条件下的环境影响预测，明确不利气象条件发生的概率”高空探空资料参考浙江省环境保护科学研究院的于1993 年8 月21 日至9 月10 日和1993 年12 月 6 日至25 日进行的两季探测资料，根据探测资料统计得到冬夏两季一日四次高空风速风向变化趋势，生成0~1000 米共22 层高空气象资料，其中包括各层温度、风向及平均风速等数据。

最后结合逐日气象参数，按“8、环境容量于污染物排放总量空气应单列专题进行评价。

给出区域内主要污染物的环境容量、地方的目标总量以及现有、在建和拟建工程的污染物排放总量，分析比较三者的关系，提出总量控制方案。

”2.2.预测模型选择考虑到本次区域环评评价范围较大（评价行政区域：845km2，大气预测范围60×40km2）、地形复杂，涉及山地、沿海地形，并且涉及区域环境容量的核定问题，环评导则中的高斯预测模式及现有的预测软件（如宁波环科院的EIAA）难以达到评价工作要求，经评价单位比较，决定选用英国剑桥的ADMS模式或美国EPA的AERMOD模型。

后经有关专家建议，考虑到AERMOD模型在处理地形方面较ADMS一定的优势，在大纲评审会之后，环评单位最终选择了EPA的AERMOD模型作为预测评价工具。

评价工作所采用的AERMOD 模型及相关参考资料、用户手册均为从EPA官方网站上下载的版本，其中AERMOD 版本为2002 年8 月推出的Version 02222 with PRIME 版。

2.3.预测参数及获取渠道2.3.1.Aermet 气象预处理Aermet 为AERMOD 模型系统中的气象预处理模块。

AERMET 进行气象预处理分两步进行，其中Stage1n2 用于合并地面观测资料（Surface observations）及5000m 以下高空探测资料（Upper air soundings），Stage3 根据Stage1n2 中生成的合并文件计算生成AERMOD 中的所需逐时气象参数数据文件。

本次预测地面气象资料输入北仑气象站1993-2002年共计十年的地面逐日四次气象资料，其中包括温度、风速、风向、总云量、低云量。

按AERMET 参数格式生成近地面逐时气象输入文件。

高空探空资料参考浙江省环境保护科学研究院的于1993 年8 月21 日至9 月10 日和1993 年12 月6 日至25 日进行的两季探测资料，根据探测资料统计得到冬夏两季一日四次高空风速风向变化趋势，生成0~1000 米共22 层高空气象资料，其中包括各层温度、风向及平均风速等数据。

最后结合逐日气象参数，按AERMET 参数输入格式生成高空逐层气象输入文件。

实际气象预测理模块中输入的高空探空资料，根据现有探空资料冬夏两季的不同，参考现状地面逐日逐时观测的风速、温度进行了相应转换。

AERMOD所需近地面参数（正午地面反照率Albedo、白天Bewen率及地面粗糙度Roughness length）按一年四季不同参考用户手册进行选取，其中粗糙度数据采用相关观测实验数据。

相应参数见表 1。

表 1 AERMOD 近地面参数表AERMAP 为AERMOD 模型系统中的地形预处理模块。

本次预测采用的是宁波地区1：250000 地形栅格 (Grid)文件，经ArcGIS 坐标及地理投影转换，生成程序所需的数字高程(DEM)文件。

输入数字高程文件为NingBo.dem，地形覆盖范围为212×162km2，其中经AERMAP处理区域为评价范围60×40km2。

输出地理高程文件按间隔100m×100m 进行读数，预测接收点网格分辨率为1000m×1000m,共计2501 个网格点。

输出离散点包括15 个现状监测点，1 个在线监测点及各污染源点。

其中监测点位见表 2。

表 2离散监测点位坐标(m)需各离散点（关心点、监测点）的实际地理高程、有效高度及各污染源点的实际高程数据。

处理后输出文件格式见图表 3。

2.3.3.AERMOD 输入Aermod 为AERMOD 模型系统中的数值计算模块。

在模型输入文件中需指定AERMOD 模型预测计算的各种控制命令、污染源参数、导入的地形及气象参数文件、预测方案及数据输出途径等。

AERMOD 的输入文件由5 部分组成，每一部分通过使用不同的路径名（Pathway）加以区分：CO：指定输入的各种控制命令SO：指定各类污染源数据信息ME：指定气象数据信息RE：指定接收点（离散点/网格点）信息OU：指定输出文件的格式和内容其中的污染源参数中企业排放源强，来源于地方环保局的排污申报数据库，部分数据经过项目组的对比核算和修正，生活面源根据区域大小及统计资料进行折算，不同规划期内污染源位置及排放源强根据参考了相关项目环境影响报告书以及不同规划目标进行设定。

3.模型验证虽然国家环保总局已经计划向国内引入AERMOD 模型，但由于该模式系统在国内并没有得以较广泛的应用，为验证模式系统的可靠性、合理性及实用性，以确定其预测准确率，在进行预测之前应进行模型验证。

高空探空资料参考浙江省环境保护科学研究院的于1993 年8 月21 日至9 月10 日和1993年12 月 6 日至25 日进行的两季探测资料，根据探测资料统计得到冬夏两季一日四次高空风速风向变化趋势，生成0~1000 米共22 层高空气象资料，其中包括各层温度、风向及平均风速等数据。

最后结合逐日气象参数，按3.1.预测与现状监测点实测浓度之间比较本次区域环境影响评价已委托宁波市环境监测中心站对北仑区环境空气质量进行秋季（2003 年11 月）和春季（2004 年3 月）两季现状监测分析，全区共设置14 个监测点，基本上囊括北仑整个区域。

模型验证将分别与现状监测数据进行对比分析，由于现状监测时没有相应的地面及高空气象资料，模型验证中的气象参数采用北仑区2000 - 2002 年3 年同期气象数据，取预测日均最高值与现状监测浓度的日均最高值进行比较分析，验证结果如表 3。

考虑到空气中PM10的污染源来源较广：除工业源外，还受地面扬尘、建筑施工、交通源及其它来源的影响，而北仑地区尚未进行大气中PM10的来源分析研究，本次评价中污染源分析中也仅考虑工业源的烟粉尘排放，因此模型验证因子选定为SO2及NO2，不单独对PM10浓度进行验证。

验证结果表明：就秋、春两季综合对比分析，SO2预测结果与实际监测结果比值在1/2~2 之间的频率为64.3%，比值大于2 的频率为28.6%，比值小于0.5 的频率为7.1%；NO2预测结果与实际监测结果比值在1/2~2 之间的频率为85.7%，比值大于2 的频率为0%，比值小于0.5 的频率为14.3%。

表 3预测浓度及监测日均最大浓度比较（单位：µg/m3）此外模型验证还将预测值与北仑区环境监测站2004 年1 月至5 月的在线监测数据进行对比分析比较。

在线监测数据来自北仑区在线监测点2004 年1 月19 日0 时-2004 年5 月12 日23 时逐时监测数据共计2760 条记录，剔出所有监测数据异常的时段（监测结果<0）243 条记录，共计2517 个小时记录。

计算出每天的日平均值，共得到113 个日均浓度值。

由于无2004 年在线监测同期地面及高空气象观测数据，因此本次验证中采用2000-2002 年3 年同期气象条件，污染源参数采用2003 年现状污染源，进行对比分析。

将SO2、NO2 监测值及预测值按浓度从小到大进行排列，绘制成图3。

从图3可以看出，对于在线监测点，预测浓度比监测浓度相对偏小，但对比预测值与监测值日均浓度值前10 个数据，二者比值均在0.7~0.9 之间。