一种基于WRF-CHEM的大型点污染源大气环境影响评价方
法
技术领域
[0001] 本
发明涉及大气环境影响评价技术领域，尤其涉及一种大型点污染源的大气环境影响评价方法。
背景技术
[0002] 随着我国经济
水平的快速发展，城市化
进程的不断提高，城市机动车的快速增长，
能源消费需求日益增大，我国城市大气污染已由
煤烟型污染转变为以高浓度PM2.5为特征的复合型大气污染，雾霾问题成为困扰人类发展的严峻问题。
[0003] 环境影响评价制度是我国的一项基本环境保护法律制度，是指对规划和建设项目实施后可能造成的环境影响进行分析、预测和评估，提出
预防或者减轻不良环境影响的对策和措施，进行
跟踪监测的方法与制度。为开发建设活动的决策、经济建设的合理布局、制定环境保护对策和进行科学的环境管理提供科学依据，对确定经济发展方向和保护环境等一系列重大决策上都有重要作用。
[0004] 在我国，对于建设项目的大气环境影响评价，主要采用了《环境影响评价技术导则-大气环境》(HJ2.2-2008)中推荐的三种模式：大气扩散模式AERMOD(Air Dispersion Modeling)、稳态大气扩散模式ADMS和非稳态拉格朗日烟团模式CALPUFF。AERMOD是一个稳态烟羽扩散模式，可基于大气
边界层数据特征模拟点源、面源、体源等排放出的污染物在短期和长期的浓度分布，适用于农村或城市地区、简单或复杂地形，评价范围小于等于50km的一级、二级评价项目。ADMS是一个三维高斯模型,以高斯分布公式为主计算污染浓度，烟羽扩散的计算使用了当地边界层的参数，化学模
块中使用了远处传输的轨迹模型和箱式模型，可计算各取值时段的浓度值，适用于评价范围小于等于50km的一级、二级评价项目。CALPUFF是一个烟团扩散模型系统，可模拟三维流场随时间和空间发生变化时污染物的输送、转化和清除过程，适用于从50公里到几百公里范围内的模拟尺度，包括了近距离模拟和长距离模拟的计算功能。这些模式方法可以较好的模拟建设项目对于常规气态污染物和颗粒物浓度的影响，是大气环境影响评价工作中重要的技术手段。
[0005] 由于2013年以来我国频繁爆发了大范围的严重雾霾事件，PM2.5成为建设项目环境影响评价中关注的新增指标。而现有的三种模式中，AERMOD和ADMS模式系统均无法提供PM2.5的模拟预测，虽然CALPUFF模式可以计算PM2.5浓度，但是由于模式中化学机理过于简单，对PM2.5的模拟效果较差，尤其是对
排放量大、对周边环境有较大影响的大型点污染源项目的模拟误差可能更大，同时该模式对小于50公里的中小尺度环境影响描述能
力不足。
[0006] 现有的第三代空气
质量模式包括多尺度空气质量模型MODEL-3/CAMQ(Community Multiscale Air Quality Modeling Sysem)、大 气 化 学 传 输 模式 CAMx(Community Atmosphere Model)和WRF-CHEM模式，第三代模式包含复杂完善的气相化学和
气溶胶化学机理，对PM2.5有较好的模拟能力。其中，WRF-CHEM是一种气象过程和化学过程同时发生，完全在线耦合的大
气化学模式，与MODEL-3/CMAQ和CAMx相比，它的化学和气象过程使用相同的坐标体系和参数化方案，不存在时间上的插值，并且能够在线反映化学过程和气象过程之间的反馈作用，从而能够模拟再现一种更加真实的大气环境。由于模式在区域模拟的效果与物理化学参数化方案密切相关，需要针对
辐射、陆面过程、边界层、微物理、
云物理、气相化学、气溶胶化学等方案参数化来完善系统模拟的效果，而目前环境影响评价工作中缺少使用WRF-CHEM开展的相关工作，没有能够适应环境影响评价的参数化方案和方法体系。
[0007] 综上，国内现有的大气环境影响评价技术方法对于大型点污染源的环境PM2.5影响模拟效果较差，不能适用大型点污染源的环境影响评价工作；现有的第三代空气质量模型缺少在环境影响评价领域的工作，没有相适应的方法体系。因此，急需在新一代空气质量模型的
基础上开发建立可准确评估大型点污染源对环境影响的方法(特别是严重污染气象条件下对PM2.5影响的评估方法)。本发明为解决该问题提供了一套新的思路和方法。
发明内容
[0008] 本发明的目的在于填补上述大气环境影响评价中PM2.5准确评价方法的空白，提出
一种基于WRF-CHEM的大型点污染源大气环境影响评价方法，以实现模拟更准确和适用范围更大的优点。
[0009] 为实现上述目的，本发明是采用以下技术手段实现的。
[0010] 一种基于WRF-CHEM的大型点污染源大气环境影响评价方法，包括：数据预处理子系统、最佳方案选择子系统、污染源大气环境影响预测子系统和
可视化展示子系统；包括以下步骤：
[0011] 1.获取模拟时间内，美国国家环境预报中心(NECP)全球气象场分析资料FNL(Final Operational Global Analysis data)数据和美国国家海洋和大气管理局(NOAA)全球海面
温度场SST(sea surface temperature)数据，作为驱动WRF-CHEM运行的气象资料；
[0012] 2.获取模拟时间内，中
分辨率成像
光谱仪(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer，简称MODIS)地表利用类型数据和地面高程数据，作为驱动WRF-CHEM运行的地形资料；
[0013] 3.根据评估项目的地理
位置和评估范围设定评估区域，对气象资料和地形资料进行预处理，获得与WRF-CHEM模式设定网格分布一致的输入数据。
[0014] 进一步的，在模式的网格设置上，水平方向采用兰勃特(Lambert)投影方式，设定四层嵌套网格，水平网格距分别为81km、27km、9km和3km，其中第一层范围为15～55°N，70～140°E，包括了东亚的大部分地区，第二、三、四层的范围根据具体项目进行设定，在垂直方向上采用eta
坐标系，共分为30层，其中距地表1km包含8层，模式顶为20hpa；
[0015] 4.选择对空气质量模拟具有较大影响的不同参数化方案组合，设计对比实验方案，其中对空气质量模拟具有较大影响的不同参数化方案组合具体为：辐射过程、陆面过程、边界层过程、微物理过程和云物理等物理过程，气相化学和气溶胶化学等化学过程。辐射过程包括RRTMG方案和Dudhia方案，陆面过程包括Noah方案和RUC方案，边界层过程包括YSU方案和MYJ方案，微物理过程包括Lin方案和WSM-3方案，云物理过程包括Grell 3D方案和KF方案，气相化学模拟包括RADM2方案和CBM-Z方案，气溶胶化学模拟包括MADE/SORGAM和MOSAIC方案，具体方案组合参见下表：
[0016]
[0017] 5.获取人为源排放和天然源排放清单，人为源排放主要包括了电力、工业、交通、居民和农业等人类活动所排放的SO2、NOx、NH3、VOCs、一次PM2.5、一次PM10、BC和OC等污染物，天然源排放主要包括了各类植被所排放的VOCs和森林、草原火灾等
生物质燃烧排放的各类污染物，对排放数据进行预处理，获得与WRF-CHEM模式区域设定一致的具有时间、水平和垂直分布的输入数据。
[0018] 进一步的，对不同排放源的数据预处理包括：
[0019] 1)四层嵌套网格对应的人为源排放数据分别来自：第一层取自全球排放
数据库EDGAR，第二层取自中国多尺度排放清单模型MEIC，第三层和第四层来自模拟区域更为详细的污染源普查数据，各层网格对应区域的排放需要满足质量守恒；天然源排放来自天然源气体颗粒物排放模型MEGAN2.1；森林、草原火灾等生物质燃烧排放来自全球大火排放数据库GFED4；
[0020] 2)根据不同类型人为排放源的特点，结合排放谱分布进行时间插值，获得模拟月份及模拟日每小时的排放分布；
[0021] 3)根据不同类型排放源排放高度的特点，设定不同的排放高度，其中电厂和工业排放根据烟囱高度归入不同的垂直层，其他排放源归入地表层；
[0022] 4)对于VOCs排放，根据第4步中选择的气相化学反应方案，进行物种划分；
[0023] 6.根据步骤4设定的模拟方案分别运行WRF-CHEM，将每一次积分时段分成两部分，第一天00时开始到第六日00时为预积分时段，而从第六日00时开始之后的时间为正式积分时段，经过预积分时段内物理状态和化学物质背景的充分调整，保证模式在正式积分时段有良好表现；
[0024] 7.将步骤6正式积分阶段的PM2.5模拟结果与观测
站点的PM2.5监测结果进行对比验证，其中观测资料是第三层嵌套网格内观测站点的逐时监测结果，模拟结果采用双线性内插法将与观测资料时间对应的网格结果插值到观测站点的位置；对不同方案模拟能力采用如下统计指标进行综合评估：相关系数Correlation Coefficient(R)，平均偏差Mean Bias(MB)，平均绝对总误差Mean Absolute Gross Error(MAGE)，均方根误差Root Mean Square Error(RMSE)，平均归一化偏差Mean Normalized Bias(MNB)和归一化平均偏差Normalized Mean Bias(NMB)；相关指标定义如下表所示，
[0025]
[0026]
[0027] 8.根据步骤7与观测资料的比对结果，从所有方案中选择模拟效果最好的方案为最佳模拟方案，并保存该方案下的模拟结果，至此完成最佳方案选择子系统相关步骤；如果所有方案模拟结果均无法达到预期设定效果，则返回第4步重新调整模拟方案组合，直至选出满足预期的最佳模拟方案及模拟结果；
[0028] 9.获取评价目标大型点污染源的各项污染物排放资料，根据企业的地理坐标、逐月逐时的生产信息和烟囱高度，确定评价目标排放的空间、时间和垂直分布特征；
[0029] 10.结合步骤5中人为源、天然源排放资料和步骤8中最佳模拟方案，再次运行WRF-CHEM，模拟时间和方式与步骤6一致；
[0030] 11.比较步骤10中的模拟结果与步骤8中最佳方案模拟结果，两者差值即为所评价大型点污染源对大气环境的影响，统计大型点污染源在模拟时间内对周边地区SO2、NOx、PM2.5和PM10等污染物的平均和最大影响程度，统计重污染天气下大型点污染源的影响特征；
[0031] 12.根据步骤11中的影响结果，通过地理分析工具Arcgis和基于Google Earth的可视化平台，展示评价对象点污染源对不同污染物的影响程度和范围，为环境影响评价报告提供管理决策依据。
附图说明
[0032] 图1为本发明提供的一种基于WRF-CHEM的大型点污染源大气环境影响评价方法的
流程图。
具体实施方式
[0033] 附图用来对本发明提供进一步理解，并构成
说明书的一部分，与本发明的
实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
[0034] 图1为本实施例基于WRF-CHEM的大型点污染源大气环境影响评价方法流程图，本实施例主要模拟河北某拟建电厂对京津冀地区大气环境的影响，模拟时间包括两部分:一是以连续5年的全年各个月份，通过5年模拟结果平均来消除
气候年际差异的影响，二是冬季典型重污染天气条件下的一段时间，例如11月17日至12月2日为京津冀地区重污染事件频发时段。
[0035] 参见图1，一种基于WRF-CHEM的大型点污染源大气环境影响评价方法，包括以下步骤：
[0036] 步骤100：获取模拟时间内驱动WRF-CHEM运行的气象资料，NCEP全球气象场分析资料FNL数据和NOAA全球海面温度场SST数据；
[0037] 步骤101：获取模拟时间内驱动WRF-CHEM运行的地形资料，MODIS地表利用类型数据和地面高程数据；
[0038] 步骤102：根据评估项目的地理位置和评估范围设定评估区域，对气象资料和地形资料进行预处理，在模式的网格设置上，水平方向采用Lambert投影方式，设定四层嵌套网格，水平网格距分别为81km、27km、9km和3km，其中第一层范围为15～55°N，70～140°E，包括了东亚的大部分地区，第二层范围为30～50°N，100～130°E，第三层范围为35～45°N，110～120°E，第四层范围为38～40°N，115～118°E，在垂直方向上采用eta坐标系，共分为30层，其中距地表1km包含8层，模式顶为20hpa；
[0039] 步骤103：选择对空气质量模拟具有较大影响的不同参数化方案组合，设计对比实验方案，其中重点考虑的过程包括：辐射、陆面过程、边界层、微物理和云物理等物理过程，气相化学和气溶胶化学等化学过程，辐射过程包括RRTMG方案和Dudhia方案，陆面过程包括Noah方案和RUC方案，边界层过程包括YSU方案和MYJ方案，微物理过程包括Lin方案和WSM-3方案，云物理过程包括Grell 3D方案和KF方案，气象化学模拟包括RADM2方案和CBM-Z方案，气溶胶化学模拟包括MADE/SORGAM和MOSAIC方案；
[0040] 步骤104：获取人为源排放和天然源排放清单，人为源排放来自全球排放数据库EDGAR、中国多尺度排放清单模型MEIC以及第三层嵌套区域内详细的污染源普查数据，主要包括了电力、工业、交通、居民和农业等人类活动所排放的SO2、NOx、NH3、VOCs、一次PM2.5、一次PM10、BC和OC等污染物，天然源排放主要包括了各类植被所排放的VOCs，来自天然源气体颗粒物排放模型MEGAN2.1，以及森林、草原火灾等生物质燃烧排放的各类污染物，来自全球大火排放数据库GFED4；对排放数据进行预处理，获得与WRF-CHEM模式区域设定一致的具有时间、水平和垂直分布的输入数据；
[0041] 步骤105：根据步骤103设定的模拟方案分别运行WRF-CHEM，将每一次积分时段分成两部分，前一天00时开始到第六日00时为预积分时段，而从第六日00时开始之后的时间为正式积分时段；
[0042] 步骤106：将步骤105中各方案组合正式积分阶段的PM2.5模拟结果与观测站点的PM2.5监测结果进行对比验证，其中观测资料是第三层嵌套网格内观测站点的逐时监测结果，模拟结果采用双线性内插法将与观测资料时间对应的网格结果插值到观测站点的位置；对不同方案模拟能力采用如下统计指标进行综合评估：相关系数Correlation Coefficient(R)，平均偏差Mean Bias(MB)，平均绝对总误差Mean Absolute Gross Error(MAGE)，均方根误差Root Mean Square Error(RMSE)，平均归一化偏差Mean Normalized Bias(MNB)和归一化平均偏差Normalized Mean Bias(NMB)；
[0043] 步骤107：根据步骤106与观测资料的比对结果，从所有方案中选择模拟效果最好的方案为最佳模拟方案，并保存该方案下的模拟结果；如果所有方案模拟结果均无法达到预期设定效果，则返回步骤103重新调整模拟方案组合，直至选出满足预期的最佳模拟方案及模拟结果；
[0044] 步骤108：获取评价目标大型点污染源的各项污染物排放资料，根据企业的地理坐标、逐月逐时的生产信息和烟囱高度，确定评价目标排放的空间、时间和垂直分布特征；
[0045] 步骤109：结合步骤104中人为源、天然源排放资料和步骤107中最佳模拟方案，再次运行WRF-CHEM，模拟时间和方式与步骤105一致；
[0046] 步骤110：比较步骤109中的模拟结果与步骤107中最佳方案模拟结果，两者差值即为所评价大型点污染源对大气环境的影响，统计大型点污染源在2014年四季代表性月份内对周边地区SO2、NOx、PM2.5和PM10等污染物的平均和最大影响程度，统计2014年11月下旬重污染天气下大型点污染源的影响特征；
[0047] 步骤111：根据步骤110中的影响结果，通过地理分析工具Arcgis和基于Google Earth的可视化平台，展示评价对象点污染源对不同污染物的影响程度和范围，结束评估。
