污染物扩散

2024-08-25

污染物扩散（精选十篇）

污染物扩散篇1

由于大气中各种迁移转化过程造成大气污染物在时间上、空间上的再分布称大气扩散。

大气污染物的扩散是污染物从发生到产生环境效应之间必经的环节, 大气污染物扩散有利减轻局部地区大气污染, 但同时也使影响范围扩大, 并转化为二次污染的可能性增大。影响大气扩散能力的主要因家有两个方面;一为气象动力因子, 如风、湍流;一为热力学因子, 即温度层结等。

1 风和湍流

一般把空气的水平运动称为风。风在不同时刻有着相应的风向和风速。污染物排入大气在风的作用下, 沿着风向运动。因此, 风对污染物在大气中的第一个作用仅是输送作用。要了解污染物的去向, 首先要识别风向, 污染区总是在污染源的下风向。风的第二个作用, 是对污染物具有冲淡稀释作用。随着风速的增大, 单位时间内从污染源排放出来的污染物被很快拉长, 这时混入的大气量越多, 污染物浓度越小, 因此, 在其他条件不变的情况下, 污染物浓度与风速成反比, 即风速增加一倍, 下风向污染物浓度将减少一半。

湍流运动的结果使气体各部分得到充分混合。因此, 进入大气的污染物, 由于湍流混合作用, 逐渐分散稀释, 我们称这种因湍流混合而使气体分散稀释的过程为大气扩散。近地层大气湍流的形成和它的强度受两种因素决定:一种是机械的或者动力的作用引起的湍流, 叫机械湍流。机械湍流主要决定于风速分布和地面粗糙度, 当空气流过地表面时, 将随地面的起伏而抬升或下沉, 于是产生垂直方向的湍流, 风速越大, 机械湍流越强。另一种因素, 是热力因素, 这是由于大气的垂直方向温度变化引起的湍流, 亦称为热力湍流。热力湍流主要是由大气垂直稳定度所引起。大气污染物的扩散, 主要是靠大气湍流的作用。

2 温度层结

2.1 气温的垂直分布

近地面大气层中气温垂直分布一般有三种情况:

(1) 气温随高度递减。这种情况一般出现在晴朗的白天, 风速不大时。地面由于受太阳的辐射, 贴近地面空气增温较厉害, 热得快, 热量不断由低层向高层传递, 但混合较慢, 形成气温下高上低的状况。

(2) 气温随高度逆增。这种现象一般出现在少云、无风的夜晚。夜间太阳辐射等于零, 地面无热量收入, 但地面辐射却存在, 而少云天气逆辐射很少, 地面大量辐射失去热量而不断冷却, 近地面空气也随之冷却, 热量又不断地由上而下传递, 气温不断由下向上冷却, 形成气温下低上高的现象。

(3) 气温基本上不随高度变化。这种情况一般出现于多云天或阴天, 风速比较大的情况下。白天, 由于云层反射到达地面的太阳辐射减少, 地面增温不厉害。夜间, 又因云的存在, 大大加强了大气的逆辐射, 有效辐射减弱, 地面冷却不厉害, 因此有云时, 气温随高度变化不明显。风速较大时, 气层上下交换激烈, 空气混合较好, 也形成气温随高度变化不明显。

2.2 逆温

(1) 辐射逆温。由地面长波辐射冷却而形成的。一般是在晴朗无风的夜晚, 地面强烈地辐射, 地面和近地面的大气层迅速降温, 上层大气降温较慢, 因而出现辐射逆温。辐射逆温多发生在对流层的接地层。一般逆温时的临界风速大约是2.5m/s。日出后太阳辐射的加强, 近地面和近地面大气层增温, 逆温消失, 因此, 辐射逆温具有明显的日变化。层结厚度可从几十米到几百米, 多出现在冬季冷高压控制下。

(2) 下沉逆温。由空气下沉压缩增温而形成。即当上层空气下沉时, 落入高压气团中, 因受压而变热, 使气温高于下层的空气。多出现在离地面1000m以上的高空, 厚度可达数百米。下沉逆温多发生在亚热带反气旋区。有时下沉逆温和辐射逆温会同时发生, 高空为下沉逆温, 低空为辐射逆温。

(3) 湍流逆温。由低层空气的湍流混合而形成。逆温离地面的高度依赖于湍流混合层的厚度, 通常在1500m以下, 其厚度一般为数十米。

(4) 锋面逆温。由锋面上暖空气和锋面下冷空气的温差而造成。当对流层中的冷暖空气相遇时, 暖空气密度小就会爬到冷空气上面去形成一个倾斜的过渡区, 称锋面。在锋面上, 如果冷暖空气温度相差得大, 也可以出现逆温, 这种逆温称为锋面逆温。逆温高度随观测点距地面锋线的距离及锋面坡度而定。在逆温层中湿度分布通常是上湿下干。

3 云、雾、天气形成

云层影响太阳的辐射, 它的存在总效果是减小气温随高度的变化, 影响大气的稳定度。雾像一顶盖子, 促使空气污染的加剧。各种形式的降水, 特别是降雨, 能有效地吸收、淋洗空气中的各种污染物, 所以大雨之后, 空气格外新鲜, 就是这个道理。影响污染物的扩散、稀释有关的气象因素都不是单一起作用的, 这些因子都受到整个大气运动的制约。大气运动的结果可以影响到地表辐射的效果, 导致温度的垂直变化和风的强弱。影响大气扩散稀释能力。造成大气污染的因素与气团类型密切联系着。极地气团控制的天气, 因极地气团来自较冷地区, 在移动过程中, 下部受热而增温, 容易造成在较厚的一层大气中的不稳定趋势。同时由于白天太阳辐射的影响, 使不稳定有所增强, 而在晴朗的夜晚, 当有效辐射增强时, 靠近地面的大气层中可以形成逆温。总之, 大尺度因子应与局地状况结合起来考虑。

低气压控制的天气, 由于气流上升, 风速较大, 大气处于中性或不稳定状态, 有利于大气污染物的稀释扩散。

高压控制的天气, 因有大范围空气下沉, 往往在几百米至一二千米的高度上形成下沉逆温, 将排出烟气压制不能抬升, 甚至自烟囱排出口逆吹向地面, 高压控制伴随而来的小风速和稳定层结, 十分不利于污染物的稀释扩散。如果所处位置地形封闭, 只要有足够的污染物排放, 就会出现污染危害。

最近, 人们又采用污染指数来概括风、大气稳定性、降水及混合高度等气象因素影响污染物扩散的共同作用。

参考文献

[1]宝文宏, 王莉, 孙丽, 等.影响大气污染物扩散的因素及影响趋势分析[J].包钢科技, 2002 (6) .[1]宝文宏, 王莉, 孙丽, 等.影响大气污染物扩散的因素及影响趋势分析[J].包钢科技, 2002 (6) .

污染物扩散篇2

基于宁波-舟山海域潮流场,建立了该海域三维变边界的.污染物扩散模型,对COD、无机氮、活性磷酸盐的浓度进行了数值模拟,并对界面源的影响进行了分析.结果表明:污染物浓度在海域内呈由西北向东南方向递减的趋势;COD浓度在大部分海域满足一类水质标准,无机氮和活性磷酸盐浓度在研究海域超出二类水质标准;研究海域的界面源对该海域污染物浓度“贡献”在85%以上.

作者：蔡惠文孙英兰张越美张燕余静 CAI Hui-Wen SUN Ying-Lan ZHANG Yue-Mei ZHANG Yan YU Jing 作者单位：中国海洋大学环境科学与工程学院,山东,青岛,266100 刊名：中国海洋大学学报（自然科学版） ISTIC PKU英文刊名：PERIODICAL OF OCEAN UNIVERSITY OF CHINA 年，卷(期)： 36(6) 分类号：X171 关键词：宁波-舟山海域扩散模型污染物浓度界面源

污染物扩散篇3

[关键词]工业气体污染物；高斯烟羽模型；控制变量；气体扩散规律引言

引言

改革开放以后我国工业迅猛发展，尤其是21世纪以来工业发展更是驶入了快车道，但是随之而来的是严重的工业污染。工业废气是工业三废中的重要一环，废气直接排放至空气中，随着其不断扩散，会对生活在工业区附近居民的健康产生重要影响，国家现已予以重视，在2012年出台了新的《环境空气质量标准》，其中引入了更为严格的AQI空气质量指数对环境进行监控。但是与此同时，全国各地区却经常曝出空气质量问题，如全国大范围、长时间的雾霾天气等，治理大气污染依旧迫在眉睫。本文在高斯烟羽模型的基础上进行合理优化，以求探寻空气污染物的扩散规律及影响范围，以便采取更有针对性的治理措施，改善空气质量。

一、工业气体污染物的危害

1.影响人类健康

工业废气在离开排污口后，会在风的作用下不断扩散，生活工业区在周围的居民会因为长时间呼吸污染气体浓度过高的空气而引发各种疾病。烟（粉）尘中主要含有铬、锰、汞、铅等重金属物质，吸入后不易被身体排出，在肺部聚集后易引发肺炎等肺部疾病，严重时还会引起肺癌；二氧化硫是具有刺激性的气体，在达到一定浓度时，如果吸入人体，会灼烧呼吸道，导致呼吸道粘膜破裂，严重时有危及生命的风险。[1]

2.影响植物生长

在工业废气中烟（粉）尘是其主要的污染气体之一，它是工业加工过程中燃烧不充分的细小颗粒，其中包含人们熟知的PM2.5和PM10，烟（粉）尘中其他较大的颗粒会在扩散过程中先沉降下来，因为其颗粒较大、质量较重、不易被风吹移，故当落在植物叶面时，在自然条件下难以清除，长期积累在植物叶面会导致植物无法进行光合作用，抑制植物生长。

二、工业气体污染物扩散的影响因素

1.排放的气体种类

工业气体污染物的成分众多，每一种成分的扩散方式都不一样，例如烟（粉）尘主要为空气中的颗粒悬浮物，体积质量较大，易向地势低洼的地方扩散，而氮氧化物为纯气体，易与空气混合移动。

2.污染排放源类型

工业气体污染源自身的属性对气体污染物扩散起了很大的影响，对于工业污染源，大多采用烟囱排放为主要的排放方式，烟囱口距地面的高度、管内气体排放速度、排放浓度等是影响气体扩散的重要指标。同时，污染源为长期连续排放还是短时内瞬间排放，也对气体扩散有着重要的影响，对于工业废气排放来说，多数为长期连续排放，只有发生爆炸等事故时才会涉及到短时内瞬间排放。

3.天气因素

天气也是影响污染物扩散的重要因素，大部分气体污染物都是随着风向呈扇形扩散。简单来说，风速过小污染物无法迅速扩散；风速过大污染物易被吹散。

三、气体扩散范围的估算

1.模型的选择

高斯烟羽模型是一种广泛适用于研究持续排放点源条件下中性气体扩散的模型。[2]我们研究的气体污染物多为中性气体，且工业污染多以烟囱点源形式排放，并属于长期持续性排放气体，非常接近于高斯烟雨模型研究的对象。

故我们选用了可以最大程度考虑工业气体污染物扩散因素的高斯烟羽模型作为研究模型。

2.计算模型

首先我们将工厂气体污染排放源当做一个点源，并将其置入坐标系中，并设污染排放开始的时间为t=0，时刻t在空间中任意一点（x，y，z）的污染物浓度记作C（x，y，z，t）。

、与两个因素有关：当地的大气稳定程度和检测地与污染源的水平距离x。其中大气稳定程度是通过帕斯奎尔（Pasquill）稳定度分类法用A、B、C、D、E、F表示大气稳定程度，分别表示其程度为强不稳定、不稳定、弱不稳定、中型、较稳定和稳定六级。[4]在确定大气稳定程度后对应国际原子能机构（IAEA）根据相关实验数据推荐的高架源扩散系数公式的数据确定相应地扩散参数。

3.应用举例

根据实际工厂气体污染物排放情况，结合不同地区，不同环境下的影响，以上模型进行气体污染物浓度估算。（1）城市地区一工厂烟囱高50m，主要污染物排放为氮氧化物，其排放强度为0.56kg/s当地平均风速为2m/s，大气稳定程度为C级，计算结果见下表；（2）农村地区一工厂烟囱高100m，主要污染物排放为一氧化碳，其排放强度为0.24g/s，当地平均风速为4m/s，大气稳定程度为D级，计算结果见下表。

四、结果分析

首先观察应用举例中实际工业气体污染物扩散范围的计算结果，总体上气体扩散呈现出随着距离的变化浓度先增加再逐渐减少的趋势。运用高斯烟羽模型计算出的数据与现实中的扩散浓度基本相符，数据显示污染源附近100米至3000米的空气质量最差。在低高度、低风速时污染物浓度的峰值出现的较早且更为集中，主要聚集在200米到400米的较小范围内，显示出在这种环境下污染物更难扩散开，从而在污染源较近的地方沉降下来；而在较高的排放高度和风速下浓度峰值则出现较晚，主要分散范围也更广达到了400米到3000米，反映出在较高高度、风速情况下污染物更易扩散。

但是由于两种气体的排放环境、影响因素不同，导致其浓度变化也有一定的差别。综合上述数据以及公式，可以得出当排污口的高度越高、风速越大、大气稳定度等级越低，越有利于空气污染物的消散，地面污染物浓度就会越小；相反，如果排污口的高度越低、风速越小、大气稳定度等级越高，气体污染物越难以迅速扩散，易堆积在排污口附近，造成排污口附近空气质量严重污染，影响大气环境。

五、对工业区空气质量改善的建议

通过计算我們发现，在正常的天气情况下工厂气体污染物主要集中于100m至3000m，当距离达到5000m时空气质量指数已经到了优级，也就是工业废气的影响已经基本消除。并且气体的主要是在风的作用下扩散，在污染源的下风处气体扩散的范围最广、浓度最大。结合这两点，故建议将工厂统一安排在固定的工业区进行生产，该地区选址最好可以远离城市居民生活区5km以上，并处于该地区常年风向的下风处，使得气体污染物飘散至居民区时污染物浓度已经达到安全值，这样可以最大化的避免工业气体污染物对城市居民造成影响。同时希望国家进一步制定更为严格工业排污企业排放标准，严禁超规格排放。

参考文献

[1]夏枫.空气污染我们向你说不[J].沿海环境，1999，（5）：8-9.

[2]邱奎，庞晓虹，刘定东.高含硫天然气井喷的扩散范围估计与防范对策[J].石油天然气学报，2008，30（2），114-118.

[3]杨桂花.城市空气污染的综合评价及建模[D].哈尔滨理工大学硕士论文，2010，1-57.

污染物扩散篇4

良好的室内空气品质是指空气中没有已知的污染物达到公认的权威机构所确定的有害物浓度指标 (客观标准) , 且处于这种空气中的大多数人 (≥80%) 对此没有表示不满意 (主观标准) 。当今, 人们一天中的大部分时间 (大于80%) 都是在建筑中度过, 室内空气品质对人体的舒适和健康, 甚至工作效率都有显著影响, 而室内空气污染物是造成室内空气品质低劣的主要原因。目前, 随建筑节能的推进, 建筑密闭性增强并且新风量减小;而大量新型合成建材及散发有害气体的电器在现代建筑中的应用, 导致建筑室内污染物的产生量增加, 严重影响了室内空气品质与人体的健康。为改善室内空气品质, 可采取的污染物控制方法有:1) 源头治理;2) 通新风稀释和合理气流组织;3) 空气净化。其中通风稀释和合理气流组织是目前大多数建筑控制室内污染物采用的主要方法。而这一控制方法的关键问题是, 在有限新风量的前提下, 确定最优的通风方式, 实现最优的气流组织, 提高室内空气品质。近年来, 随着计算流体力学 (CFD) 理论的发展及计算机硬件水平的提升, CFD (Computational Fluid Dynamics) 模拟技术以其投资低、周期短的特点在建筑通风空调设计领域得到推广应用。本文就近年来关于室内污染物扩散及室内空气品质研究的主要问题、方法及结论进行总结和介绍, 并总结和预测了未来该领域的主要研究方向。

2 室内污染物种类

室内空气污染按其特性一般可分为三类, 物理污染、化学污染和生物污染。物理污染主要指灰尘、重金属和放射性氡 (Rn) 、纤维尘和烟尘等。化学污染主要指有机挥发化合物 (VOCs) 和有害无机物。有机挥发物主要有甲醛、甲苯和二甲苯等, 这些污染物主要来自建筑装饰或装修材料;而无机污染物主要为氨气 (NH 3) 、燃烧产物CO 2、CO、NO X、SO X等, 这些污染物主要来自室内燃烧。生物污染物主要为细菌、真菌和病毒等。室内释放以上污染物的污染源主要包括人体、建筑装饰及装修材料、各种电器和厨房炊事等。

3 室内污染物分布及扩散的影响因素

对于不同类型的建筑, 建筑的平面布局、室内主要污染源和污染物种类、室内空气品质的要求及通风策略都有很大的不同, 应加以区别对待。对于特定的建筑类型及建筑, 影响室内污染物分布及扩散特性的因素, 根据近年来研究者的研究内容主要有:1) 室内污染源的种类、数量及室内布局;2) 通风方式及送风参数如风速风量;3) 室内空气稳定性的影响。其中通风方式是指送回风口的设计及具体布置方式, 是影响室内空气品质的主要因素, 也是近年来研究者关注的重点。现按不同研究者中针对的主要影响因素不同, 分述其研究主要内容及结论。

4研究现状

4.1 室内污染源的种类、数量及室内布局

室内污染源的种类与数量决定了室内污染物的种类及浓度水平, 而室内污染源的布局对于室内污染物的浓度分布及扩散特性有重要影响。许多研究者进行了相关研究。许娜等[1]应用FLUENT软件模拟研究了某房间中室内污染物浓度场随着装修材料用量增加和通风时间延长的变化情况。研究中以甲醛为主要污染物进行分析, 研究房间密闭1min再通风6 min、15min室内污染物浓度分布及变化情况。结果表明, 随着装修材料用量的增加, 房间内甲醛浓度也相应增加, 房间内通风条件好的位置甲醛浓度很快下降, 而在一些房间死角随着装修材料用量的增加, 这些死角甲醛浓度逐渐上升。在房间经过有效通风之后, 污染源数量对室内污染物浓度的影响可以忽略不计。高清军等[2]主要研究了在特定通风策略下, 学生寝室内布局即污染源分布情况对室内污染物分布和扩散特性的影响, 并对当前学生寝室的布局进行了优化, 利于提高室内空气的品质。模拟结果表明, 改进室内布局后该寝室的室内空气品质有了很大提高, 更加有利于学生的健康。

4.2 通风方式及送风参数

通过通风稀释和合理气流组织控制室内污染物, 是改善室内空气品质的主要措施。影响控制效果的主要因素有送回风口的型式及布置、送入新风量、送风速度等。研究者针对这方面进行了较多的研究。徐丽[3]研究了不同通风方式下室内气流分布及空气品质状况。以CO 2为主要污染物, 室内设置有污染源、障碍物和集中热源。研究中比较的三种通风方式是上进上出、上侧进下侧出和置换通风方式。计算结果表明:置换通风可使室内工作区得到较高的空气品质、较高的热舒适性, 并具有较高的通风效率。张俊杰等[4]模拟了不同通风方式和不同送风速度下室内污染物的浓度分布。研究中以甲醛为代表污染物, 比较的三种通风方式为下侧送上回风、异侧上送下回风、同侧上回下回风。结果表明:1) 在空调送风不含污染物的条件下, 增大送风速度可以有效降低室内污染物的浓度。所以, 同种通风方式下采用自然通风或全新风的通风方式, 并增大送风速度, 可以有效地降低室内污染物的浓度。2) 通风方式应与污染源的位置相适应, 在当前室内布局下异侧上送下回风方式对污染物的排出比较有利, 并应是污染物尽量靠近排风口。李荷萍等[5]研究了不同通风方式及新风量对室内污染物分布及室内空气品质的影响。研究中以室内人员呼吸释放的CO 2为主要污染, 比较了异侧上送上回和同侧上送上回 (侧送风) 两种送风方式。提高新风量有利于改善室内空气品质, 在该室内模型下, 异侧上送上回方式在提高室内空气品质方面有一定优势。付小平等[6]研究了上送下回和下送上回两种通风方式下室内污染物浓度随时间的变化情况。研究中采用全新风系统, 以CO 2为主要控制污染物。结果表明, 在新风量一定的条件下, 上送下回的通风方式优于下送上回的通风方式。

通过模拟计算分析在特定建筑及室内布局、特定通风方式下室内污染物的分布和扩散特性, 并据此评价室内空气品质和污染物控制效果, 为我们提供了一种辅助通风方案设计、分析和优化的有力工具。一些研究者在这方面进行了积极的探索并取得了较好的成果。刘荣华等[7]模拟了一种新型旋风气幕式排风罩的工作流场及有害物分布情况, 并与传统风罩就行了对比。结果表明, 旋转射流屏蔽作用下的抽吸流场具有中部压力较低和提高抽吸能力的作用;新型旋风气幕式排风罩不仅能有效地控制有害物扩散, 而且可以实现远距离捕集有害物及以较小的排风速度排放有害物。马飞等[8]为控制和处理某香料化学研究中心香料合成室内的香料污染物, 制定了分区控制、先收集后处理的控制策略, 并设计了排气柜排风系统。采用数值模拟的方法, 研究了该控制方式下不同排风参数室内香料污染物的扩散和分布特性, 并确定了最优的排风风速。通过实测, 污染物收集率达90%以上, 满足使用要求。

4.3 室内空气稳定性

室内空气稳定度是指室内气候湍流特征与污染物传播特性关联的一种度量, 表征室内空气抵抗垂直运动的强弱程度。室内空气稳定度主要受室内温度垂直分布的影响, 并通过影响室内气流分布进而影响室内污染物的分布和扩散规律。在某种通风方式下, 室内空气稳定性不同, 污染物可能被很快稀释并排除室外, 也可能由于受室内空气稳定性影响很难排出。这就要求通风方式的设置要与室内空气稳定性状态相适应。室内空气稳定性可分为静力学稳定型、中性稳定型和静力学不稳定型。分类依据是环境温度垂直递减率 (环境直减率) 。龚光彩[9]等采用模拟的方法研究了室内采用下侧送上侧回风时, 室内空气不同稳定性状态对污染物分布影响。研究中还研究了不同入口风速条件下、不同室内污染物NH 3和CO 2在室内分布和扩散的规律。计算结果表明, 不稳定型条件利于湍流的发展, 浮力做功使湍流增强;稳定型条件下浮力对流体做负功, 抑制湍流的发展;在较大的雷诺数下稳定性对湍流的影响并不明显;密度大的气体CO 2稳定性效果更好, 不易被排出室外。

5 结语

室内污染物对室内空气品质及室内人员的舒适和健康有重要影响。研究室内污染物的产生、分布及扩散特性, 并合理设置通风方式是控制室内污染物提高室内空气品质的重要措施。影响室内污染物产生、分布及扩散的因素主要有污染源的种类、数量和布局, 室内通风方式、送风参数及气流分布, 室内空气稳定性。采用模拟计算的方法了解和掌握室内污染物分布和扩散的特性, 是合理设置和评价污染物控制方案的基础和关键。目前这方面的研究进行了较多的工作并取得了一定的成果。

对于未来的研究, 可以将污染物排除有效性的描述参数应用于模拟结果的分析和评价;将建筑房间按污染物分布和扩散特性进行分类, 研究适于各类房间的通风方式, 得到推广性强的结论;进一步验证模拟结果的准确性, 并对模拟计算方法进行改进。

参考文献

[1]许娜, 张吉光, 王峰.装修材料用量对室内污染物浓度场的影响[J].中国住宅设施, 2010 (3) :44-46.

[2]高清军, 庄宏昌.应用FLUENT模拟学生寝室内污染物浓度变化规律[J].中国科技论文在线, 2008 (5) :351-358.

[3]徐丽, 翁培奋, 孙为民.三种通风方式下的室内气流组织和室内空气品质的数值分析[J].空气动力学学报, 2003 (3) :311-319.

[4]张俊杰, 任雁秋.室内污染物换气过程的数值模拟[J].包头钢铁学院学报, 2006 (3) :265-268.

[5]李荷萍, 钟珂.新风量和气流组织形式对室内污染物排除效果的影响[J].洁净与空调技术, 2007 (1) :18-21.

[6]付小平, 王远成, 姜作福, 等.上送下回通风方式稀释室内污染物的数值模拟研究[J].节能, 2008 (8) :21-24.

[7]刘荣华, 李夕兵, 施式亮, 等.一种新型旋风气幕式排风罩数值模拟研究[J].环境工程, 2009 (4) :68-72.

[8]马飞, 罗海亮, 谢慧, 等.建筑室内污染物扩散模拟与控制[J].北京科技大学学报, 2007 (S2) :16-20.

污染物扩散篇5

FGD取消GGH对大气污染物扩散的影响分析

摘要：介绍了气气换热器的作用和工作原理,通过监测洛河电厂大气污染源的排放浓度,模拟预测FGD取消GGH对大气污染物扩散的`影响.结果表明:在D类稳定度下FGD系统取消GGH装置的烟气抬升高度比设置GGH时减少110米;在静风条件下,FGD系统取消GGH装置大气污染物的扩散对关心点的影响不甚明显.作者：郭芳芳 GUO Fang-fang 作者单位：安徽省淮南矿业集团张集煤矿资源环境科,安徽,淮南,232174期刊：三峡环境与生态 Journal：ENVIRONMENT AND ECOLOGY IN THE THREE GORGES年，卷(期)：,32(4)分类号：X51关键词：取消GGH 洛河电厂污染物扩散

污染物扩散篇6

1 国内研究现状

1.1 风洞试验研究

欧阳琰, 蒋维楣[1]等对北京市东南部的方庄小区环境流场及污染物扩散进行了风洞实验, 结果表明:小区内污染物分布受到建筑物及环境风速大小的影响, 建筑物高度不同, 水平流场不同;垂直方向流场基本符合幂指数分布。郭栋鹏, 闫函[2]等和郭栋鹏, 姚仁太[3]采用数值模拟与风洞试验相结合的方法分别对复杂建筑物及方形建筑物周围污染物流场进行研究。总体表明, 数值模拟与风洞试验结果总体一致;在建筑物迎风侧和顶部比在后方空腔区域准确度大。

1.2 FLUENT数值模拟研究

风环境和热环境影响的研究:当前对建筑群风环境研究分为两类:对寒冷地区, 合理布局建筑群, 减少冬季强的影响;高层超高层建筑群对区域风场的影响。杨丽[4]针以上海市多年的平均气象环境作为初始条件, 对绕流风场进行模拟, 分析狭管风、风影区等建筑物周围分布的特征以及将产生的影响。林波荣、李莹[6]等人利用改进的CTTC模型模拟小区风场, 对区域内的热环境进行评价, 提出预测小区室外热环境的方法。王建辉[8]对自然通风情况下高层建筑周围污染物扩散进行研究, 通过风洞试验和数值分析表明Realizable k-ε湍流模型分析结果最为接近风洞试验结论。

建筑布局影响的研究:朱颖心等对北京地区的住宅小区内风环境和污染物的扩散问题进行了数值模拟, 研究表明:冬季改变住宅区的布局有利于降低污染物浓度。尤学一、李莉[7]研究单栋和多建筑的污染物扩散问题, 对污染源和建筑物位置不同的模型进行污染物浓度分析, 从而找出通过建筑合理布局减少污染的方法。

2 国外的研究现状

2.1 风洞试验研究

Stathopoulos[9]等研究不同截面、不同排列的建筑群周围的风环境, 结果证明数值模拟与风洞试验结果具有较好的一致性。通过对日本典型居民小区风洞试验, KUBOTA[10]等人提出了用建筑物覆盖率评价小区内风环境的办法。CHENG和CASTRO[11]对不同立方体矩阵群模型的研究表明在湍流在粗糙次层中比较强烈, 可以用单一的对数函数表示其和惯性次层的平均流速。通过模拟下有点源在建筑群的扩散, DAVIDSON[12]等人发现流线和湍流形式的变化对扩散起主要作用。

2.2 FLUENT数值模拟研究

英国的Hugh Bartond[13]等都是从改变建筑布局的角度来研究建筑群微环境, 达到降低能耗, 实现可持续发展的目标。合理的布局有利于自然通风, 加快建筑群内的热交换和置换通风, 有效改善建筑小区的空气品质。

3 结束语

结果表明:

(1) 水平方向上污染物的扩散受建筑高度的影响, 但是垂直方向流场基本符合幂指数分布。

(2) 在建筑的迎风侧和顶部回流区, 风洞试验和数值模拟准确性高。

(3) 流场的变化主要是由流线和湍流去的改变引起的。

(4) 建筑小区污染物的扩散主要受建筑形状、建筑布局、风速、风向等因素的影响。研究住宅区污染物的扩散可以有效改善居民区的空气质量。

摘要：住宅区人口密度大, 小区微环境的污染对人们的生产和生活造成严重的影响。近年来很多学者和专家围绕住宅区气体污染物扩散的问题相继开展了一系列的研究工作, 包括风洞实验、现场监测和数值模拟, 文章就现今国内外对住宅区气体污染物扩散的研究现状做出一个总结。

污染物扩散篇7

关键词：水中污染物分子,柱面坐标系,扩散方程研究

目前,关于水中污染物分子扩散方程的研究是在笛卡尔坐标系下进行的。本文先通过对直角坐标系下扩散方程进行讨论,并运用质量守恒原理,进而由此推导出扩散方程在柱面坐标系下的表达式,对在轴对称形状的水域中进行污染物数值模拟提供指导。

1 水中污染物扩散方程的文献概述

在笛卡尔坐标系下,污染物分子在水体内的扩散方程[1](后文简称扩散方程)表示如下:

此方程的建立基于四点假设条件:1)水体不可压缩;2)水体是层流运动的;3)造成污染物在水中浓度变化的主要因素是随流作用和分子扩散作用;4)分子扩散各项同性。该方程建立起了水体中流速、污染物浓度、污染物扩散时间这三者之间的耦合关系。但该方程所基于的四点假设条件,在现实中是很难同时满足的。

目前,国内外学者尝试建立出三维水动力—水质—生态—水温耦合模型,使之能更加精确地反映污染物分子在水体中的迁移规律。由于式(1)是在笛卡尔坐标系下建立起来的,因此,式(1)的各种修正型也只是在笛卡尔坐标系下应用较方便。如果所研究水域具有轴对称形状,就应该在柱面坐标下对污染物分子扩散方程进行讨论。

2 在柱面坐标系下扩散方程的建立基础——扩散方程的本质

建立笛卡尔坐标系,设污染物质在水体中的点(x,y,z)处t时刻的浓度为C(x,y,z,t),水流流速为 $\vec{u} = (u_{x}, u_{y}, u_{z})$ ,扩散通量密度矢量 $\vec{F}$ 在三个坐标方向上的分量分别是Fx,Fy,Fz,造成污染物在水体中迁移的主要因素为随流作用和分子扩散作用。在水体中取出一微元立方体,立方体的各边长分别为dx,dy,dz,其面平行于坐标面,见图1。

以下从随流作用和分子扩散作用两个方面讨论在dt时段内微元体内的质量变化情况。

2.1 随流作用对微元体内物质质量的影响分析

由于随流作用,在dt时段内微元体在x轴方向物质的质量增量为:

同理在y轴方向和z轴方向上,在dt时段微元体内物质质量的增加量分别为:

综合式(2),式(3),可得到在随流作用下dt时段内微元体内物质的增量为:

假设水体是不可压缩的,即:

将式(5)代入式(4),就可得到在随流作用下dt时段内微元体内物质的增量为:

2.2 分子扩散作用对微元体内物质质量的影响探讨

由于分子扩散作用,在dt时段内微元体在x轴方向物质的增量是:

同理,y轴方向和z轴方向,在dt时段内微元体内物质质量的增加量分别表示为:

综合式(7)及式(8),可得到在分子扩散作用下dt时段内微元体内物质的增量为:

由Fick定律知, $\vec{F} = - D g r a d C$ ,在笛卡尔坐标系下可表示为:

将式(10)代入式(9)可得到在分子扩散作用下dt时段内微元体内物质的增量为:

2.3 扩散方程体现的本质——质量守恒原理

由式(6)和式(11)可得在随流作用和分子扩散作用下dt时段内微元体内的物质增量为:

又考虑dt时段内微元体因浓度变化所需物质质量的增量为:

由式(1)可以得出,式(12)和式(13)是相等的,于是我们就得出扩散方程的本质:质量守恒原理。该原理可表述为:dt时段内微元体中因浓度变化所需物质质量的增量等于dt时段内在随流作用和分子扩散作用下微元体中物质的质量增量。

以下将应用质量守恒原理推导出扩散方程在柱面坐标系下的表达形式。

3 在柱面坐标系下扩散方程的导出

建立柱面坐标系,设污染物在水体中(r,θ,z)处t时刻的浓度为C(r,θ,z,t),水流流速为 $\vec{u} = (u_{r}, u_{θ}, u_{z})$ ,扩散通量密度矢量 $\vec{F}$ 在 $\vec{e}_{r}, \vec{e}_{θ}, \vec{e}_{z}$ 三个方向上的分量分别记为Fr,Fθ,Fz,造成污染物在水体中迁移的主要因素为随流作用和分子扩散作用。在水体中取出一微元六面体,六面体的各边长分别记为dr,rdθ,dz,如图2所示。

3.1 随流作用对微元体内物质质量的影响探讨

由于随流作用,在dt时段内微元体在r方向物质质量的增量是:

同理,在θ方向和z方向上,在dt时段内微元体内物质质量的增加量分别为:

把式(14)和式(15)综合起来,可得到在随流作用下dt时段内微元体内物质的增量为:

$- (\frac{\partial C u_{r} r}{\partial r} + \frac{\partial C u_{θ}}{\partial θ} + r \frac{\partial C u_{z}}{\partial z}) |_{(r, θ, z, t)} d r d θ d z d t$ (16)

假设水体是不可压缩的,即:

$\frac{1}{r} \frac{\partial (u_{r} r)}{\partial r} + \frac{1}{r} \frac{\partial u_{θ}}{\partial θ} + \frac{\partial u_{z}}{\partial z} = 0$ (17)

将式(17)代入式(16),化简、整理,得到在随流作用下dt时段内微元体内物质的增量即为:

$- (u_{r} \frac{\partial C}{\partial r} + \frac{1}{r} u_{θ} \frac{\partial C}{\partial θ} + u_{z} \frac{\partial C}{\partial z}) |_{(r, θ, z, t)} r d r d θ d z d t$ (18)

3.2 分子扩散作用对微元体内物质质量的影响探讨

在分子扩散作用下,在dt时段内微元体在r方向物质的增量是:

$F_{r} r d θ d z d t |_{(r, θ, z, t)} - (F_{r} r d θ d z d t) |_{(r, θ, z, t)} + \frac{\partial F_{r} r d θ d z d t}{\partial R} |_{(r, θ, z, t)} d r) = - \frac{\partial F_{r} r}{\partial r} |_{(r, θ, z, t)} d r d θ d z d t$ (19)

同理,在θ方向和z方向,在dt时段内微元体内物质质量的增量分别为:

$- \frac{\partial F_{θ}}{\partial θ} |_{(r, θ, z, t)} d r d θ d z d t 和 - \frac{\partial F_{z}}{\partial z} |_{(r, θ, z, t)} r d r d z d θ d t$ (20)

综合式(19)和式(20),可得到在分子扩散作用下dt时段内微元体内物质的增量为:

$- (\frac{1}{r} \frac{\partial F_{r} r}{\partial r} + \frac{1}{r} \frac{\partial F_{θ}}{\partial θ} + \frac{\partial F_{z}}{\partial z}) |_{(r, θ, z, t)} r d r d θ d z d t$ (21)

据Fick定律知, $\vec{F} = - D g r a d C$ ,在柱面坐标系下可表示为:

$F_{r} = - D \frac{\partial C}{\partial r}, F_{θ} = - D \frac{1}{r} \frac{\partial C}{\partial θ}, F_{z} = - D \frac{\partial C}{\partial z}$ (22)

把式(22)代入式(21),化简、整理,得到在分子扩散作用下dt时段内微元体内的物质增量为:

$D (\frac{1}{r} \frac{\partial C}{\partial r} + \frac{\partial^{2} C}{\partial r^{2}} + \frac{1}{r^{2}} \frac{\partial C}{\partial θ^{2}} + \frac{\partial C}{\partial z^{2}}) |_{(r, θ, z, t)} r d r d θ d z d t$ (23)

3.3 在柱面坐标系下扩散方程的建立

dt时段内微元体中因浓度变化所需物质质量的增量为:

$\frac{\partial C}{\partial t} r d r d θ d z d t$ (24)

据质量守恒原理,式(24)=式(23)+式(18),将这三个式子代入等式两端,化简并整理,得柱面坐标系下扩散方程的表达式:

$\frac{\partial C}{\partial t} + u_{r} \frac{\partial C}{\partial r} + \frac{u_{θ}}{r} \frac{\partial C}{\partial θ} + u_{z} \frac{\partial C}{\partial z} = D (\frac{1}{r} \frac{\partial C}{\partial r} + \frac{\partial^{2} C}{\partial r} + \frac{1}{r^{2}} \frac{\partial^{2} C}{\partial θ^{2}} + \frac{\partial^{2} C}{\partial z^{2}})$ (25)

4 扩散方程的验证

该节将从数学的角度,利用向量分析原理对式(25)进行验证。

将式(1)改写成向量方程的形式:

$\frac{\partial C}{\partial t} + \vec{u} \cdot g r a d C = D d i v (g r a d C)$ (26)

在式(26)所涉及到的物理量中,有三个物理量(速度,浓度梯度,浓度梯度的散度)。把这三个物理量在柱面坐标下的表达式代入式(26),就可得到柱面坐标系下扩散方程的表达式。利用向量分析原理对式(25)进行验证:

在柱面坐标系下有:

$\vec{u} = u_{r} \vec{e}_{r} + u_{θ} \vec{e}_{θ} + u_{z} \vec{e}_{z}^{[2, 3]}$ (27)

grad $C = \frac{\partial C}{\partial r} \vec{e}_{r} + \frac{1}{r} \frac{\partial C}{\partial r} \vec{e}_{θ} + \frac{\partial C}{\partial z} \vec{e}_{z}^{[2, 3]}$ (28)

div(grad $C) = \frac{1}{r} \frac{\partial C}{\partial r} + \frac{\partial^{2} C}{\partial r^{2}} + \frac{1}{r^{2}} \frac{\partial C}{\partial θ^{2}} + \frac{\partial C}{\partial z^{2}}^{[2, 3]}$ (29)

将式(27),式(28),式(29)代入式(25),可得扩散方程在柱面坐标系下的表达式: $\frac{\partial C}{\partial t} + u_{r} \frac{\partial C}{\partial r} + \frac{u_{θ}}{r} \frac{\partial C}{\partial θ} + u_{z} \frac{\partial C}{\partial z} = D (\frac{1}{r} \frac{\partial C}{\partial r} + \frac{\partial^{2} C}{\partial r} + \frac{1}{r^{2}} \frac{\partial^{2} C}{\partial θ^{2}} + \frac{\partial^{2} C}{\partial z^{2}})$ ,这个式子与式(25)完全一致。

5 应用建议

在实际运用方面,如果所研究水域具有轴对称形状,针对具体所研究的水域实际情况,可在此基础上建立出多种修正型,并结合柱面坐标系下的边界条件和初始条件,可更方便的对该水域中污染物进行数值模拟。

参考文献

[1]彭泽洲.水环境数学模型及其应用[M].北京:化学工业出版社,2007.

[2]杨永发,徐勇.向量分析与场论[M].天津:南开大学出版社,2006.

[3]刘盾.数学物理方程法[M].重庆:高等教育出版社2,003.

[4]李大美.环境水力学[M].武汉:武汉大学出版社,2007.

[5]张鸣远,景思睿,李国君.高等工程流体力学[M].西安:西安交通大学出版社2,006.

[6]Noor M A.Auxiliary principle technique for equilibrium prob-lem[J].J Optim Theory Appl,2004(122):371-376.

污染物扩散篇8

关键词：WebGIS,大气污染扩散模型,环境监测

一、引言

近年来, 严重的雾霾天气引起了人们对大气环境污染问题的重视。污染物排放新标准的实施、环保税法的推进以及国家日益严格的排放控制, 企业工厂提高自身对周边环境监控, 构建先进高效的环境影响预测与分析系统势在必行。环境信息具有地理空间属性, 现有的基于地理信息系统的环境监测系统大多数都是以环境模型和GIS耦合进行数据处理开发的大气环境分析预测系统, 基于GIS进行二次开发的组件化模式成为GIS软件开发的主流[1]。

然而高性能的商业GIS平台开发成本高, 可重用性低, 并局限在专业的客户端平台, 难以向大众推广。因此需要设计一套以地理信息系统为基础, 功能强大, 成本低, 共享性强的高性能环境污染实时监测预警系统。

基于上述要求, 本文基于web GIS和.NET技术构造数据管理平台, 利用AJAX技术进行数据交互, 结合高斯大气扩散模型, 并通过多源高斯扩散模型算法对环境数据进行预测, 为环境部门提供了高效完备, 面向大众的环境信息管理与分析平台。为企业提高自身对周边环境监控和环境污染突发事件的应急响应能力提供强有力的保障。

二、系统总体结构设计

钢铁、造纸厂等传统污染企业通常包括废气排放口和废水排放口, 且各污染监测点分布范围广, 污染预测影响参数多。为了实时有效的检测污染物的浓度, 分析与预测污染物的扩散状况, 并将预测结果及时准确的反馈到有关部门。本文提出了基于Web GIS的污染物扩散预测与分析系统的总体设计结构, 以浏览器/ 服务器模式为主体框架, 服务器端实时采集污染数据并进行逻辑计算与分析, 客户端则通过浏览器查看污染物扩散状况。

环境监测系统负责采集污染源原始数据, 其中水质监测终端主要采集PH, COD, 流量三个水质指标, 大气监测终端包括烟雾传感器和温湿度传感器, 用以监测SO2, NOx等气体污染物浓度并收集气压, 温度, 湿度等污染物扩散预测参数。

We b服务器对采集到的监测数据进行实时的分析与管理, We -b GIS服务器则对污染源的地理信息与关于污染物的分析数据进行整合, 实现大气环境监测与Web GIS技术的集成化, 准确高效地反映污染物的扩散趋势。总体结构如图1 所示。

We b应用服务器负责对原始监测数据进行整理, 分析与计算, 并将其同步到数据库。 Web服务器利用高斯环境污染预测算法, 以污染源数据作为参数进行分析, 并将污染预测结果通过调用百度地图服务器接口的方式高效实时的显示污染物扩散预测结果。

系统客户端广泛利用Web GIS技术分布式系统的特点, 使用户可在Internet任一节点处通过不同的客户端访问环境污染预测平台, 并对GIS服务器中的数据进行分析与管理。服务器则将响应结果以Web页面形式展现监测数据与分析结果, 大大提高了系统的时效性。

三、 Web GIS技术

We b GIS是基于网络的、分布式、交互式的空间信息管理系统, 应用客户端/ 服务器模式, 支持TCP/IP网络通信协议, HTTP超文本传输协议, 服务器端集成, 客户端扩展, 具有组件化的开发模式[2], 应用网络与服务器进行交互, 在服务器端对数据进行分析与计算, 并将结果通过Web网页动态显示, 能实现分布协同作业, 空间信息检索与数据分析等操作。

随着互联网技术和3S技术的发展, 越来越多的互联网公司提供应用于空间信息的地图应用接口, 这为Web GIS技术应用于环境监测方面提供了新的途径。通过在Internet发布Web GIS数据和服务可以满足更广泛用户的需求, 环境污染扩散预测信息由专业系统转变为公众信息系统; 通过基于Web的GIS技术, 可以管理跨地区、跨部门的环境污染数据, 实现企业、市、省、甚至全国的数据共享平台。 Web GIS不仅可以使用浏览器进行访问, 也可以用浏览器插件进行访问, 减轻了用户的经济负担, 并且降低了开发成本, 使其更易于推广。相对于原有GIS技术具有成本低, 可共享性强, 开发周期短, 平台移植性高, 便捷有效的优势。

四、污染物扩散预测方法

( 一) 连续多源污染物扩散模型

由于对污染物的预测涉及监测点多个地理环境因素, 污染物扩散预测算法在基于高斯预测模型的基础上可以推出不同的公式。假设污染物在空间平面中呈高斯分布, 在x方向只考虑迁移不考虑扩散的作用, 此时风向平直、风速均匀稳定、平均风速为u, 且扩散过程中污染物的质量守恒, 计算公式可分为有风, 小风和静风时三种情况, 用于计算大气污染物扩散状况。

有风 ( U10≥1.5m/s) 时, 基于扩散中污染物质量守恒的假设, 考虑地面对污染物扩散的影响, 污染物的浓度估算值为[3]:

式中:n———气体污染物在低层大气与地面之间的反射次数

D———混合层高度, m。

小风 (1.5m/s>U10≥0.5m/s) 或静风 (U10<0.5m/s) 时污染物的浓度估计值:

上述适合粒径大于15μm的烟尘, 但对于粒径大于15μm的烟尘需要考虑其重力因素下的沉降作用, 则此时设污染物沉降速度Vg, 反射系数为α, 烟污染物的计算公式为:

式中: d———烟尘粒径, m;

ρ———烟尘粒子的密度, kg/m3;

g———重力加速度, m/s2;

μ———空气动力学粘滞性系数, Pa·s。

计算方法中需要考虑逆温层对污染物扩散的影响的影响, 取n=0时, 不考虑逆温层影响, n=4 则视作逆温层本身产生的影响。地形高度视为0m, 令z=0, 得到简单地形下地面任一地点污染物的浓度[4], 气态污染物扩散计算方法为:

1.气态污染物 ( SO2、 NOx等) 的浓度估算算法

有风 (U10≥1.5m/s) 时,

小风 (1.5m/s>U10≥0.5m/s) 或静风 (U10<0.5m/s) 时:

2.烟尘的浓度估算模式:

根据式 ( 4- 4) ~ ( 4- 6) 可知, 污染物扩散预测模型中需要进行计算的参数包括平均风速、烟云源高度、扩散速度等, 这些未知参数的分析以及计算依据请参看有关书籍, 限于篇幅这里不做具体分析。

测定连续污染源浓度, 应当选择标志点作为坐标原点建立O' 建立坐标系X'O'Y', 如图2 所示, 点O为污染源, X轴正向是下风向, P为计算点在X'O'Y' 上的坐标为 ( X'P、 Y'P) , 则换算关系:

计算各目标污染源的浓度值后, 则地面上任意一点得污染物浓度值即为周边污染源浓度值的叠加, 即测定地面上某一点污染物浓度C为:

式中: Ci——— 是第i个点源对 ( x, y, 0) 点的浓度值。

( 二) 监测点污染物扩散网格

污染物浓度扩散网格为计算集中分布的污染源对周围地区的影响提供了便利。选取关心的目标点和污染源的排放点作为关键点, 利用百度地图直角坐标系以密集分布的监测点作为中心, 以尽可能多的包含关键点的原则确定污染与扩散预测区域, 并选取一定距离区间划分目标区域。利用Webgis技术获取预测目标点的地理信息, 并与Web服务器中经过预测算法计算得到的结果进行整合, 并利用百度地图热力图的方式显示污染物的浓度和扩散趋势。如图3 所示:

五、系统功能与实现

在充分考虑系用户需求和系统可靠性, 完整性后, 基于Web GIS技术细化系统的各项基本功能。如图4 所示:

由图4 可知, 系统主要功能分为污染数据查询 ( 实时数据查询, 历史数据查询) , 空间信息管理, 污染数据报表统计, 污染物扩散预测等。针对各个功能说明如下:

( 一) 实时数据管理

污染源监测数据经Web服务器计算, 分析, 整理后存入数据库, 用户可通过多条件筛选查询响应监测点对应监测因子实时数据。并可管理监测因子标准值, 将当前检测值与设定监测值进行比对, 达到超标预警的功能。此外, 还提供实时数据的搜索, 图表分析与打印等功能。

( 二) 历史数据管理

历史数据管理模块提供污染监测历史数据查询和均值查询功能, 历史数据管理可查看自2010 年~2015 年系统涵盖监测点任一时刻数据。均值查询则将显示所选监测点具体时间段内监测因子监测因子数值。查询数据均以图表方式显示并提供报表输出, 打印等功能。

( 三) Web地图管理

We b地图管理模块基于百度地图开发, 可标记、管理监测点, 浏览监测点的地理状态, 并可切换在线地图显示模式。系统调用存储在数据库中的监测点地理数据和污染物监测数据, 将其发布到服务器上, 并载入到百度地图上直观展现监测点的地理位置, 污染状况, 并标注与污染物标准值比较后的预警结果[5]。

( 四) 报表分析统计

为方便管理者宏观了解各监测点污染物的排放和周边地区环境状况, 系统提供了监测数据统计分析和报表打印功能。监测数据统计分析可根据污染物查询条件统计该污染物日月年排放总量以及占所有污染物排放总量比重, 以柱状图/ 饼图方式显示。

( 五) 大气污染预测

系统充分利用Web GIS基于地理信息分析和处理数据的特点, 读取污染源坐标与预测点周围环境参数, 以监测端实时数据为依据, 结合高斯大气污染扩散预测算法, 在服务器端进行分析与计算。系统将计算结果发布到Web GIS服务器上, 并利用百度地图热力图显示预测范围与结果。

六、结语

随着互联网技术的快速发展, Web GIS技术在环境管理方面有广泛且深入的发展前景。在充分研究国内外环境监测管理技术的情况下, 将基于在线电子地图的Web GIS技术应用于环境数据的管理和预测, 相较于传统的基于表格的单机的环境数据管理方式更加科学直观, 和原有的GIS技术相比具有开发成本低, 使用范围更广的优势。本系统利用Web GIS技术、多源高斯环境污染预测模型实现了对工业厂区大气污染状况的实时监测与分析, 能为环境管理部门提供有效的决策支持。

参考文献

[1]温伯威.城市应急疏散GIS及关键模型研究与实践[D].解放军信息工程大学, 2012.

[2]王绍科.基于Web GIS的北京市区域交通信息系统的设计与实现[D].北京交通大学, 2009.

[3]庞赟佶.城市大气风场及污染物扩散的模拟研究[D].内蒙古科技大学, 2008.

[4]陈增锋.钢铁企业大气污染源数据库系统及污染预测系统的开发[D].武汉科技大学, 2010.

[5]鞠晓娜.基于Web GIS自然保护区信息系统的设计与实现[D].北京林业大学, 2011.

污染物扩散篇9

从2009年开始, 区环保部门在城东的椒江一中、椒江二中, 中心区枫南小区, 西南区康平小区以及城西边防修船厂设置臭气监测点。3a监测臭气各为103次 (d) 、158次、160次。2009~2010年每月实测10次以上的分布在1~4月、9~12月。2011年臭气发生最为频繁, 全年9个月超过10次。

根据人体感觉臭气浓度等级分为5个等级, Ⅰ级为臭气较轻;Ⅱ级为臭气明显;Ⅲ级为较重臭气影响;Ⅳ级严重臭气影响;Ⅴ级特别严重臭气影响。其中Ⅰ级、Ⅱ级对人体健康影响不大;Ⅲ级、Ⅳ级对人体健康产生一定影响, 导致人体不适;Ⅴ级则导致接触臭气的人群产生强烈不适, 少数人员会产生头疼、恶心等症状, 严重影响城区居民生活。

2 天气形势对臭气发生的影响分析

通过对2011年1月~2012年4月监测资料和相应时间椒江气象台预报数据的分析, 发现在污染源相对平稳的时段里, 影响大气污染物浓度的主要因素是天气形势及其控制下的局地输送扩散条件。本文通过对历史气象资料的分析, 发现在臭气发生时椒江区主要处于以下几种天气形势。

2.1 高压底部型

当椒江区处在高压底部, 大气层结稳定, 上午极易出现灰霾与轻雾, 午后易出现偏东风。根据洪家站资料统计, 发生臭气日有25d出现过霾与轻雾天气现象, 占总天数的55.56%;这种天气上午比较不利于大气污染物的垂直输送, 下午在偏东风的引导下, 污染物向下风方的城区水平输送。故在此形势下监测到城区臭气污染最为严重, 共有42次。且一年四季均有分布, 春、秋两季略偏多。

2.2 高压脊型

在冷空气过后, 椒江区高空高压脊控制, 天气晴朗, 冷空气下沉和地表辐射冷却作用, 不利于臭气垂直输送, 增大低层臭气浓度。椒江区臭气监测资料显示此型天气发生臭气有39次, 仅次于高压底部型, 主要集中在冬季与秋末冷空气活动频繁且强度强的时候。

2.3 高压后部型

是指椒江区处在高压后部偏南气流区, 水汽增多, 空气湿润, 地面气温回升明显, 系统较稳定时, 对大气污染物扩散不利。此型天气形势发生臭气有27次 (d) , 监测臭气发生第3多, 时间分布与高压底部型类似。

2.4 台风 (无降水) 型

是指椒江区受台风或台风外围影响, 没有降水, 以偏东风或东北偏东风为主, 使臭气往城区方向水平输送。此型天气发生臭气有9次 (d) , 臭气发生时间分布在7~9月台风季。

2.5 地面倒槽型

是指椒江区受地面倒槽影响, 容易出现高温高湿天气, 非常不利于大气污染物的扩散。此型天气发生臭气有7次, 资料显示四季均有发生。

2.6 台风 (有降水) 型

是指夏季椒江区受台风或台风外围影响, 有降水, 以偏东风与东北偏东风为主, 使臭气往城区方向扩散。据统计发生臭气现象3次, 其中2次日降水量稀少只有0~2mm, 1次达到35.8 mm, 由此可见, 降水量过少与过多均不利于臭气浓度稀释。

在不同的天气形势下, 臭气发生的影响程度也大不相同。高压底部型天气发生Ⅴ级臭气次数最多为5次 (d) , 其次是高压后部型与台风 (有降水) 型分别为3次 (d) 、2次 (d) , 最值得注意的是台风 (有降水) 型发生臭气只有3次, 但均为Ⅴ级, 可见这种天气最易造成臭气扰城现象。1~4型天气形势发生Ⅲ级及以上臭气的概率极高, 占总次数的77.96%, 此4种形势是我们将来对企业排放预警预报的关键。

3 风、温度、降水气象因子对椒江医化园区臭气排放的影响分析

综上分析, 我们得出在污染物排放没有发生变化的条件下, 气象条件在恶臭气体的扩散、传播上起着很重要的作用。下面, 我们可以来分析风、温度、降水气象因子对椒江医化园区臭气排放的影响。

3.1 风向风速

风向决定恶臭气体传播方向、范围。风速则决定扩散速率, 当风速大, 向空间传播距离远、范围大, 降低恶臭浓度;当风速越小, 恶臭气体扩散范围也越小, 离污染源越近浓度越大, 恶臭就越严重。由于椒江医化企业主要集中城东区, 所以当偏东风 (东北-东南风) 出现, 市区位于下风向, 容易造成臭气移向生活区, 影响居民健康, 根据监测资料分析, 在2011年1月~2012年4月期间共出现177次恶臭天气, 18次等级为Ⅴ级, 对比洪家站气象资料, 我们发现16次Ⅴ级发生洪家站风向均为偏东风向 (东北-东南风) , 占总数的88.89%。所以通过椒江的风向风速预报, 对医化企业排放大气污染物的时间和浓度提出建议, 一定程度上可以降低椒江臭气影响扩散程度。

3.2 降水

前面提到由于椒江雨量太大、雨量太小均导致大气污染物浓度上升, 利用降水的定量预报对椒江医化企业排放大气污染物的时间和浓度提出一定建议, 也是措施之一。

3.3 温度

温度主要表现为温度层结, 即大气层结稳定性的影响。当大气层结稳定, 特别是出现逆温时, 空气对流弱, 使臭气集中于下层, 加剧恶臭, 此种情形在冬季早晨前后最易出现, 同时也多数出现在雾霾天气中。当大气层结不稳定, 易产生对流天气, 有利于臭气向上空传播扩散, 从而降低近地面层臭气浓度, 此种情形在夏季的下午到傍晚热对流有所增强或出现对流天气时常是这种情形。所以可根据大气温度层结的变化, 企业可适当调整臭气排放作业时间, 避免臭气大面积扩散。

同时, 利用天气系统的变化对抑制臭气的发生也起到了关键的作用, 这些都将对提高椒江区空气清洁度, 减少不良环境对居民生活的影响是非常有效的。

参考文献

基于扩散方程的河流水质污染的研究篇10

水是人类赖以生存的资源, 保护水资源就是保护人类自身。随着经济社会的发展, 河流的水质污染状况越来越严重。水体热污染、副营养化等状况已经严重威胁到生态平衡。由于在河流流域内的不同地区的主要污染物不同, 以及污染状况往往是由多种污染物造成, 因此对污染的治理的方法也相对复杂。同时河流湖泊对生产、生活的各个方面也发挥这重要的作用。例如:内河航运、旅游休闲、调节气候等。现今, 随着科技的迅速发展, 如何准确的判定出一个地区的主要污染物也越来越重要。

本文基于对污染物指标的归一化处理, 通过borad排序法对水质状况进行了评价。然后利用matlab结合反映扩散理论建立出数学模型。通过引用长江流域内的观测数据证明了模型的合理性。

1污染指标的选取与样本数据

河流的污染状况往往是由多种因素所决定的, 根据水质检测[1]的主要指标可以将水质状况分为六种不同的类型, 同时结合国家标准 (GB 3838-2002) [2]的规定, 对于地表水质的评价指标一共有24项指标, 但是其中对水质影响最大的一共有四项指标:PH值、溶解氧、高锰酸盐、氨氮。具体标准如表1所示。

其中第I、II、III类水为可饮用水, 溶解氧 (DO) 的指标与高锰酸盐 (CODMn) 和氨氮 (NH3-N) 呈反向变动。

2水质的综合评价模型

在进行水质的综合评价时需要对其余因素进行量纲化处理, 使得数据具有可比性。通过对表1的分析, 由于第I、II、III类水为可饮用水, 因此可以将第III类水的对于四种主要污染物的指标作为临界值进行比较。

(1) 对于高锰酸盐 (CODMn) 与氨氮 (NH3-N) 的处理。因为在第III类水中, 高锰酸盐 (CODMn) 对应的指数为6。同时假设在河流流域内第i个观测站第j个时刻时高锰酸盐 (CODMn) 的实际观测值为δ'1。对于高锰酸盐 (CODMn) 通过与第III类水质的标准进行比较去量纲, 可以得到δ1=δ'1/6。同理氨氮 (NH3-H) 即为δ2=δ'2/1.0。

(2) 对于溶解氧 (DO) 的处理。一般情况下污染值越大, 则污染越严重。但是对于溶解氧 (DO) , 则污染物的含量与污染状况则呈反比例变动的关系。因此若假设溶解氧的实际观测值为δ3", 根据反比例关系可以得到δ'3=1/δ3"。然后与标准值比较去量纲化得到δ3=5/δ'3。

(3) 对于PH值的处理。由表1可知, 对于非劣V类水PH值趋于6-9之间。同时根据实验分析, 通常认为当PH值越接近于7时河流被污染的可能性则越小。若假设PH的实际观测值为δ'4则可以对PH值进行如下处理:

(4) 四种指标的综合评价。根据不同的指标所对应的分数等级, 通过利用非模糊数学判断矩阵法对四种不同的观测物设置权重αk (其中k=1, 2, 3, 4) 。然后结合得分系数矩阵γkij进行加权求和, 则可以得到污染指标εik的数学模型即为:

其中:i——不同的观测点, j——不同的观测时间

模型的检验, 通过引用长江水质的观测数据, 对2003年到2005年间的数据进行分析。通过对高锰酸盐、氨氮、溶解氧、PH值的权重αk进行计算并且进行排序, 可以得到在长江流域17个观测点处28个月中的污染指标εik综合得分排序入表2所示。

根据表中数据可得:水质状况最好的是在湖北丹江口胡家领地区, 其次是江苏南京林山;水质状况最差的是在江西南昌滁槎其次是四川乐山岷江大桥和四川泸州沱江二桥。因此与当年的评测结果基本相符。

3污染源位置的确定

3.1基于扩散方程[4]的数学模型

根据参考文献, 可以知道扩散方程表征了流动系统的质量传递规律, 通过对其进行求解可以得到物质的浓度分布。所以根据扩散方程:

因此每个测量点的水流量P根据实际测出的污染物的浓度T, 可以得出污染物的量为P×T。若第一个观测站点的污染量忽略不计, 则可以得出每个测量点自己产生的污染物的量的数学模型为:

其中:Pi——表示第i个观测点的水流量, Ti——表示第i个观测点所观测的污染物的量。

3.2模型的检验

代入2003年到2005年间长江干流的数据, 取降解系数λ=0.2利用matlab可以得到CODMn和NH3-N两种污染物的量如表3所示。

综上所诉, 高锰酸盐 (CODMn) 的主要污染湖南岳阳、江苏南京、江西九江等地区;而氨氮 (NH3-N) 的主要污染地在湖南岳阳、江西九江等地区。因此在治理污染时, 应该对不同的地区采取的不同的治污措施以优化环境的治理效率。

4结论

本文通过对水质资源的污染研究状况给出了测评方法, 并且带入长江流域内的观测数据进行验证。

在四种主要的污染指标影响下, 水质状况最好的地区是在会被丹江口胡家领地区, 其次是江苏南京林山。而水质最差的地区是江西南昌滁槎其次是四川乐山岷江大桥和泸州沱江二桥。基于扩散方程可知。湖南岳阳、江苏南京的主要污染物为高锰酸盐 (CODMn) 。而在湖南岳阳、江西九江地区的主要污染物也包括氨氮 (NH3-N) 。

通过对长江流域观测数据的分析, 得到的结论是可靠的, 与实际发生的状况差距并不大。因此, 模型具有合理性。

参考文献

[1]蒯圣龙主编.水污染与水质监测[M].合肥市:合肥工业大学出版社, 2010 (09) .

[2]安乡县水利局, 中华人民共和国国家标准GB3838-2002[S].http://sl.anxiang.gov.cn/art/2013/5/29/art_2058_42608.html, 2013, 5 (29) .

本文来自 360文秘网(www.360wenmi.com)，转载请保留网址和出处

【污染物扩散】相关文章：

水污染扩散05-09

城市扩散性环境污染论文07-03

城市扩散性环境污染论文提纲11-15

颗粒污染物05-27

猪场污染物06-05

新型污染物06-13