AERMOD與CMAQ模式在園區規劃環評大氣顆粒物濃度預測中的運用對比

郭朋恒 李麗珍 張文宇 卿小燕 梁華孝

摘 要：AERMOD模型及CMAQ模式均可實現對大氣顆粒物濃度的預測，其中AERMOD模型以預測點源和小型面源為主，也可通過設置矩陣實現對片區多個污染源的預測，CMAQ模式則適用于更大尺度空間模擬。對于規模較小的工業園區，兩種模式均可達到預測效果。本文以昆明市?？诨@區為例，分別采用這兩種模式對顆粒物（PM10）濃度分布進行預測，對結果進行對比分析，提出各自優勢及特點，為園區規劃環評大氣模擬提供更多拓展思路。

關鍵詞：AERMOD；CMAQ；園區規劃環評；大氣預測

中圖分類號：X82文獻標志碼：A文章編號：1673-9655（2024）01-00-05

0 引言

AERMOD全稱AMS/EPA REGULATORY MODEL，是由美國氣象協會和美國環保署聯合開發的大氣模擬預測法規模式； CMAQ全稱Community Multiscale Air Quality，是美國環保局開發的第三代空氣質量預報和評估系統（Models-3）的核心組成之一。AERMOD模型及CMAQ模式均可實現對大氣顆粒物濃度的預測，其各自均有優勢，其中AERMOD模型也是我國《HJ/T 2.2—2008環境影響評價技術導則——大氣環境》[1，4]推薦模型之一，能夠有效模擬點源、線源、面源、體源等排放的污染物在短期、長期的濃度分布[2]。CMAQ模型能夠更準確地模擬對流層內污染物的生消變化，例如大氣顆粒物污染、光化學煙霧、酸沉降以及能見度等[4，10]。規劃園區通常污染源構成眾多、復雜，通過研究AERMOD與CMAQ模式在園區規劃環評中的應用，分析其優勢、劣勢，對于有效優化園區大氣預測模擬工作具有積極意義。在開展?？诨@區規劃環境影響評價過程中，分別采用AERMOD與CMAQ兩種模式對區域顆粒物、臭氧濃度進行了模擬預測，其中AERMOD模式采用了多邊形矩陣設置污染源分布。通過模擬預測發現，在此園區規劃環評中，兩種模式預測結果偏差不大，即在合理設置預測參數及條件情況下，兩種模式均可運用；而實際運用過程中，基于不同模式獲取參數條件差異，在進行相關研究時，可根據不同情況分別選取。

1 研究區概況

1.1 園區基本情況

昆明?？诠I園區位于昆明市西山區?？?，距昆明主城40余km，是云南省政府確定的省級重點工業園區，總規劃面積為32.34 km2，2022年?？诠I園區規模以上工業總產值完成209.69億元；財稅收入超2億元，該園區2022年入選云南省第二批化工園區[5]，化工園區認定面積3.33 km2[6]。研究區為昆明地區較為成熟的磷化工產業片區，現已有磷化工企業20余家，且部分為地區重點龍頭企業。本次規劃功能定位：磷化工和精細化工集群產業區，以重大磷化工項目建設為契機，加快磷化工產業結構升級換代和發展方式轉變，提高資源利用率和附加值，重點發展食品級、醫藥級、電子級精細磷化工高端產品[6]。規劃區地理位置及分布如圖1。

1.2 大氣污染源分析

園區入駐化工相關重點企業12家，擬入駐化工企業7家，建材等其他類型企業16家[7]。磷化工企業涉及磷礦石、黃磷、磷肥、氟化物、磷石膏處理及綜合利用等，生產過程涉及的主要化學品包含磷酸、鹽酸、硫酸、堿等；本次大氣污染源強核算統計數據采用已入駐企業排污許可證載明總量、擬入駐企業主要采用項目環境影響評價預測總量，遠期規劃項目新增量采用單位面積污染負荷量進行推算。經核算，規劃園區顆粒物總量如表1所示。

2 預測參數

2.1 AERMOD模式

2.1.1 氣候特征

區域屬北亞熱帶低緯高原季風氣候區，其主要氣候情況統計如表2。

2.1.2 氣溫

選取區域2020年各月平均溫度進行分析，溫度月變化情況見圖2。

2.1.3 四季風玫瑰

區域主要風向為N、SW、WSW、W，占42%，靜風頻率為7.57%。全年及四季風頻玫瑰見圖3。

2.1.4 風速月變化及季變化特點

區域3月風速最大，11月份風速最低。其月變化情況如圖4所示。

2.2 CMAQ模式

2.2.1 模擬范圍

本次模擬采用蘭伯特（Lambert）投影方式，中心點經緯度北緯24.8°，東經102.5°。本次模擬采用四層網格嵌套，模擬范圍見圖5，D01覆蓋中國西南區域，D02主要覆蓋昆明市及周邊城市，D03主要覆蓋昆明市，D04主要覆蓋項目所在區域，四層網格分辨率分別為27 km、9 km、3 km、1 km。垂直共分為32層，最高層為100 hpa。

2.2.2 模擬參數

本次模擬參數設置見表3。

2.2.3 地形及地表參數

（1）FNL全球再分析數據

本次模擬邊界場和初始場數據采用美國國家環境預報中心（NCEP）提供的FNL全球格點分析數據。數據為1°×1°網格，分析時間間隔為6 h。

（2）地形數據

WRF地形和地表類型數據采用美國地質調查局USGS全球數據。

3 預測結果

兩種模式下分別選取26個預測點進行濃度預測，其結果見表4。

兩種模式的預測結果較為接近，偏差率在-0.74%～2.432%，總體而言AERMOD模式較CMAQ模式的預測值略微偏大，但濃度變化規律基本一致；另外從圖像表達的角度來看，AERMOD模式則顯得更加精細化。就此次研究對象而言，兩種模式預測結果均為可信，且能夠達到相互驗證的效果。

4 結論

AERMOD模型及CMAQ模式在大氣環境影響預測中的運用越來越廣泛和成熟，其中AERMOD模型在預測的精細化方面有更加優異的表現，尤其是評價范圍<50 km2時，評價結果的準確性較高[8]；

而CMAQ模式更加適用于大尺度空間。二者在預測結果上有一定差異，但對于本次預測而言，由于該園區面積不大，且為較成熟的園區，污染源相對明確，因此兩種模式均可適用。實際操作過程中，建議結合不同園區具體情況，以及不同需求，采取更加適宜的預測模式。

參考文獻 ：

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[2] 李梅，楊東偶，何望君.大氣擴散模型AERMOD與CALPUFF對比研究及展望[J]，武漢大學學報（信息科學版），2020（8）：1246.

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Comparison of the Application of AERMOD and CMAQ Models in the Prediction of Atmospheric Particle Concentration in the Environmental Impact Assessment of Park Planning

GUO Peng-heng1， LI Li-zhen2， ZHANG Wen-yu3， QING Xiao-yan1， LIANG Hua-xiao4

（1. Yunnan Gaoke Environmental Protection Technology Co.， Ltd. Kunming Yunnan 650032， China）

Abstract： Both AERMOD model and CMAQ model can predict the concentration of atmospheric particulates. The AERMOD model mainly predicts point sources and small area sources as well as multiple pollution sources in the area by setting a matrix. The CMAQ model is suitable for larger scale spatial simulation. For small industrial parks， both models can achieve the prediction goal. Taking Haikou Chemical Industry Park in Kunming City as an example， these two models were adopted to predict the concentration distribution of particulate matter （PM10） to compare and analyze the results， and identify their respective advantages and characteristics to provide more expanded ideas for atmospheric simulation of environmental impact assessment in park planning.

Key words： AERMOD; CMAQ; environmental impact assessment of park planning; atmospheric prediction

收稿日期：2023-05-10

作者簡介：郭朋恒（1979-），男，湖北武漢人，工程師，碩士，主要工作方向：環境影響評價、環境風險評價，生態環境調查與研究。

通信作者：李麗珍（1979-），女，云南昆明人，高級工程師，主要從事生態環境保護規劃、大氣環境影響評價、水生態環境調查與分析等工作。