黄丹++葛雄鹰

摘 要：事故工况下的大气环境影响预测方法一般分为确定论和概率论两种，目前建设项目的大气环境影响预测大部分采用确定论方法。该文介绍了概率论方法的原理，通过实例说明了概率论方法在事故大气环境影响预测中的应用，并与确定论计算结果加以比较，可以看出后者的计算结果比前者偏大，更符合事故环境影响评价保守性原则。

关键词：概率论方法 事故工况 大气环境影响预测

中图分类号：X820.4 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2014）05（a）-0202-02

事故工况下的大气环境影响预测是大型建设项目环境影响评价的重要内容。事故大气环境影响预测方法一般分为确定论和概率论两种，目前国内环评单位大多采用确定论方法。确定论方法以现行《环境影响评价技术导则 大气环境》（HJ 2.2-2008）为代表，在设定的最恶劣气象条件下，按照高斯烟羽大气扩散模式计算污染物在大气中的扩散浓度[1]。概率论方法在确定论方法计算结果的基础上，考虑一定累积概率，推算出在该概率水平下的大气扩散浓度。美国核管委（NRC）导则RG1.145《用于核电站潜在事故后果评价的大气扩散模型》提供了一种典型的概率论事故大气环境影响预测方法[2]。下面对这种方法的原理进行介绍，并通过实例与确定论的计算结果加以比较。

1 概率论方法的原理

大量经验数据表明，当一个变量受到大量微小的、相互独立的随机因素影响时，这个变量往往服从或近似服从正态分布。服从正态分布的随机变量超过某个给定值Zα的概率可以表示为，Zα称为分位点。通常取α很小，使得随机变量X超过Zα的事件是一个小概率事件。

研究发现，相当长一段时间内的气象数据未必跟其对应的累积概率有线性关系，但是将其转换为自然对数，将累积概率转换为标准正态分布分位点，以自然对数值和累积概率的标准正态分布分位点绘制的散点图呈直线趋势。由于大气扩散因子（即大气扩散浓度与污染物排放源项的比值）是风速-稳定度气象组合的函数，在自然对数坐标下，大气扩散因子值与其累积概率标准正态分布分位点呈线性关系。

在此基础上，大气扩散因子的计算分为两步。第一步求取样本点，第二步由获得的样本点及其累计概率进行曲线拟合，得到规定累积概率水平对应的大气扩散因子值，即超过这个大气扩散因子的概率是该规定累积概率值。

第一步所采用的模式与确定论方法相同，采用短期大气扩散模式计算连续一段时间内每一种风向-稳定度-风速气象组合对应的大气扩散因子值，大气扩散因子值是风速、稳定度、下风向距离的函数，确定论方法中有很多模式计算短期大气扩散因子，本文不再详述。然后将得到的计算值取其自然对数作为样本点按照从大到小的顺序排列，并通过样本点对应的出现概率计算得到累积概率。累积概率可以理解为该大气扩散因子样本点被超越的概率。

第二步对大气扩散因子样本点与其对应的累积概率进行曲线拟合，即对累积概率求标准正态分布分位点作为x变量，将自然对数大气扩散因子样本点作为y变量，求出涵盖所有样本点范围的上包络线。在自然对数大气扩散因子和标准正态分布分位点坐标平面上，首先将最大样本点与其他从大到小的10个样本点逐一相连，取斜率最大的连线上的样本点作为包络线的第二个样本点保留，然后将保留的第二个样本点与剩余的从大到小的10个样本点逐一相连，取斜率最大的连线上的样本点作为第三个样本点保留，依此类推。由此得到的分段曲线包络了所有的样本点，拟合后的曲线更加保守。

得到拟合曲线后，根据规定的累积概率值求得的标准正态分布分位点，以及该分位点在坐标平面轴线上的位置，进行内插或外推即可求得相应的自然对数大气扩散因子，经过简单转换后便可以得到超过规定累积概率值的短期大气扩散因子值。

2 实例

以某核设施项目的事故大气环境影响评价为例，要求预测事故工况下每个风向在99.5%概率水平下的短期大气扩散因子值，即超过这个短期大气扩散因子的概率是0.5%。下面以S方向下风向4000 m距离处的计算点为例，详细说明概率论方法的应用。

（1）获得样本点

首先由项目厂址所在区域连续一年S方向的逐时气象数据（稳定度、风速）计算大气扩散因子值，同时列出每一个稳定度-风速气象组合的出现概率。稳定度分为从A到F共6类，风速划分为6个等级，理论上每个方向上共有36个气象组合，但实际情况是某些气象组合的出现概率为0，因此不再列出，共获得29个稳定度-风速气象组合，见表1。

将得到的大气扩散因子取其自然对数值作为样本点，然后对样本点排序，得到对应累积概率，并将累积概率转换为对应的标准正态分布分位点。得到的结果见表2。

（2）曲线拟合

得到样本点后求包络线y=kx+b。下表给出了求第一段包络线用到的样本点，x是累积概率的标准正态分布分位点，y是大气扩散因子的自然对数值。将第2个样本点到第11个样本点分别与第1个样本点两两连线求直线的斜率k、截距b，得到的结果见表3。根据包络线的定义，斜率k最大值对应的样本点（即第6个样本点）是包络线上的点，因此由第1、第6个样本点确定了第一段包络线。将规定概率0.5%转换为标准正态分布分位点-2.58，代入式y=kx+b即可得到超过概率0.5%的大气扩散因子值为6.59×10-4 s3/m。

由于该段包络线上第一个样本点的累积概率为3.97%，大于规定概率0.5%，因此不用再求其他包络线，只需用该段包络线上的两个样本点外推即可得到S方向下风向4000 m距离处的大气扩散因子值。

3 结语

根据概率论方法计算得到的累积概率为0.5%的大气扩散因子值为6.59×10-4 s3/m，由表1可见，根据确定论计算得到的大气扩散因子最大值为7.57×10-6 s3/m，两种方法的计算结果相比较，概率论计算结果比确定论偏保守。

上述例子中的项目所在地位于内陆丘陵地区，由于该地区的静、小风频率较大，而大气扩散因子样本点最大值对应的是静、小风气象条件，静、小风气象条件的出现概率即是它们的累积概率，而这个值往往远大于规定概率值0.5%，使得在曲线拟合时包络线的斜率偏大，造成外推计算结果偏大。从上述实例中可以看出，采用概率论方法计算得到的结果比确定论大将近两个量级。

基于此，为了使根据两个样本点外推得出的大气扩散因子值更为精确，可以将静、小风风速组划分为更多的风速等级，获得更多的样本点，降低样本点对应的累积概率值，使得计算结果更准确。

综上所述，与确定论相比，概率论考虑了项目所在地区的实际气象条件，以及发生的概率，使计算的结果偏大，更加符合事故环境影响评价保守性原则。但是在应用时要注意静、小风风速等级的划分，做到合理保守。

参考文献

[1] 环境影响评价技术导则.大气环境（HJ 2.2-2008）[S].

[2] USNRC.Regulatory Guide 1.145.Atmospheric dispersion models for potential accident consequence assessments at nuclear power plants.1979.endprint

摘 要：事故工况下的大气环境影响预测方法一般分为确定论和概率论两种，目前建设项目的大气环境影响预测大部分采用确定论方法。该文介绍了概率论方法的原理，通过实例说明了概率论方法在事故大气环境影响预测中的应用，并与确定论计算结果加以比较，可以看出后者的计算结果比前者偏大，更符合事故环境影响评价保守性原则。

关键词：概率论方法 事故工况 大气环境影响预测

中图分类号：X820.4 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2014）05（a）-0202-02

事故工况下的大气环境影响预测是大型建设项目环境影响评价的重要内容。事故大气环境影响预测方法一般分为确定论和概率论两种，目前国内环评单位大多采用确定论方法。确定论方法以现行《环境影响评价技术导则 大气环境》（HJ 2.2-2008）为代表，在设定的最恶劣气象条件下，按照高斯烟羽大气扩散模式计算污染物在大气中的扩散浓度[1]。概率论方法在确定论方法计算结果的基础上，考虑一定累积概率，推算出在该概率水平下的大气扩散浓度。美国核管委（NRC）导则RG1.145《用于核电站潜在事故后果评价的大气扩散模型》提供了一种典型的概率论事故大气环境影响预测方法[2]。下面对这种方法的原理进行介绍，并通过实例与确定论的计算结果加以比较。

1 概率论方法的原理

大量经验数据表明，当一个变量受到大量微小的、相互独立的随机因素影响时，这个变量往往服从或近似服从正态分布。服从正态分布的随机变量超过某个给定值Zα的概率可以表示为，Zα称为分位点。通常取α很小，使得随机变量X超过Zα的事件是一个小概率事件。

研究发现，相当长一段时间内的气象数据未必跟其对应的累积概率有线性关系，但是将其转换为自然对数，将累积概率转换为标准正态分布分位点，以自然对数值和累积概率的标准正态分布分位点绘制的散点图呈直线趋势。由于大气扩散因子（即大气扩散浓度与污染物排放源项的比值）是风速-稳定度气象组合的函数，在自然对数坐标下，大气扩散因子值与其累积概率标准正态分布分位点呈线性关系。

在此基础上，大气扩散因子的计算分为两步。第一步求取样本点，第二步由获得的样本点及其累计概率进行曲线拟合，得到规定累积概率水平对应的大气扩散因子值，即超过这个大气扩散因子的概率是该规定累积概率值。

第一步所采用的模式与确定论方法相同，采用短期大气扩散模式计算连续一段时间内每一种风向-稳定度-风速气象组合对应的大气扩散因子值，大气扩散因子值是风速、稳定度、下风向距离的函数，确定论方法中有很多模式计算短期大气扩散因子，本文不再详述。然后将得到的计算值取其自然对数作为样本点按照从大到小的顺序排列，并通过样本点对应的出现概率计算得到累积概率。累积概率可以理解为该大气扩散因子样本点被超越的概率。

第二步对大气扩散因子样本点与其对应的累积概率进行曲线拟合，即对累积概率求标准正态分布分位点作为x变量，将自然对数大气扩散因子样本点作为y变量，求出涵盖所有样本点范围的上包络线。在自然对数大气扩散因子和标准正态分布分位点坐标平面上，首先将最大样本点与其他从大到小的10个样本点逐一相连，取斜率最大的连线上的样本点作为包络线的第二个样本点保留，然后将保留的第二个样本点与剩余的从大到小的10个样本点逐一相连，取斜率最大的连线上的样本点作为第三个样本点保留，依此类推。由此得到的分段曲线包络了所有的样本点，拟合后的曲线更加保守。

得到拟合曲线后，根据规定的累积概率值求得的标准正态分布分位点，以及该分位点在坐标平面轴线上的位置，进行内插或外推即可求得相应的自然对数大气扩散因子，经过简单转换后便可以得到超过规定累积概率值的短期大气扩散因子值。

2 实例

以某核设施项目的事故大气环境影响评价为例，要求预测事故工况下每个风向在99.5%概率水平下的短期大气扩散因子值，即超过这个短期大气扩散因子的概率是0.5%。下面以S方向下风向4000 m距离处的计算点为例，详细说明概率论方法的应用。

（1）获得样本点

首先由项目厂址所在区域连续一年S方向的逐时气象数据（稳定度、风速）计算大气扩散因子值，同时列出每一个稳定度-风速气象组合的出现概率。稳定度分为从A到F共6类，风速划分为6个等级，理论上每个方向上共有36个气象组合，但实际情况是某些气象组合的出现概率为0，因此不再列出，共获得29个稳定度-风速气象组合，见表1。

将得到的大气扩散因子取其自然对数值作为样本点，然后对样本点排序，得到对应累积概率，并将累积概率转换为对应的标准正态分布分位点。得到的结果见表2。

（2）曲线拟合

得到样本点后求包络线y=kx+b。下表给出了求第一段包络线用到的样本点，x是累积概率的标准正态分布分位点，y是大气扩散因子的自然对数值。将第2个样本点到第11个样本点分别与第1个样本点两两连线求直线的斜率k、截距b，得到的结果见表3。根据包络线的定义，斜率k最大值对应的样本点（即第6个样本点）是包络线上的点，因此由第1、第6个样本点确定了第一段包络线。将规定概率0.5%转换为标准正态分布分位点-2.58，代入式y=kx+b即可得到超过概率0.5%的大气扩散因子值为6.59×10-4 s3/m。

由于该段包络线上第一个样本点的累积概率为3.97%，大于规定概率0.5%，因此不用再求其他包络线，只需用该段包络线上的两个样本点外推即可得到S方向下风向4000 m距离处的大气扩散因子值。

3 结语

根据概率论方法计算得到的累积概率为0.5%的大气扩散因子值为6.59×10-4 s3/m，由表1可见，根据确定论计算得到的大气扩散因子最大值为7.57×10-6 s3/m，两种方法的计算结果相比较，概率论计算结果比确定论偏保守。

上述例子中的项目所在地位于内陆丘陵地区，由于该地区的静、小风频率较大，而大气扩散因子样本点最大值对应的是静、小风气象条件，静、小风气象条件的出现概率即是它们的累积概率，而这个值往往远大于规定概率值0.5%，使得在曲线拟合时包络线的斜率偏大，造成外推计算结果偏大。从上述实例中可以看出，采用概率论方法计算得到的结果比确定论大将近两个量级。

基于此，为了使根据两个样本点外推得出的大气扩散因子值更为精确，可以将静、小风风速组划分为更多的风速等级，获得更多的样本点，降低样本点对应的累积概率值，使得计算结果更准确。

综上所述，与确定论相比，概率论考虑了项目所在地区的实际气象条件，以及发生的概率，使计算的结果偏大，更加符合事故环境影响评价保守性原则。但是在应用时要注意静、小风风速等级的划分，做到合理保守。

参考文献

[1] 环境影响评价技术导则.大气环境（HJ 2.2-2008）[S].

[2] USNRC.Regulatory Guide 1.145.Atmospheric dispersion models for potential accident consequence assessments at nuclear power plants.1979.endprint

摘 要：事故工况下的大气环境影响预测方法一般分为确定论和概率论两种，目前建设项目的大气环境影响预测大部分采用确定论方法。该文介绍了概率论方法的原理，通过实例说明了概率论方法在事故大气环境影响预测中的应用，并与确定论计算结果加以比较，可以看出后者的计算结果比前者偏大，更符合事故环境影响评价保守性原则。

关键词：概率论方法 事故工况 大气环境影响预测

中图分类号：X820.4 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2014）05（a）-0202-02

事故工况下的大气环境影响预测是大型建设项目环境影响评价的重要内容。事故大气环境影响预测方法一般分为确定论和概率论两种，目前国内环评单位大多采用确定论方法。确定论方法以现行《环境影响评价技术导则 大气环境》（HJ 2.2-2008）为代表，在设定的最恶劣气象条件下，按照高斯烟羽大气扩散模式计算污染物在大气中的扩散浓度[1]。概率论方法在确定论方法计算结果的基础上，考虑一定累积概率，推算出在该概率水平下的大气扩散浓度。美国核管委（NRC）导则RG1.145《用于核电站潜在事故后果评价的大气扩散模型》提供了一种典型的概率论事故大气环境影响预测方法[2]。下面对这种方法的原理进行介绍，并通过实例与确定论的计算结果加以比较。

1 概率论方法的原理

大量经验数据表明，当一个变量受到大量微小的、相互独立的随机因素影响时，这个变量往往服从或近似服从正态分布。服从正态分布的随机变量超过某个给定值Zα的概率可以表示为，Zα称为分位点。通常取α很小，使得随机变量X超过Zα的事件是一个小概率事件。

研究发现，相当长一段时间内的气象数据未必跟其对应的累积概率有线性关系，但是将其转换为自然对数，将累积概率转换为标准正态分布分位点，以自然对数值和累积概率的标准正态分布分位点绘制的散点图呈直线趋势。由于大气扩散因子（即大气扩散浓度与污染物排放源项的比值）是风速-稳定度气象组合的函数，在自然对数坐标下，大气扩散因子值与其累积概率标准正态分布分位点呈线性关系。

在此基础上，大气扩散因子的计算分为两步。第一步求取样本点，第二步由获得的样本点及其累计概率进行曲线拟合，得到规定累积概率水平对应的大气扩散因子值，即超过这个大气扩散因子的概率是该规定累积概率值。

第一步所采用的模式与确定论方法相同，采用短期大气扩散模式计算连续一段时间内每一种风向-稳定度-风速气象组合对应的大气扩散因子值，大气扩散因子值是风速、稳定度、下风向距离的函数，确定论方法中有很多模式计算短期大气扩散因子，本文不再详述。然后将得到的计算值取其自然对数作为样本点按照从大到小的顺序排列，并通过样本点对应的出现概率计算得到累积概率。累积概率可以理解为该大气扩散因子样本点被超越的概率。

第二步对大气扩散因子样本点与其对应的累积概率进行曲线拟合，即对累积概率求标准正态分布分位点作为x变量，将自然对数大气扩散因子样本点作为y变量，求出涵盖所有样本点范围的上包络线。在自然对数大气扩散因子和标准正态分布分位点坐标平面上，首先将最大样本点与其他从大到小的10个样本点逐一相连，取斜率最大的连线上的样本点作为包络线的第二个样本点保留，然后将保留的第二个样本点与剩余的从大到小的10个样本点逐一相连，取斜率最大的连线上的样本点作为第三个样本点保留，依此类推。由此得到的分段曲线包络了所有的样本点，拟合后的曲线更加保守。

得到拟合曲线后，根据规定的累积概率值求得的标准正态分布分位点，以及该分位点在坐标平面轴线上的位置，进行内插或外推即可求得相应的自然对数大气扩散因子，经过简单转换后便可以得到超过规定累积概率值的短期大气扩散因子值。

2 实例

以某核设施项目的事故大气环境影响评价为例，要求预测事故工况下每个风向在99.5%概率水平下的短期大气扩散因子值，即超过这个短期大气扩散因子的概率是0.5%。下面以S方向下风向4000 m距离处的计算点为例，详细说明概率论方法的应用。

（1）获得样本点

首先由项目厂址所在区域连续一年S方向的逐时气象数据（稳定度、风速）计算大气扩散因子值，同时列出每一个稳定度-风速气象组合的出现概率。稳定度分为从A到F共6类，风速划分为6个等级，理论上每个方向上共有36个气象组合，但实际情况是某些气象组合的出现概率为0，因此不再列出，共获得29个稳定度-风速气象组合，见表1。

将得到的大气扩散因子取其自然对数值作为样本点，然后对样本点排序，得到对应累积概率，并将累积概率转换为对应的标准正态分布分位点。得到的结果见表2。

（2）曲线拟合

得到样本点后求包络线y=kx+b。下表给出了求第一段包络线用到的样本点，x是累积概率的标准正态分布分位点，y是大气扩散因子的自然对数值。将第2个样本点到第11个样本点分别与第1个样本点两两连线求直线的斜率k、截距b，得到的结果见表3。根据包络线的定义，斜率k最大值对应的样本点（即第6个样本点）是包络线上的点，因此由第1、第6个样本点确定了第一段包络线。将规定概率0.5%转换为标准正态分布分位点-2.58，代入式y=kx+b即可得到超过概率0.5%的大气扩散因子值为6.59×10-4 s3/m。

由于该段包络线上第一个样本点的累积概率为3.97%，大于规定概率0.5%，因此不用再求其他包络线，只需用该段包络线上的两个样本点外推即可得到S方向下风向4000 m距离处的大气扩散因子值。

3 结语

根据概率论方法计算得到的累积概率为0.5%的大气扩散因子值为6.59×10-4 s3/m，由表1可见，根据确定论计算得到的大气扩散因子最大值为7.57×10-6 s3/m，两种方法的计算结果相比较，概率论计算结果比确定论偏保守。

上述例子中的项目所在地位于内陆丘陵地区，由于该地区的静、小风频率较大，而大气扩散因子样本点最大值对应的是静、小风气象条件，静、小风气象条件的出现概率即是它们的累积概率，而这个值往往远大于规定概率值0.5%，使得在曲线拟合时包络线的斜率偏大，造成外推计算结果偏大。从上述实例中可以看出，采用概率论方法计算得到的结果比确定论大将近两个量级。

基于此，为了使根据两个样本点外推得出的大气扩散因子值更为精确，可以将静、小风风速组划分为更多的风速等级，获得更多的样本点，降低样本点对应的累积概率值，使得计算结果更准确。

综上所述，与确定论相比，概率论考虑了项目所在地区的实际气象条件，以及发生的概率，使计算的结果偏大，更加符合事故环境影响评价保守性原则。但是在应用时要注意静、小风风速等级的划分，做到合理保守。

参考文献

[1] 环境影响评价技术导则.大气环境（HJ 2.2-2008）[S].

[2] USNRC.Regulatory Guide 1.145.Atmospheric dispersion models for potential accident consequence assessments at nuclear power plants.1979.endprint