孙爽

(北京中环博宏环境资源科技有限公司，北京 100012)

AERSCREEN大气污染估算模式在复杂地形条件下的应用研究

孙爽

(北京中环博宏环境资源科技有限公司，北京 100012)

SCREEN3作为大气环评导则推荐的估算模式在大气环评工作中得到广泛应用，而SCREEN3模式对复杂地形的处理有一定局限性。AERSCREEN模式在气象数据处理、地形数据处理以及建筑物下洗等方面做了较多改进。通过案例在不同预测情境下的设定，对比地形因素对污染物落地浓度预测结果的影响。结果显示：在调用地形文件的情况下，污染物落地浓度变化范围增大、波动明显，污染物落地浓度与距离的相关性减弱，但整体趋势随着离源距离的增加，落地浓度是分级下降的。测算案例周围地形整体呈东高西低、南高北低，AERSCREEN模型调用地形参数模拟得出，项目排放的污染物受东北方及东南方山体阻隔，在山前聚积效应明显。

AERSCREEN；估算模式；复杂地形；环境影响评价

《环境影响评价技术导则 大气环境》(HJ 2.2—2008)推出以来，SCREEN3作为导则推荐的估算模式已经被广泛应用于大气环境评价等级和评价范围的确定中，为国内环评从业者提供了很大便利。SCREEN3是美国国家环境保护局于1995年推出的基于ISC3预测模式的筛选模式。2011年3月，美国国家环境保护局正式发布了新一代估算模式AERSCREEN，取代SCREEN3作为美国空气质量模型的估算模式。AERSCREEN与SCREEN3的不同主要集中在对建筑物下洗、气象参数及地形的处理方式。AERSCREEN模式耦合了AERMOD的相关内核(AERMOD、AERMAP)[1-5]，模拟复杂地形条件下大气污染影响时，可以调用地形数据，使估算结果更加贴近实际情况。本文采用环评案例测算AERSCREEN模型在复杂地形下对预测结果以及对评价等级和评价范围的影响，以期对该空气质量模型在大气环境影响评价中的应用进行探析。

1 AERSCREEN模型系统概况

1.1AERSCREEN模式系统介绍

AERSCREEN是美国国家环境保护局基于AERMOD模型开发的估算模型。该模型可对单个污染源所产生的最不利气象条件下的1小时浓度最大值进行估算，还可输出3小时、8小时、24小时平均及年均地面浓度最大值。AERSCREEN旨在生成不小于由AERMOD模型计算得出的、具有完全考虑气象和地形数据的估计值，但保守程度将因使用过程中的具体设定而异。

AERSCREEN可计算的污染源类型包括点源、体源、矩形面源、圆形面源、火炬源、带盖点源以及水平点源，能够考虑地形、熏烟和建筑物下洗的影响。

1.2AERSCREEN运行环境及流程

AERSCREEN模型在DOS环境下运行，主要运行流程如图1所示。

图1 AERSCREEN运行流程Fig.1 AERSCREEN model operation flow

AERSCREEN模型输出文件中包含污染源参数、气象参数及地表参数设置情况，地形数据信息，不同距离的最大小时落地浓度值和1小时、3小时、8小时、24小时平均及年均地面浓度最大值等。

AERSCREEN可调用AERMAP程序处理复杂地形高程文件(DEM或NED)，生成各排放源和受体的海拔高度，进而充分考虑地形对大气污染物扩散的影响。SCREEN3预测过程中仅可考虑地形高度和离地受体高度，无法利用DEM或NED文件。在复杂地形条件下，烟气扩散会受到地形条件的影响，AERSCREEN改善了复杂地形条件下的模拟计算，其估算结果更贴近实际情况[6-9]。

2 相关典型案例设置

2.1污染源数据

山西潞安某煤化工项目污染源数据如表1所示。该项目有两类污染源，点源和面源，其中点源有5个(3个排放NO2，1个排放NMHC，1个排放H2S)，面源2个(排放NMHC和H2S)。

2.2项目周围环境特征

山西潞安某煤化工项目位于农村地区，土地利用类型为农田，地理位置为东经113.11°，北纬36.48°，环境温度介于-24.5℃到39.1℃之间，属于中等湿度区域。项目周围地形如图2所示。

3 调用地形文件对测算结果影响分析

P1、P2、P3源排放的污染物同为NO2。NO2落地浓度分布如图3所示。

P4、A1源排放的污染物同为NMHC。NMHC落地浓度分布如图4所示。

P5、A2源排放的污染物同为H2S。H2S落地浓度分布如图5所示。

不同地形条件下污染物落地浓度测算结果如表2所示。

表1 山西潞安某煤化工项目污染源数据

注：每个污染源仅选用占标率最大的一种污染物进行AERSCREEN模型测算。

图2 山西潞安某煤化工项目周围地形Fig.2 Terrain map of a coal chemical project in Shanxi Province

图3 NO2落地浓度分布Fig.3 Ground level concentration of NO2 pollutants

图4 NMHC落地浓度分布Fig.4 Ground level concentration of NMHC pollutants

由上述测算结果可见，不考虑地形因素即简单地形条件下，污染物落地浓度会在污染源近距离范围内有一定程度的激增，但之后随着距离的增加而下降的规律性较强。调用地形文件情况下，污染物落地浓度变化范围增大，波动明显，污染物落地浓度与距离的相关性减弱，但整体趋势仍随着离污染源距离的增加，落地浓度分级下降。

以现行《环境影响评价技术导则 大气环境》(HJ 2.2—2008)中规定的环境影响评价工作等级和评价范围的确定方法来判定，不考虑地形影响的情况下，该案例评价等级判定为二级，评价范围为边长12.8 km的矩形区域；考虑地形因素影响，该案例评价等级将升高为一级，评价范围为边长49.6 km的矩形区域。可见，位于复杂地形区域的建设项目，使用新一代估算模式AERSCREEN考虑其地形对污染物扩散的影响，测算结果更加全面，也更加保守，提高了对大气环境影响评价的要求。

表2 不同地形条件下污染物落地浓度测算结果汇总

注：NO2标准值取自《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)小时浓度二级评价标准限值；NMHC标准值参照河北省《环境空气质量 非甲烷总烃限值》(DB13/ 1577—2012)中一小时平均浓度二级标准限值；H2S标准值参照《工业企业设计卫生标准》(TJ 36—1979)中居住区大气中有害物质的最高容许浓度一次值。

图5 H2S落地浓度分布Fig.5 Ground level concentration of H2S pollutants

4 测算结果受地形条件影响分析

对比山西潞安某煤化工项目各污染源参数，统计所有点源、面源排放的各污染物落地浓度最大值前10位出现的位置，以及该地点的地形特征，统计结果如表3所示。

由统计结果可见，所有污染源最大落地浓度均位于项目周围5 km范围之内。在此范围内，项目周围地形整体呈东高西低、南高北低。所有点源、面源各污染物落地浓度最大值前10位均出现在项目东北方及东南方山坡的山腰位置，所有污染源出口海拔均低于相应山坡海拔。AERSCREEN模型调用地形参数模拟显示，项目排放的污染物受东北方及东南方山体阻隔，在山前聚积效应明显。

点源方面，由P1、P5可见，落地浓度大值区域均聚集在项目东北方的山坡上，由于该处山坡较陡，P1、P5烟囱高差50 m，综合考虑烟气抬升高度，其落地浓度大值区域距离相差1倍。由P2、P3可见，其烟囱高度相近，烟气温度、流速等烟气抬升条件类似，其落地浓度大值区域基本位于同一区域。P4由于烟囱高度低，最大落地浓度位于污染源附近几百米范围之内，聚集在项目东南侧的坡地上。面源方面，两个面源高度均为15 m，面积有显著差异，其落地浓度大值出现位置基本一致。

5 结语

AERSCREEN模型可调用AERMAP程序处理复杂地形高程文件。在本文研究案例中，调用地形参数模拟显示，项目排放的污染物受山体阻隔，在山前聚积效应明显。

AERSCREEN模型作为2017年修订版《环境影响评价技术导则 大气环境(征求意见稿)》的推荐模型之一，在未来的大气环境影响评价工作中将得到广泛应用。特别是位于复杂地形区域的建设项目，使用新一代估算模式AERSCREEN考虑其地形条件对污染物扩散的影响，其测算结果将更加全面，有利于进一步提升大气环境影响评价的有效性。

表3 最大落地浓度出现位置地形统计

注：角度为以正北方向为0°/360°，顺时针递增，90°即为正东；假设所有污染源均位于同一位置，所有污染源海拔均为958 m。

[1] USEPA. User’s Guide for the AERMOD Meteorological preprocessor (AMERMET)[R]. North Carolina: U.S. Environmental Protection Agency, Office of Air Quality Planning and Standards, Emissions, Monitoring, and Analysis Division, 2004: 1- 40.

[2] USEPA. Revised Draft User’s Guide for The Aermod Terain Preprocessor (AERMAP)[R]. North Carolina: U.S. Environmental Protection Agency, Office of Air Quality Planning and Standards, Emissions, Monitoring, and Analysis Division, 1998: 1- 35.

[3] USEPA. Screening Procedures for Estimating the Air Quality Impact of Stationary Sources[R]. North Carolina: U.S. Environmental Protection Agency, 1992: 1- 10.

[4] USEPA. User’s Guide to the Building Profile Input Program[R]. North Carolina: U.S. Environmental Protection Agency, 2004: 1- 25.

[5] USEPA. AERSURFACE User’s Guide[R]. North Carolina: U.S. Environmental Protection Agency, 2008: 1- 30.

[6] 李时蓓, 戴文楠, 杜蕴慧. 对环境空气质量预测中不利气象条件的研究[J]. 环境科学研究, 2007, 20(5) : 26- 30.

[7] USEPA. Screen3 Model User’s Guide[R]. North Carolina: U.S. Environmental Protection Agency, Office of Air Quality Planning and Standards, Emissions, Monitoring, and Analysis Division, 1995: 43- 45.

[8] 伯鑫, 傅银银, 丁峰, 等. 新一代大气污染估算模式AERSCREEN对比分析研究[J]. 环境工程, 2012, 30(5): 71- 76.

[9] 吴成志, 程吉. 大气估算模式AERSCREEN与SCREEN3对比研析[J]. 环境影响评价, 2014(2): 37- 39.

StudyonApplicationofAERSCREENAirPollutionEstimationModelinComplexTerrainCondition

SUN Shuang

(China Environmental Resources Technology Co., Ltd., Beijing 100012, China)

As the recommended screening-level air quality model inGuidelinesforEnvironmentalImpactAssessment—AtmosphericEnvironment(HJ 2.2-2008), SCREEN3 has been widely used so far. However, SCREEN3 model has some limitations on complex terrain parameter processing. AERSCREEN has made more improvements in meteorological parameter processing, terrain parameter processing, and building down wash. Based on the case comparison in different forecast scenarios, the impact of terrain parameter on the prediction of ground level concentration of pollutants was studied. The results showed that in the case of adopting terrain processing, the variation range of ground level concentration increased and fluctuated obviously, and the correlation between ground level concentration and distance was weakened, while the ground concentration graded down with the increase of the distance from the source. The project location had lower terrain around the whole west than the east, the north than the south. The AERSCREEN model simulation results showed that the pollutants were significantly affected by the northeastern and southeastern mountain blocks, and the pollutants accumulated in the piedmont.

AERSCREEN; estimation model; complex terrain; Environmental Impact Assessment

2017-07-07

孙爽(1983—)，女，北京人，工程师，学士，主要研究方向为环境影响评价及大气和噪声污染模拟，E-mail：bh1kql@qq.com

10.14068/j.ceia.2017.06.012

X820.3

A

2095-6444(2017)06-0047-05