向 怡 史学峰 吴玉生

(1.中国辐射防护研究院，山西 太原 030006；2.山西省生态环境保护服务中心，山西 太原 030006)

环境影响评价(简称环评)对于指导工业企业布局、保障地方经济建设与环境保护协调发展具有重要意义。目前，国内环评使用的主流大气污染物扩散模型为高斯烟羽模型AERMOD和拉格朗日模型CALPUFF，两者均为美国环境保护署(USEPA)推荐的适用于近场(距排放源50 km以内)大气污染物扩散模拟的模型，也是我国《环境影响评价技术导则 大气环境》(HJ 2.2—2018)推荐的模型。USEPA指出，CALPUFF较AERMOD可能更适合近场复杂地形和复杂风场下的模拟[1]，但我国的HJ 2.2—2018中仅推荐了近场满足特殊风场(包括长期静、小风和岸边熏烟)时使用CALPUFF，而没有更多对近场复杂地形和复杂风场下两种模型的适用性进行探讨和说明。

在国外，AERMOD 在17个环评研究中取得了良好的近场模拟效果[2]；CALPUFF也取得了一些较好的模拟结果[3-4]。在国内，朱好等[5]利用湖南某丘陵河谷地区的大气扩散实测资料对CALPUFF默认湍流参数进行了修正，最终模拟浓度分布与示踪观测结果取得了较高的一致性。上述研究的共同点是都需要开展实地气象观测。

然而，环评工作中不要求开展实地气象观测，HJ 2.2—2018规定地面气象数据可引用距离排放源最近或气象特征基本一致的地面气象站数据。由于我国幅员辽阔，相邻地面气象站距离往往可达数十千米，特别是对于山区盆地这类复杂地形，实际地形走向、相对高差等都十分复杂，由此导致气象条件的复杂性[6]。实际工作中往往选用距离最近的地面气象站数据，但事实上与排放源存在很大差异。在我国地势的第二级阶梯地形上分布有大量山区盆地。因此，研究和探讨缺乏代表性地面气象站数据时AERMOD和CALPUFF模型的合理性很有必要。

山区盆地的复杂地形一方面因障碍物机械强迫作用而改变边界层气流分布，另一方面由于下垫面热力性质的差异而诱生一些热力环流，从而造成山区盆地气象条件比平原地区复杂得多，会形成如渠道风、气流分离、阻塞与气流静滞以及坡谷风等特殊气流流动现象[7]。国内虽然已有针对关中盆地[8]、兰州盆地[9]、四川盆地[10]等山区盆地风场特征的研究，但由于山区盆地的复杂多样，对于其他盆地研究的借鉴意义有限。大同盆地是我国重要的能源基地，又是“十四五”期间承载山西省资源型经济转型和能源改革试点的重要区域，针对该地复杂地形及由此造成的近地面复杂气象条件仍缺乏相关研究。

本研究在分析大同盆地主要风场特征和污染物可能输送途径的基础上，利用可获取的气象资料对AERMOD、CALPUFF在环评工作中不开展实地气象观测时的模拟结果差异进行分析，选出更合适的模型，给可能形成同类风场的复杂山区盆地近场大气污染物扩散模型选取提供参考。

1 材料与方法

1.1 评价对象

大同盆地是山西省最大的山区盆地，呈东北—西南向的长条形，主要由采凉山、六棱山、恒山、洪涛山、云顶山等边界围成，该地工矿企业和人口分布多[11]。

本研究选择大同盆地内某电厂开展环评工作，电厂周边地形特征见图1。电厂西侧为采凉山，山体海拔1 362～2 144 m，北侧为云顶山，山体海拔1 416～2 200 m，南侧和东侧为海拔1 050～1 250 m的丘陵，在电厂北侧15 km、西南侧20 km处各分布有山脉构造形成的豁口。整体而言，大同盆地受周边山脉阻隔，沿地形走向形成了较为明显的东北—西南方向气流通道。

注：以电厂为坐标原点，设东西向坐标为x，南北向坐标为y。

1.2 气象资料来源

电厂周边分布有阳高县地面气象站(A)、云州区地面气象站(B)和大同市地面气象站(C)，气象数据(风向、风速、气温、气压、相对湿度、云量)来源于这3个地面气象站。根据HJ 2.2—2018，AERMOD选取距电厂最近的A地面气象站数据进行模拟；CALPUFF结合3个地面气象站数据进行模拟。高空气象站数据由国家环境保护影响评价数值模拟重点实验室采用中尺度数值模式WRF模拟生成。

1.3 大气污染物扩散模型构建

分别采用AERMOD、CALPUFF模拟电厂排放源对预测范围内网格点和敏感点的短期(日均浓度)和长期(年均浓度)贡献，结合山区盆地风场特征对模拟结果进行分析。

1.3.1 模型主要参数

电厂海拔1 141 m，烟囱高度210 m，烟囱出口内径8.2 m，烟气出口温度50 ℃。考虑到当地PM10现状超标，因此本研究以PM10为代表污染物进行数值模拟。

两种模型均采用美国SRTM3地形高程数据，数据精度为90 m×90 m。AERMOD地表植被参数在电厂东南侧按“农作地”，西北侧按“草地”选取；AERMET模块通用地表湿度选“中等湿度气候”；地面时间周期按“季”划分，生成不同季节的“正午反照率”、“波温率”。CALPUFF中CALMET模块的土地利用数据取自美国地质勘探局(USGS)的GLCC数据库中亚洲部分，分辨率为1 km，采样点格数设为2。两种模型均不考虑污染物的化学转化和干湿沉降，其他参数采用模型默认设置[12]。

1.3.2 预测范围及网格点和敏感点设置

本研究以图1所示的50 km×50 km正方形区域为预测范围，按距原点7 km以内200 m为间隔、7 km以外500 m为间隔设置网格点。同时，选取了电厂周边7个居民集聚区作为环境空气敏感点(1#～7#)，予以重点关注。表1给出了各敏感点的位置信息。

表1 敏感点位置信息

2 结果与讨论

2.1 电厂周边风场特征分析

3个地面气象站和1个高空气象站的风向频率玫瑰图见图2。3个地面气象站的主导风向受地形影响明显。A地面气象站在电厂东北约15 km，处于采凉山与云顶山交界形成的豁口东侧，受大同盆地外内蒙古地区的常年西北风影响，该站主导风向为西偏西北风；B地面气象站在电厂南约25 km，西北侧受采凉山、洪涛山阻隔，东南侧受恒山阻隔，只有东北—西南形成通道，因此主导风向为西偏西南风；C地面气象站位于电厂西南约32 km，地处大同盆地腹地平原，在西风天气系统和山脉地形走向共同影响下形成了偏北风通道。高空气象站受西风影响明显，东风出现频率极少，表明大同盆地常年受西风天气系统影响。

注：风频单位为%。

2.2 模拟结果

2.2.1 短期贡献对比分析

两种模型模拟的网格点最大日均质量浓度贡献分布见图3。表2给出了两种模型对各敏感点的最大日均质量浓度贡献。

表2 两种模型对各敏感点的最大日均质量浓度贡献1)

图3 两种模型的网格点最大日均质量浓度贡献分布

(1) 网格点最大日均浓度

从图3可以看到，两种模型的网格点短期模拟结果具有相似性。短期高浓度贡献均出现在电厂西侧约2 km处的采凉山上和北侧约18 km处的云顶山上，存在较明显的“撞山”效应。这是因为两种模型在处理烟羽山体碰撞时均以流线分裂的概念为理论基础，即假设烟羽碰撞时存在一个临界高度，烟羽同山体碰撞后被认为分裂成2层，临界高度以上的烟羽有足够动能抬升越过山体，临界高度以下的烟羽则围绕山体形成绕流。在烟羽同山体碰撞过程中，造成短期高浓度“撞山”，反映了电厂排放烟羽与地形障碍物相遇时发生迎面碰撞，形成山体迎风侧局地地面污染物高浓度分布的客观事实。其中，AERMOD、CALPUFF的网格点最大日均浓度最大值分别出现在(-2 200 m，1 800 m)、(-3 800 m，600 m)处，均在距电厂西侧最近的采凉山区，而北侧的云顶山则是次高浓度分布区。可见，当排放源四周分布有高海拔地形时，烟羽与山体的碰撞往往将导致最近距离的短期高浓度分布。

(2) 敏感点最大日均浓度

从表2可以看出，位于电厂西侧采凉山的2个海拔较高的4#、7#敏感点(海拔分别为1 278、1 546 m)的最大日均浓度贡献表现为AERMOD大于CALPUFF，PM10-A/PM10-C分别为1.67、4.61；而其他5个海拔较低的敏感点(海拔为1 055～1 113 m)的最大日均浓度贡献表现为AERMOD小于CALPUFF，PM10-A/PM10-C为0.22～0.79。伯鑫[13]在广东省的沙角电厂模拟中也发现，近场低海拔区短期浓度贡献AERMOD总体比CALPUFF小，而高海拔区AERMOD总体比CALPUFF大。

2.2.2 长期贡献对比分析

两种模型模拟的网格点最大年均质量浓度贡献分布见图4。表3给出了两种模型对各敏感点的最大年均质量浓度贡献。

表3 两种模型对各敏感点的最大年均质量浓度贡献1)

(1) 网格点最大年均浓度

由图4可见，相较短期模拟结果，两种模型的网格点长期模拟结果差异较大。AERMOD的长期高浓度贡献集中在电厂西侧附近的采凉山上，而CALPUFF的长期高浓度贡献区域除电厂西侧的采凉山和北侧云顶山外还扩展到了东北侧的盆地内平原区域。这表明虽然两种模型模拟的短期最大浓度贡献均在西侧“撞山”，但由于各模型风场生成原理不同，在长期气象条件下模拟的长期浓度贡献分布出现差异。

图4 两种模型的网格点最大年均质量浓度贡献分布

(2) 敏感点最大年均浓度

由表3可见，相较短期模拟结果，各敏感点的PM10-A/PM10-C普遍增大。在长期气象条件下，位于电厂西侧采凉山的2个海拔较高的4#、7#敏感点PM10-A/PM10-C分别达到了6.00、11.25；而其他5个海拔较低的敏感点PM10-A/PM10-C也增加到了0.50～1.50。

需要予以特别关注的是，对于预测范围内人口最多、也是最重要的环境敏感点阳高县城(1#)而言，短期和长期的PM10-A/PM10-C分别为0.22、0.50，说明AERMOD的模拟结果均低于CALPUFF，即对于盆地内平原区域而言，CALPUFF的模拟结果更为保守。

2.3 风场生成原理差异对模拟结果的影响分析

陈彦山等[14]和周汾涛等[15]分别在研究黄河上游地区和太原盆地地形对大气流场影响时均发现，地形对近地面气流具有引导作用。本研究电厂受盆地周边山脉阻隔形成较明显的东北—西南方向气流通道。提取CALPUFF模拟的全年逐时风矢量数据进行统计分析发现，CALPUFF模拟的电厂处西南(包括WSW、SW、SSW)风向风频为40.5%，而东北(包括NNE、NE、ENE)风向风频为14.9%；AERMOD模拟的电厂处相应西南、东北风向风频分别为19.1%、8.2%。可见，CALPUFF能更好地描述电厂受盆地东北—西南方向气流通道形成的主导风场影响。图5给出了CALPUFF模拟的受盆地东北—西南方向气流通道形成的主导风场影响的典型风矢量流场图。

图5 CALPUFF模拟的典型风矢量流场图

通过追溯AERMOD发生短期高浓度分布时的气象条件发现，在夜间Monin-Obukhov长度较小的稳定天气且有将烟羽吹向山体的低速风时出现“撞山”效应。AERMOD作为稳态模型，其中的AERMET模块生成气象场时仅依据单个地面气象站数据。但由于大同盆地地形复杂，按HJ 2.2—2018选取距电厂最近的A地面气象站数据不能准确代表相距约15 km的电厂处气象条件，因而过多地出现烟羽向西侧采凉山“撞山”。而CALPUFF中的CALMET模块采用了地形动力学理论并结合了多个地面气象数据进行修正，生成的气象场能更好地反映大同盆地的复杂山区地形，因此CALPUFF模拟生成的风场不会过多地出现向西“撞山”，而能更好地吻合东北—西南方向的气流通道。因此，对于分布在盆地内低海拔平原区的5个敏感点来说，CALPUFF的日均浓度贡献普遍大于AERMOD。

进一步对比两种模型下的年均浓度贡献分布，CALPUFF模拟的PM10年均浓度贡献较好地吻合了东北—西南方向的气流通道。电厂处的区域大气流场是受西风天气系统、山脉地形走向以及盆地辐合气旋环流影响而形成的以西南风向为主导的中尺度流场，因此CALPUFF模拟的长期高浓度贡献区不仅仅出现在西侧山体，而是扩展到了主导风场下风向的北部和东北部区域。AERMOD采用了距电厂最近的A地面气象站数据，其主导风向为西偏西北风，显然不能准确地代表电厂受地形影响所受的主导风场；而且AERMOD本身也无法结合区域地形进行风场再分析和校正，这就造成了烟羽过多地吹向了西侧山体。

郭伟等[16]基于2014—2018年大同市区逐时风向风速和PM2.5浓度数据统计分析表明，大同市区采暖期和非采暖期PM2.5日均高浓度均在偏南风下出现。本研究中电厂与大同市区均位于大同盆地北部区域，气象条件相似，对比本研究的两种模型模拟结果，采用CALPUFF模拟时在偏南风的下风向即电厂北部和东北部出现污染物高浓度贡献区域，更加合理。

3 结 语

(1) 大同盆地近地面风场受西风天气系统和山脉地形走向以及盆地辐合气旋环流的共同影响。A地面气象站(代表阳高县)受盆地西侧豁口和盆地外内蒙古地区常年西北风影响，主导风向为西偏西北风；B地面气象站(代表云州区)主要受地形影响，主导风向为西偏西南风；C地面气象站(代表大同盆地腹地平原)主导风向为偏北风。

(2) 在不开展实地气象观测、仅按照HJ 2.2—2018引用周边地面气象站数据作为AERMOD和CALPUFF进行模拟的条件，CALPUFF模拟的电厂处西南、东北风向风频分别为40.5%、14.9%，AERMOD模拟的电厂处西南、东北风向风频分别为19.1%、8.2%，表明CALPUFF能更好地描述电厂受盆地东北—西南方向气流通道形成的主导风场影响。模拟结果显示，AERMOD存在低估重要敏感点环境影响的问题，在环评工作中应予以关注。

(3) AERMOD与CALPUFF在模拟大同盆地复杂地形下的PM10短期浓度贡献时差异不大，但在模拟长期浓度贡献时差异明显。相较CALPUFF，AERMOD本身无法结合区域地形进行风场再分析和校正。因此，当山区盆地复杂地形下形成通道地形时，CALPUFF较AERMOD更能合理地模拟近场复杂地形及其风场对污染物扩散的影响。