（环境工程专业论文）空气氟化物静态法与动态法监测结果的相关性研究.pdf

空气氟化物静态法与动态法监测结果的相关性研究 摘要 铝电解过程中产生氟烟气，对大气造成污染。通过监测了解氟化 物污染空气状况，及时对污染源进行治理提供科学依据。目前对大气 中氟化物的最常用的监测有动态与静态两种方法。静态法反映一段时 间内空气中氟化物的平均水平，操作简单，但无法反映具体时刻的氟 化物浓度的变化趋势。动态法反映的是瞬时氟化物浓度状况，但是需 要耗费大量的人力和物力。 为了简化监测，节约成本，提高效率，本文对空气中氟化物动态 法监测结果和静态法监测结果的相关性进行了系统而深入的研究。首 先，选择某一扩散模式，按照这一模式先估算实际动态监测时段的浓 度；然后将估算结果与实际监测结果进行比较，得到估算结果的修正 系数；之后，将按照所选择的扩散模式计算空白时段的估算浓度，并 将估算浓度乘上该浓度修正系数，得到空白时段的虚拟的动态监测浓 度；最后将静态监测浓度、实际动态监测浓度和虚拟的动态监测浓度 代入相关性方程，得到相关性系数或具体的相关性方程。从而建立了 两种监测方法之间的相关性模型，得到了预期的研究目的，取得了下 述研究结论： ( 1 ) 动态法监测结果与静态法监测结果理论上存在相关性，建立 相关性的理论基础是两种方法在滤纸上吸附或吸收的氟化物总量存在 确定的比例关系，两种方法的相关性模型是：c 跚t = 七巳毛 i = l ( 2 ) 相关性系数k 是一个与空气自然流动经过静态监测仪器( 或 滤纸) 的速度有关的量，其定义式为k = 3 6 0 0 v 。，而空气的流动与气象 条件和位置密切相关，因此，大气环境的复杂变化和不可控性对其结 果将产生很大影响。 ( 3 ) 各监测点动态监测法与静态监测法结果的相关性模型( 或相 关性系数) 。在本次研究中，两者的相关性系数在1 0 8 5 的范围内。 ( 4 3 根据各监测地点的相关性系数和静态监测浓度，借助有关扩 散模式和气象参数，可以直接预测出任意时段的动态浓度。 ( 5 ) 采用相关性研究结果预测动态浓度，虽然预测结果与实际监 测结果有一定误差，但这一研究尝试了预测动态浓度的一种全新方法， 预计通过多种扩散模式的比较优化、扩散参数的优化、气象资料的完 备、监测点与源之间的精确定位等手段，可以获得更加准确的结果。 关键词：氟化物环境监测扩散模式相关性 i l s t u d yo nt h ec o r r e l a ，r i o no fa i r f l u o r i d e m o n i t o r i n gr e s u i j t sb ys t a t i cm e t h o da n d d y n a m i cm e t h o d t h ef i u o r i ds m o k eg e n e r a t e dd u r i n ga l u m i n u me l e c t r o l y s i sc a nb ea g r a t et h r e a tt ot h ea t m o s p h e r e w em o n i t o rt h ef l u o f i dp o l l u t i o ns t a t u sa n d p r o v i d eas c i e n t i f i cp o l l u t i o nc o n t r o ls u g g e s t i o nf o rt h ep o l l u t i o ns o u r c e n o wt h e r ea r et w ow a y sf o ra i rf l u o f i dm o n i t o r i n g ，o n ei sd y n a m i ca n dt h e o t h e ri ss t a t i c t h es t a t i cm e t h o dc a r lp r o v i d ea na v e r a g ef l u o r i dc o n t e n ti n t h ea i rd u r i n ga p e r i o do ft i m e ，i ti se a s yt oh a n d l e ，b u t c a r ln o tp r o v i d ea n a c c u r a t ef l u o f i dc o n t e n tv a r i a t i o nt r e n da tap a r t i c u l a rt i m e t h ed y n a m i c m e t h o dc a np r o v i d ea ni n s t a n t a n e o u sf l u o r i dc o n t e n ta ta n ya p p o i n t e dt i m e ， b u ti tc o s tm u c hm o r et h a nt h ep r e v i o u so n e f o rt h ep u r p o s eo fs i m p l i f y m o n i t o r i n ga n dc u tc o s ta sw e l la si m p r o v ee f f i c i e n c y , t h i sa r t i c l ec a r d e d o u ta d e e ps t u d ya b o u tt h ec o r r e l a t i o nb e t w e e n t h ed y n a m i cm e t h o da n dt h e s t a t i cm e t h o d ，a n de s t a b l i s h e dac o r r e l a t i o nm o d e lb e t w e e nt h e s et w o m o n i t o rm e t h o d s ，a n dt h er e s u l tm e tt h eg o a l t h ed y n a m i cm o n i t o rm e t h o da n dt h es t a t i cm o n i t o rm e t h o da r e c o r r e l a t e dw i t he a c ho t h e rt h e o r e t i c a l l y , t h et h e o r e t i c a lb a s i si st h a tt h e f l u o r i da b s o r b e db yf i l t e rp a p e ri nt h e s et w om e t h o da r ep r o p o r t i o n a l l y r e l a t e d t h ev a l u eo f c o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n tki sr e l a t e dw i t l lt h ev e l o c i t yo f a i r w h e ni tb l o wp a s st h es t a t i cm o n i t o ro rt h ef i l t e rp a p e r t h ed e f i n i t i o n f o r m u l ai s ： t h eb l o wo fa i ri sc l o s e l yr e l a t e dw i 1w e a t h e rc o n d i t i o na n dl o c a t i o n s o t h ec o m p l e x i t ya n dt h eu n c o n t r o l l a b i l i t yo fa i rc o n d i t i o nw i l lg r e a t l ya f f e c t i i i t h er e s u l t r n l ec o r r e l a t i o nm o d e l ( o rt h ec o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n t ) c a nb ew o r k e d o u t , t h ec o n c r e t es t e p s a r e - c h o o s eo n ed i f f u s em o d e ，e s t i m a t et h e c o n c e n t r a t i o no fa c t u a ld y n a m i cm o n i t o r i n ga c c o r d i n gt ot h em o d e ，t h e n c o m p a r et h ee s t i m a t i o nw i t l lt h ea c t u a lm o n i t o rr e s u l t a n dg e n e r a t et h e c o r r e c t i n gc o e f f i c i e n t t h e n ，p r e d i c tt h ef u t u r ec o n c e n t r a t i o nu s i n gt h e c h o s e nm o d e ，a n dm u l t i p l yt h ec o r r e c t i n gc o e f f i c i e n tt og e tav i r t u a l d y n a m i c m o n i t o r c o n c e n t r a t i o n 。f i n a l l y , p l a c e t h es t a t i cm o n i t o r c o n c e n t r a t i o n ，t h ea c t u a ld y n a m i cm o n i t o rc o n c e n t r a t i o na n dt h ev i r t u a l d y n a m i cm o n i t o rc o n c e n t r a t i o ni n t oo n ec o r r e l a t i o ne q u a t i o n ，a n dt h e ng e t t h ec o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n to ra ns p e c i f i cc o r r e l a t i o ne q u a t i o n i nt h i s r e s e a r c h ，t h ec o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n t sb e t w e e nt h ed y n a m i cm o n i t o rm e t h o d a n dt h es t a t i cm o n i t o rm e t h o di nm a n ym o n i t o rs p o t sa r ei nt h er a n g eo f l o 8 5 w i t ht h ek n o w l e d g eo fd i f f u s em o d ea n dw e a t h e rd a t a , t h ed y n a m i c c o n c e n t r a t i o no fa n yp e r i o do ft i m ec a nb ed i r e c t l yp r e d i c t e du s i n gt h e c o r r e l a t i o nc o e m c i e n t sa n dt h es t a t i cm o n i t o rc o n c e n t r a t i o n a l t h o u g ht h e r ei sac e r t a i ne r r o rw h e nu s i n gt h ec o r r e l a t i o nm e t h o dt o p r e d i c tt h ed y n a m i cc o n c e n t r a t i o n ，t h i sm e t h o do p e n e dan e ww a yt o p r e d i c td y n a m i cc o n c e n t r a t i o n i fw ec o m p a r em a n yd i f f u s em o d ea n d c h o o s et h eb e s to n e ，o p t i m i z et h ed i f f u s ec o e f f i c i e n t ，c o m p l e t et h ew e a t h e r d a t a , l o c a t et h ep o s i t i o no fm o n i t o rs p o t sa c c o r d i n gt ot h es o u r c e ，w ec a n g e tm o r ep r e c i s ep r e d i c t i o n k e yw r o d s ：f l u o r i d e ；e n v i r o n m e n t a lm o n i t i o r ；d i f f u s em o d e ； r e l a t i v i t y 1 v 符号说明 意义 烟源有效高度 研囱几何高度 烟气抬升高度 烟流顶部的高度 烟囱直径 点源距监测点的距离 横向扩散参数 竖向扩散参数 正方形面源单元的边长 面源排放的平均高度 监测点在烟囱的下风向水平距离 监测点的横风向距离 考察点离地高度 气象观察站离地高度，一般取1 0 横向扩散参数的回归参数 竖向扩散参数的回归参数 时间稀释指数，对稳定度为d 级别的情 况，0 5 h t 2 2 h ，q = 0 3 5 ；2 h 8 或p h 值 5 时， 都会出现负干扰。刘超、吴方正等人通过实验发现，采样时间越长，监测值越低“”。 1 3 课题的提出及意义 目前，氟化物的监测方法很多，根据连续监测时间的长短和取样方法的不同， 主要分为静态监测法和动态监测法。静态监测法的做法是，在户外监测点悬挂浸 渍有氢氧化钙溶液的滤纸挂片，几天后，将挂片取出，并带回实验室进行定量分 析，从而得出单位面积上氟化物的日均沉降量。动态监测法的做法是，采用专门 取样仪器，在监测点连续抽取空气( 抽取时间一般为1 小时到4 小时不等) ，并让 所抽取的空气经过仪器内部特制的滤膜，之后将滤膜取出，并带回实验室进行定 量分析，从而得出氟化物的浓度。可见，两种监测方法相比，各有优缺点。静态 监测法监测时间长，无须专门的取样仪器抽取空气，监测过程简单，得到的结果 是单位时问单位面积上的日均氟化物沉积量( 单位：g ( m 2 d ) ) ，其不足是无法知 广叠r 岸习l 士掌位论文空气簟化袖静惠诗- 与动志爿嚏翱培秉的相关性研，巴 道监测期内某一时段( 或时刻) 的氟化物浓度。换句话说，静态监测法有利于进 行污染总量的监控，而无法进行动态污染浓度的监控。动态法则正好相反，它需 要专门的仪器来连续抽取空气，仪器要求高，并且需要消耗动力和耗费大量人力， 得到的结果是单位体积内的平均污染物量( 单位：i sg m ) 。可见，动态监测法有 利于进行动态污染浓度的监控，而无法进行污染物总排放量的监控。因此，为了 充分发挥各自的优点，扬长避短，受中国铝业公司广西分公司的委托，本课题拟 对空气中氟化物的静态法与动态法监测结果进行相关性研究，以期通过静态监测 结果，并借助有关气象监测数据，直接预测静态监测期内某一时段的动态监测结 果，从而降低氟化物监测过程中的监测成本，提高监测效率和效益。 1 4 研究内容 本文采用数据分析和计算机模拟的方法，从大气污染物扩散模式的影响方面 入手，讨论了大气氟化物动态法与静态法结果相关性模型的理论依据，和模型的 参数结果。具体内容包括： ( 1 ) 寻求动态法监测结果与静态法监测结果理论上存在相关性的理论依据。 ( 2 ) 动态法监测结果与静态法监测结果相关性模型的求解。 ( 3 ) 动态法监测结果与静态法监测结果相关性模型的应用。 4 j 冒r 孽嘎士掌位论文空气，- 化静静矗皇 与动意法鱼涮结- j i l , 的相关性研竞 第二章氟化物的实地监测与数据处理 2 1 氟化物污染源及净化处理 本试验的污染源是由中国铝业广西分公司电解铝厂排放的氟化物。与大多数 电解铝生产企业一样，中国铝业公司广西分公司的氟化物主要来自氧化铝熔盐电 解槽，氟化物从电解槽逸出后，一部分经过烟气净化系统处理，被固体氧化铝吸 收回用，净化后尾气经烟囱排放。另一部分氟化物则从厂房车间天窗逸散出来， 不经过任何净化系统，直接排出大气环境，属于无组织排放。 烟气净化处理系统共有3 套干法净化系统，对电解槽排出的烟气进行净化处 理。其中2 套为1 6 0 k a 干法净化系统，每套净化系统包括2 组滤袋直径为1 5 0 m m 、 滤袋长度为5 5 0 0 r a m ，滤袋总数为4 8 5 6 条的低压脉冲喷吹袋式除尘器，以及4 台 y 4 7 3 n 0 2 0 f 型排烟机，净化后的烟气由5 0 m 高的烟囱排入大气。另一套为3 2 0 k a 千法净化系统，包括2 组滤袋直径为1 2 0 m m 、滤袋长度为5 0 0 0 m m ，滤袋总数为 2 5 6 0 条的低压脉冲喷吹袋式除尘器，以及2 台y 4 7 3 n 0 2 0 f 型排烟机，净化后的烟 气同样由5 0 m 高的烟囱排入大气。 2 2 监测点的布设 在进行大气环境监测时，首先要确定的是监测点的数量和位置。监测点的布 设是否合理直接关系监测数据是否具有代表性和实用性。 2 2 1 采样点数目的确定 应根据区域大气污染状况、功能布局、监测区域大小，结合地形、污染气象 等自然因素综合考虑监测点的数目。一般而言，对于一级评价项目，监测点数不 应少于l o 个；对于二级评价项目，监测点数不少于6 个；对于三级评价项目，布 置l 3 个点即可。针对具体的污染状况，采样点的数目可酌情增减“”。 ( 1 ) 当污染源比较集中，主导风向较为明显时，在污染源主导风向下风区方 位内设置受本源污染的监测点，布点可适量赠加；而在污染源上风向未受本源污 染的地方布设对照点，布点可适量减少。 ( 2 ) 超标地区布点的数目要适量增加；未超标地区布点则可适量减少。 ，翟r 大掣嘎士掌位诗文 空气，化袖静蔗蒜与动瘫嗣沮潮结果的相关妇：研，b ( 3 ) 工业企业比较集中的城区、工矿区和交通频繁区，布点要适量增加；郊 区农村布点则可适量减少。 ( 4 ) 人口稠密的地区，布点可适量增加；人口密度小的地方，布点可适量减 少。 2 2 2 采样点的布设方法 监测区域内的采样点总数确定后，可采用经验法、统计法、模拟法等进行布 设。经验法是常采用的方法，特别是对尚未建立监测网或监测数据积累少的地区， 需要凭借经验确定采样点的位置。其具体方法有o ”： ( 1 ) 功能区布点法 功能划分布点法多用于复合功能性区域的常规监测。首先将监澳4 区域按照其 功能和特点，划分为工业区、商业区、居住区、工业和居住混合区、交通稠密区、 清洁区等，再考虑具体污染情况和人力、物力条件，在各功能区设置一定数量的 采样点。各功能区的采样点数不要求平均，在污染源集中的工业区和人口较密集 的居住区多设采样点。 ( 2 ) 网格布点法 网格布点法能较好地反映污染物的空间分布。该法是将监测区域地面划分成 若干均匀网状方格，采样点设在两条直线的交点或方格中心( 见图2 - 1 ) 。网格大 小视污染源强度、人口分布及人力、物力条件等因素确定。若主导风向明显，下 风向设点应多一些，一般约占采样点总量的6 0 。对于有多个污染源，且污染源分 布较均匀的地区，常采用这种布点方法。如将网格划分的足够小，则将监测结果 绘制成污染物浓度空间分布图，对指导城市环境规划和管理具有重要意义。 ， f 、 、 、 ( 3 ) 同心圆布点法 图2 - 1 网格布点法 f i 皿一1t h ei n e a n so f r e s e a u - l o c i a l i s e 6 广r 月h 曩j - 掌瑚精支 空气，化物静患镛与动 扁 监潮培蔫- 的相关性研宠 这种方法主要用于多个污染源构成污染群，且大污染源较集中的地区。首先 找出污染群的中心，在地面上以此为圆心画若干同心圆，再通过圆心作若干条放 射线，将放射线与圆周的交点作为采样点( 见图2 2 ) 。不同圆周上的采样点数目 不一定相等或均匀分布，常年主导风向的下风向比上风向多设一些点。通常，同 心圆半径分别取4 、1 0 、2 0 、4 0 k m ，从里向外各圆周上分别设4 、8 、8 、4 个采样 点。 厩p 巡 圉2 - 2 同，心圃布点法 f i 9 2 - 2t h em e a n so f c o n c e n t r i cc i r c l e l o c i a l i s e ( 4 ) 扇形布点法 扇形布点法适用于监测区域内有孤立的高架点源且主导风向明显的地区。以 点源所在位置为顶点，主导风向为中心轴线，在下风向地面上以中心轴线为对称 轴划出一个扇形区作为布点范围。扇形的角度一般为4 5 0 ，也可更大些，但不超过 9 0 0 。采样点设在扇形平面内距点源不同距离的若干弧线上( 见图2 3 ) 。每条弧线 上设3 4 个采样点，相邻两点与顶点连线的夹角一般取1 0 0 2 0 0 。 图2 - 3 扇形布点法 f i 9 2 3t h em e a n so f s c a l l o p - l o c i a l i s e 在实际工作中，考虑到实际监测情况，通常采用一种布点方法为主，兼用其 他方法的综合布点法。根据监测点的布设原则和平果县常年主导风向( s e ) 和自 然村落的分布情况，在电解铝厂主导风的下风向的七冶、古念屯、玻璃街尾、安 卓等，上风向旺圩，侧风向局宙、铝合金厂等共布设七个监测点，每个监测点将 7 广 r 掣嘎士掌位论文空气簟化袖 志法与动志诗苴簟i 爿的相关性研兜 同时进行动态与静态监测。布点区域的面积约为1 6 k i n 2 。监测点的具体位置如图2 4 所示。 2 3 监测的实施 麓拳垒广 图2 - 4 监测点布设位置示意图 f i g2 - 4s c h e m a t i co f m o n i t o r - l o c a t i o n 程好 1 、静态监测以7 天为一个监测周期，每次悬挂静态监测滤纸7 天后将滤纸挂 片取出放到干燥器保存。 2 、动态监测按批次进行，每一个静态监测周期内每天安排2 3 次动态监测， 每次动态监测派出2 - 3 人为小组到各监测点同时进行动态监测。每天采回的动态 监测样品( 被固定在滤纸上的氟化物) 统一放到干燥器保存。 3 、本项目进行期内，共设置7 个监测点，静态监测从2 0 0 5 年9 月开始，一 直到2 0 0 6 年4 月结束，总时问跨度约半年。 4 、样品分析质控措施：样品分析时带入标准样品同时分析，要求标样的分析 结果在规定的允许范围内。 2 4 动态监测数据校核 由于可靠的原始数据是进行后续动态监测数据和静态监测数据相关性研究的 必要前提，因此，我们首先对公司提供的动态监测数据进行了简单的校核，以便 排除可疑数据。 8 ，1 可夫掌疆士掌位论文空气l 化袖静意 蔓h 茸动患法监硼培果的相簧佳研究 监测数据的误差来源是多方面的，从过程来看，主要包括取样误差和分析测 试误差两方面。取样过程无法重复，也无法怀疑其可靠性，因此，我们重点是考 察分析测试误差。具体做法是，根据监测数据来反算测试的空白溶液的浓度值， 再根据该浓度值与其他空白浓度平均值是否接近来确定数据的可靠性。 因为 氟化物浓度= 竺型笙墨善羔曩耋害蓦蒿巡 c ， 所以 空白值( 含氟量) ：监测结果( 含氟量) - 氟化物浓度气体流量x 时问 ( 2 ) 因为在同一批分析测试中，溶液中空白值的结果应该是一样的。这样，通过 对不同时段空白值的计算，可以大致判断所提供数据是否存在较大的人为误差。 表2 - 12 0 0 5 年9 月6 日大气氟化物监测原始记录( 采样地点：环保楼) t a l e 2 - 1p r o t o c a lo f f l u o r i d e - c o n c e n t r a t i o ni n9 , 6 ，2 0 0 5 i 墅：j 翌! 巴! ! 型竖! ! ! ! ! ! g2 采样日期监测时问 标态体积样品含量结果 空杂差剂 li i g f ，垤矿垤 下面以公司提供的模拟监测数据为例说明数据的校核过程。采样点为环保楼， 采样流量为l o o l r a i n ，监测结果如表2 - 1 所示。按照式( 2 ) 计算得到每次测试分 9 ，1 ，叫扛【士爿啦侍文量0 气化袖静患法与动志韩监弼结果的相关性研竞 析的空白值，如表3 1 中第6 列所示。通过观察可知，绝大部分分析过程中的测 试空白值约为2 4 0 0 ，而2 0 0 5 年9 月1 0 日1 2 ：0 5 到1 6 ：0 5 的监测数据所对应的空 白值为3 0 i i ，2 0 0 5 年9 月1 3 日i i ：4 7 到1 7 ：4 7 的监测数据所对应的空白值为 1 0 0 8 ，与其他空白值相差很大。因此，我们认为这个分析数据不可信。应该舍弃。 按照同样的方法，我们对所有监测数据都进行了校核，结果见附录i - i 至附 录卜6 。对于不合理的数据，我们采取直接舍弃或委托公司重新进行查对、补充。 l o ，冒r ，o 攀习i 士掌位键支空气l 化糖静态涪与动志法冀潮结果的相j 唯研究 第三章静态监测法结果和动态监测法结果相关性理论模型 如前所述，静态法表示的是单位时间单位面积上的日均氟化污染物沉积量( 单 位：g ( m 2 d ) ) ，其监测过程是在整个监测期内让空气自动连续通过浸渍有氢氧化 钙的滤纸，使空气中的氟化物被( 完全) 吸收或吸附沉淀下来。因此，每一次监 测期内滤纸上所截留下来的氟化物总量应该与监测期的长短、滤纸的面积、空气 通过滤纸( 或仪器) 的速度或流量、空气中氟化物平均浓度有关，并且是成正比 的关系。假设每一次监测期内滤纸上所截留下来的氟化物总量、监测时间、滤纸 的面积、空气通过滤纸的平均流量( 折算为标准状态下) 、空气通过滤纸的平均速 度( 折算为标准状态下) 、空气中氟化物平均浓度分别为w i ( g ) 、t 。( d ) 、s 。( m 2 ) 、 v 。( m 3 s ) 、v 。( m s ) 、c 。( g m 3 ) ，则有 巩= c ，圪t ，* 2 4 6 0 6 0 = e s ，v ，e t ，- 2 4 6 0 6 0 ( 3 ) 动态法表示的是单位体积的平均污染物量( 单位：ug m 3 ) ，其监测过程是在 监测时段内通过抽取空气，让空气快速连续通过浸渍有氢氧化钙的滤纸，使空气 中的氟化物被( 完全) 吸收或吸附沉淀下来。与静态监测法一样，每一次动态监 测滤纸上所截留下来的氟化物总量应该与抽取空气时间的长短、滤纸的面积、空 气通过滤纸的速度或流量、空气中氟化物平均浓度有关，并且是成正比的关系。 与静态法不同的是，动态法中空气通过滤纸的速度快，抽取( 监测) 时间短。假 设每一次监测滤纸上所截留下来的氟化物总量、抽取时间、滤纸的面积、空气通 过滤纸的流量( 折算为标准状态下) 、空气通过滤纸的速度( 折算为标准状态下) 、 空气中氟化物平均浓度分别为w d ( g ) 、t 。( h ) 、s d ( 岔) 、v d ( m 3 s ) 、v 。( m s ) 、c d ( g m 3 ) ， 则有 ；o 。岛6 0 6 0 = 巳s a v d 。be 6 0 6 0 ( 4 ) 如果在一次静态监测期内用完全相同的动态监测仪器进行了1 1 次动态监测， 并且每相邻两次动态监测之间没有时间间隔，也就是说，全部动态监测的时间之 和正好等于一次静态监测的时间，那么，在一次静态监测的时间内全部动态监测 过程所截留的氟化物总量为 既= c m 圪t 4 6 0 6 0 = 巳瓯v t 4 6 0 6 0 ( 5 ) ，= lt = ll ，l 由于每次动态监测使用相同的仪器进行，所以，s 击相同，可令s d i = s d 。此外， 广冒大学习i 士胃啦截- 文空气l 化曲静志法与动志讨慷澍培果的 相* 性研，巴 在气象条件变化不大的情况下，我们认为动态抽取空气的过程中空气的流量保持 不变，可令均为v d i _ v d ，或空气通过滤纸的速度保持不变，可令v d 产v d 。因此，式 ( 5 ) 变为 甄= 3 6 0 0 巳屯= 3 6 0 0 s d 屹巳t d ( 6 ) i = 1i = 1 j = 1 由于动态法和静态法监测的是同一环境，在静态法监测时间与动态法监测的 总时间相同( = 屯) 的情况下，两种方法各自所截留的氟化物总量应该与空 气经过仪器( 或滤纸) 的流动速度或流量成正比，因此，存在下面的关系式 上，l ：兰：盟 ( 7 ) n 屹岛。7 一 s - i 将式( 3 ) 和式( 6 ) 的结果代入式( 7 ) ，可得 或 所以 上，l ；生：匕! 垒：丝! 塑：竺：丘 ( 8 ) n 3 6 0 0 圪nc 。屯 圪 i = 1i ；i l ：竺! ：羔! ! ! ! ! ! ! 丝：塑：竺：曼凸 ( 9 ) n 既3 6 0 0 s d v 。nq 屯 s d 。y d j = li f f i l e 2 4 = 巳“ ( 1 0 ) 需要指出的是，以上计算中空气中氟化物的浓度都是用单位体积内氟化物的 质量来表示，c 。和c d i 的区别就在于计算的时间尺度不一样，前者时问跨度更长， 后者时间尺度较短。但静态法得到的浓度往往不是用单位体积内氟化物的质量来 表示，而是用单位面积单位时问内截留的氟化物质量来表示( 单位：g ( m 2 m ) ，因 此，需要用静态法浓度c 。来表示c 。两者的关系是 = 型：竽业= 竿e ， 或者 e = 西法 ( 1 2 ) 1 2 空- q l 化袖静 睁鲁与动意爿 直翱培曩的相共性研竞 将式( 1 1 ) 代入式( 9 ) 得 氏q 南= 喜巳屯 ( 1 3 ) 事实上，空气通过滤纸的平均速度v ，= 妾，如果令k = 3 6 。屹，则式( 1 3 ) 可以进一步简化为 c 。f 。= 巳屯 ( 1 4 ) 式( 1 3 ) 、( 1 4 ) 表明：( 1 ) 氟化物的动态法监测结果和静态法监测结果存在 相关性，相关性的基础是两种监测方法在各自仪器的滤纸上截留的氟化物质量之 比等于空气通过滤纸( 或仪器) 的流量之比。( 2 ) 如果动态监测时间无限短，则 静态监测结果可以看作是动态监测结果的积分结果，而动态监测结果可以看作是 静态监测结果的微分结果。( 3 ) 联系两种监测方法结果的因素有监测时间、静态 监测的滤纸面积和静态监测过程空气通过滤纸的流量或速度。 需要指出的是，推导式( 1 3 ) 、( 1 4 ) 的过程中，静态法的许多参数都是采用 平均指标，显然，影响这些参数的气象条件越稳定，使用平均值越可靠。也就是 说，如果气象条件变化越大，引起流量、流速变化的可能性越大，使用平均值引 起的误差可能越大。事实上，动态法是更短时间内的平均值。因此，时间尺度越 短，将实际监测结果代入式( 1 3 ) 和( 1 4 ) 引起的误差将越小。 为了以下研究方便，我们将式( 1 4 ) 定义为静态法监测结果和动态法监测结 果的相关性方程，并且将k 定义为静态法监测结果和动态法监测结果的相关性系 数。可见，相关性系数k 是一个与空气自然流动经过静态监测仪器( 或滤纸) 的 速度有关的量 置i 气0 化物静 序b 与动睇娃翻结果的相关性研究 第四章相关性模型的求解 4 1 计算相关性系数的途径 第3 章从理论上说明，氟化物的动态法监测结果和静态法监测结果存在相关 性，且这种相关性可以用式( 1 4 ) 来表示。在此基础上，本项目的核心就是求出 相关性系数k 。求解相关性系数k 至少有两条途径，一条途径是直接根据k 的计算 式七= 3 6 0 0 l 或其物理意义来求解，另一条途径是就是在大量静态监测和动态监测 数据的基础上，按式( 1 4 ) 直接计算出k 值。考虑到空气流动的变化比较大，而 且直接利用七= 3 6 0 0 v ，求解的物理意义也并不十分明确，因此，我们选择按第2 条 途径来计算，即根据大量监测数据按式( 1 4 ) 求k 值。 f 事实上，在某一监测地点进行静态监测十分容易，而在整个静态期内进行无 间断的动态监测是很困难的。从所提供的监测数据看，在一个静态监测期内，每 天所进行的动态监测只有2 3 次，每次动态监测的时间为2 4 小时不等。因此， 每天实际动态监测的总时日j 约4 1 2 小时不等，不足2 4 小时的一半。而按照式( 1 4 ) 计算k 要求得到一个静态监测期内全部无间断的动态监测结果，也就是说要有每 天2 4 小时内全部的动态监测结果。为此，我们作以下处理： 假设一个静态监测期t 。内，实际动态监测的总时间为t ，未进行动态监测( 以 下简称虚拟动态监测) 的总时间为t 。，则r ，= t 。+ f ，。于是，式( 1 4 ) 右边可以分 成两部分，即实际动态监测期的累计值和虚拟动态监测期的累计值，即 月，” c 册f 。= 七q 屯= k ( z c d , t 4 + f 目) ( 1 5 ) 其中，c d 。( i = l ，2 ，1 ) 代表t 。时间内实际动态监测的浓度， 且f 1 = k ； c d j ( j 2 l ，2 ，o oy m ) 代表虚拟动态监测t a j 时间内的虚拟动态监测浓度，且f 2 = t 日。 ，；l 可见，如果能采用某种方法获得虚拟动态监测期内的虚拟动态监测浓度c d j ，则可 按照式( 1 5 ) 计算出相关性系数k 值。因此，计算k 值的首要任务是先得到t 。，时 间内虚拟动态监测浓度c m 4 2 虚拟动态监测浓度的计算方法 ，蕾夫簟啁t 士掌位话- 文 生气，他榜静志法与动意法监曩i 舅r 果的相丧隹研究 前面对实际动态监测浓度的初步处理结果表明，同一地点动态浓度没有随时 间周期性变化，导致这一结果的原因主要是气象条件的非周期性变化。因此，我 们决定采用包含气象条件参数的大气扩散模式来计算虚拟动态监测浓度c d j 由于大气环境复杂多变，至今还没有公认的具有广泛适应性的大气污染物扩 散模式公式，但高斯扩散模式是经过简化处理后得到的一种理论扩散模式，是大 气污染物浓度估算的主要模式。因此，我们利用高斯扩散模式来计算虚拟动态监 测浓度，具体做法是，选择某一扩散模式，按照这一模式分别估算实际监测和 虚拟监测期内的动态浓度c 女和巳，然后将实际监测结果c - 与q 。进行比较，得 到估算结果的修正系数9 = c 二，吒，最后将估算的虚拟动态监测的浓度。乘上该 修正系数妒，便得到最终的虚拟动态监测浓度。 4 2 1 污染物扩散影响因素分析 影响污染物浓度分布的因素很多，可分为三个方面，分别是气象方面因素、 污染源方面因素和时空位置方面因素。气象方面因素包括风速“、风向、大气稳定 度p 、温度丁等；污染源方面因素包括污染物的排放高度、排放强度、排放的连续 性等；时空位置方面因素包括监测点与污染源之间的直线距离，监测点与污染物 扩散分布轴线( 烟羽) 之间的垂直距离、监测取样的时间等。因此，某一监测点 的浓度c 可表示为所有这些因素的函数式： c = f ( u ，p ，t ，0 ( 1 6 ) 事实上，要同时考虑这些因素的影响，也就是将所有这些影响因素综合在一 个函数中是很困难的，也是不必要的。相反，在很多情况下可以做简化处理。如 在污染源排放强度( 源强) 不变的情况下，对于某一固定的监测点而言，污染源 方面的因素可以视为不变，时空位置方面的因素只与监测时间有关，而监测时间 的影响也主要表现为气象因素的变化，因此，影响污染物浓度的因素主要是气象 方面的因素。 研究表明，在众多的气象影响因素中，在较短的时间尺度内( 如以天为单位) ， 影响大气污染物扩散或某一监测点污染物的浓度的主要因素是大气稳定度p 、风 速“和风向。 r 1 可，叫嘲士学位健文 空气蕾化袖静走翻 与鼋惠法- 冀潮培暴的相饕性研究 1 、大气稳定度 大气稳定度是指整层大气的稳定程度，它是用来描述环境大气层结对其中做 垂直( 绝热) 运动的气团起什么影响的一种热力学性质，是污染物扩散最重要的 影响因素之一。大气稳定度是一个相对风速和风向而言较稳定的一个影响因素， 主要受地面风速、云量、经纬度、观察时间、太阳倾角等因素的影响。确定一个 地方的大气稳定度是根据该地的经纬度、观察时间、太阳倾角等按式( 1 7 ) 先计 算太阳高度角 1 ，然后根据当地风速和云量情况查表来确定等级。 太阳高度角的计算公式为 = a r c s i n s i n 妒s i n j + c o s 矿c o s 8 c o s ( 1 5 t + 且- 3 0 0 ) ( 1 7 ) 艿2 8 r c s i n ( o 0 0 6 9 1 8 0 3 9 9 9 1 2 。0 3 岛+ 0 7 0 2 5 7 s i n e 。一o 0 0 6 7 5 8 c 0 8 2 岛( 1 8 ) + 0 0 0 0 9 0 7 s i n 2 巩一0 0 0 2 6 9 7 c o s 3 良+ 0 0 0 1 4 8 s i n 3 以) 岛= 等 ( 1 9 ) 平果县气象站提供的资料表明，平果县大部分时间的大气稳定度为d 级。但 是对于某个具体的监测时段，大气稳定度需要根据气象条件来确定。 2 、风向 风向对污染物扩散的影响主要表现在两个扩散参数o ，、a ：的取值上眦1 。扩散 参数o ，、0 ；分别表示横风向和竖向浓度分布的标准差，其影响因素如图5 1 所示。 两者都按下风距离x 求值，由于高斯扩散模式建立的坐标系是笛卡儿直角坐标系， 坐标原点是污染源，坐标的x 轴正向为污染源的下风方向，因此，对于一个固定 的监测点，虽然监测点与污染源问的直线距离是一定的，但是风向改变后监测点 在坐标系中的x 值发生改变。这种距离的变化将影响扩散参数0 。o 。 1 6 空气o 化物静志法与t ， 序瞳潮结果 相关性研究 臣口 大气稳定鏖 l 薰| 毛晶 l 黼髓l l l 舱蛾誊ii 煳离黼l 一、 经纬度观测时间太阳颁角 图4 - 1 影响大气污染物扩参数的因素 f i 9 4 1t h ef a c t o rt h a ta f f e c t e r so f p o l l u t i o n - r o l i f e r a i o n 为方便描述风向，在这里采用极坐标代替直角坐标，如图5 2 所示。直角坐 标与极坐标的转换关系为2 1 ，：万1 工= c o s ( 一口) b ( 监测点) ( 2 0 ) 图4 - 2 下风向与正东方向不一致时的两种坐标 f i 9 4 - 2c o o r d i n a t i o no f w i n do u te a l t h 3 、风速 风速是大气污染物扩散的最主要因素之一，风速越大，污染物扩散越快，监 测点的污染物浓度越低。在高斯扩散模式中，风速影响抬升高度和污染物浓度的 计算，污染物浓度和抬升高度与风速成反比【删。 1 7 空气l 州湘静潞与动意法监嗣爿r 果的相关衙究 4 2 2 污染物浓度扩散模式的选择 在大气污染监测的实际工作中，一般的监测手段只能了解污染物在空气中的 分布现状和历史变化，尽管花费了大量的人力、物力进行准确的布点、采样、分 析，仍很难知道不同类型的污染物和新增污染源或者产量的变化在大气污染中的 影响。而大气污染扩散计算模式是通过鉴于工程经验的基础之上的理论公式和不 同参数的选择来计算空气污染物浓度，或预测未来的大气质量，它比监测网更迅 速更经济地提供污染物分布的近似情况。 高斯模式是目前最普遍使用的大气污染物扩散模式，它是假设污染物浓度分 布符合正态分布的情况下导出的大气污染物扩散模式。在大量的实际试验中发现， 在均匀、定常的流函中，连续点源的平均烟流在扩散过程中，其浓度分布在r 轴和 z 轴方向上都非常近似于高斯分布，所以高斯模式是各种实用计算模式的基础， 它的物理意义直观明确，是扩散计算的基本方法。高斯扩散模式可根据排放源不 同的型式分为点源模式、面源模式和线源模式，也可分为有风模式和无风模式。 由于扩散模式根据条件的变化有很多类型，不同国家采用的模式或模式中的系数 不一样。 ( 一) 高斯模式公式建立的条件 高斯模式是在笛卡尔坐标系中建立的，坐标系的原点是地面排放点或排放点 的正下方，x 轴沿平均风方向水平延伸，y 轴在水平面上垂直x 轴，z 轴垂直向 上延伸。建立公式的条件如下： ( 1 ) 假定烟气扩散时，烟流中心轴附近污染物比它的外侧要高，浓度分布在 水平和垂直方向均呈高斯分布闭。 ( 2 ) 在湍流扩散场中，平均风速不随地点、时间而变化，流场是定常的。 ( 3 ) 污染物的排放为连续的，均匀的。 ( 4 ) 在扩散过程中，污染物是保守的，即污染物在大气中不发生沉降、分解 和化合，地面对其起全反射作用，不发生吸收和吸附作用。 ( 二) 高斯模式的基本公式无界连续点源的扩散公式 连续点源排放出的烟流，可以看作为由无数个时问间隔无限短的依次排列的 烟团所组成。从湍流统计理论分析，在平稳和均匀湍流场下扩散的均匀微粒服从 正态分布。设源位于无界的空间中