大气污染扩散的高斯烟羽模型及其GIS集成研究

1、第20卷󰀁第5期环境监测管理与技术2008年10月󰀁研究报告󰀁大气污染扩散的高斯烟羽模型及其GIS集成研究张斌才,赵军(西北师范大学GIS开发应用研究中心,甘肃󰀁兰州󰀁730070)摘󰀁要:以VB6结合SuperMapObjects5.2为开发平台,实现高斯烟羽模型与GIS的集成,可视化地表达大气污染物的扩散过程,并通过实例讨论了GIS与烟羽模型集成的方法、技术流程及其他相关问题。关键词:高斯烟羽扩散模型;GIS集成;大气污染中图分类号:X169󰀁󰀁󰀁

2、文献标识码:A󰀁󰀁󰀁文章编号:10062009(2008)05-0017-03ApplicationofGaussianPlumeModelofAtmosphereDiffusionIntegratedwithGISZHANGBin-ca,iZHAOJun(DevelopmentandApplicationResearchCenterofGIS,NorthwestNormalUniversity,Lanzhou,Gansu730070,China)Abstract:ThesimulationsystemofGaussianplumemodelwi

3、thGISwasdevelopedbyVB6andSuperMapObjects5.2toshowprocessofpollutiondiffusionindifferentweatherconditions.AlsointegrationofthemodewithGISwasdiscussedintheaspectsofmethod,ideaandapplicationthroughitsinstantiation.Keywords:Gaussianplumediffusionmode;lGISintegration;Atmosphericpollution󰀁󰀁

4、;高斯烟羽扩散模型(简称烟羽模型)是国际原子能机构(IAEA)推荐使用于重气云扩散模拟的数学模型,该模型在非重气云扩散的应用日益广泛。王凤林等将烟羽模型应用于气团扩散;潘旭海23等、蒋军成等将烟羽模型用于氰化氢泄露扩散模拟并完成了图形化的计算机实现;陈宏坤等41高斯烟羽扩散模型以平流-扩散微分方程为依据,在风速及湍流扩散系数为定值条件下,平流-扩散微分方程的解为标准正态分布。所以通常将烟羽模型用来描述大气突发性污染事故中污染物质量浓度的分布,其表达式为:C(x,y,z,t)=e-(y-vt)2/2󰀁2y(2󰀁)3/2分析认为GIS与大气扩散模型的整合是发展5&#

5、983041;x󰀁y󰀁ze2-(x-ut)2/2󰀁x󰀁趋势;沈立峰等研究了基于ArcIMS的烟羽模型扩散系统的实现,但对于烟羽模型与GIS集成的理论探讨相对不足;N.K.H.Arystanbekova给出了基于多发事故烟羽模型,但不能很好地与GIS系统进行集成。现以烟羽模型与GIS空间插值理论为基础,采用将烟羽模型中风向坐标转换为GIS投影坐标建立网格图层的方法,得到烟羽模型在GIS环境中的完全模拟量的栅格图层。该图层可以方便地转换为矢量图层并计算相关污染指数,完成烟羽模型与GIS的集成。1󰀁高斯烟羽扩散模型6e-

6、(z-h-wt)2/2󰀁z2+e-(z+2H+h-wt)2/2󰀁2z(1)式中:t󰀁󰀁󰀁时间,s;Q󰀁󰀁󰀁污染释放率,mg/s;u,v,w󰀁󰀁󰀁风速矢量值;󰀁x、󰀁y、󰀁z󰀁󰀁󰀁水平和垂直方向扩散系数;h󰀁󰀁󰀁事故点高度,m;H󰀁󰀁󰀁

7、;混合层高,m。烟羽模型以事故点为坐标原点,风向为x轴,得出空间一点(x,y,z)的污染物质量浓度值C。当v=w=0,且z=0时,方程为:收稿日期:2008-03-14;修订日期:2008-07-20基金项目:甘肃省自然科学基金资助项目(2007GS3614)作者简介:张斌才(1982󰀁),男,甘肃兰州人,硕士研究生,从事GIS系统设计与开发研究。󰀁17󰀁第20卷󰀁第5期张斌才等.大气污染扩散的高斯烟羽模型及其GIS集成研究2008年10月C(x,y,0,t)=e-y2/2󰀁2y(2󰀁)♦

8、41;x󰀁y󰀁ze2-(x-ut)2/2󰀁x󰀁进行的一种无偏最优估计,可最大限度地利用空间取样所提供的各种信息,不仅考虑了采样点数据和待估样点与邻近已知样点的空间位置,还考虑了邻近样点数据以及各邻近样点彼此之间的位置关系,同时利用了已有观测值空间分布的结构特征,因此8-9具有较高的精确度,并且能给出估计误差。克里金插值法主要包括普通克里格方法、泛克里格法、协同克里格法、对数正态克里格法、指示克里格法、折取克里格法等。2.2.2󰀁反距离加权插值法(InverseDistanceWeighted,IDW)反距离加权插值

9、法是基于相近相似的原理,即两个物体离得近,它们的性质就越相似;反之,离得越远,则相似性越小。该方法以插值点与样本点间的距离为权重进行加权平均,离插值点越近的样本点赋予的权重越大。设插值函数F(x,y)为各实测数据点的加权平均,即点(xk,yk)值对于F(x,y)的影响与(xk,yk)至(x,y)的距离成反比。令dk=(x-xk)+(y-yk),插值函数F(x,y)为:(e-h2/2󰀁2z+e-4H2/2󰀁z2(2)由(2)式得出的污染物质量浓度变化模型是为以单个事故点为中心的独立坐标系,通过以下坐标变换方法,给出在GIS平面投影坐标系下统一的多源释放模型6。设I

10、为污染源,其在x0y坐标系下的坐标为(󰀁,󰀁),󰀁(󰀁󰀁90󰀁)为0x轴与风向轴X的夹角,而其风向坐标系为XIY,现将XIY坐标I按一般坐变换方法有:X=xcos󰀁+ysin󰀁Y=-xsin󰀁+ycos󰀁因只对Y轴作变换,得到,Y=(x-󰀁)sin󰀁+(y-󰀁)cos󰀁以风速因子u、v代替sin󰀁与cos󰀁可得到统一坐标系下多个单源释放的模型

11、:C(x,eey,0,t)=Q(2󰀁)󰀁x󰀁y󰀁z3/2󰀁2(u2+v2)-(x-x0)u-(y-y0)v-(u2+v2)(t-t0)2/2󰀁x22-(x-x0)v+(y-y0)u2/2󰀁2y(u+v)󰀁-4H2/2󰀁2z(e-h2/2󰀁2z+e)(3)式中:x0、y0为事故点GIS坐标系位置;t0为事故发生时间;其余同上。2󰀁技术方法2.1󰀁图层网格化图层网格格式分为结构化网格、非结构化网格。结构化网格

12、是指网格中每个结点都有数量相同的相邻点,而非结构化网格则不同。由于结构化网格易于实现,便于进行插值处理,故多用于实际应用,如M.Richards等在分析大气污染时就采用了结构化网格设置7fkndk(x,y)F(x,y)=n=k󰀁fk󰀁Wk(x,y)=1󰀁k=1d(x,y)k󰀁k=1n(4)式中权函数:Wk(x,y)=󰀁dj(x,y)j=kn󰀁󰀁dj(x,y)k=1j=k3󰀁系统实现3.1󰀁系统平台硬件配置:Pentium4处理器,256MB内存,40G

13、硬盘,该软件占用硬盘空间33M(包括数据);采用绘图仪等为基本输出工具即可。软件配置:操作系统采用Windows95/98/NT/2003,开发平台为VB6.0和SupermapObjects5.2开发组件。3.2󰀁模型参数烟羽模型主要参数设置以大气稳定度分类为依据,对扩散系统在水平及垂直方向进行确定,研究中采用󰀁制定地方大气污染物排放标准的技术10-11方法󰀁中推荐的水平及垂直方向扩散系数。大气稳定度分类见表1。考虑到气体污染物质量浓度的空间变化频繁,采用固定的结构化网格,以事故发生中心地为整个区域的几何中心,采用等间距条件将图层的二维空间离散化,自