AERMOD模型模拟城市生活垃圾焚烧厂二英类物质扩散迁移

李煜婷,金宜英,刘富强 (清华大学环境学院,北京 100084)

20世纪末,国内外研究者开始利用空气管理模型ISCST3、APC3、AERMOD、CMAQ等模型对环境介质中的二英类物质影响程度和范围进行了预测和分析[1-7].这些研究都采用第一代空气管理模型进行研究,模拟值与实测值大致处在同一数量级别.21世纪初,随着第二代空气模型问世,国外一些研究者对不同大气扩散模型模拟结果进行了比较分析.Trinh Hoa等[3]采用AERMOD结合地理统计学模型对美国密西根州的陶氏化学化工焚烧厂周边土壤中的二英类物质污染进行了模拟.Trinh等[8]还比较了分别采用ISCST3和AERMOD两种大气扩散模型预测焚烧厂二英类物质沉降量的准确性,得出结论和其他研究者相似：AERMOD模拟计算的干沉降下风向烟羽范围较窄,沉降量较多.综合国内外研究,研究者们多采用第一代空气管理模型ISCST3进行模拟.但ISCST3模型气相离散参数设置和扩散条件的不确定性导致模拟结果和实测值之间偏差较大[5].第二代空气管理模型对垂直非均匀边界层进行了特殊处理,实现了参数连续化,因而模拟结果优于ISCST3.目前,国内未见研究者用第二代空气管理模型AERMOD对我国焚烧厂周边二英类物质扩散和迁移影响进行模拟的报道.尽管国内外已开展AERMOD模型应用于二英类物质扩散的研究[9-11],但由于AERMOD空气扩散模型只是针对常规污染物质(TSP、SO2、NOx)扩散和迁移性质进行模拟开发,而二英类物质化合物特性有别于常规污染物质,因此AERMOD模型用于二英类物质排放扩散迁移模拟还存在一定局限性.

1 研究方法

1.1AERMOD模型介绍

1.1.1AERMOD模型特点 AERMOD模型由美国国家环保局联合美国气象学会共同开发,该模型系统包括大气扩散模型、气象数据预处理器和地形数据预处理器3部分.作为一个能完全替代第一代空气管理模型ISCST3的稳态烟羽扩散模式,具有以下特点：①可基于大气边界层数据特征模拟点源、面源、体源等排放出的污染物在短期(小时平均、日平均)、长期(年平均)的浓度分布,适用于农村或城市地区、简单或复杂地形;②按空气湍流结构和尺度的概念,湍流扩散由参数化方程给出,稳定度用连续参数表示;③中等浮力通量对流条件采用非正态的PDF模式;④考虑了对流条件下浮力烟羽和混合层的相互作用;⑤考虑了高度尺度对流场结构及湍动能的影响.

1.1.2 AERMOD模型数据输入 (1)气象参数实例分析中采用北京市2008年全年逐日4次地面气象观测,其中包括风向、风速、气压、温度、相对湿度、总云量和低云量.该气象站与某城市生活垃圾焚烧厂排气筒的直线距离约为3.6km,可较好反映污染源所在地的低空气象参数;该垃圾焚烧厂所在地2008年主导风向为西北(NW),全年年均风速为2m/s,静风频率(风速小于0.5m/s)为3.1%.AERMOD所需的高空气象资料由中尺度气象模式MM5模拟生成.

(2)地形参数

模型采用的地形参数来源于北京市所在区域1：250000地形格栅文件,经Arcinfo坐标及地理投影转换,生成模型所需的数字高程文件.输出地理高程文件时,以焚烧厂烟囱为中心,按照500m×500m网格进行读数,预测接收点网格分辨率为10km×10km,共计2601个网格点.

污染源数据采用北京市某城市生活垃圾焚烧厂的实际排放参数,具体见表1.

表1 某城市生活垃圾焚烧厂实际排放参数Table 1 The municipal waste incineration plant emission parameter

1.2.3 两种情景模式设计 根据以上研究参数设置,为便于比较分析,本研究分2种情景模式对参数进行设置：

大明路的整治的主要目标包括：“路平”、“优化交通功能”、“杆线地下工程”、“绿化景观改造”和“海绵城市建设”等。

两种情景模式进行以下参数设置：

表2 两种情景模式气-固分配参数Table 2 Gas-particle partition parameter in the two model scenario

表3 输入模型的TSP和PM10沉降系数Table 3 TSP and PM10deposition coefficient of the model input

1.3 监测布点设置方案

1.3.1 环境空气采样点设置 根据模型初步预测结果重点监测焚烧厂烟囱排放口周边5km内的区域,同时考虑历年气象监测数据,风频较高风向选取下风向做重点监测.大气监测布点距离见表4,采样点分布如图1所示.

表4 大气监测布点情况表Table 4 Observed simple sites in the atmosphere

图1 环境大气中二英类物质采样布点示意Fig.1 Map of sampling sites in the atmosphere

2 结果与讨论

2.1 预测结果

2.1.1 最大落地浓度 图2可以看出,相同的气象和地形条件,不同气-固分配比例和颗粒物粒径分布,最大落地点浓度分布呈现相似性,同时也存在较明显的差异.不同的二英类物质气-固分配比例,TSP和PM10浓度扩散分布表现出相似趋势,即下风向浓度梯度最大,并且最大落地点浓度皆出现在下风向(NW320°)上.年均最大落地点浓度为 2.57×10-3～6.88× 10-3ng/m3,远远小于欧盟规定的0.1ngTEQ/m3的二英类物质排放限值.

表5可以看出,2种情景模式中,最大落地点浓度出现方位相同,颗粒物的粒径分布影响较显著,细颗粒物(PM10)出现在距离焚烧源550～600m左右,粗颗粒物(TSP)出现在距离焚烧源350m左右.表明,细颗粒物(PM10)比粗颗粒物(TSP)更容易远距离扩散.气-固分配系数对颗粒物的落地点浓度影响不大.

表 6可以看出,以5.0×10-4,1.0×10-3,3.0×10-3,5.0×10-3ng/m3为浓度线,二英类物质完全吸附在颗粒物上TSP(100%)落地点和PM10(100%)落地点与80%固相-20%气相的颗粒物TSP(80%+20%)和 PM10(80%+20%)扩散距离比较,不同气-固分配和颗粒物粒径分布设置对颗粒物的迁移距离影响不大,细颗粒物(PM10)比粗颗粒物(TSP)扩散距离略远.

图2 2种情景模式中二英最大落地点浓度分布Fig.2 The max-landing point concentration distribution of PCDD/Fs in the two model scenario

表5 年均最大落地点浓度统计Table 5 Average max-landing point concentration

表6 达到浓度线时颗粒物的迁移距离Table 6 Particle migration distance to limited concentration

图3 下风向二英类物质浓度随距离分布Fig.3 PCDD/Fs concentration distribution in the downwind with the distance

由图3可见,TSP和PM10浓度曲线出现部分重合,二英类物质落地点浓度为5.0×10-4ng/m3后浓度基本保持恒定不变,出现点范围在据烟囱出口3000～3400m左右.TSP浓度分布曲线出现了3个峰值,分别在距离焚烧源400,1100,1600m附近,PM10在距离焚烧源500m处出现一个峰值.TSP浓度始终大于PM10的落地点浓度.

其可能的原因是：(1)TSP中的细颗粒物部分在大气扩散过程中冷却凝聚成粗颗粒物,分别在400,1100,1600m附近聚集沉降到地面.(2)PM10中细颗粒物较多,在大气扩散过程中只在500m左右有一次明显的冷却凝聚成粗颗粒物沉降到地面的现象,所以只出现一个峰值.TSP含有比PM10更多比例的粗颗粒物,因此出现3个峰.(3)TSP的沉降趋势比PM10要强.

比较2种情景模式模拟结果得出,TSP(100%)与TSP(80%+20%)浓度分布曲线基本重合,PM10(100%)和PM10(80%+20%)浓度曲线完全重合,表明100%和80%的气-固分配设置对二英类物质浓度扩散影响不大;TSP(100%)与PM10(100%),TSP(80%+20%)与 PM10(80%+20%)浓度曲线始终是TSP大于PM10,说明颗粒物的粒径分布系数对二英类物质浓度扩散影响较大,并且粗颗粒物的沉降强度大于细颗粒.

2.1.3 模拟浓度值与实测浓度值比较 表7可以看出,2种情景模式浓度模拟值之间相差不大,处于同一数量级,相对差比值为0～0.164.模拟值和实测值相对差比值为0.01～0.89,其中B点、H点模拟值和实测值相差较大,分别为0.89和0.81.PM10模拟浓度值比TSP模拟浓度值更接近于测量值,说明PM10作为二英类物质在模拟中的载体更能反映真实的二英类物质扩散规律.

表7 模拟浓度值与实测浓度值比较统计(pg I-TEQ/m3)Table7 Comparison between the predicted value and the observed value(pg I-TEQ/m3)

2.2 参数的不确定性分析

模型的计算方法、假设条件和设定的参数对模拟结果会产生误差.为了量化误差程度,本研究对输入模型的参数：气-固分配比例以及颗粒物粒径分布比进行不确定性计算,分析固态分配系数每变化±20%和颗粒物粒径分配系数每变动±10%对结果产生的不确定性,利用Freeman[20]不确定性分析公式解析其不确定性,结果见图4.

由图4可见,9个模拟采样点固态分配系数和细颗粒物粒径分配系数平均总不确定性分别为21.94%和12.43%,由此显示由输入参数对结果造成的影响较大.

图4 参数的不确定性分析结果Fig.4 Uncertainty analysis of parameters

本研究存在模拟参数的缺乏和不精准问题,使得模拟结果有一定偏差.输入源强参数以及气象条件存在一定不确定性,如烟囱出口的二英排放源强以及24h气象条件.我国气象监测站每6h统计一次地面气象数据,输入模型前需要用软件进行差值成连续24h气象数据.本研究用一个实例进行模拟值和实测值的比较,比较结果是否具有普适性还有待进一步研究.

3 结论

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