城市地区危险气体扩散与人口暴露模拟

郑茂辉，金 敏，韩 新

同济大学上海防灾救灾研究所，上海200092

城市地区危险气体的意外泄漏和扩散对周边人员及环境构成严重威胁. 利用计算机模拟手段对危险气体浓度时空分布进行科学有效计算，动态分析周边人口暴露水平，能在突发大气污染事故防范和应急救援疏散方面发挥重要作用，是当前城市公共安全和微气象环境领域研究热点之一［1］.

人口暴露是微环境中污染物浓度和接触时间对人体共同作用的结果. 现有暴露模型主要是针对常规大气污染，更多的关注有害气体浓度对健康影响. 当前国内外广为使用的应急反应计划指南(emergency response planning guidelines，EPRGs)［2］仅针对1 h 的暴露，急性暴露水平指南(acute exposure guideline levels，AEGLs)［3］提供了5 个暴露时限(10 min、30 min、1 h、4h 和8 h)的浓度阈值，但尚不能准确反映短历时泄漏扩散中浓度随时间的动态变化. 因此，采用合适的数学模型有效模拟、预测危险气体浓度和暴露剂量的时间序列分布成为应急暴露定量评价的重要技术手段.

国内外学者针对城市建筑群中有毒有害物质的迁移扩散开展了不少试验与理论研究［4-9］，基于计算流体动力学(computational fluid dynamics，CFD)的扩散模型由于能够详细描述建筑群风场、湍流细节及其对浓度分布的影响，受到越来越多的关注［10-19］. Hanna 等［10］利用5 个不同的CFD 模型对纽约曼哈顿地区的现场试验进行模拟，取得了较好的成果;Pullen 等［11］采用FAST3D-CT 和高斯烟羽模型对华盛顿和芝加哥局部区域的污染物扩散进行了模拟和分析;郑茂辉等［13-14］模拟街区尺度毒气扩散过程，着重分析建筑物扰动和不同来流风速对浓度分布的影响;Xie 等［16］对建筑群环境大气点源扩散进行了大涡模拟，结果表明近源处污染物浓度与周围建筑物几何分布密切相关，而远源浓度分布所受影响相对较小;Pontiggia 等［18］对城市地区毒气扩散进行数值模拟，并基于EPRGs 划分事故危害区域;章博等［19］模拟某石化装置的泄漏扩散，对泄漏源周围多个监测点人员中毒风险进行定量评估，但未直观给出整个影响区域的暴露风险水平.

本研究围绕城市突发大气污染事故的精细化模拟分析，以伦敦中心城区示踪气体扩散试验［5］为例，基于地理信息系统(geographic information system，GIS)建立试验区三维建筑物模型和人口分布数据库，通过CFD 和暴露模型的耦合模拟计算近地面任意时刻危险气体的浓度和暴露剂量分布，在此基础上动态分析周边受影响的人口及其暴露水平.

1 试验数据与评估方法

1.1 试验区数据处理

图1 试验区建筑物布局与污染源实测点位置图Fig.1 Building arrangement of the field site and the positions of receptors relative to tracer release point

图1 为试验区平面图，区内建筑物平均高度Hr=22 m. 污染源(Sr)位于街区内部，距地面2 m，示踪气体为C7F14，源强Q=0.127 mg/s，排放持续15 min;试验期间来流风向与Marylebone 路成45°夹角，为西南风，参考风速vr=3 m/s;P1～P4为下风向近地面1.5 m 高处监测点. 详见文献［5］.

城市建筑群环境气云扩散模拟需要详细的下垫面信息［1］，本研究利用试验区卫星影像和1 ∶200 CAD 数据，借助ArcGIS 和SketchUp 软件建立下垫面实体模型，用于CFD 数值计算和GIS 集成分析.图2 给出的数据处理方法和技术流程为:①在Arc-Map 中加载CAD 数据和影像数据并配准，建立建筑物属性数据库;②将二维矢量、影像数据导入SketchUp 中进行三维建模，输出stl (stereo lithographic)和mdb (Esri multipatch)两种3D 模型文件;③由CFD 前处理软件Gambit 读入stl 文件，进行网格剖分和边界条件设置，用于数值模拟计算;④在ArcScene 环境下读入mdb 文件，关联属性数据库，并通过叠置分析模拟结果做进一步的暴露风险评估. 需要说明的是，由于试验区地势平坦，三维建模时未考虑地形影响;其次，为生成简洁、便于网格化的街区实体模型，对建筑物多边形和屋顶形态进行必要的简化，并通过空间布尔运算对部分密集建筑物进行合并处理.

图2 数据处理方法与技术流程Fig.2 Data processing method and flowchart

1.2 扩散模型与检验

模拟不考虑机动车对街区内部空气的扰动和温度对流场的影响，空气流动满足三维不可压缩N-S方程组，污染物质量浓度分布采用如下组分传输方程求解

其中，t 为时间;vj(j = 1，2，3)为xj方向上的速度分量;ρ 为污染物质量浓度;D 为湍流扩散系数.

计算时选择RNG k-ε 湍流模型闭合方程组，大气入口水平风速遵循幂指数函数:vz= vr(z/Hr)α，

其中，vz为距地面高度z 处的平均风速;风廓线指数α = 0.3;地面及建筑物壁面采用无滑移边界条件;在出口边界上，各变量水平方向梯度为0;计算域顶部和两侧设定为对称边界.

计算域流向长1 800 m，展向1 500 m，高200 m，采用四面体网格进行离散剖分，网格单元总数约5.8 ×106个，考虑到建筑物拖曳作用和所关心的区域，对污染源周边和下风向建筑区域的网格进行局部加密. 采用Ansys Fluent 12.0 软件在并行计算环境下进行数值模拟，模拟时长30 min，包括15 min 的连续排放及其后示踪气体随风场的自由扩散.

为检验扩散模型的正确性和有效性，选择现场试验中4 个近地面监测点对模拟结果进行比较和分析. 图3 给出P1～P4的实测数据以及计算质量浓度随时间的变化曲线. 试验期间采用空气采样袋现场收集气体，并通过色谱-质谱联用仪测定污染物质量浓度，其中因操作原因，P1、P2与P3分别在第12 min、9 min 和3 min 未能测得有效数据. 现有数据比较发现，数值模拟与现场实测结果总体上比较符合，由于实测数据为3 min 平均质量浓度，两者很难在时间维上进行准确比照，但变化趋势基本一致，计算质量浓度的变化在扩散初期相对滞后，在后期自由扩散阶段则下降较快. 这表明通过设定合理边界和计算参数，本研究的数值方法是可靠的，能够适应复杂建筑群环境的模拟，对近壁面质量浓度的预测结果较好.

图3 数值模拟与实测平均质量浓度比较Fig.3 Comparisons of mean mass concentrations for numerical simulation with experimental data

1.3 人口暴露估算

暴露剂量可表示为质量浓度和时间的函数. 数值模拟过程中通过编制UDF (user defined function)对给定时间步长的质量浓度输出进行累计求和，得到近地面1.5 m 高度处不同时刻的暴露剂量

借鉴文献［20］给出的城市局域动态人口估计方法，基于试验区建筑物数据库估计区内大致的人口分布，估算某一建筑物或建筑群组所容纳的人口数为

其中，Sb为建筑物或建筑群组的占地面积;N 为建筑层数;Sh为人均建筑面积，未考虑建筑用途和其他影响因素.

在GIS 环境下叠置分析不同时刻的质量浓度场、暴露剂量范围以及人口分布信息，动态评价试验区人口健康风险水平，该方法对于环境应急疏散时的人员估算具有参考意义.

2 结果与讨论

2.1 质量浓度与暴露剂量时空分布

对于突发大气污染事故，时变浓度和暴露剂量分布是事故过程动态分析和后果定量评价的关键.图4 给出了4 个典型时刻近地面1.5 m 高度处污染物的质量浓度和暴露剂量分布. 如图4 (a)、(c)、(e)和(g)，污染物泄漏后主要沿下风向街谷输送扩散. t=5 min 时，气云前端(ρ≥1 ×10-13mg/m3)已抵达Regents 公园，距离污染源约620 m;由于污染源邻近建筑物的阻挡和反射，York 街以南狭窄的街段内污染物质量浓度较高，达1 ×10-11mg/m3以上，见图4 (a). t =10 min 时，气云前端穿过Regents 公园，下风向建筑群中污染物的质量浓度分布趋于稳定，与风向成45°夹角的Marylebone、Glentworth 和Baker 等街道污染物质量浓度较高，ρ≥5 ×10-13mg/m3的气云覆盖面积达40 400 m2，见图4 (c). t=15 min 时，泄漏停止，其后气云随风场逐步向下风向迁移，质量浓度渐减. 至t=20 min，污染源附近气云已消褪(ρ≤1 ×10-13mg/m3)，在部分建筑物背风向和狭窄街段中质量浓度稀释滞后，可能成为威胁人群健康的“死角”，见图4 (g).

暴露剂量的时间序列分布基本反映了质量浓度场的变化规律. t =5 min 时，暴露影响范围主要局限于下风向少数建筑物区间，见图4 (b). 随着污染物的持续排放，影响范围迅速扩大到整个下风向建筑区域，并向Regents 公园蔓延，建筑群中污染物的暴露剂量不断增高. t =10 min 时，从污染源至Baker 车站的下风向建筑区域污染物暴露剂量基本上在1 ×10-11mg·m-3·min以上，面积为49 200 m2，见图4 (d);至t=15 min，该暴露剂量范围增至近93 000 m2，见图4 (f). 泄漏停止后，近源区域由于污染物稀释较快，暴露剂量变化幅度小，而远源区域由于上风向气云的持续补给，暴露剂量仍然逐渐趋高，如图4 (h). 该结果说明，环境应急处置过程中下风向相关人员在危险源停止泄漏之后仍需及时疏散或采取必要防范措施，以降低污染物暴露风险.

2.2 人口暴露风险分析

基于暴露剂量时间序列可动态分析事故影响范围及程度，结合人口分布信息即可初步定量估算周边暴露的人口和暴露水平. 本研究基于ArcScene 实现数值结果的三维可视化，通过图文交互查询特定时刻建筑物周围污染物质量浓度、暴露剂量和受影响的人口数目等. 图5 给出t =30 min 时不同暴露程度的影响区域分布. 其中 E ≥1 × 10-11mg·m-3·min的影响区域面积为180 200 m2，涉及29 个建筑群组，估算受影响人口12 977，约占试验区总估算人口的15.46%.

图4 质量浓度与暴露剂量时间序列分布Fig.4 The evolution of mass concentration fields and the affected regions at different exposure level

图5 基于GIS 的人员暴露估算Fig.5 Human exposure assessment based on GIS

为简化模型分析，以上估算暴露人口和暴露水平时仅考虑了近地面人员呼吸高度处的污染物质量浓度及负载，并以此为基础确定影响范围内的建筑物及人口;对人口的估算尚未考虑不同建筑物类型和人员出行活动模式的影响. 精细化的事故过程模拟及后果评价还需进一步考虑以上相关因素. 此外，本研究模拟微量的示踪气体扩散，对于特定类型的危险气体泄漏，可参照AEGLs 标准及相关阈值划分不同等级的事故危害区域，如吸入反应区、轻伤区和重伤区等，从而为采取必要的防范和应对处置措施提供依据.

结 语

本研究探讨城市地区危险气体扩散与应急暴露模拟分析的若干关键技术，综合运用CFD 模型、暴露模型及GIS 三维建模与可视化分析方法，对伦敦市区某示踪气体扩散试验进行了模拟分析. 研究表明，设定合适的计算边界和参数，CFD 数值方法能够较有效地描述建筑群中危险气体的扩散过程和近地面质量浓度分布;通过对近地面质量浓度的时间积分，获得不同时刻建筑物周围潜在的暴露剂量;结合GIS 和建筑物数据库能够直观分析周边受影响的人口和风险水平. 后续研究将对数值模型及方法做进一步验证，同时结合人员疏散活动模式，动态分析疏散过程中人员暴露和健康风险水平，为突发事故应急响应和疏散路径规划提供理论参考.

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