基于OSPM模式的机动车尾气扩散模型研究综述

宁义龙

基于OSPM模式的机动车尾气扩散模型研究综述

宁义龙

（长安大学汽车学院，陕西 西安 710064）

街道峡谷机动车相关污染物的扩散模拟研究已广泛进行，OSPM扩散模型由于具有经验值数据库而被广泛使用。文章从OSPM的发展历程、应用研究及挑战展望等方面进行了综述。结果表明，OSPM比其他模型的模拟结果更为接近真实值。除此之外，近三十年的机动车相关污染物研究显示OSPM模式在污染物预测、暴露评估方面更为实用。但交通相关因素会造成OSPM模型预测结果产生影响，在未来需要开发新的、适用性更强的算法消除限制性的假设，提高模型的应用范围。

机动车尾气；扩散模型；OSPM；街道峡谷

引言

近年来机动车污染物排放引起了广泛关注，特别是街道峡谷环境。由于街道峡谷内不良的扩散条件，导致附近居民遭受严重的健康威胁，因此模拟评估街道峡谷中的空气污染物扩散并提出空气质量改善策略十分重要。不同的研究方法在机动车排放污染评估上存在巨大差异，因此如何选定计算模型来模拟机动车尾气扩散是评估城市空气质量的关键。OSPM模型被广泛用于交通污染研究，因此本文就针对街道峡谷空气污染物扩散模型OSPM进行综述。

1 OSPM模式简介

OSPM是丹麦国家环境研究所于1989年开发的专门用于街道峡谷空气污染物扩散模拟的半经验模型[1]，用于模拟街道交通污染扩散，优势在于集中考虑了街道湍流的模拟。该模型基于一定的经验模型，通过大量验证经验值建立数据库，模拟结果相比纯理论的CFD模型更接近于真实值。

2 OSPM模式与其他扩散模式对比研究

如表1[2]所示，4种模型均可用于城市街道峡谷空气污染物扩散的模拟，不同研究对象的方法不同，若选择不符合研究尺度的模型将可能导致模拟结果不准确。

3 OSPM模式应用研究

OSPM 模型近30年内在很多国家被用于研究交通污染，执行实地监测项目的分析，研究污染防控策略的效果，执行风险评估[3]。

3.1 预测、空气质量监管

城市街道峡谷复杂的空气流动和交通流量意味着不同的街道污染物水平存在很大差异，在一两个监测点进行空气污染物监测并不能反映城市整体的污染情况[4]。OSPM作为预测手段就显得十分重要，作为THOR系统的一部分，由若干个空气污染模型和天气预报模型组成，该模型系统用于预测空气质量[5]。

3.2 暴露评估

假设微环境中污染物浓度相同，个人的暴露可以通过污染物浓度与在微环境中通勤时间乘积得到。而街道峡谷微环境中污染物在空间上存在浓度梯度，因此个人暴露评估是OSPM广泛应用领域之一。Sacre[6]等在流行病学研究中开发了一种算法用于计算机动车相关的污染暴露指数，基于此目的，他们利用OSPM估算街道污染水平。2002年，模型被用于量化评价环境颗粒物对健康的影响[7]。

表1 常用街道尺度扩散模型基本信息

3.3 模型适用性以及国内研究现状

国际上，学者主要对OSPM模型预测结果进行了统计分析，通过实地观测值和其他模型预测值对模型进行验证比较，来对模型进行详细评估。多项研究表明，OSPM已经成功用于 CO、NOX、PM等诸多污染物的预测。国内，张志磊等[8]利用OSPM模式计算了包头市典型街道区域内的机动车排放污染物的浓度。史锐等[9]以太原市机动车排放的实际数据结合气象因素与街道构造，采用OSPM模型计算了2008年太原市夏季与冬季车流量高峰期街道内的NOx与CO的小时浓度，验证了其适用性。

4 OSPM 模型问题挑战

OSPM模型在世界范围内虽已得到广泛验证，但影响模型预测效果的因素仍有很多，尤其是交通数据、排放因子和污染物类型。由于街道峡谷中往往缺少有效的交通数据和车型分类，排放因子通常是通过机动车排放模型计算或粗略估算得到。模型对传统气态交通污染物预测精度高于颗粒污染物，模型验证性的研究主要集中在NOX、苯和CO等污染物，但由于排放因子的不确定性，模型模拟效果相对于气态污染物较差。OSPM模型可用于估算PM2.5和PM10，而非尾气排放存在不确定性会对模型预测结果产生不利影响。此外街道类型、气象数据和背景污染等都会对模型预测效果造成影响。

5 展望

OSPM是半经验模型，适用于街道峡谷中按时间序列预测污染物浓度，尽管需要相对较少的输入信息和计算量，但是模型基于假设及参数需要不断修正，其并不能适用于所有的城市环境中。未来OSPM在街道空气质量的研究应集中在以下方面：风速和街道峡谷宽高比。官方气象数据不能准确反映街谷的气象状况以及交通运行工况存在不确定性，应考虑将风洞和示踪实验数据用于模型的评价和改进，将能够有效最小化不确定性。另外绝大多数研究是针对宽高比大于1:1的街谷，街道峡谷污染物浓度将会被低估，开发新的、适用性更强的算法消除限制性的假设，提高模型的应用范围是未来的研究方向。

[1] Hertel O,Berkowicx R.Modelling Pollution from Traffic in a Street Canyon.PhD Thesis.Roskilde: National Environmental Research Institute,1989.

[2] 周姝雯,唐荣莉,张育新,等.城市街道空气污染物扩散模型综述[J].应用生态学报,2017,28(3):1039-1048.

[3] Kakosimos K E,Hertel O,Ketzel M, et al.Operational Street Pollution Model (OSPM)-a review of performed application and validation studies, and future prospects[J].Environmental Chemistry, 2010, 7(6):485-503.

[4] Berkowicz R.Modelling street canyon pollution: Model requirements and expectations[J].International Journal of Environment & Pollu -tion,1997, 8(3-4):609-619.

[5] Brandt J, Christensen J H, Frohn L M, etal. Operational air pollution forecasts from regional scale to urban street scale. Part 2: performan -ce evaluation[J]. Physics&Chemistry of the Earth Part B Hydrolo -gy Oceans & Atmosphere, 2001, 26(10):825-830.

[6] Sacre C, Chiron M, Flori J P. Elaboration d'un indice d'exposition a la pollution atmospherique d'origine automobile a l'usage des etudes epidemiologiques[J].Science of the Total Environment, 1995, 169 (1-3): 63-69.

[7] Raaschounielsen O,Palmgren F, Solvang Jensen S, et al. Health effe -cts of ambient particulate matter-A quantitative assessment[J].Uges -krift for Laeger, 2002.

[8] 张志磊,王昶,王芳,等.包头市机动车排放污染物扩散的研究[J]. 科技信,2012(15):79-81.

[9] 史锐,张红,尹卫霞.应用OSPM模型计算太原市交通大气污染时空分布[J].环境科学与管理,2010,35(10):20-24.

Overview of Research on Vehicle Exhaust Based on OSPM Mode

Ning Yilong

（School of Automobile, Chang'An University, Shaanxi Xi'an 710064）

Diffusion simulation of vehicle-related pollutants in street canyons has been widely carried out. OSPM diffusion model has been widely used because of its empirical data base. In this paper, OSPM development history, application research and challenges are reviewed. The results show that OSPM is closer to the real value than the simulation results of other models. In addition, studies on motor vehicle related pollutants in the past three decades have shown that OSPM model is more practical in pollutant prediction and exposure assessment. However, traffic-related factors will affect the prediction results of OSPM model, so new and more applicable algorithms need to be developed in the future to eliminate restrictive assumptions and improve the application scope of the model.

Motor vehicle exhaust; Diffusion model; OSPM; Street canyon

10.16638/j.cnki.1671-7988.2021.03.060

U461.99

A

1671-7988(2021)03-191-03

U461.99

A

1671-7988(2021)03-191-03

宁义龙（1995-），男，汉族，四川广元人，硕士研究生，就读于长安大学汽车学院，从事机动车排放与交通环境研究。