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【摘要】:
摘要:針對大氣環境影響評價工作中存在的一些問題和需求,構建了基于全國高分辨率土地利用數據?GIS地理信息系統?AERSURFACE地表參數處理模塊的集成系統.該系統以研究區域土地利用類型為核心,著眼于通過標準化?自動化的方法提高AERMOD的模擬效果,最終建立一套全國地表參數綜合數據庫.結合內蒙古上都電廠的現場監測結果,對該系統修正后的地表參數進行模擬驗證,結果表明,修正后模擬結果的FB值和RHC

AERMOD模型地表參數標準化集成系統研究

 鑫1,2,王  剛3,田  軍4,楊景朝1,2,5,高錫章6,黃遠奕7,李時蓓1,2*(1.環境保護部環境工程評估中心,北京 100012;2.環境保護部國家環境保護環境影響評價數值模擬重點實驗室,北京 100012;3.三捷環境工程咨詢(杭州)有限公司,浙江杭州 310012;4.南京大學環境規劃設計研究院有限公司,江蘇南京 210093;5.成都信息工程大學,四川成都610225;6.中國科學院地理科學與資源研究所,北京 100094;7.北京科技大學土木與環境工程學院,北京 100083)

關鍵詞:AERMOD;AERSURFACE;地表參數;土地利用數據;AERMET

中圖分類號:X171.1      文獻標識碼:A      文章編號:1000-6923(2015)08-

 

Standard systems of surface parameters inAERMOD. BO Xin1.2, WANG Gang3,TIAN Jun4, YANG Jing-chao1,2,5, GAO Xizhang6, HUANGYuanyi7, LI Shi-bei1,2* (1.The Appraisal Center for Environment and Engineering, The StateEnvironmental Protection Ministry, Beijing 100012, China;2.StateEnvironmental Protection Key Laboratory of Numerical Modeling for EnvironmentImpact Assessment, Beijing 100012, China;3.Trinity Consultants, Hangzhou 310012, China;4.Academy of Environmental Planningand Design, Nanjing University, Nanjing 210093, China;5.Chengdu University of InformationTechnology, Chengdu 610225, China;6.Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research,Beijing 100094;7.Civil and Environmental EngineeringSchool, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China). ChinaEnvironmental Science, 2015,35(8)

AbstractAswe have a lot of problem and requirements in Atmospheric EIA (EnvironmentImpact Assessment) work, we built an Integrated System based on the highresolution data, GIS technology and EPA surface parameters processing module.With the land use data, the system focused on improving AERMOD simulationresult by the standardized and automatic ways, and finally build a national EIAsurface parameters database. With a real case in Inner Mongolia, we comparedthe results before and after modification, the results show that FB and RHCRindex are more close to 0and 1. So we can say that the AERSURFACE system canimprove the accuracy of prediction.

Key wordsAERMOD;AERSURFACE;surface parameter;land use data;AERMET

 

 AERMOD模型作為我國《環境影響評價技術導則大氣環境》(HJ 2.2-2008)以及美國環保署(EPA)推薦的預測模式之一,已在國內外境影響評價等領域得到了廣泛應用[1-4].國內外學者分別將AERMOD模型應用于NO2環境影響評價、垃圾焚燒廠二噁英的擴散遷移、燃煤電廠污染物的健康風險評估、硫化氫排放因子的測定、昆明市工業區SO2情景模擬、PM10擴散研究、鋼鐵企業大氣防護距離等研究工作中[5-17]

AERMOD是穩態煙羽模型,包括了3個模塊:AERMOD(擴散模塊)、AERMET(氣象預處理模塊)AERMAP(地形預處理模塊)[18-20].通過輸入地表參數(地表粗糙度、反照率、波文比)以及地形數據,該模型可以計算復雜地形條件下的污染物擴散.其中粗糙度是確定機械湍流大小的重要變量;反照率為太陽輻射通過地表反射回去的比例;波文比是感熱通量和潛熱通量之比,3個參數是計算行星邊界層條件的重要依據,對模型預測結果有著非常重要的影響[21-28].然而,目前國內大部分項目在地表參數選取時以人工判斷為主,不同的人判斷出來的地表參數都會有一定的差別,最終會反映在預測結果的偏差上,不利于模型的標準化應用.

鑒于此,本研究以高分辨率(30m)土地利用數據為基礎,通過ArcGIS、ARESURFACE參數計算模型,實現了對目標區域土地利用類型?土壤干濕類型等要素的識別工作,最終建立了一套相對客觀的AERMOD地表參數集成系統,旨在為法規模型的標準化應用提供參考.

1  研究方法

1.1  AERSURFACE系統概述

為了得到較為符合實際的地表參數(地表粗糙度?反照率?波文比),2008年美國環保署發布了AERSURFACE模塊,并于2013年進行了修正.該模塊在識別指定區域土地利用類型的基礎上,根據內置的數據庫,按照距離反比例加權的方法計算得到了能代表研究區域特征的地表參數[29].目前AERSURFACE在國內的應用存在以下3點問題:(1)無法識別我國高分辨土地利用數據格式;(2)模式部分參數不適用于我國,需要進行本地化修正;(3)操作繁瑣,難以符合業務化需求.

 

1 AERSURFACE模型技術路線

Fig.1  Technology roadmap of AERSURFACEmodel

 

針對以上問題,本研究建立了AERSURFACE集成系統,該系統主要分為4:全國土地利用數據預處理、ArcGIS自動化服務、AERSURFACE參數本地化、AERSURFACE集成系統(1).

1.2  土地利用數據預處理模塊

20世紀90年代以來關于高分辨土地利用數據,美國和歐盟曾利用包括NOAA/AVHRR?MODIS在內的粗分辨率(250~1km)航天遙感資料,為地球系統模擬研制了6套空間分辨率為300m1km的全球地表覆蓋數據產品[30],但由于其精度不高,實際應用價值有限[31].2013年美國馬里蘭大學利用空間分辨率為30mLandsatTM/ETM+多時相遙感影像完成了2000~2012年全球森林增減情況的分析[32-33],但該研究并沒有考慮水體耕地等其他地表覆蓋類型.

本研究首先采用馬里蘭大學2012年全球土地利用數據[33]對中國科學院全國土地利用數據庫(http://www.resdc.cn/rescode/data-list.asp)2000年土地利用數據進行了更新,然后利用LandsatTM30m分辨率數據,進一步細化土地利用數據.對于部分重點區域(如天津?北京?上海等)采用了SPOT4、SPOT5等高分辨率影像,并輔助以ALOS、Rapid Eye?福衛-2等資料.在解譯過程中,對于重點關注區域和地形復雜地區,主要以目視解譯為主,其它區域則采用自動化解譯的方式.

AERSURFACE用地類型采用的是NLCD92劃分標準.該數據是由美國Landsat衛星數據解譯而成,包含了21種用地類型(1),空間分辨率為30m,投影為Albers Conic Equal Area,大地基準面為NAD83,數據格式為GeoTiff.

由于目前我國土地利用數據編碼與美國存在一定差異,不能被AERSURFACE直接讀取,因此需要對我國的數據進行一定的預處理.本研究整合了各省份的地理數據,形成一個全國的土地利用數據庫,并同步開展對數據庫的校驗和修正工作,在此基礎上將我國二級用地編碼轉化為NLCD92用地編碼,從而得到AERSURFACE系統可以直接識別的高分辨率土地利用數據

1  NLCD92用地編碼表

Table 1  NLCD92 land code table

1.3 模型參數的本地化

該模塊主要考慮了坐標類型?扇區劃分?干濕類型等要素的參數本地化.本研究建立了一套輔助數據庫,讓用戶可以實現扇區的自定義、美國坐標系(NAD83)WGS84等坐標系統的自由轉化等功能;在土地干濕參數方面,本系統提供了2種設置方法,用戶既可以通過界面自定義參數,同時也可以根據氣象部門、統計部門提供的干濕分布圖自動識別.

1.4  ArcGIS自動化識別系統

ArcGIS自動化服務分別包括研究區域位置、土地利用數據?干濕類型的自動識別功能.區域自動識別:在地圖中選擇目標點位,即可在參數設置面板中自動獲取該點的經緯度信息;也可在參數設置面板中手動填寫經緯度,方便用戶快速定位.土地利用數據自動獲取:用戶可通過該系統自動獲取目標點位的土地利用數據.干濕類型自動識別:在獲取目標點經緯度信息的基礎上,依據國家統計局《中華人民共和國年鑒》對干濕地區的定義和中國氣象局的降雨量數據制作的干濕地區劃分圖,自動獲取目標點位的地表濕度類型.

1.5  系統集成模塊

系統集成模塊分為系統管理、模型計算?結果展示3大部分.其中系統管理包括高級用戶管理?普通用戶管理等,主要實現對系統的維護和管理;模型計算包括參數設置界面、地表參數計算等字模塊,用戶在操作時需填寫經度、緯度、半徑等基本信息,然后系統將根據這些信息自動生成輸入文件,并調用主程序進行計算.

AERSURFACE系統集成邏輯結構見圖2,系統架構為C/S架構,采用SmartX1可編程加密鎖和用戶賬號密碼身份驗證雙重權限控制保護機制.系統為用戶提供目標地址坐標和土地干濕類型參數的輔助設置服務.地址坐標識別服務采用百度地圖API接口,即根據用戶填寫的經緯度在地圖中標注出來,也可在地圖中選擇目標點位自動為用戶填寫經緯度.標準化的高分辨率土地利用數據存儲于ArcGIS數據庫中,土地數據獲取服務根據目標點位的經緯度及區域范圍從ArcGIS數據庫中提取相應的數據.集成系統最終將根據用戶提交的參數,調用土地利用數據自動獲取、干濕類型自動識別等模塊,獲取AERSURFACE模式所需的數據.計算完成后,系統自動將結果文件存儲于數據庫中,用戶可通過下載接口獲取結果,系統主界面見圖3.

 

2  AERSURFACE模式集成邏輯結構

Fig.2  Integration logic structure ofAERSURFACE model

 

3  基于高分辨率土地利用數據的AERSURFACE集成系統應用界面

Fig.3  Application interface of AERSURFACEIntegrated system based on High resolution data of land use

 

2  案例驗證

 

為了驗證AERSURFACE地表參數的可靠性,以內蒙古上都電廠作為例,結合現場觀測及參數化方案的模擬結果,定量評估了AERSURFACE系統對模擬效果的改進情況.

2.1  研究區概況

上都電廠周邊地勢平坦開闊,東側為山地,廠址附近干擾源較少,區域其他污染源的影響可以忽略.20138,在電廠周圍布設12個監測點位,用來在線監測電廠逐小時排放的SO2濃度數據,試驗期間對地面氣象場和邊界層氣象場進行逐小時觀測.為便于比較分析,在地面氣象數據、污染源等參數不變的情況下,設置了2種地表參數方案.方案1采用的是傳統人工目視的方法來判斷地表參數,方案2是基于AERSURFACE系統客觀分析得到的結果,兩者計算的地表參數見表2.

2  兩種方案地表參數對比

Table 2  comparison of surface parametersin two cases

2.2 結果與討論

利用AERMOD模型對上述2種方案進行模擬,并將輸出的SO2預測值與監測值進行比較,以選出最優方案.案例的驗證采用的是美國EPA推薦的評估方法,包括平均百分比偏差(FB)、高端值比值(RHC)Q-Q.求解FB?RHC值的公式分別見公式1?公式2.

                     

式中:和分別為模擬和監測的平均濃度,FB值越靠近0,表明模擬的效果越好.

         

  (2)

式中:C(n)為所有數據中最大的(n-1)個濃度值的平均.在模型比較中一般選用模擬與監測的RHC之比(RHCR)來反映預測的合理性,其取值范圍一般在0.5~2,RHCR越接近1表明模擬效果越好 [34-35].

統計結果表明,方案1與方案2FB值分別為0.47?0.37,RHCR值分別為1.81?1.41,方案2FB值和RHCR值更接近01,說明該經AERSURFACE修正的地表參數更能反映真實的擴散情況.Q-Q圖中可以看到,方案2在整個區間的落點更接近基準線,同樣體現了AERSURFACE集成系統的優越性.

4  方案1與方案2的圖形(Q-Q)對比

Fig.4  The Q-Q plots of project onerespectively with two projects

 

本研究采用的土地利用數據為2012年,但我國地域遼闊,部分區域受經濟發展的影響,實際土地利用情況可能已經發生了變化,導致系統計算結果可能存在一定誤差,因此有待建立一套動態更新的全國土地利用數據庫,以提高本系統的可靠性.

3  結論

3.1  本研究基于高分辨率土地利用數據(30m)獲取了大氣模型AERMOD所需的地表參數,突破了主觀判斷方法的瓶頸,提高了AERMOD模型模擬結果的科學性、可靠性,為我國大氣環境影響評價領域增添了新的技術方法.

3.2  實際案例應用表明,AERSURFACE修正的地表參數能較好反映真實下墊面情況,極大地提高了預測的精確性.

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