改进低空颗粒物排放和分散的建模:一个棉花机的案例研究
Zijiang Yang1, Michael N Evans2, Michael D Buser3
1Department of Civil and Environmental Engineering, University of Maryland College Park, 1173 Glenn L. Martin Hall, College Park, Maryland 20742, United States.
Journal of environmental sciences (China)
|July 14, 2023
概括
来自低海拔来源的空气中的颗粒物 (PM) 的准确建模至关重要. 这项研究对AERMOD进行了修改,以改进来自棉花的PM分散模拟,大大减少了对环境风险评估的过高估计.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 大气化学 大气化学
- 空气质量建模空气质量模型
背景情况:
- 空气中的颗粒物 (PM) 构成健康风险,需要精确监测.
- 现有的模型可能不准确地预测来自低海拔来源的PM分散,例如棉花.
研究的目的:
- 修改和验证用于模拟低海拔PM分散的空气分散模型.
- 提高工业来源的PM度预测的准确性.
主要方法:
- 修改了AERMOD模型,以考虑低海拔的PM排放.
- 开发和应用分散校正因子.
- 与独立的观察结果对修订后的模型进行了交叉验证.
主要成果:
- 原来的AERMOD模型将PM度高估了64.7 (PM2.5),6.97 (PM10) 和7.44 (TSP) 的因素.
- 修订后的模型将高估因子降低到3.75 (PM2.5),1.52 (PM10) 和1.44 (TSP).
- 污染物度与高度,距离,风速和风向标准偏差有显著的相关性.
结论:
- 修改后的AERMOD模型提供了更准确的低海拔PM分散的模拟.
- 开发的校正因子增强了现有风险评估和补救模型的适用性.
- 这种方法可以适应其他空气污染物和环境条件.


