2008年修订的《环境影响评价技术导则 大气环境》(HJ/T 2.2—2008)［1］将 AERMOD 预测模式列入推荐模式清单。AERMOD模式不仅在中国、美国等的建设项目环评领域［2－4］应用广泛，研究者还将其应用于工业项目、规划环评、二英扩散迁移、防护距离、机场大气污染模拟、环境人体健康评价［5－7］等领域。因此，AERMOD模式的标准化应用对规范大气环境模拟具有重要意义。

1 AERMOD模式简介及应用概况

AERMOD模式是用于模拟大气污染物输送、转化、清除过程的法规模式［1］，为稳态烟羽扩散模式，包括3个模块系统:AERMOD(大气扩散模型)、AERMET(气象数据预处理器)和AERMAP(地形数据预处理器)［2］。运行AERMOD大气扩散计算模块，至少需要输入气象数据文件(地面气象数据、探空廓线数据)、地形数据文件、场地数据(源所在地的经纬度、评价范围、地面粗糙度等)、污染源数据、预测点数据等。

三月二十三日带领少数察哈尔、厄鲁特兵前往塔尔巴哈台游牧地救援。与贼交战直至五月二十一日，到所属城无法救援，到城东门附近地方扎营，抓获参赞大臣等人，并提审，若不派察哈尔、厄鲁特兵的话，各大臣无法解救。

伯鑫等［2］构建了地表参数标准化的集成系统，提高了AERMOD模式预测结果的可靠性;丁飒［8］、宋华丰［9］等探讨了地表参数对AERMOD模式预测结果影响情况;杨景朝等［10］对地面气象观测资料在AERMOD模式中的标准化应用开展了研究;夏思佳［11］等对比了AERMOD模式中不同的大气扩散参数方案。这些研究主要针对地表参数及不同模型参数的对比，而针对AERMOD模式标准化应用技术，如污染源数据、投影坐标及受体网格、模型参数、基础数据规范使用，仍缺乏较为全面的报道。

2015年以来，在国家审批制度改革的大形势下，环境保护部下放了多个类型建设项目的环评审批权限。环境保护部环境工程评估中心通过法规模型等手段开展技术复核，以保证权限下放后的环评文件编制质量，强化环评事中事后监管。在大气环境影响评价技术复核过程中，发现一些环评报告的基础数据、污染源数据、投影坐标等方面存在不同程度的问题，影响了环评结论的准确性。因此，本研究针对上述问题，提出AERMOD模式在我国环评中的标准化应用方法，并结合内蒙古自治区某电厂环评报告书开展案例应用分析。

2 模式应用的主要问题

2.1 污染源数据

污染源数据是AERMOD模式模拟的重要基础。目前污染源数据一般参照工程分析的结果，作为恒定源强输入。但技术复核中发现以下问题:(1)污染源源强烟气温度、出口速率等因素不准确性较大;(2)实际排放中，污染源源强并非恒定不变，通常会随时间呈现出有规律或者无规律的变化。

2.2 投影坐标及受体网络

3.3.1 地表参数

2.3 模型参数

2.3.1 地表参数

在环评报告中，设置网格受体应遵循近密远疏的原则，网格受体间距的设置应综合考虑排放高度、污染源距离、居民区分布、地形等因素。受体形式可以是笛卡尔直角坐标，也可以是极坐标。推荐设置以下类型网格受体:

设定地表参数需要考虑距污染源中心的距离、地表扇形的分区以及季节月份等因素。在实际工作中，地表参数设定不规范情况十分普遍，许多项目地表参数取值与实际地表特征并不相符。这主要是因为国内大部分项目在地表参数选取时以人工判断为主［2］，带来经验性和主观性影响，造成最终预测结果偏差。

各污染因子日均、年均贡献浓度均达标。总体来说，该电厂一期、二期、三期工程对区域环境的日均和年均浓度影响均符合环境空气质量标准，但在不利的气象条件下，会出现区域NO2小时浓度超标的情况。

2.3.2 化学反应参数

污染物在大气环境中不仅存在扩散、迁移和输送等物理过程，还存在化学转化过程。为了准确描述和模拟大气中污染物的浓度分布，需要结合建设项目实际排污情况和预测情景，考虑化学反应过程，并设置合理的化学反应参数。但在复核案例中发现，环评预测中化学反应系数的输入与导则给出的方法不一致，如项目环评预测将NO2/NO x的日均转化率设定为0.75，但按照导则的要求，NO2/NO x日均转化率为0.9。因此，由于化学反应参数的不准确应用，导致模拟结果偏差较大。

2.4 基础数据

2.4.1 地形数据

建设项目所在的区域地形对污染物扩散条件和模式预测结果准确性有重要影响。目前国内可免费获取的地形数据源来源有美国国家航空航天局(NASA)和国防部国家测绘局(NIMA)联合测量的SRTM3数据(精度90 m)、美国地质调查局(USGS)的STRM30/GTOPO30数据(精度900 m)等，所选取的地形精度必须与预测网格点的分辨率符合。技术复核发现，存在地形资料使用不规范，分辨率低于模拟网格间距等问题。如某项目环评报告书中描述使用的地形数据为SRTM3(90 m)数据，实际模型模拟使用地形数据分辨率为407 m。

习近平生态文明思想坚持“以人为本”的价值取向。在3万多字的十九大报告中,有203次提到人民,3次强调人的全面发展,4次提出以人民为中心。党和国家一直秉持以人民为中心的发展理念和措施。习近平指出“良好生态环境是最公平的公共产品,是最普惠的民生福祉”,在全国生态环境保护大会上强调“生态惠民、生态利民、生态为民”;“大力推进生态文明建设,提供更多优质生态产品,不断满足人民群众日益增长的优美生态环境需要”;“要持续开展农村人居环境整治行动,打造美丽乡村,为老百姓留住鸟语花香田园风光”。2017年12月,中央农村工作会议强调“坚持保障和改善民生,让广大农民有更多的获得感”。

随着碾压施工技术的不断完善，混凝土面板堆石坝在水利工程中的应用日渐广泛，它可以实现直接挡水和过水，简化了施工导流和度汛，且整体的防渗性能和抗震性能都得到了大幅度的提高。但是混凝土面板堆石坝施工过程中，如果选择的碾压技术不当，将严重影响整个面板堆石坝大坝的质量。因此，研究分析水利工程面板堆石坝碾压技术具有重要的现实意义。

2.4.2 气象数据

英语新闻中很多新词的创造是基于隐喻之上的，与此同时，隐喻为很多原有词汇披上了一层面纱，赋予其新的意义。

新世纪中国工业设计风起云涌，在设计创造的路途中，所有人都未曾停下脚步。作为行业的深潜者与推动者，当回忆如潮而起时，一桩桩、一件件故事在记忆中如飞鱼穿行、腾跃出水，见证着改革开放40年间中国工业设计事业的发展。

AERMOD模式气象数据预处理器AERMET可识别的地面气象数据有HUSWO、SAMSON、CD144等格式，均来自国外气象部门，而目前国内尚无相应的气象资料原始格式文件。受气象数据来源的影响，环评工作中需要自行处理，容易导致某些格式气象数据大量缺失有效数据、信息错误等问题。如环评报告中经常有用低云量代替遮光云量的情况。

3 AERMOD模式的标准化应用

3.1 污染源数据

污染源源强烟气温度、出口速率应与项目工程分析数据保持一致，并与同类工程实际情况相符。针对污染源的源强进行归类，分为恒定源强、有规律源强和无规律小时变化源强。当污染源排放速率随时间变化较小可采用恒定源强;对有规律变化的源强，应该按季、月、周、小时排放变化特征给出污染源变化系数，并且可以在AERMOD．inp中直接更改变化系数(EMISFACT);对于无规律小时变化的源强，AERMOD模式只允许调用1 h变化排放速率的外部文件，文件中可以包含多个污染源、每个小时的源强参数。如主项目文件中设置烟囱STACK1到STACK2将使用HOUREMIS．DAT中定义的小时变化排放速率，HOUREMIS．DAT中分别定义了烟囱STACK1和STACK2预测时段各个小时的排放速率、烟气出口温度、烟气出口速度。

3.2 投影坐标及受体网络

3.2.1 地图投影及坐标系标准化

为统一规范AERMOD模式投影坐标，推荐应用国际通用横轴墨卡托投影(UTM)，大地基准面选择WGS84。因为采用UTM投影可更方便导入地形和项目审核，且容易将模拟结果嵌入到相关的GIS系统中，如可以将模拟结果直观地导入Google Earth中展示。

3.2.2 受体网格设置标准化

在AERMOD模式输入地表参数，如地表粗糙度、反照率、波文比，以代表下垫面的情况。其中，地表粗糙度影响地表切应力，是确定机械湍流和边界层稳定性的重要因子;反照率是地表反射辐射通量与总入射辐射通量之比;波文比是地表湿度的指示因子，是感热通量与潜热通量之比。这3个参数与气象观测数据一起用于大气边界层参数的计算，对模型的预测结果精确度有重要影响［5，12］。

(1)密网格受体:当烟囱高度小于15 m，或烟囱高度小于50 m但受建筑物下洗影响时，距源300 m内，应设置间距不大于50 m的网格受体;

3.4.2 气象数据

“你说，男人是不是都这么粗心？还是觉得老婆娶到了就没必要注重那些仪式感了？”我没有直接回答，反而问她为什么突然想起这一出。她坦言是同事最近要重办婚礼，还给办公室里的人都发了喜糖。我笑笑：“妹夫是什么样的人你还不清楚吗，相互扶持了这么久，他心里一定有你的地位。”

(3)中网格受体:距源1 km外5 km范围内，应设置间距不大于500 m的网格受体;

(4)粗网格受体:距源5 km外至评价范围内，应设置间距不大于1 km的网格受体。

(5)加密网格受体:以各平均时段污染物区域最大地面浓度点为中心，设置间距不大于50 m、边长不小于500 m的网格受体。

(6)垂直受体:对邻近污染源的高层住宅楼，应适当考虑不同代表高度的预测受体。

图1中按照距离污染源的范围进行了不同范围内的受体网格布点，当距源小于1 km时，采用细网格受体，受体间距为100 m;当距源1～5 km时，采用中网格受体，受体间距为250 m。

  

图1 网格受体示意图Fig.1 Sketch map of grid receptor

3.3 模型参数

投影坐标的不统一和不规范容易造成污染源和敏感点等排放点和受体点的坐标与实际存在偏差，从而影响预测结果的准确性和可靠性。AERMOD模式支持经纬度地理坐标、UTM坐标以及相对坐标。技术复核中发现，一些环评报告提供的资料与输入模式所使用的敏感点坐标不一致，以及受体网格设置过疏、未进行最大落地浓度区域网格加密等，导致模拟结果存在较大误差。

针对下垫面参数的标准化应用，推荐采用国家环境保护环境影响评价数值模拟重点实验室研究建立的 AERSURFACE 集成系统［2］(http://ieimodel．org/aersurfaceapp/custom/login．aspx)。该系统基于高分辨率(30 m)土地利用数据，对外提供ARESURFACE在线 免 费 计 算 服 务。案 例 研 究 表 明［2］，经AERSURFACE修正的地表参数能够较好地反映真实的下垫面情况，提高预测的精确性。

NO2和NO x采取0.9的转换率，计算年均浓度时转换率取0.75。

AERMOD模式化学反应参数标准化主要考虑到在不同大气环境中SO2、NO2和NO x及颗粒物的化学转化过程。针对SO2的化学反应参数，在计算1 h平均质量浓度时，可以不考虑SO2的转化;在计算日平均或更长时间平均质量浓度时，可以考虑SO2的化学转化，半衰期取4 h。针对NO2和NO x的化学反应参数，在使用NO2和NO x比值时，应说明数据来源。对于一般的燃烧设备，在计算小时或日平均质量浓度时，可以假定Q(NO2)/Q(NO x)=0.9;在计算年平均或更长时间平均质量浓度时，可以假定Q(NO2)/Q(NO x)=0.75。

3.4 基础数据

3.4.1 地形数据

环评报告应对AERMAP使用的地形数据来源和分辨率进行说明。当地形数据为公开下载数据时，地形数据分辨率应不小于90 m。AERMAP推荐使用GeoTiff格式的高程数据，以避免USGS DEM格式数据在使用中容易遇到的地理参考信息错误等问题。AERMAP目前不支持手动输入“xyz”形式的高程数据，因此GeoTiff及USGS DEM格式之外的高程数据可以转化为USGS DEM格式进行输入。目前可以使用的数据源包括但不限于遥感手段获取的SRTM3数据、SRTM-X数据、GDEM数据、中国资源3号高程数据、德国TanDEM-X高程数据，以及其他可靠来源的高程资料。

(2)细网格受体:距源1 km内，应设置间距不大于100 m的网格受体;

那回不去的光阴流年，我将永远铭记，那不能一起走的旅途你要照顾好自己,没有和我在一起的日子你也要平安、快乐和幸福。其实我们的相守不定要到終点,旅途一一起走过，也已不负一生。

气象数据应采用AERMET中间文件OQA格式，应来源于国家地面气象站。对于气象站数据中缺少云量数据的，可采用遥感反演获得的云量数据补充。针对目前环评单位所得到的蔽光云量数据代表性差问题，建议在无法获取蔽光云量的情况下采用总云量来代表蔽光云量。根据研究发现，利用气象站1 h地面气象数据，总云量代替蔽光云量，其预测值与现场同期监测值更加吻合，更符合真实气象条件，推荐作为气象数据标准化应用的依据。

4 相关案例应用分析

为进一步在环评中应用AERMOD模式的标准化技术，选择内蒙古自治区某电厂三期扩建工程(2×660 MW机组)大气环境影响评价为标准化研究案例。根据该电厂空气污染物的特点可知NO x为电厂排放量最大的污染物，因此区域环境空气以NO2为代表性评价因子。

4.1 污染源数据

案例模型采用的排放源清单为《内蒙古某电厂三期扩建工程(2×660 MW机组)环境影响报告书》中提供的各期排放源数据。根据环境影响报告书，一期工程、二期工程、三期工程污染源排放数据均为连续恒定数据。

4.2 预测范围

结合项目评价等级以及所在区域的常年风向，确定了大气环境影响预测的范围，为以项目厂址为中心，边长为20 km的正方形区域。评价坐标系采用UTM坐标。预测计算点包括预测范围内的网格点以及项目所在区域内的5个环境关心敏感点。预测时，对评价区域进行网格化处理，网格间距为100 m，区域内网格点数为201×201个。预测结果以评价区域浓度贡献值(等值线)分布图和对关心点的浓度贡献值体现。敏感点采用UTM坐标信息(以计算网格中心点为原点)。

4.3 参数选取

4.3.1 地表参数

统计发现，丙组患者放射性肺炎发生率、骨髓抑制发生率均显著低于甲组，且骨髓移抑制发生率亦显著低于乙组（P＜0.05）。

地表参数由国家环境保护环境影响评价数值模拟重点实验室研究建立的AERSURFACE集成系统生成。根据项目所在区域土地利用类型和干湿参考数据，将研究区域分为12个扇区，即从0°开始，每30°一个扇区，按照12个月份生成了详细的地表参数。地表特征基本参数如表1所示。

 

表1 地表特征基本参数Table 1 Basic parameters of surface characteristics

  

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4.3.2 化学反应参数

3.3.2 化学反应参数

4.4 基础数据

4.4.1 气象数据

在校园这个特殊的环境下，校园无线局域网建设的需求和方式具有自己鲜明的特点。结合目前无线局域网的主流技术，通过实践对比，校园无线局域网采用无线网络本地转发模式，有线与无线统一的802.1x身份认证，就能做到兼顾性能、安全、便捷、经济因素下，实现无线网络与现有有线网络的无缝对接。统一的无线和有线用户管理，也有助于无线局域网的后期运行维护和相关管理策略的制定。按上述方案设计和建设的石家庄铁道大学无线局域网，在实际运行过程中，产生了良好的效果。

模拟采用的地面气象数据来源于正蓝旗气象站2013年全年的逐日(365 d)逐时(8760 h)风速、风向、云量观测资料。高空气象探测资料采用中尺度气象模式模拟的50 km内的同年网格点气象资料，网格点经纬度为 115.963°E，42.178°N，由环境保护部环境工程评估中心提供。预测蔽光云量采用总云量替代。

4.4.2 地形数据

预测时考虑地形的影响，地形数据采用SRTM3数据，精度为90 m×90 m。大气预测范围地形高程如图2所示。

  

图2 大气预测范围地形高程示意图Fig.2 The topographic elevation of atmospheric forecast range

4.5 预测结果与评价

一期、二期、三期工程污染源叠加预测，区域最大NO2小时贡献浓度均存在超标情况，最大占标率达到160%，最大小时浓度超标面积为36.3 km2。以NO2为例，NO2最大小时贡献浓度等值线如图3所示。

  

图3 NO2最大小时贡献浓度等值线分布图Fig.3 Hourly concentration contours of NO2

四是为调解协议的全面履行提供了法律保障。人民调解协议一经司法确认，就具备了与民事判决书、调解书、裁定书同等的法律效力。如果一方当事人不履行协议，另一方即可向人民法院申请强制执行。由于“一站式”司法确认机制方便、快捷、及时和高效，为人民调解协议的全面履行，提供了更为坚实的法律保障。

5 结论

本研究针对污染源数据、坐标及网格设置、模型参数、基础数据进行了规范，对AERMOD作为我国法规模型的应用具有很强的指导作用和实际意义，提高了AERMOD预测的精确性和可靠性。在此基础上进一步研究制定AERMOD标准化应用技术指南，可以为环境影响评价、环境规划、政府决策提供有力的技术支持和服务。

参考文献(References):

［1］ 环境保护部．环境影响评价技术导则大气环境:HJ 2.2—2008［S］．北京:中国环境科学出版社，2008.

［2］ 伯鑫，王刚，田军，等．AERMOD模型地表参数标准化集成系统研究［J］．中国环境科学，2015，35(9):2570-2575.

1109 Herpes simplex virus typeⅠinduces β-amyloid expression in human neuroblastoma cell lines SH-SY5Y

［3］ 伯鑫，李时蓓，吴忠祥，等．基于反演模型的焦炉无组织苯并［a］芘排放因子研究［J］．中国环境科学，2016，36(5):1340-1344.

在模型OPM(t)基础上，可以发展2个模型，用于后续算法设计，模型描述见表1，其中：OPM1(t)最小化相邻阶段贝内计划偏差，该模型求解获得的目标函数值记为最小化t阶段的贝内横倾力矩，将相邻阶段贝内计划偏差作为约束，上边界取值

［4］ Zhao J，Yuan Y，Ren Y，et al．Environmental assessment of crop residue processing methods in rural areas of Northeast China［J］．Renewable Energy，2015，84:22-29.

［5］ Kakosimos K E，Assael M J，Katsarou A S．Application and evaluation of AERMOD on the assessment of particulate matter pollution caused by industrial activities in the Greater Thessaloniki area．［J］．Environmental Technology，2011，32(6):593-608.

［6］ Mutahharah M，Mokhtar，Mimi H．Hassim ，et al．Health risk assessment of emissions from a coal-fired power plant using AERMOD modelling［J］． Process Safety and Environmental Protection，2014，92:476-485.

［7］ 陈强，吴焕波．固定源排放污染物健康风险评价方法的建立［J］．环境科学，2016，37(5):1646-1652.

［8］ 丁飒，丁业，孔杉．地表参数对AERMOD模型预测浓度精确度的影响［J］．安徽农业科学，2011，39(34):21221-21223.

水资源论证工作的各环节需进一步加强和规范。在报告书编制程序、编制格式，资质单位间的合作，报告书审查程序、审查形式、审查结论等方面还需严格和规范。缺少全面的水资源论证监督管理，对资质单位缺乏考核，对评审专家的监督管理和从业技术人员的培训不够，水资源论证市场缺乏有效的监管，存在无序竞争、随意压价等问题。公众参与机制还未建立，水资源论证与受影响取水用户的取水权益及公众的环境权益密切相关，在水资源论证制度的实施中，公众参与还比较薄弱，需要继续加强和完善。

［9］ 宋华丰，刘颐婷，徐君妃，等．AERMOD模型中地表参数对大气污染物最大小时浓度的影响规律［J］．环境影响评价，2015，37(6):57-61．

［10］ 杨景朝，马振峰，伯鑫，等．地面气象观测资料在空气法规模型的标准化研究［J］．中国环境科学，2015，35(10):2950-2957.

［11］ 夏思佳，王勤耕．基于AERMOD模式的大气扩散参数方案比较研究［J］．中国环境科学，2009，29(11):1121-1127.

［12］ USEPA．User’s Guide for the AMS/EPA Regulatory Model—AERMOD［J］．Office of Air Quality Planning and Standards Research Triangle Park，NC，2014.