不同大气稳定度分类法及扩散参数方案对CALPUFF 模拟结果的影响及拟合湍流方案的研究

鲍昕杰　杨宗甄　陶乃贵等

关键词：CALPUFF;大气稳定度;示踪试验;大气扩散参数;湍流观测

中图分类号：X169 文献标识码：A

0 引言

CALPUFF 模型作为法规、导则支持的三维非稳态拉格朗日烟团输送模型，在环境保护领域有着广泛应用[1-5] 。国内外针对CALPUFF 模型应用及参数化设置已开展了很多研究，主要涉及气象场WRF 模式 [2-3] 、微气象方案[5] 、边界层高度[6] 、网格及地形[7] 、时空分辨率[8-10] 等方面的研究。上述研究中以野外示踪试验法验证模式有效性是最为直接的方法，如朱好及Cui 等采用内陆复杂地形条件的厂址野外示踪试验成果对CALPUFF模式进行模拟研究[8-10] ;王博等采用计算流体力学（CFD）软件对某滨海核电厂址的大气扩散特征进行模拟与验证[11] ;胡二邦等对高斯烟羽模式进行验证研究[12-13] ;陈晓秋及康凌等分别采用沿海核电厂址野外示踪试验对随机游走模式进行模拟研究[14-15] 。

前人的研究均说明数值模式能一定程度的反映实际污染物扩散情况，但从大气稳定度角度来看，前人通过野外示踪试验研究数值模式的有效性主要涉及单一的中性类天气，对于各类大气稳定度与数值模式模拟结果的关系较少关注。大气稳定度是大气扩散能力的直接表征，可通过相关气象要素采用合适的方法得出分类结果，不同大气稳定度条件下的大气扩散参数有明显差异，而大气扩散参数的选取又直接影响污染浓度分布，故有必要开展大气稳定度及大气扩散参数对数值模式模拟结果影响的研究。

为了获取各类大气稳定天气条件下的示踪试验结果，本研究采用物联网自动化远程控制采样系统进行捕捉。通过对CALPUFF 数值模拟结果与实测结果分析，说明大气稳定度分类结果及大气扩散参数方案对数值模拟结果的影响。同时，本文结合大气稳定度判别指标提出一种拟合湍流大气扩散参数方案，并通过统计验证结果说明该方案模拟效果良好。

1 数值模式介绍

CALPUFF 模式主要由以下四部分模块组成：资料准备前处理模块（ 包括气象和土地数据处理）、CALMET 气象模块、CALPUFF 扩散模块、CALPOST 后处理模块。

为了更精确的反映厂址中小尺度风场特征，本研究的地形数据选择USGS30″分辨率资料，地表类型数据选用30 m 高分辨率资料。CALMET 模块的气象数据输入方案采用厂址10 m 高度气象观测数据结合WRF 中尺度天气预报模式（采用美国NCEP 全球再分析资料） 模拟的三维气象场作为地面+高空气象数据组合输入方案。近地层风场设置为采用实测数据进行外推，通过CALMET模块内构的动力学方程框架及多种物理参数化过程获取精细化的空间网格气象场及大气稳定度、混合层高度、莫宁-奥布霍夫长度等微气象参数用于驱动CALPUFF 模块计算污染物浓度。

CALMET 模式的大气稳定度分类方法为Pasquill-Gifford-Turner 体系方法（以下简称P-G-T分类法）[16] 。P-G-T 分类法分类结果受云量影响较大，而目前云量观测站点分布较稀疏，要获取有厂址代表性的云量数据难度较大，实际模拟时一般采用WRF 数值模拟的三维气象场作为高空场（包括高空风、溫、压、云量等数据） 输入CALMET模式。除P-G-T 分类法外，常见的大气稳定度分类方法还有温度梯度法、温度梯度-风速法、风向脉动标准差法、边界层湍流参量法等[17] 。在各稳定度分类方法中，温度梯度-风速法数据获取方式相对简单、精度要求不高，且兼顾了大气热力和动力的特征。根据相关规范，核电厂需开展厂址区域气象梯度观测，因此，温度梯度-风速法一般被推荐作为核电厂址区域大气稳定度的分类方法。

CALPUFF 模块提供5 种大气扩散参数方案[18] ，包括微气象方案、实测湍流方案、Pasquill-Gifford（PG）扩散参数方案（以下简称PG 方案）、MESOPUFFⅡ方案等，一般情况下多采用微气象方案，若有现场实测湍流数据，可采用实测湍流方案反映厂址实际扩散特征，从偏保守角度考虑，PG大气扩散参数为核电厂环评中常用的扩散参数。

本文采用CALPUFF V 6. 42 版本，主要模拟参数设置为：（1） 网格范围为12 km×12 km，网格分辨率100 m;（2）释放源参数采用示踪试验实际的释放装置口径、烟气出口速率、高度（采用塑料管释放、释放速率均匀、无机械及热力抬升作用、海拔约60 m），释放源强采用归一化源强1 mg/ s;（3）由于CALMET 气象场分辨率为1 小时，因此释放的开始及结束时间选取最接近试验时间的整点;（4）采用适用于局地尺度的Slug 烟团积分方案[18] ;（5） 分别采用微气象方案、实测湍流方案、PG 方案3 种大气扩散参数方案对模拟结果进行对比分析。

2 示踪试验概况

本次野外示踪试验区域为典型的沿海平坦地形厂址，东南侧都为海洋，陆地主要在西南和西北侧，厂址周边最大地形高差仅约50 m，试验在秋季进行，试验期间主要盛行NNE 风向，示踪试验布点方案为由近及远大致布设5 条采样线，各弧线距离释放点大致距离为1、2、3、5、7 km。图1 给出示踪试验采样点分布图。本研究的示踪试验采用物联网自动化远程控制采样系统，近年来采用类似系统开展研究的有Marco Falocchi 等人[19] 在意大利东北部山谷地形开展的野外示踪采样。每次试验释放SF₆总质量为30～ 40 kg，每次试验完成三次采样，每次采样10 min，间隔5 min。示踪气体分析采用气相色谱-电子捕获检测（GC-ECD）方法，所有采样浓度结果归一化为大气弥散因子（s/ m³ ），检出下限设为1×10^-8s/ m³ 。

示踪试验共完成19 次有效试验，根据现场气象观测数据采用温度梯度-风速法进行大气稳定度分类，气象塔观测数据采用每10 分钟10 m 温度、80 m 温度、10 m 风速数据进行大气稳定度分类，观测期间取权重大于80%的作为本次实验的大气稳定度分类结果，若各稳定度权重均小于80%，则取占比较大的两个大气稳定度代表该实验段存在大气稳定度变化。经统计，示踪实验期间共出现C 类3 次、D 类12 次、F 类1 次，D-C 类1次、D-B 类1 次、F-D 类1 次，覆盖了不稳定类、中性类、稳定类天气条件。

同时，在第5～18 次示踪试验期间开展了同步湍流观测，观测高度为厂址气象塔10 m 高度，根据整点前30 分钟数据计算出的湍流脉动标准差代表该时段的湍流特征值。由于厂址气象站的海拔高度约30 m，厂址附近地形平坦，故本厂址气象塔湍流观测受下垫面影响较小，观测到的湍流数据可代表本厂址周边的大气扩散特征。

3 大气稳定度分类结果分析

采用CALMET 模式自带的P-G-T 分类法对各示踪实验时段的大气稳定度进行分类， 由于CALMET 采用的气象数据为每小时准点数据，故统计时采用与实验时段最接近的准点进行大气稳定度分类统计，若试验时段内的大气稳定度分类有差异，则记录大气稳定度的变化情况。表1 给出根据现场气象观测数据采用温度梯度-风速法统计的稳定度分类结果和CALMET 模式P-G-T 分类法大气稳定度分类结果的对比情况。由表1 可知，示踪试验期间两种大气稳定度分类方法的分类结果大体一致，部分存在差异，值得关注的是第18次试验模拟结果为D 类，而温度梯度-风速法分类结果为F-D 类，且F 类持续1 小时以上，可认为本次实验结果受稳定类天气条件影响较大。

考虑到示踪试验样本数有限，为进一步分析上述两种大气稳定度分类方法分类结果的规律，本文采用厂址地区气象塔2018 年10 月整月的逐时观测数据进行样本统计，统计结果见表2。由表2 可知，P-G-T 分类法模拟结果中出现F 类稳定度结果明显较多，D 类稳定度结果明显偏少。这主要是由于P-G-T 分类法重点关注高空云量数据对稳定度的影响，在原理上与温度梯度-风速法不同，故分类结果存在一定差异。

4 模拟结果有效性分析为分析

各大气扩散参数方案的模拟效果差异，本研究分别采用PG 方案、微气象方案和实测湍流方案进行CALPUFF 数值模拟，分析各方案在不同大气稳定度分类结果下的模拟效果，并将模拟结果与示踪试验结果进行比较分析。

4. 1 模拟浓度场分布个例分析

图2 和图3 给出了数值模式划分大气稳定度（P-G-T 分类法）和现场气象观测数据（温度梯度-风速法）划分大气稳定度结果相一致情况下，数值模拟结果与示踪试验结果对比图（分别为第5 次、第10 次、第15 次试验）。从浓度分布形态来看，实测湍流方案与微气象方案模拟结果相对接近，PG方案模拟的浓度场分布较为长窄，在稳定类天气条件下PG 方案模拟浓度分布范围明显较实测浓度分布范围小。同时，由图3 可知，在不稳定和中性天气条件下，各方案与实测值偏差基本在2～3 倍左右;在稳定类天气条件下，PG 方案在近区浓度明顯较实测值偏大5～6 倍。出现上述结果主要是由于PG扩散参数的获取基础为近地面源的示踪试验，在应用于高架源时，往往其水平及垂直扩散参数σy 、σz值偏小[17] ，因而造成近区浓度相对偏大。

图4 和图5 给出两种大气稳定度分类结果不一致时对比结果（示踪试验第18 次试验）。由图可知，实测湍流方案模拟结果与示踪试验实测值分布较为接近，在远端有个大值区，具备典型的F类稳定度条件下污染物浓度分布特征，即由于垂向扩散能力较弱，近区的污染物不能充分扩散至地面，而在相对远的地方出现了大值区;而微气象方案和PG 方案则没有模拟出该种浓度分布特征。

通过上述分析可知，在根据现场气象观测数据（温度梯度-风速法）划分为极稳定的F 类大气稳定度条件下，若模拟大气稳定度（ P-G-T 分类法）为非稳定类天气，采用微气象方案或PG 方案的模拟结果可能会与实际浓度分布结果有偏差，而采用实测湍流方案的模拟结果能更接近实测值。

4. 2 模拟结果定量统计分析

为了定量分析预测值与实测值偏离程度，本研究统计了四个指标，分别是相对偏差（FB）、归一化均方误差（NMSE）、2 倍差值比例（FAC₂）、3倍差值比例（FAC₃）。相关指标的定义如下：

考虑到示踪试验情景的复杂程度以及气象条件的随机波动等影响因素，下风向各弧线的峰值浓度随距离变化的规律性更强，常作为数值模式检验评估的特征量[10-12] 。在核电厂环评及事故应急的实际应用中，下风向峰值浓度是“三关键” 分析及是否采取干预措施的重要判断指标。综合上述原因，本研究选取各次试验中下风向各采样弧线的峰值浓度作为特征量来定量评估模拟效果。

Hanna 等[20-22] 综合考虑试验情景复杂程度、源项不确定性以及气象条件的随机波动等影响因素，在不要求模拟值和实测值在时间和空间上一一对应的条件下，推荐了下列描述环境模型模拟性能的可接受标准，即模拟偏差在2 倍以内份额高于50% （ FAC2 ≥ 0. 5）， 相对偏差在30% 内（-0. 33

结合表3 和表4 的评估结果总体来看，实测湍流方案的模拟效果最好，各统计指标均能满足评价指标，这与朱好等人[10] 在复杂地形条件下开展的CALPUFF 模拟值与示踪试验实测值对比研究结果总体上是一致的，即采用了实测湍流数据的模拟结果更接近实测值。

从区分大气稳定度分类结果是否一致的评估结果来看，在大气稳定度分类结果一致时，实测湍流方案各项统计指标均能满足评估指标，且效果最好;微气象方案的相关统计评估指标与实测湍流方案相对接近，大体上能达到或接近评估指标;PG 方案的FAC₂和FAC₃均沒有满足评估指标。在大气稳定度分类结果不一致时，实测湍流方案相对其他两个方案优势明显，均能满足评估指标，且表4 中实测湍流方案的FAC₂及FAC₃相对表3中的数值降幅较小;表4 中微气象方案与PG 方案的FAC₂和FAC₃均没有满足评价指标，且表4 中这两种方案的FAC₂和FAC₃相对表3 中的降幅较大。

根据CALPUFF 模式模拟的基本浓度方程可知[18] ，影响某个接受点浓度主要的因子是大气扩散参数，不同大气扩散参数方案的模拟结果出现差异本质是由于获取大气扩散参数的方法不同。通过研究三种大气扩散参数方案的机理及其与大气稳定度的关系，实测湍流方案是通过三维超声仪观测到的湍流特征量作为大气扩散参数输入模式模拟进行模拟。经统计分析可知，大气越稳定，观测到的湍流特征量越小，反之越大;微气象方案是CALPUFF 模式通过相似理论采用微气象参数（莫宁-奥布霍夫长度、摩擦速度等）计算获取大气扩散参数的，计算时采用了一系列复杂的迭代公式[18] ，对于稳定类和非稳定类大气稳定度条件下所采用的计算公式是不同的，大气越稳定，对应公式计算出的大气扩散参数值越小，反之越大;PG方案则为一套基于大量实验数据的大气扩散参数经验值，其选取方法直接受大气稳定度分类结果影响，故可能无法精确反映厂址的特征大气扩散条件。在气象塔实测数据和CALMET 模拟大气稳定度分类结果相同时，CALMET 模拟获取的微气象参数基本能匹配当时的气象条件，从而通过微气象方案计算出的大气扩散参数与实测值接近;反之若两种大气稳定度分类结果不同，则相关微气象参数可能与实际情况有偏差，造成大气扩散参数的偏差，最终可能导致模拟浓度结果的明显差异，本次实验发现这种差异在极稳定类天气中表现的相对明显。

5 拟合湍流方案及模拟效果分析

从目前湍流数据的实际应用来看，厂址湍流观测一般在全年典型季节开展，采用有代表性时段的湍流数据来分析厂址的大气扩散特征，一般不开展全年实时湍流观测。为了获取更多能代表厂址一般特征的湍流数据用于提高模式模拟效果，本文提出一种通过厂址气象塔实测的常规气象数据拟合湍流脉动标准差进行数值模拟的方案，即拟合湍流方案。

根据吴艳标等[23] 的研究成果，湍流脉动标准差σ_v、σ_w与风速有较明显的线性关系，但随稳定度增加，其线性关系逐渐减弱。因此，本文引入另一个指示大气稳定条件的特征量温度梯度进行线性方程的拟合，以提高拟合效果。利用本次示踪试验期间湍流观测的σ_v、σ_w与现场气象观测数据得到的温度梯度、风速进行二元线性回归拟合，其基本方程形式为：

根据皮尔逊相关系数度量指标，相关系数R在0. 8～1. 0 为极强相关，0. 6 ～ 0. 8 为强相关。由表5 可知，在不稳定类和中性类条件下拟合方程的相关系数达到极强相关（0. 8 ～ 1. 0），在稳定类条件下拟合方程的相关系数达到或接近于强相关（0. 6～0. 8），说明上述方程拟合出的湍流脉动标准差在统计学上具有一定的可靠性。采用前文所述各统计指标验证拟合湍流方案在数值模式应用的可靠性，表6 给出拟合湍流方案、实测湍流方案、微气象方案统计分析结果。

由表6 可知，拟合湍流方案模拟效果也均满足评估指标，其总体模拟效果好于微气象方案，略差于实测湍流方案，说明拟合湍流方案也能较好的应用于CALPUFF 模式模拟中。

综合上述分析结果，采用拟合湍流方法获取的回归方程系数A₁、A₂ 、A₃ 可在非湍流观测时段拟合适用于本厂址的湍流特征值，并用于CALPUFF模式的大气扩散参数输入。

6 结论与建议

本文采用CALPUFF 中三种不同大气扩散参数方案模拟某沿海平坦地区大气污染物浓度扩散，并将模拟结果与不同大气稳定度条件下的示踪试验结果进行比较，得出以下结论：

1）实测湍流方案的模拟效果受大气稳定度分类结果的影响较小，模拟效果是三种大气扩散参数方案中最好的。

2）模式模拟的大气稳定度分类结果与基于气象塔实测数据的大气稳定度分类结果一致时，微气象方案模拟效果略差于实测湍流方案，好于PG方案。

3）在环评重点关注的不利天气条件下（稳定类天气），采用微气象方案或PG 方案的模拟结果可能会与实际浓度分布结果有偏差，而采用实测湍流方案的模拟结果能更接近实际浓度分布。

4）为解决长期实测湍流数据不易获取的问题，本文提出了一种基于厂址气象塔常规观测气象数据的拟合湍流方案，通过该方案获取了适用于本厂址的湍流特征值回归方程系数，统计评价指标表明，拟合的湍流值应用在 CALPUFF 模式中模拟效果良好，可作为缺少模拟时段实测湍流数据但有代表时段湍流数据时的一种大气扩散参数方案，对于提高核电厂大气扩散模拟效果具有一定的实用意义。

针对实际观测与数值模拟获取的大气稳定度有较大差异的其他情形，建议在后续研究中可结合现场示踪实验及湍流观测成果对数值模式的大气扩散参数方案的适用性作进一步分析论证，以达到最优的模拟效果。