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基于GIS的大气污染源扩散模拟的实现及应用
关键词：扩散模型WEBGIS污染源扩散
摘要：突发性的气体污染源泄露事件，由于其具有的突然性，会在短时间内排放出大量有毒有害的气体，对环境造成重大污染。本文根据高斯模型，结合大气污染源扩散事件的特点，应用仿真技术，完成了GIS下大气污染源扩散的模拟，为突发性污染源事故的应急决策和指挥提供有力的支持。关键词：扩散模型，WEBGIS，污染源扩散突发性环境污染事故是一种威胁人类安全和健康、破坏生态环境、危害性大的污染事故。近年来，随着经济的发展，越来越多的突发环境事故暴发，造成严重的环境污染，不仅给国家人民财产造成了损失，同时还严重的危害了周边人民的健康。因此，加强突发性环境污染事故应急监测，研究其处理技术，对污染物的扩散进行预报是环境监测和环境保护领域中一项非常重要的工作。本文根据高斯理论，结合大气污染源扩散事件的特点，实现了基于GIS的大气污染源扩散模型，并在天津某区的环保监控与应急指挥系统得应用中取得了很好的效果。1大气扩散模型研究的意义突发性环境污染事故主要是由于高压容器、储罐、输送管道节门的破裂等诸多原因引起的，它可导致有毒有害气体外泄。其特点是没有固定的排放方式和排放途径，突然发生、来势凶猛，在短时间内排放大量有毒有害的污染物，有毒气体外泄后，随大气弥散，中心位置浓度最高，向外逐步扩散稀释，下风向形成相应的时空浓度分布。对于重大突发事故分析，目前国内外普遍采用仿真技术，通过建立数学模型进行分析，而且已建立了很多适用于不同条件的数学模型。当前应用较为广泛的应急大气扩散模型有：SLAB，DEGADIS，ALOHA，ARCHIE，DEMRA和LPDM,其中比较著名的有RADM、ADOM、STEMD等模型、美国Sigma公司于八十年代中期建立的HPDM模型以及英国剑桥研究院开发的ADMS模型。这些模型通过对早期的CRSTER的法规式模式做了一些改进和发展，从而产生新一代扩散模型。这些算法以扩散统计理论为出发点，假设污染物的浓度分布在一定程度上服从高斯分布。模式系统可用于多种排放源（包括点源、面源和体源）的排放，也适用于乡村环境和城市环境、平坦地形和复杂地形、地面污染物排放模拟、区域环境容量计算与总量控制等多种功能。这些扩散模型的特点是基于专有平台实现，自成系统。并且在这些系统中大多考虑了扩散模型源排放、平流输送、湍流扩散、干沉积、湿沉积、气象化学等众多因素，系统功能庞大。但同时它们基于专有平台，自成系统，所以很难同环保局具体的业务系统进行整合。考虑到天津某区环保监控与应急指挥系统的实际情况和具体需求，我们基于高斯扩散模型，并根据实际情况加以改造，最终在GIS系统中进行了展现。GIS即地理信息系统，通过空间可视化技术对环境进行方便有效的管理和监控。在GIS平台下进行危险源扩散模型的研究，可将研究成果直接运用到地方环保局、化工企业的危险源预防控制中，提高综合管控能力。在此基础上，建立的应急指挥系统，为突发性的污染源扩散事件提供有力的决策依据，将事故发生的损失控制在最低程度，充分保障企业生产安全、稳定地进行，这将对社会持续稳定发展产生重大意义。
2基于高斯的实用性大气扩散模型的算法实现高斯扩散模型是高斯应用湍流统计理论，在大量实验数据资料分析以及正态分布假设的基础上，得到的污染物在大气中扩散的数学模型。经过多年的研究试验，国内外建立了多种高斯扩散模型，包括高斯点源扩散模式、点源封闭式扩散模型、高斯面源(虚拟点源)扩散模式以及多种特殊气象条件和复杂地形条件下的高斯扩散模式。高斯扩散模型是目前运用得最普遍的大气扩散的数学模型。例如UK一ADMS模型的Urban部分中就直接采用的模型是一个三维高斯模型，以高斯分布公式为主计算污染物浓度，在非稳定条件下的垂直扩散使用了倾斜式的高斯模型烟羽扩散[3]。本系统应用的地区为天津市大港区，所以其污染源扩散模型着眼于平坦开阔地形的点污染源扩散。根据以上条件，选用高斯模型作为污染物扩散模拟的理论基础。2.1大气污染扩散的因素影响大气污染扩散的因素主要是气象因素和地形因数两个方面。其中主要考虑的影响条件为风、逆温和污染源自身的状况。根据影响污染物扩散的因素，高斯模型有不同的表达形式。根据污染物排放源的不同和污染源所处的地理环境不同，相应的扩散模型也会有所不同。在实际应用中，我们关心的是污染物在地面的浓度。而相应能满足条件的高斯模型中，有无限空间连续点源扩散的高斯模式，有高架连续点源扩散模式（有界空间），有地面连续点源扩散模式，结合环保实际应用要求，我们选取地面连续点源扩散模式作为基础对大气扩散模型进行算法实现：

2.2算法实现对于当前的WEBGIS系统而言，主要是展现二维的污染源扩散模型，我们根据上述理论算法，再结合Supermap矢量化的需要，实现了Super