基于GIS的AERMOD大气扩散模型在环保领域中的应用.docx

基于GIS的AERMOD大气扩散模型在环保领域中的应用
随着人类社会的不断发展，环境问题已经成为人们日常生活中关注的一个重要问题。其中，空气污染所引起的关注度愈来愈高，因为它对人类身体健康、环境系统、经济利益和质量等方面造成的影响很大。因此，环保领域的研究人员一直在通过各种方法来监测和防止空气污染问题。其中利用GIS技术结合AERMOD大气扩散模型常常被用于空气污染源的管理和监测。
GIS是一种地理信息系统，它将地理空间信息和属性数据进行统一的存储、管理、分析和表达。而AERMOD大气扩散模型是一个计算机程序，用于确定大气污染源向外散播的影响。它结合了气象数据和环境学模型，模拟了大气中污染物的传输、扩散和沉积。GIS和AERMOD大气扩散模型的结合，使得空气污染源的位置、类型、数量、散播等相关信息都可以被快速准确地整合和分析。这种结合不仅简化了监测、评估和管理流程，而且提供了更好的数据可视化和可参考性。下面我们来具体探讨一下这种结合在环保领域中的应用。
首先，利用GIS和AERMOD大气扩散模型可以快速准确地识别和定位空气污染源。在GIS中，空气污染源的数据根据国家统一的标准进行分类、整合和统计。在AERMOD大气扩散模型中，可以根据气象因素、地形地貌、源释放量等数据参数，分类计算出污染源的传播和扩散范围。将两种数据进行整合并在GIS系统中呈现，就可直接看出各种污染源的具体位置和空气质量受污染可能性大小。相关人员可以利用此信息，进行有针对性的空气污染源管理与监测。例如，将这些污染源标记在地图上，可以方便环保部门进行污染源的巡查。同时，相关人员可以计算出空气质量浓度等变化情况，选择空气洁净区建设，开展有效的环境污染防治等工作。
其次，GIS和AERMOD大气扩散模型的结合，可以进行空气质量的精细化模拟和预测。利用GIS，我们可以获取各地的气象、地形、土地类型等相关信息和大量的历史气象数据，用于环保部门所使用的AERMOD大气扩散模型。然后根据实际情况，将所需的模型参数输入程序，监测污染物的传播与扩散等变化趋势。为常规的环境状况模拟预测奠定了良好的基础，提高了预测的精确性。通过对各种气象条件、污染源组合、污染物物性等因素进行模拟，就可以获得精确的空气质量分布状况，为环境保护部门拟定应对策略提供准确数据。
最后，利用GIS和AERMOD大气扩散模型的结合，可以实现环境污染数据的可视化管理。在GIS系统中，我们可以通过添加监测站点、采取空气样品，将监测数据与源模型之间相交匹配，进行插值和空间内插以推求数据，在各个空间上绘制出空气污染面图，在GIS图层中可进行色彩分层和属性查询以方便用户了解环境污染的严重程度和相关数据。通过可视化、直观、简单等处理决策分析过程的信息输入、查询、匹配分析、空间结构建立、追溯污染事件等，从而不断更新数据和环保指标。
综上所述，基于GIS的AERMOD大气扩散模型在环保领域中广泛应用，实现了对空气污染源的快速、准确的定位识别和可视化管理，在空气污染控制和防治方面有着广泛的应用前景。随着技术的不断提升和数据的精密化，这种技术的核心价值将会更加凸显，同时也需要完善管理和应对具体情况专业化能力的不断更新完善。