简介

空气质量模型是用数学方法来模拟影响大气污染物的扩散和反应的物理和化学过程。基于输入的气象数据和污染源信息如排放率，烟囱高度等，这些模型可以模拟直接排入大气的一次污染物和由于复杂的化学反应形成的二次污染物。这些模型对空气质量管理是非常重要的，因为他们被许多机构用来测算源分担率，同时帮助制定有效的削减污染物排放的政策。例如空气质量模型可以用来预测一个新的污染源会不会达标排放，如果超标的话，还可以给出适当的控制措施。此外，空气质量模型还可以预测未来新的政策法规实施后的污染物的浓度。可以估计政策法规的有效性以及减少人类和环境暴露。1

基本理论

空气质量模型一般考虑了以下大气过程：排放（人为和自然源排放）、输送（水平平流和垂直对流）、扩散（水平和垂直扩散）、化学转化（气、液、固相化学反应）、清除机制（干湿沉降）等。其理论研究一直是沿着湍流扩散三个理论体系发展起来的，即梯度输送理论（K理论），统计理论和相似理论。

（1）梯度输送理论（K理论）是在湍流半经验理论的基础上发展起来的。其缺陷体现在：一方面，它把无规则的湍涡看成分子热运动，假定湍涡是流体微团，与分子输送模型具有相同属性，由此得到的梯度与通量之间的线性关系，实质上这只是一种假定。另一方面，近地层流场情况十分复杂，湍流输送的性质远非简单的线性关系，尤其是湍流交换系数，它随大气湍流场的性质及空间尺度而改变，其形式难以确定。因此梯度输送理论在小尺度预测上缺陷很突出，但它在处理大尺度污染扩散问题上具有一定优越性，能够利用观测的风速廓线资料，不需假定某种分布形式，即可得到污染物的浓度分布。

（2）统计理论是从湍流场的统计特征量出发，描述流场中扩散物质的散布规律。泰勒把扩散系数和湍流脉动场的统计特征量联系起来，用气象参数来表达这些统计特征量，找出扩散参数和气象条件的联系，导出了适用于连续运动扩散过程的泰勒公式。该理论的核心是扩散粒子关于时间和空间的概率分布，通过概率分布函数描述扩散粒子浓度的空间分布和时间变化。泰勒公式是在均匀、定常的假设条件下导出，而实际大气并不符合这种条件，只有在下垫面开阔平坦、气流稳定的小尺度扩散处理中，才近似满足这样的条件。

（3）相似理论是在量纲分析基础上发展起来的，是研究近地层大气湍流的一种有效理论方法。其基本原理是关于拉格朗日相似性的假设，假定流场的拉格朗日性质仅决定于表征流场欧拉性质的已知参数，粒子扩散的特征与流场的拉格朗日性质相联系。在上述假定下，可以把大气扩散和风速及温度的空间分布联系起来，但由于量纲分析的复杂性和不确定性，目前主要在小尺度的铅直扩散问题中比较成功。

发展历程

鉴于空气质量模型在大气污染控制中的重要地位，开发和推广新型的空气质量模型显得尤为重要。自1970年到现在，USEPA或其他机构共资助开发了三代空气质量模型：70年代到80年代，EPA推出了第一代空气质量模型，这些模型又分为箱式模型、高斯扩散模型和拉格朗日轨迹模型，其中高斯扩散模型主要有ISC、AERMOD、ADMS等，拉格朗日模型如OZIP/EKMA、CALPUFF等；80年代到90年代的第二代空气质量模型主要包括UAM、ROM、RADM在内的欧拉网格模型；90年代以后出现的第三代空气质量模型是以CMAQ、CAMx、WRF－CHEM、NAQPMS为代表的综合空气质量模型，即“一个大气”的模拟系统。

（1）第一代空气质量模型主要包括了基于质量守恒定律的箱式模型、基于湍流扩散统计理论的高斯模型和拉格朗日轨迹模式。当时的模型一般以Pasquill和Gifford等研究者得出的离散不同稳定度条件下的大气扩散参数曲线和Pasquill方法确定的扩散参数为基础，采用简单的、参数化的线性机制描述复杂的大气物理过程，适用于模拟惰性污染物的长期平均浓度。高斯模式（如ISC、AERMOD、ADMS）由于其结构简单，对输入数据的要求不高以及计算简便，20世纪60年代以后，在大气环境问题中得到了最为广泛的应用。但近年来城市及区域环境问题如细粒子、光化学烟雾等往往与污染物在大气中的化学反应紧密相关，而第一代模型没有或仅有简单的化学反应模块，这使它们的应用受到了很大限制。但是这些模型结构简单、运算速度快、长期浓度模拟的准确度高，至今仍在常规污染物模拟方面被广泛使用。值得注意的是第一代空气质量模型的划分并不是非常明确，例如ADMS、AERMOD、CALPUFF模型应用了90年代以来大气研究的最新成果，与传统的第一代模型已有很大不同。

（2）20世纪70年代末80年代初，随着对大气边界层湍流特征的研究，研究者开展了大量室内试验、数值试验和现场野外观测等工作，发现高斯模型对许多问题都无法解答，这逐渐推动了第二代空气质量模型的发展。第二代欧拉数值空气质量模型中加入了比较复杂的气象模式和非线性反应机制，并将被模拟的区域分成许多三维网格单元。模型将模拟每个单元格大气层中的化学变化过程、云雾过程，以及位于该网格周边的其他单元格内的大气状况，这包括污染源对网格区域内的影响以及所产生的干、湿沉降作用等。这类模型在1980－1990年期间被广泛应用。这一时期一些三维城市尺度

光化学污染模式（如CIT、UAM等模式）、区域尺度光化学模式ROM以及酸沉降模式（RADM、ADOM、STEM等模式）开始得到研究。我国第二代空气质量模型主要有中国科学院雷孝恩基RADM模型建立的高分辨率对流层化学模式HRCM，中国科学院大气物理所等研发的区域空气质量模式RAQM和三维时变欧拉型区域酸沉降模式RegADM等。

（3）第二代空气质量模式在设计上仅考虑了单一的大气污染问题，对于各污染物间的相互转化和相互影响考虑不全面，而实际大气中各种污染物之间存在着复杂的物理、化学反应过程。因此，20世纪90年代末美国环保局基于“一个大气”理念，设计研发了第三代空气质量模式系统Medels－3/CMAQ，CMAQ是一个多模块集成、多尺度网格嵌套的三维欧拉模型，突破了传统模式针对单一物种或单相物种的模拟，考虑了实际大气中不同物种之间的相互转换和互相影响，开创了模式发展的新理念。当前主流的第三代空气质量模式还包括CAMx、WRF－CHEM等。特别是美国大气研究中心NCAR开发的WRF－CHEM模式考虑了气象和大气污染的双向反馈过程，在一定程度上代表了区域大气模式未来发展的主流方向。中国的第三代空气质量模式以中国科学院大气物理所自主研发的嵌套网格空气质量预报模式NAQPMS为代表，目前已在北京、上海、深圳、郑州等城市空气质量实时预报业务中得以应用。

分类

无论是一代、二代或三代空气质量模型按照尺度划分，大致可以分为城市模型、区域模型和全球模型（如GEOS－Chem）；按机理划分，可分为统计模型和数值模型，前者是以现有的大量数据为基础做统计分析建立的模型，后者则是对污染物在大气中发生的物理化学过程（如传输、扩散、化学反应等）进行数学抽象所建立；从流体力学的角度看，空气质量模型又分为拉格朗日模型和欧拉模型，前者由跟随流体移动的空气微团来描述污染物浓度的变化，后者则相对于固定坐标系研究污染物的运动，以空间内固定的微元为研究对象；从模型研究对象来看，空气质量模型又分为扩散模式、光化学氧化模式、酸沉降模式、气溶胶细粒子模式和综合性空气质量模式。

典型空气质量模型

空气质量数值模式已经有数十年的发展历史，在世界范围内产生了数十个不同的模式，当前国际上典型的空气质量模式主要包括ISC3、AERMOD、ADMS、CALPUFF等法规化中小尺度模型，NAQPMS、CAMX、WRF－CHEM、CMAQ等综合型区域尺度模型和GEOS－CHEM等全球尺度空气质量模型。

法规化中小尺度模型

ISC3、AREMOD、ADMS、CALPUFF均属于第一代空气质量模型，是最典型的法规化中小尺度模型。按照模型法规化进程划分，ISC3属于第一代法规性模型，而AREMOD、ADMS、CALPUFF为第二代法规性模型。四个模型的优点均在于结构简单、计算速度快、基础数据要求低等。其简单易用的优点奠定了其成为法规化模型的基础。不足之处体现在适用尺度相对较小、没有化学过程或化学过程较为简化，基本理论假设过于理想，不能很好的模拟O3、PM2.5、酸雨等区域性复合型大气污染过程。从实践应用来看，ADMS、AREMOD、CALPUFF模型多用于环境影响评价和城市尺度一次污染物的模拟，尤其是在国内外环境影响评价领域发挥了主力军作用，已被多个国家定为法规化模型。国家环保部发布的《环境影响评价技术导则大气环境》（HJ2.2－2008）奠定了ADMS、AERMOD、CALPUFF三个模型的在我国环境影响评价领域的法规地位。