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时间:2019-03-12
《基于caline4和ospm模型的机动车污染物模拟研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、硕士学位论文基于CALINE4和OSPM模型的机动车污染物模拟研究SIMULATIONSTUDYOFVEHICLEPOLLUTANTSBASEDONCALINE4ANDOSPMMODEL张晓英哈尔滨工业大学2014年12月国内图书分类号:X511学校代码:10213国际图书分类号:504.密级:公开工程硕士学位论文基于CALINE4和OSPM模型的机动车污染物模拟研究硕士研究生:张晓英导师:欧阳峰教授申请学位:工程硕士学科:环境工程所在单位:深圳研究生院答辩日期:2014年12月授予学位单位:哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:X511U.D.C:504Disse
2、rtationfortheMaster’sDegreeinEngineeringSIMULATIONSTUDYOFVEHICLEPOLLUTANTSBASEDONCALINE4ANDOSPMMODELCandidate:ZhangXiaoyingSupervisor:Prof.OuyangFengAcademicDegreeAppliedfor:Master’sDegreeinEngineeringSpeciality:EnvironmentalEngineeringAffiliation:ShenzhenGraduateSchoolDateofDefence:Decemb
3、er,2014Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工程硕士学位论文摘要随着我国城市人口的持续增长,车辆激增、道路堵塞所导致的交通道路空气污染问题越来越严重。近年来,深圳市开展了机动车排放污染物扩散规律的研究,但对于交通道路污染物的模拟和预测,深圳市仍缺乏系统的研究。本文分别通过机动车污染物实测值分析与模式模拟两种方法,分析了深圳市机动车污染特征,考察了应用CALINE4模型和OSPM模型模拟深圳市不同道路机动车污染物扩散的适用情况。通过对深圳市机动车污染特征进行分析,结果表明,深圳市
4、轿车数量多,运营比例高,基本上已经成为深圳市机动车的主要构成,公交车次之。交通道路田面路段NO2、PM10、SO2、O3和PM2.5年均值浓度为同期深圳市平均浓度的2.31、1.39、1.04、1.35和1.63倍。CO、NO2和PM2.5月平均浓度呈现1月、12月高,6月、7月低的季节变化特征。一天之中路边污染物出现高浓度的时刻与上下班高峰时刻基本符合。交通对城市环境空气污染的主要影响因素包括车流量、排放因子、气象条件以及街道结构。通过对CALINE4模型在深圳市开阔型道路的模拟值与实测值进行验证分析,结果表明,CO、NO2和PM10的模拟值与实测值的比值分别有86%、7
5、9%、76%的数据介于区间(0.5,2)内,确定系数分别为0.756、0.277和0.143,修正后的CALINE4模型能用于深圳市开阔型道路CO的扩散模拟,可应用在道路交通污染源的大气环境影响分析,而对NO2扩散能进行较好的模拟。应用CALINE4模型对深圳市的PM10的模拟尚需进一步的研究。通过对OSPM模型在深圳市街道峡谷型道路的模拟值与实测值进行验证分析,结果表明,NO2的模拟值与实测值的比值有83%的数据介于区间(0.5,2)内,确定系数为0.264,OSPM模型能对NO2进行一定范围内的模拟。在对模型的应用过程中分析了CALINE4、OSPM模型的原理和应用方法
6、,并探讨了各参数的准确输入对模型预测结果精度的影响程度,为模型的修正提供理论依据。本文探索了在深圳市小区域范围内模型的引进和预测效果,填补了深圳市在这方面的空白,研究结果可以为有关部门作为了解深圳市交通道路空气中污染状况及其影响因素、制定交通道路空气污染控制对策的有力工具,有较好的科研用途和实用价值。关键词:机动车污染;扩散模拟;CO;NO2;CALINE4;OSPM-I-哈尔滨工业大学工程硕士学位论文AbstractWiththerapidincreasementoftheurbanpopulation,thenumberofvehicleshasbeengraduall
7、yrisingup,andtraffiroadsbecomemoreandmorecrowded,whichresultinginseriousairpollution.Currently,someresearchonvehiclepollutantdispersioninShenzhenhasbeenconducted.However,thereisalackofsystematicresearchforthesimulationandpredictionofroadtrafficpollutants.Thech
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