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两种大气扩散模型在核电厂址小尺度扩散建模中的对比
1
作者
王朝阳
董信文
+4 位作者
杨力
徐宇涵
方晟
李新鹏
陈义学
《中国环境科学》
北大核心
2025年第7期3667-3680,共14页
对Micro-SWIFT SPRAY(MSS)模型与GPU加速的QES模型(GPU-QES)在复杂核电厂址环境中的小尺度大气扩散性能进行了对比.基于三门核电风洞实验数据,使用两种模型模拟了两种典型风向扩散场景,对比了风场和浓度场预测结果,包括地面水平风场与...
对Micro-SWIFT SPRAY(MSS)模型与GPU加速的QES模型(GPU-QES)在复杂核电厂址环境中的小尺度大气扩散性能进行了对比.基于三门核电风洞实验数据,使用两种模型模拟了两种典型风向扩散场景,对比了风场和浓度场预测结果,包括地面水平风场与浓度场以及垂直风速剖面和浓度剖面.结果表明,GPU-QES在风速预测方面优于MSS,特别是在建筑中间区域,风速低估幅度减少了约53%.此外,GPU-QES生成三维风场的速度是MSS的450倍,能够在4s内生成覆盖9km^(2)区域,包含3500万个网格点的风场数据.在羽流扩散预测中,两种模型均能有效再现高浓度区域,而在低浓度区域,GPU-QES模型的模拟值与真实值的一致性更高.统计分析显示,两种模型均满足了国际可接受模型指标,但GPU-QES在大多数指标上表现出更高的模拟精度,特别是在建筑地面区域,其模拟值在测量值2倍线以内的比例(FAC2)比MSS高出4.5%.此外,由于MSS与GPU-QES在建筑后方扩散行为的差异,将两模型结果取平均后,模拟精度得到了提高(FAC2达到71.8%).另一方面,由于浓度计算方式不同,GPU-QES生成羽流速度比MSS快约48倍.因此,在需要快速且精准预测的核应急响应场景中,GPU-QES相较于MSS显示出更明显的优势.
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关键词
MSS模型
GPU-QES模型
拉格朗日粒子扩散
风洞实验
3D风场和浓度场预测
小尺度建模
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职称材料
青海高原一次沙尘重污染天气成因分析
被引量：
6
2
作者
郭晓宁
马秀梅
+4 位作者
张青梅
谈昌蓉
马元仓
王娜
王钰
《中国环境监测》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期45-54,共10页
利用常规观测的卫星云图资料、地面资料、探空资料、地面污染物监测数据,结合拉格朗日粒子扩散模型(LPDM)污染源溯源方法,对2018年2月青海高原一次沙尘重污染天气的主要成因以及沙尘传输特征进行了分析。结果表明:此次重污染天气受高空...
利用常规观测的卫星云图资料、地面资料、探空资料、地面污染物监测数据,结合拉格朗日粒子扩散模型(LPDM)污染源溯源方法,对2018年2月青海高原一次沙尘重污染天气的主要成因以及沙尘传输特征进行了分析。结果表明:此次重污染天气受高空低槽东移影响,在300~700 hPa形成了强烈的辐散下沉,槽后的高空急流随之东移。在其东移过程中,受高空急流动量下传及偏北气流中的冷空气共同作用,青海东部出现了大风沙尘天气。边界层中逆温层的存在是此次污染天气持续的重要原因之一,加之未出现明显降水,不利于大气污染物的扩散。通过运用LPDM对此次污染天气的运动轨迹进行分析来看,气团影响的模拟高度层距离地面100 m,气团层趋势一致。研究区地处青藏高原,海拔较高,0~100 m高度的气团足迹可以反映出PM 10污染气团的输送路径。同时,0~100 m是主要的人为源排放空间,也是对人类活动影响较大的区域。气团足迹与PM 10浓度的变化趋势一致,即青海东部沙尘污染主要是由河西走廊沙尘倒灌进入青海东部导致,这与天气学分析结果一致。
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关键词
沙尘
污染
青海
拉格朗日粒子扩散
模型
传输特征
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职称材料
题名
两种大气扩散模型在核电厂址小尺度扩散建模中的对比
1
作者
王朝阳
董信文
杨力
徐宇涵
方晟
李新鹏
陈义学
机构
华北电力大学核科学与工程学院
清华大学
出处
《中国环境科学》
北大核心
2025年第7期3667-3680,共14页
基金
国家自然科学基金资助项目(12105103,12275152)
中央高校基本科研业务费专项资金资助(2024MS045)
+1 种基金
北京市自然科学基金杰出青年基金项目(JQ23011)
中国核工业集团有限公司领创研究项目。
文摘
对Micro-SWIFT SPRAY(MSS)模型与GPU加速的QES模型(GPU-QES)在复杂核电厂址环境中的小尺度大气扩散性能进行了对比.基于三门核电风洞实验数据,使用两种模型模拟了两种典型风向扩散场景,对比了风场和浓度场预测结果,包括地面水平风场与浓度场以及垂直风速剖面和浓度剖面.结果表明,GPU-QES在风速预测方面优于MSS,特别是在建筑中间区域,风速低估幅度减少了约53%.此外,GPU-QES生成三维风场的速度是MSS的450倍,能够在4s内生成覆盖9km^(2)区域,包含3500万个网格点的风场数据.在羽流扩散预测中,两种模型均能有效再现高浓度区域,而在低浓度区域,GPU-QES模型的模拟值与真实值的一致性更高.统计分析显示,两种模型均满足了国际可接受模型指标,但GPU-QES在大多数指标上表现出更高的模拟精度,特别是在建筑地面区域,其模拟值在测量值2倍线以内的比例(FAC2)比MSS高出4.5%.此外,由于MSS与GPU-QES在建筑后方扩散行为的差异,将两模型结果取平均后,模拟精度得到了提高(FAC2达到71.8%).另一方面,由于浓度计算方式不同,GPU-QES生成羽流速度比MSS快约48倍.因此,在需要快速且精准预测的核应急响应场景中,GPU-QES相较于MSS显示出更明显的优势.
关键词
MSS模型
GPU-QES模型
拉格朗日粒子扩散
风洞实验
3D风场和浓度场预测
小尺度建模
Keywords
MSS model
GPU-QES model
Lagrangian particle dispersion
wind tunnel experiment
3D wind field and concentration field prediction
small-scale modeling
分类号
X591 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
青海高原一次沙尘重污染天气成因分析
被引量：
6
2
作者
郭晓宁
马秀梅
张青梅
谈昌蓉
马元仓
王娜
王钰
机构
青海省气象台
青海省生态环境监测中心
出处
《中国环境监测》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期45-54,共10页
基金
青海省科技厅应用基础研究项目(2018-ZJ-723)
2018年青海省省级大气污染防治专项(2018015)
青海省气象台2018年科学研究项目(2018-03)
文摘
利用常规观测的卫星云图资料、地面资料、探空资料、地面污染物监测数据,结合拉格朗日粒子扩散模型(LPDM)污染源溯源方法,对2018年2月青海高原一次沙尘重污染天气的主要成因以及沙尘传输特征进行了分析。结果表明:此次重污染天气受高空低槽东移影响,在300~700 hPa形成了强烈的辐散下沉,槽后的高空急流随之东移。在其东移过程中,受高空急流动量下传及偏北气流中的冷空气共同作用,青海东部出现了大风沙尘天气。边界层中逆温层的存在是此次污染天气持续的重要原因之一,加之未出现明显降水,不利于大气污染物的扩散。通过运用LPDM对此次污染天气的运动轨迹进行分析来看,气团影响的模拟高度层距离地面100 m,气团层趋势一致。研究区地处青藏高原,海拔较高,0~100 m高度的气团足迹可以反映出PM 10污染气团的输送路径。同时,0~100 m是主要的人为源排放空间,也是对人类活动影响较大的区域。气团足迹与PM 10浓度的变化趋势一致,即青海东部沙尘污染主要是由河西走廊沙尘倒灌进入青海东部导致,这与天气学分析结果一致。
关键词
沙尘
污染
青海
拉格朗日粒子扩散
模型
传输特征
Keywords
sand dust
pollution
Qinghai
LPDM
transmission characteristics
分类号
X830.2 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
两种大气扩散模型在核电厂址小尺度扩散建模中的对比
王朝阳
董信文
杨力
徐宇涵
方晟
李新鹏
陈义学
《中国环境科学》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
青海高原一次沙尘重污染天气成因分析
郭晓宁
马秀梅
张青梅
谈昌蓉
马元仓
王娜
王钰
《中国环境监测》
CAS
CSCD
北大核心
2020
6
在线阅读
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职称材料
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引证文献
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