大气监测优化布点模式分析

采用网格实测法选择具有代表性的监测点，需要投^大量的资金、人力、物力，且难于管理利用区域内已有的监测点位数据及近几年来的气象资料通过在新发展区建立大气污染的数据模型，预测新点位的近几年的污染浓度经合理论证，预测点的数据与附近实测值相关性好，数值可信度高。报据已有的优选点位及新模拟生成代表点位进行全面的数理统计及检验，得出最佳优选点位。优化结果既可节约时间、资金．人力及物力．同时可反映该区域内大气污染的总体水平及污染物的时空变化规律。一、优化布点的方法比较优化布点中历史数据估算法，就是通过对至少五年的历史数据进行稳定性、代表性、相关性及均值误差等方面进行数据分析获得稳定性强、代表性相关性好、与区域总体值误差小的测的布点方法此法能充分利用现有条件避免重复工作，最大限度地减少人力、物力，操作性较简单，但其适应时间短。计算机模拟法是在污染源调查和统计气象台(站)历年气象资料的基础上利用模式计算得到这一地区污染物的浓度分布特征．只需用一些监测资料作校正和验证模式的合理性及可信度．就可以用模式计算结果进行大气监测点合理分布研究，其操作性较复杂，但可根据污染耀的布局及排放强度的变化作出相应的参数调整，并能预测一定时期内大气污染的变化趋势。二、测点的合理分布随着社会经济的发展，海珠区东部及南部经济发展迅速．城市建成区逐步向东向南扩延，广州大道扩建及内环路等主要交通线路的开通，车流量急剧上升汽车尾气等流动源变化趋势明显，扩散浓度对大气环境的影响日益升高，流动源逐渐成为该区域内主要污染源。原布设在旧城区内的监测点．较难反映该全区的污染浓度变化，需增加有效监测优选点位．才能较客观反映全区大气污染．邑体状况：而布设在原城区的五个监测点位固定污染源分布及排放相对稳定．综合考虑客观现实条．件，优选取较有代表相美测点，与东部南部以流动源为主的测点共同反映海珠区总的大气环境质量状况及其变化规律多f、Df三、预测点的数学模式1．基础数据的获取为了耐扩散模式的某些相关参数作出适当的调整，以验证计算结果与预测值相关，我们利用周边天河区等其它区及本区内邻近共五个空气质量监测点提供的历史数据．每一点位都有相应季节的不同污染浓度值，并同时开展有方圆2公里“内的所有污染源调查．积累丁丰富的基础数据2、气象资料的获取：气象资料来源于广东省气象台历年的气象资料其中包括全年季的风向、风频．平均风速及大气稳定度等。3．预测点的数学模式。根据新发展区预测点所处地理位置的具体的特点结合当地相美的气象资料，综合考虑多种气象因素及点源、面源的影响．建立新发展区测点的数学模型(简)，并利用计算机输出预测点模拟浓度结果。四、模式论证由计算机模拟计算出来的预测点的浓度结果．能否接近该点实际浓度，需同周围邻近监测点的实测值进行相关性比较验证，若相关性较好．说明预测点的模式计算浓度合理且有可信性。我们取邻近三个新建项目的实值与预测点进行相美性比较结果表明．模式计算结果新发展区预测点与邻近三十点位的实测数据相关性良好，其浓度值可基本反映大气污染物时空扩散分布，固而其计算结果的数据浓度是可信的五、历史点位与预测点位数据的数理检验1、对已有五个空气监测点位及新发展区预测点逐个进行稳定性和代表性分析及均值分析．以提供多十选择的方集，对各方案采用相关分析．以选取最优点位监测点数理分析见表I。表1五十监测点位与新预谢点的数理分析结果维普资讯http://www.cqvip.com从表中可得出，K个历史点位及新发展区预测点与全区均值相关性良好．所有点位经相关性检验台格六、忧选点位的确定根据监测规范”的要求，该愿应设置2个大气监测点如第二部分所述．优化出的污染物监测点他的地理分布要台理，能兼顾城市功能区．且监测数据能客观、较为全面地反踺海珠区大气污染的平均水平及分布特征；同时点位必须满足数理分析的要求，具有良好的稳定性及代表性，不易受局部厦偶然因素影响；优选点位要兼顾人口分布经济布局、地形特征及污染气象特征；另外必须考虑现实中交通便利、供电及采样方便厦设点时投资费用少综合各种固素评析，该区最后确定新发展区预测点及悔珠监测成为最佳优选取点，并采用二监测点位年均值与l置年均值进行相关分析进行论证，分析结果见表2从表中可“看出：二监侧点位的均值与区均值显著相关，远远大干R㈣符台优化布点选点要求，其二监测点监测数据可代表海36珠区，反踺垒区大气污染的平均水平、污染物的分布特征及变化的规律。七、结论1、对于城市建成区不断扩展的区域．由于新建区域与现有监测点位距离较远且受流动源影响大．已有监测点位的监测数据较难代表整个全区的大气污染状况．可以通过建立污染扩散模式，顶测区内点位的污染浓度，并利用现成已有的监测点位提供的所史数据，共同进行数理分析，二种忧化方法共同结合，既减少优化布点时大量资金、^力及物力的投人，又能较完美选取最