如何运用空气质量模型预防污染

1 空气质量模型是一个重要的工具，可以帮助我们预测空气质量水平，并制定相应的预防措施，从而有效预防污染。

2 空气质量模型基于理论模型、实验数据和数值模拟等多种手段，可以通过对大气污染源、气象因素等进行精确的建模和预测，实现对空气质量的科学管理。

3 在实践中，我们可以利用空气质量模型对污染源进行排放控制和优化，对气象条件进行监测和预测，还可以对不同阶段的情况进行模拟和对比，评估各种控制措施的效果，科学制定污染防治策略。

因此，运用空气质量模型可以有效地预防污染，并保护我们的环境和健康。

随着人们生活水平和生活质量的不断提高，现代建筑物内部装饰、装修成为时尚。而20世纪70年代的能源危机所引起的节能热潮，使人们在普遍使用保温节能材料的基础上，将房屋尽可能密封。建筑物密闭程度的增加,新风量的不足, 导致了室内空气污染物不容易扩散,增加了室内人群与污染物的接触机会，因此室内空气的污染问题引起人们的极大关注。研究室内有害物产生-扩散及分布的规律，以便对它们进行有效控制，减少对居住者的危害，已经成为环境卫生学领域的一个热门课题。

1 室内空气品质评价

研究发现，病态建筑物综合症（sick building syndrome，SBS）[1]及随之产生的工作效率的下降等都直接或间接地与室内空气品质（indoor air quality，IAQ）有关，所以对室内空气品质进行评价具有非常重要的意义。室内空气品质评价可以做到：①掌握室内空气品质状况和变化趋势，以便有效预测室内空气的污染程度；②评价室内空气污染对人体健康的影响以及室内人员的接受程度，为制订室内空气品质标准提供依据；③弄清污染源与室内空气品质的关系，为建筑设计、卫生防疫、污染控制提供依据。

室内空气品质评价是人们认识室内环境的一种科学方法，它是随着人们对室内环境重要性认识不断加深而提出的新概念。国际上通常选用CO2、CO、甲醛、可吸入性微粒、NOx、SO2、室内细菌总数、温度、相对湿度、风速、照度以及噪声共12个指标[2]来定量地反映室内环境质量。我国则选用温度、相对湿度、空气流速、新风量、SO2、NO2、CO、CO2、NH3、O3、甲醛、苯、甲苯、二甲苯、苯并[a]芘B(a)P、可吸入颗粒物、总挥发性有机物、菌落总数、氡共19项指标。目前国内外普遍运用的室内空气品质评价方法有主观评价法、客观评价法和主客观相结合的综合评价法[3]。其中较为成熟的客观评价法有室内空气污染物的检测评价法和CFD数值模拟法。污染物检测评价法是指选择具有代表性的污染物作为评价指标，通过采样分析测定该污染物浓度，最后对照室内空气质量标准做出检测报告，得出室内环境是否达标。这种方法非常直观，从检测报告中可以看出室内污染物的超标倍数。但是该方法的分析测定结果只能反映室内污染物在极限状态下的平均浓度，而不能反映通风状况下空间各点污染物的浓度分布。

CFD (Computational Fluid Dynamics，计算流体力学)数值模拟法是通过计算机数值计算和图像显示，对包含有流体流动和热传导等相关物理现象的系统所做的分析。它可以模拟室内空气中气流的运动状态和污染物在空气中的分布状况。简单地说,该方法就是在计算机上虚拟地做实验，依据室内空气流动的数学物理模型,将房间划分为小的控制体,把控制空气流动的连续的微分方程组离散为非连续的代数方程组,然后结合实际的边界条件在计算机上进行数值求解。只要划分的控制体足够小就可认为离散区域上的离散值代表整个房间内空气分布情况[4]。其理论依据是质量、动量以及能量三大守恒定律[5~7]

2 CFD计算方法及模型

室内大部分气流属于湍流，数值计算中湍流粘性占主导地位，仅在壁面附近为层流。由于室内空气流动雷诺数（Re）较大，故通风房间可模拟为一个非稳态的三维湍流问题，一般采用标准的K-ε两方程模型对其进行数学描述。CFD计算方法主要有三种：差分法、有限元法、有限体积法。

描述室内空气环境气流的流动和传热现象以及污染物的扩散传质现象的微分方程包括连续方程、动量方程、能量方程、气体组分方程等,它们可统一写成如下的标准形式 ：

式中，φ为微分方程的因变量，它取1时代表连续方程，取ui, T, k, ε, m,分别对应于速度、温度、湍流动能、湍流动能和气体组分方程，Γφ为扩散系数；Sφ为广义源项。

通常采用有限差分法进行离散,再用某种离散算法，比如SIMPLE方法求解。具体求解时，可借助于功能强大的商用CFD软件(如FLUENT、PHOENICS、CFX、STAR-CD、FIDAP等) [9]，利用它们直观而便捷的 *** 作迅速完成计算,而让专业人员专注于所探讨的问题本身。

3 CFD在室内空气质量评价方面的研究现状与应用

目前国外所从事的室内环境领域的研究开发工作主要集中在病态建筑物综合症(SBS)的成因及预防、氡(Rn)辐射的控制、室内环境污染与人类健康等方面。在西方发达国家，由于呈病态建筑物综合症状（SBS）的人数急剧增加，因此，各国投入了大量的人力和财力从事室内环境问题的研究和开发工作。近年来CFD 技术已成为对室内环境参数（如空气温度、湿度、空气速度、污染物浓度）进行数值模拟和预测的重要工具。由于室内污染物的多样性、微量性和累积性,许多研究机构投巨资建立了专门用于室内环境研究的受控环境舱(Controlled Environment Chamber, CEC)，如美国劳伦斯·伯克利实验室(LBNL)的室内环境系和丹麦理工大学的室内环境和能源国际中心(ICIEE)等，因而占据着此领域的地位。目前，劳伦斯·伯克利国家实验室正在使用埃施朗公司的LonWorks技术开发一个供暖、通风和空调(HVAC)系统的原型，以改善加州85000个可移动教室(portable classroom)的室内空气质量。丹麦理工大学的室内环境和能源国际中心的研究主要集中在人体热舒适、室内环境品质对人体健康、舒适和工作效率的影响以及个性化送风系统的设计等几个方面。他们正在用CFD技术模拟室内暖体假人（thermal manikin）周围的流场分布，从事人体对室内环境的感知机理，人体与环境之间的对流、辐射等热交换形式的理论和实验研究，期待得到室内尤其是人体周围的温度和污染物浓度分布。

我国对室内环境的研究的深度和广度上还很有限，大多数研究集中在对燃料燃烧、吸烟以及不同场合的VOC的排放、室内装修及家具带来的污染、室内环境污染的治理、对人体的健康效应的评价以及对氡的检测等几个方面的实验研究上。对室内空气气流的运动状态和污染物在空气中的分布的研究正处于刚刚起步的阶段。目前国内只有几家科研单位和大专院校做了有关室内环境CFD方面的研究工作。通过使用CFD技术可以实现以下目标：结合室内污染源释放扩散模型，利用室内建材和装饰材料源释放数据库，可以掌握室内空气品质状况和变化趋势，预测室内空气的污染程度，评价室内空气品质，指导建材和装饰材料的使用，减少由于室内空气品质低劣导致病态建筑出现的可能性；结合空气净化器模型，优化送回风方式和空气净化器摆放位置，使空气净化器效率达到[10]。

由于数值模拟相对于实验研究有独特的优点,比如成本低,周期短,能获得完整的数据,能模拟出实际运行过程中各种所测数据状态，对于设计、改造等商业或实验室应用起到重要的指导作用,因而CFD技术得到了越来越多的应用[11~14]。在环境方面的应用主要包括以下几部分：河流中污染物的扩散规律的研究；汽车尾气对街道环境污染的分析以及室内空气气流及污染物的分布[15~17]。

31 室内空气质量与热舒适

从20世纪20年代起，由人们对空调系统引起的吹风感的抱怨开始，产生了空气流动对热舒适影响的研究。50年代末，对热舒适的研究进入高潮。从研究空气平均速度对热舒适性的影响到研究气流脉动强度、气流脉动频率对人体热感觉的影响。而对吹风感的研究多基于实验研究，这给CFD的理论研究积累了大量的数据。基于此，CFD学者们可以对不同的置换通风系统中的气流平均速度、脉动强度及脉动频率特性进行模拟，建立相应的数据库，再通过与实验结果的对比，提出可以有效评价吹风感的参数及其数学模型，从而实现对系统可能产生的吹风感的预测。

置换通风是建筑通风最常用的形式，包含两种不同的对流方式：一种是由离散热源与污染源浮升力作用引起的自然对流；另一种是由外界机械通风引起的强迫对流。因此，室内实际的空气流动与传热传质特性应该由上述两种对流之间的相互作用来决定。

日本东京大学的Marahami[20]利用低雷诺数K-ε湍流模型和Gagge的人体两节点模型，模拟计算了人体与环境热湿传递过程中人体周围的空气温度、湿度、空气流速分布，模拟计算结果与对真人和暖体假人的实测结果相近。利用模拟计算结果可准确预测各种室内热环境下人体的热感觉。日本开发了用于人体热舒适评价和室内空气品质评价的软件，并将PMV、空气龄等指标的计算问题编入CFD软件[21]。

美国麻省理工学院(MIT) [22]开发了几个雷诺平均纳维-斯托克斯RANS(Reynolds Averaged Navier-Stokes)方程模型(如双层K-ε紊流模型和零方程模型的CFD程序)和大涡模拟LES(Large Eddy Simulation)程序，用于模拟计算带有置换通风的办公建筑室内空气流速和温度，进行建筑物能量分析和室内热环境设计，评价建筑物自然通风效果，研究建筑材料的挥发性有机化合物VOC释放和室内空气品质问题。

徐玉党和张莉[23]通过模拟计算某房间各个截面上温度、速度和湍流强度的分布，来预测出整个房间的热舒适度。在数值模拟可视图中，可以看到房间内的温度场没有热分层现象，且温度梯度变化不大。计算方法表明，在相同的空气强度和流速条件下，高湍流强度的气流比低湍流强度的气流更容易产生冷吹风感，从而引发人体舒适性问题。

32 室内空气质量与建筑通风

通风房间内，新风量和风口位置决定着室内空气的温度、相对湿度以及污染物的分布。因此有效的通风和合理的气流组织对于改善室内空气品质，控制室 内空气污染物水平，保证实现健康建筑有着重要的意义。

目前对室内空气环境的CFD模拟较好地考虑了热源浮升力对室内气流的驱动作用，而很少考虑室内污染物浓度差对空气流动的影响。尽管前者的影响比后者更为明显，但近年来国内室内污染物浓度近一半超过国家标准，对人体健康产生了重要影响的事实，使人们意识到污染物浓度差对室内气流的影响与驱动作用已是不容忽视的。特别是，随着近年来地板送风空调系统或置换通风系统的广泛采用，热与污染物浮升力作用相当，必须同时给予考虑。

Tatsuya等[24]利用k-ε湍流模型，模拟呈站立、仰卧和坐姿三种状态的个体人群周围的气流及污染物浓度的分布情况。由于人体呼出的空气量很少，不足以影响室内空气流场，因此，在边界条件的设置中把人嘴设置为排风口（exhaust fan），并且考虑到呼吸区的气流受到由人体新陈代谢产生热量而呈上升状态的影响，设人体热流分别为站立：200 W/m2, 坐姿：203 W/m2,仰卧：301 W/m2。此物理模型考虑到了人体的呼吸及其自身代谢的热量，与实际情况更相符。得到存在污染源（地板）的情况下，人体周围污染物浓度的分布。另外，研究过程中Tatsuya等定义了更具有实际应用价值的污染物吸入效应指数（IECI），用来评价污染物的扩散对人体的危害效应。

山东科技大学土木建筑学院的刘玉峰，徐永清[25]利用CFD商用程序，对通风空调系统两种常用气流组织方式(上送上回式以及上送下回式气流组织方式)的室内复合型木制装饰材料所释放的挥发性有机物(以甲醛为评价指标)的浓度场进行了计算，并对计算结果进行了分析，得出以下结论：不同气流组织方式下，室内污染物的分布特性、空气交换效率相差较大。比较而言，上送下回气流组织方式优于上送上回气流组织方式，其工作区污染物浓度和空气交换效率较高。

上海大学的徐丽等[26]采用雷诺平均的N-S方程与RNG的κ–ε涡粘性湍流模型，针对三种不同通风方案对内设障碍物、污染源和集中热源的房间内的三维速度场、温度场以及污染物CO2的浓度分布进行了数值模拟分析。并给出了x=1m，x=18m和x=27m三个剖面上沿房间高度方向的CO2浓度分布图。得出结论：在相同的条件下,置换通风方式可获得的IAQ。因为上进上出通风房间内的CO2浓度达到几万ppm,已远超出IAQ评价标准。上侧进上侧出通风方式则介于二者之间，但也超标。

另外，文献[26]还给出了污染物的质量组份的对流-扩散方程,介绍了通风效率的概念。通过对三种通风方式的气流组织和室内空气品质的比较得出,置换通风可使室内工作区得到较高的空气品质、较高的热舒适性,并具有较高的通风效率。

4 展 望

自从1974年,丹麦的Nilsen首次将CFD技术应用于空调工程，模拟室内空气流动情况后，近年来，计算流体动力学在建筑环境模拟中的应用日趋广泛与成熟，并逐步成为人们认识与评价室内空气环境的重要手段与工具。因为CFD数值模拟得到的微观数据分布，如空气流速、温度与污染物浓度等，是设计与控制健康舒适室内空气环境的依据[27]。通过数值模拟技术对建筑室内环境进行模拟仿真，可以形象、直观、快捷地对室内气流流动形成的微环境做出分析和评价，这不仅便于让各类技术人员了解和把握室内空气及其污染物的分布规律，同时也是优化建筑规划设计的有力工具[28]。

目前用CFD模拟室内空气状况还存在以下问题：（1）无论是国内还是国外，用CFD技术模拟的室内空气污染物分布情况大都是针对甲醛和二氧化碳，对于苯、甲苯等室内空气浓度中危害较大的致癌性污染物进行模拟测定的还很少；（2）在模拟结果与实验测定相比较的基础上，为了得到更优化的模型，还要注重不同模型所得结果之间的对比； （3）由于现阶段对室内空气污染物的检测是在房间密闭的情况下进行的，因此，对密闭房间的模拟也有一定的现实意义。现今，多数学者都在研究通风房间的气流及污染物状况，对于密闭房间研究甚少。

综上所述， CFD技术可以对室内气流组织特性和污染物传播规律进行模拟，为评估室内空气品质和研究人体舒适性提供有力依据。但是需要选择合理的数学模型和离散方法，设置符合实际的边界条件，模拟结果才能与实际相符。它减少了研究者在计算方法、编程、前后处理等方面投入的重复、低效的劳动，可以将更多的精力和时间投入到考虑问题的本质，优化算法的选用，参数的设定等方面。因此，作为一种新学科，CFD将会随着技术的进步和发展而日趋成熟，并且将在环境领域获得更广泛的应用。

上节从理论上详细分析了大气成分、大气尘埃、气溶胶的光学特性，大气分子与尘该的对太阳光谱、地面反射辐射能量的散射与吸收特性。本节将根据这些特性开展岩矿在可见光、近红外、短波红外上和不同大气高度上的光谱特性模拟分析。

5241 模拟方法

52411 模拟的假设条件

大气效应对岩矿光谱特性的影响因素主要是大气中主要分子成分（如：H2O、CO2等）与气溶胶类型和大气光学厚度等。根据机载成像光谱HyMmp数据获取时试验区-新疆东天山土屋东-三岔口地区地理与气候现象，假设的模拟大气条件如下（尹宏，1993；Vermote E，Tanṙen D，Deuże JLet al，1996；ZQIN，AKarnieli and PBerliner，2001）：

日期：9月28日；

太阳高度角：40°，方位角：100°；

气候模式：中纬度的秋季；

气溶胶模型：大陆；

水平可见度：23km，在550φ处的光学厚度：043；

臭氧总量：0319

模拟大气高度为机下点的垂直高度；

波段范围：040～250μm，光谱分辨率：与HYMap的相同。

52412 模拟的过程

岩矿光谱模拟过程分别按照太阳光谱辐照度（下行），岩矿反射辐射亮度（上行）和光谱反射率进行。下面是对一个波段进行模拟的过程：①将高光谱分辨率岩矿反射光谱曲线按照HyMap的波段范围、波段的带宽（FMHW）进行光谱重采样成128个波段；②本次模拟使用的模型为大气转输的理论模型6S（Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum，Vermote，E，Tanṙen，D，Deuże，JLet al，1996）模型。6S模型有两种运行方式，一种需逐个输入参数，一种是将输入参数放到一个文本文件，这里采用第二种方式，以便进行批处理，减少了工作量，事先将整理好待输入参数编辑成文本文件，如第一波段的输入文件名input001，具体内容见表521；③计算每一个波段的下行的光谱辐照度、上行岩矿反射辐亮度和光谱反射率，在模拟太阳光谱辐照度（下行）计算中，分别计算出太阳直射到某一高度层能量，大气反射、散射的能量和周围的大气环境散射的能量，这三者之和为该高度层的光谱辐照度（Eh（λ）），岩矿反射辐射的上行辐射亮度（Lh（λ））模拟，仍然是由三部分构成，即岩矿反射直接到达转感器的能量（Target Direct Radiance）、大气对岩矿反射能量散射后进入传感器的能量（At⁃mospheric Intrinsic Radiance）和岩矿地物周围的反射能量（background radiance）；④传感器在不同高度的视反射率模拟模型，假设目标在h高度层上，模拟的目标视反射率ρ为（5-2-8）式改写：

表5-2-1 6S模型光谱模拟输入的参数（文件名：input001）

ρ（θs，θv，φs-φv）=｛ρr（h）+ρa+ρt［Ts（h，λ）Tv（h，λ）］/［（1-ρtS（h））］｝×Tg（θs，θv，h，λ） （5-2-12）

5242 模拟结果

太阳光从大气外层100km的高度穿过大气到达不同高度层（h）的光谱辐照度（Eh（λ））变化曲线如图5-2-4（a）所示。从图5-2-4（a）中可以看出，太阳光从外层到地面，大气对能量进行衰减，在可见光衰减最快，其次是在近红外，在短波红外上衰减较弱；在近红外的0940μm，0113μm，140μm和190μm附近因大气的水汽的吸收，从外层到地面对太阳光的吸收最多，衰减也最强烈（图5-2-5（a））。以094μm处的光谱辐照度衰减为例。在大气外层1000km处太阳光谱辐照度值588（mW/cm2·μm），在10km高度层能量衰减为551，衰减率约为102%，可是到离地面5km处，能量变为496，衰减率达到156%，在离地面3km处能量减到394，衰减率达32%，到1km处衰减率快速降为576%，到地面已衰减了697%（见表5-2-2）。

表5-2-2 在094μm附近大气对太阳光光谱衰减

图5-2-4 在可见光、近红外和短波红外上模拟**土壤白板地在不同大气高度上的视反射光谱

（a）太阳光谱辐照度（下行）；（b）白板地的反射辐射亮度（上行）；（c）视光谱反射率的模拟

图中曲线在045μm处自上而下的排列顺序对应着右边0km至100km的自上而下的排列顺序

图5-2-5 模拟**土壤白板地在不同大气高度上的反射光谱特性

（a）太阳光谱辐照度（下行）；（b）白板地的反射辐射亮度（上行）；（c）视光谱反射率的模拟

大气对**土壤白板地（地表）反射辐射光谱亮度值的影响见图5-2-5（b）。由于大气散射，在可见光的蓝、绿波段（＜566φ）范围内，随着大气高度增加光谱辐亮度值也随着增加；在566～726φ之间光谱辐亮度值随大气高度增加而缓慢上升；近红外波段上辐亮度值随着大气高度的增加呈缓慢递减，在小于4km的高度上递减的速度相对要快一些，在此高度之后递减幅度极缓；在短波红外波段上辐亮度值随着大气高度的增加呈极缓慢递减，在小于4km的高度上递减的速度相对要快一些，在此高度之后递减幅度极缓，基本上无变化。但是在近红外—短波红外上的0940μm，0113μm，140μm和190μm附近因大气的水汽的吸收，辐亮度值随高度增加而呈递减的速度较明显（图5-2-5（b））。

从图5-2-4（c）、图5-2-5（c）分析白板地光谱视反射率的模拟变化情况来看，仍然是在可见光的蓝、绿波段（＜566φ）范围内，随着大气高度增加光谱反射率值也随着增加；在566～726φ之间光谱反射率值随大气高度增加缓慢上升；近红外波段上反射率值随着大气高度的增加呈缓慢递减，在小于4km的高度上递减的速度相对要快一些，在此高度之后递减幅度缓慢；在短波红外波段上辐亮度值随着大气高度的增加呈缓慢递减，在小于4km的高度上递减的速度相对要快一些，在此高度之后递减幅度较缓。但是在近红外—短波红外上的0940μm，0113μm，140μm和190μm附近因大气的水汽的吸收，反射率值随高度增加而呈递减的速度十分明显。

从以上分析可见，由于大气选择性散射和吸收，尤其是在可见光范围和近红外—短波红外上大气散射和水汽的吸收以及200μm短波之后的CO2的吸收，使得在040～0556μm之间光反射率随高度增加而增加，而在0556～250μm之间光谱反射率都一致性减少，造成地面地物的反射光谱与空中接受到的反射光谱之间有很明显的差异；还可注意到在短波红外上如：216μm、220μm的Al-OH（图5-2-4（c）、图5-2-6（a）和230μm处Mg-OH、 （图5-2-6（b）、（c））的光谱吸收特征尽管还能辨清特征的大概轮廓，但其定量特征参数，如深度、宽度和对称性等度已发生不同程度的改变。因此，要根据光谱特征识别的地物消除大气影响，恢复地面地物光谱特征是一个必要的环节。而且，大气校正和光谱重建质量的好坏将直接影响地物识别能力和识别精度，在光谱矿物识别中，我们主要是应用光谱特征吸收谱带的参量和光谱整体形态，因而，在大气校正中，要特别注意光谱总体形态的重建和光谱吸收谱带的恢复，而对绝对反射强度的要求不高。

图5-2-6 在可见光、近红外、短波红外上模拟的岩矿地质体在不同大气高度上的反射光谱曲线

（a）盐碱化土壤；（b）绿泥石化辉长岩；（c）大理岩

图中曲线在045μm处自上而下的排列顺序对应着右边自上而下的说明顺序

数学建模中程序设计的基本步骤如下：

1、模型准备，要建立实际问题的数学模型，首先要对需要解决问题的实际背景和内在机理进行深刻的了解，需要深入实际进行调查和研究，收集和掌握与研究问题相关的信息、资料，查阅有关的文献资料，与熟悉情况的有关人员进行讨论。

2、模型假设，一般来说，现实世界里的实际问题往往错综复杂，涉及面极广。这样的问题，如果不经过抽象和简化，人们就无法准确地把握它的本质属性、就很难将其转化为数学问题；即便可以转化为数学问题，也会很难求解。

3、模型建立，在模型假设的基础上，首先区分哪些是常量、哪些是变量、哪些是已知量、哪些是未知量；然后查明各种量所处的地位、作用和它们之间的关系，利用适当的数学工具刻画各变量之间的关系（等式或不等式），建立相应的数学结构（命题、表格、图形等）。

4、模型求解，构造数学模型之后，再根据已知条件和数据、分析模型的特征和结构特点，设计或采用求解模型的数学方法和算法，主要包括解方程、画图形、逻辑运算、数值计算等各种传统的和现代的数学方法，特别是现代计算机技术和数学软件的使用，可以快速、准确地进行模型的求解。

建模意义：

1、思考方法，数学建模是一种数学的思考方法，是运用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立能近似刻画并“解决”实际问题的一种强有力的数学手段。

2、数学建模就是用数学语言描述实际现象的过程。这里的实际现象既包涵具体的自然现象比如自由落体现象，也包含抽象的现象比如顾客对某种商品所取的价值倾向。这里的描述不但包括外在形态、内在机制的描述，也包括预测、试验和解释实际现象等内容。

主流还是Fortran，因为早期大气科学方面的程序都是Fortran写的，为了利用早期的程序，fortran就一直遗留下来了。话说fortran在开发出来的时候就号称是为了科学计算。

其实现在大气科学部分分支已经开始用其他语言了，比如雷达，基本都是C++，面向对象的优势是毋容置疑的。有的台站也用VB，Delp的。各种语言都有。

如果你是要做模式的话最好还是fortran。大气污染迁移的话，可以用中尺度的模式来做，主流的就是WRF模式，这个模式就是用fortran写的。另外，模式一般都是运行在linux环境下。

所谓大气污染扩散模型，是指利用数学模型，结合一定的假设条件，选取一系列参数，计算模拟实际情况下的大气污染物扩散迁移状况。此模型可用来预测在给定的污染物排放强度（单位时间排放量)和气象条件下某种污染物的时间和空间分布。大致可分为确定性模式和统计模式两类。大气扩散模型(atmospheric difrusion model)通过描述污染物在大气中迁移转化规律的方程或公式，定量地模拟计算污染物浓度时空分布的数学模型。

大气污染物在空间中的散布是在大气边界层的湍流流场中进行的，或者说其散布过程就是大气输送与扩散的结果。因此，大气扩散模式是一种用以处理大气污染物在大气中(主要是边界层内)输送、扩散和转化问题的物理和数学模型。大气扩散理论研究一直沿着三个理论体系发展起来的，即梯度输送理论，湍流统计理论和相似理论。它们分别考虑不同的物理机制，采用不同的参数，利用不同的气象资料，在不同的假定条件下建立起来的。因此，它们具有不同的优缺点，只能在一定的范围内适用。 由于影响扩散过程的气象条件、地形、下垫面状况及污染源本身的复杂性，到目前为止，基于现有的扩散理论，还不能找到一个适用于各种条件的大气扩散模式来描述所有复杂条件下的大气扩散问题。[1]

因此，近几十年来 ，气象学家们建立和发展了许多大气扩散模型，形成了种类繁多、能够处理不同条件下大气扩散问题的大气扩散模 型。如针对特殊气象条件和地形的扩散模型、封闭型扩散模型、熏烟型扩散模型、山区大气扩散模型和沿海大气扩散模式型。[2]

以上就是关于如何运用空气质量模型预防污染全部的内容，包括:如何运用空气质量模型预防污染、建筑室内空气流通质量分析应用、大气效应的光谱模拟等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！