S/P模式计算的冷却塔烟气抬升高度敏感性试验

德国VDI3784的S/P模式为三维流体动力学积分模式,其方程主要描述了无穷小体积元素的质量、动量、静态污染物质量浓度及能量的守恒。利用德国模式进行了冷却塔烟气排放不同参数、不同大气条件下烟气抬升高度的敏感性试验。结果表明：在影响烟气抬升高度的3个气象要素（风速,气温和湿度）中,风速和气温的变化对结果影响较大,而湿度影响较小。在D类稳定度,当环境风速从0.1 m/s增加到15.0 m/s时,抬升高度将从711.7 m变为38.5 m。随着环境温度的升高,抬升高度明显单调变小;当稳定度为A类,环境温度从10℃升到40℃时,烟气抬升最大高度从688.9 m降低到45.1 m,降低了14倍多。而环境湿度的变化,对抬升高度的影响不是很明显。对于E和F类,当环境湿度从20 %增加到70 %,最大抬升高度分别从115.3 m和84.6m降到112.9 m和81.7m,分别降低了3.43 %和2.08 %。在影响烟气抬升高度的其他3个因素（凉水塔直径,烟气出口速度和混合气体温度）中,混合气体温度的变化对结果影响较大,而凉水塔直径和烟气出口速度的影响较小。在各类稳定度条件下,当出口温度从20 ℃变到90 ℃时,烟气抬升高度增加1.2-13.3倍;在各类稳定度条件下,当凉水塔直径从30 m变到90 m,烟气抬升高度仅增加0.63-1.40倍;在各类稳定度条件下,当出口速度从2.5 m/s变到8 m/s,烟气抬升高度增加0.24-0.74倍。     

冷却塔烟气抬升高度及污染物浓度变化特征

介绍了冷却塔烟气排放原理及德国VDI 3784的S/P模式,结合实例研究了冷却塔烟气排放不同参数、不同大气条件下烟气抬升高度变化特征,并使用德国VDI 3945的Austal 2000模式对冷却塔和烟囱的排放浓度进行了对比。结果表明：烟气抬升高度主要取决于出口温度和环境温度之差;随着风速的增大,抬升高度明显变小;随着直径的增加,烟气抬升高度也增加;随着出口速度的增加,抬升高度增加的相对较多;随着出口温度的增加,烟气抬升高度在逐渐增加,稳定度决定增加的倍数;VDI 3945模拟结果表明：小时浓度差别相对较小,而年均浓度差别较大,日均值的差别介于小时和年均之间。     

冷却塔烟气抬升高度及污染物浓度变化

介绍了冷却塔烟气排放原理及德国VDI 3784的S/P模式,结合实例研究了冷却塔烟气排放不同参数、不同大气条件下烟气抬升高度变化特征,并使用德国VDI 3945的Austal 2000模式分析了冷却塔与烟囱的排放浓度对比。结果表明:烟气抬升高度主要取决于出口温度气环境温度之差;随着风速的增大,抬升高度明显变小;随着直径的增加,烟气抬升高度也增加;随着出口速度的增加,抬升高度增加的相对较多;随着出口温度的增加,烟气抬升高度在逐渐增加,稳定度决定增加的倍数。VDI 3945模拟结果表明:小时浓度值差别相对较小,而年平均浓度值差别较大,日平均值的差别介于小时与年平均值之间。     

二等皮托管测风误差分析及偏差模拟计算

皮托管是组成风速检定装置的主要计量标准设备,其测量精度对检定质量具有重要影响.从皮托管测风原理出发,详细介绍了影响皮托管测风误差的相关因素,模拟计算了各因素对风速测量产生的影响,分析了影响皮托管测风误差的主要因子.结果表明：温度和阻塞系数是影响二等皮托管测风误差的主要因素.当环境温度偏差为±8℃时,可引起二等皮托管风速测量误差为干0.44 m/s（v=30 m/s）.当阻塞修正系数偏差±0.02时,可引起二等皮托管风速测量误差±o.6 m/s（v=30 m/s）;皮托管系数、大气压力和湿度经修正后对二等皮托管测风精度影响相对较小.     

基于CFD模型的内陆核电厂厂区流场模拟

以内陆某核电厂为例,简述了利用流体力学软件STAR-CCM+模拟内陆核电厂厂区流场及大型自然通风冷却塔雾羽扩散的实现原理,介绍如何将SolidWorks2010建立的核电厂厂区模型导入到STAR-CCM+,给出了STAR-CCM+划分网格的过程,说明了边界层划分的基本假定条件和参数。将STAR-CCM+模拟的数据与风洞实验数据进行了比较,结果显示了较好的一致性。结果表明：在离地面5m的高度处,大型自然通风冷却塔背风面形成较大的空腔区,空腔区风速较小,只有1-1.5 m/s,部分区域达到静风;在冷却塔两侧风速相比入口速度增大了1.66倍;在离开地面100 m的高空,冷却塔背风面的空腔区依然比较明显,冷却塔两侧风速相比入口风速,其变化趋于平稳;在沿主导风向的轴线上,冷却塔两侧风的扰动依次加强;单台冷却塔雾羽最大的抬升高度出现在下风向距离3300 m处,最大抬升高度为690 m,4台冷却塔雾羽在下风向距离3300 m的抬升高度约为850 m,是单台冷却塔的1.23倍。     

巴丹吉林沙漠北缘拐子湖近地层湍流能谱特征分析

利用2013年6月巴丹吉林沙漠拐子湖地区流沙下垫面的陆气通量观测资料,计算并分析了该研究区不同大气稳定层结条件下的湍流速度各分量谱和温度谱及湍流的局地各向同性特征。结果表明:该研究区风速各分量的湍流强度随平均风速的增加而逐渐减小,当平均风速2 m/s时,风速各分量的湍流强度逐渐稳定且基本限定在0.5以内。在不同大气稳定度下,湍流速度和温度能谱曲线在惯性副区内逐渐有合并趋势且遵循Kolmogorov提出的-2/3定律,速度各分量谱在高频段均满足各向同性且符合低频限制理论。随着稳定度的增加,风速分量的能谱曲线逐渐降低且向高频端移动,风速分量和温度能谱对应的谱峰长度则逐渐减小。该研究区水平湍流尺度范围为9.0~600 m,垂直湍流谱峰波长为10.79~75 m。该结果介于草地和森林下垫面之间,与塔克拉玛干沙漠腹地的试验结果较为接近。     

钟形地形动力抬升和重力波传播与地形云和降水形成关系研究

地形云和降水过程在区域水循环、水资源、生态环境及气候变化中具有十分重要的作用。本文利用中尺度数值模式WRF 数值模拟试验,以及通过引入表示大气层流速度、层结稳定度和地形特征的关系参数——湿Froude 数(F_w),研究了北京2009 年5 月1 日湿条件不稳定大气层结下,地形云和降水形成过程与地形动力抬升和地形重力波传播之间的关系及形成机理。研究表明,在地形最大高度2 km、半宽10 km 的条件下,层流速度从2.5 m/s 逐步增加到25 m/s 时,对应的湿F_w 数从0.19 增加到1.81。当F_w≤1 时,地形的阻挡起主要作用,由地形抬升形成的地形云主要产生在迎风坡一侧。地形重力波主要产生在迎风坡,并向上游传播,先形成层状云,最后演变为准稳定浅对流波状云。最大降水主要发生在紧靠山顶的迎风坡一侧,但当F_w 很小时,地形云不产生降水。当F_w>1 时,地形抬升形成的云主要发生在山顶附近,而地形重力波主要形成在背风坡,并向下游方向传播,形成准稳定波状云。最大降水主要产生在紧靠山顶的背风坡一侧。另外,在弱湿条件不稳定大气层流下,地形降水主要由地形动力抬升造成的暖云微物理过程产生,地形重力波形成的波状云几乎不产生降水。     

北京北郊冬季大风过程湍流通量演变特征的分析研究

利用中国科学院大气物理研究所325 m气象观测塔1993年12月～1994年1月大气边界层实验资料, 计算分析了大风过境过程中47 m和120 m高度湍流通量演变特征及其影响因子, 以及与风速、 稳定度等参数的关系。结果表明: 大风过程对近地面层的物质能量输送有着重要影响, 大风之前出现短时间动量上传和热量下传; 大风过程中的湍流通量数值明显高于过境后, 水平方向湍流通量数值和能量增加幅度大于垂直方向; 当风速大于临界值5 m/s时, 湍流通量与风速、 湍流动能的相关迅速增大; 湍流谱特征表现为湍流能量的低频部分增加、 湍流谱曲线变宽; 大风能强烈影响近地面层的能量收支。     

估算模式 AERSCREEN的参数敏感性研究

《环境影响评价技术导则大气环境》（HJ2.2-2018）推荐的估算模式AERSCREEN在气象和地形资料的处理以及建筑物下洗等多个方面做了改进。利用估算模式AERSCREEN,针对30 m左右高度的点源,进行了不同排放参数、不同气象条件下最大落地浓度的敏感性试验。结果表明：随着烟气出口流速的增大,地面浓度最大值逐渐减小;随着波文比的变化,地面浓度最大值没有明显的变化;随着地面粗糙度的增大,地面浓度最大值逐渐减小;随着烟气出口温度的增高,地面浓度最大值逐渐减小;当烟气温度为75℃,粗糙度达到1.3 m时,地面浓度达到最小;随着反照率的增大,地面浓度最大值逐渐减小;随着烟囱高度的增大,地面浓度最大值逐渐减小;在各种烟囱高度条件下,随着最高环境温度的增高,地面浓度最大值逐渐增大;而在各种环境温度条件下,随着烟囱高度的增高,地面浓度最大值在逐渐减小;模式中,随着最低环境温度的增高,地面浓度最大值没有变化;但随着最小风速的增大,模拟得到的地面浓度最大值会逐渐减小。     

气象因素对标枪成绩的影响分析

气象条件对体育比赛有着重要的作用,温度、湿度、降水、风等各种气象因素对体育比赛项目都会产生一定的影响。使用自20世纪80年代以来国内外有关气象条件对标枪项目的影响、标枪训练与投掷的技术标准、标枪项目的生物力学等方面的文献资料和有关标枪风洞实验的有关数据,重点分析了风力和风向对标枪投掷的影响。结果表明:在风速较小(顺风和侧风时风速小于6 m/s,在逆风时风速小于3 m/s)的情况下,一定的风速使标枪的飞行距离稍有增加,当风速超过6 m/s以后,飞行距离随风速的加大而减少。另外,气温和湿度对标枪运动的影响主要是在对运动员的身体状态方面,表现为对运动员的心理和生理的影响,影响运动员水平的发挥,降水、大雾等则表现为能见度差,造成比赛中止甚至取消。     

东疆黑戈壁近地大气边界层气象要素季节变化规律

利用东疆红柳河黑戈壁下垫面陆气相互作用观测站2017年近地大气边界层梯度探测资料和红柳河气象站天气现象观测数据,分析该地区典型晴天条件下的近地层风速、温度和比湿的四季廓线特征。结果表明:四季近地层风廓线变化规律明显。典型晴天条件下,在0.5～4 m高度内风速随高度的增加而变大的速度较快,在4～32 m范围内,白天风速随高度增大较缓慢,但夜间出现快速增大;存在明显的夜间逆温,逆温层主要集中在4～32 m,冬季逆温强于夏季,晨间0.5～32 m间的温度差可达4.6℃,且红柳河四季的气温日较差均较大,秋季可达到15.7℃;夜间比湿高于白天,秋、冬季夜间逆湿层出现在10～32 m,其比湿差为0.15 g/kg左右,夏季无逆湿现象。     

塔克拉玛干沙漠腹地沙尘暴过境时近地层风速、温度和湿度廓线特征

利用塔中80m梯度观测塔探测系统采集的资料,详细的分析了2006年4月10日沙尘暴过境时,塔克拉玛干沙漠腹地近地层风速、温度和湿度廓线的演变特征。结果表明:风速廓线满足风速值随高度增高而增大,风速梯度随高度增高而减小的对数律关系;沙尘暴由爆发前到过境时,温度廓线的温度值由随高度增高而增大转变为温度值随高度增高而减小,同时在贴地层2m处存在一微弱拐点;沙尘暴过境时,近地层大气出现微弱逆湿现象,并在不同高度上存在多处拐点,比湿增减在时间上与风速的增减呈负相关性,且整个沙尘暴天气是一个降温增湿的过程。     

南疆沙漠腹地大气边界层气象要素廓线分析

利用塔中80m观测塔梯度系统采集的2006年8月、10月和2007年1月、4月的风、温度、湿度资料,结合气象站的同步气象资料,对南疆沙漠腹地近地层四季的晴天平均风速、温度、湿度廓线分布特征进行分析。结果表明,晴天平均风速白天随高度升高增加缓慢,夜间较快,低层风速白天比夜间大,高层则白天比夜间小,春夏季风速较大;四季平均温度廓线表现为夜间辐射型、早上过渡型、白天日射型和傍晚过渡型等四种类型,早、晚过渡时间四季各有不同,日最低、最高温度出现时间四季则相差不大;冬季夜间比湿随高度升高而增大,整个80m近地层表现为逆湿状态,其他季节逆湿一般出现在0．5—1m、1～2m、32—47m、63—80m等4个层次上,各逆湿层出现的时间各季节有所差异。     

塔中春季阴天近地层风速、温度和湿度廓线特征分析

利用塔中最新安装的80 m梯度观测塔探测系统采集的资料,详细分析了2006年4月2日1次阴天天气时塔克拉玛干沙漠腹地近地层风速、温度和湿度廓线演变特征,并与典型晴天廓线做了对比,得到以下结果:(1)阴天,夜间风速廓线风速值随高度增高而增大,但不是以对数增长,而是以比对数关系更快的速度增长;白天,风速很小,近地层10 m上下廓线分布规律各异;(2)温度廓线有夜间辐射型、早上过渡型、白天日射型及傍晚过渡型4种类型,与晴天类似;(3)比湿廓线存在一个极小值,其出现高度以上比湿随高度增加而增加,廓线呈逆湿特征,极小值出现高度以下比湿随高度减小而增加。     

基于数值模式的月尺度近地层气象要素预报技术研究

利用WRF模式对美国NCEP发布的CFS气候预测业务产品在中国区域内进行动力降尺度预报,可得到预报时效为45天的逐6小时、30 km分辨率基础气象要素预测产品。再利用全国气象站观测资料和3个风电场70 m高度风速、温度观测资料对2015年冬季预测结果进行检验评估和分析,最后通过线性方法对地面要素预测结果和70 m高度风速、温度预测结果进行统计订正。结果表明:（1）2 m温度和相对湿度的全国预报平均绝对误差分别为4.71 ℃和18.81%,在华东、华中和华南地区误差较小;（2）10 m风速预报平均绝对误差为2.42 m/s,在东北、华北和西北地区误差较小;（3）线性订正后,2 m气温、相对湿度和10 m风速的预报绝对误差分别减小1.05 ℃、5.29%和1.47 m/s,并且订正后误差随时间变化更平稳;（4）订正后70 m高度风速和温度的预报绝对误差均减小,风速平均误差减小最大可达1.29 m/s（B塔）,气温平均绝对误差减小最大可达3 ℃（C塔）。研究结果表明,基于CFS产品和WRF模式的、与月尺度风电预报关系密切的气象要素预报性能较好,未来可将该方法尝试于风电场的月尺度功率预测产品研发。      

广东沿海地区大气稳定度的分类方法探讨

利用广东大亚湾沿海1个80 m气象铁塔2003年1月—2004年12月离地面10 m和80 m的逐时风向、风速、温度梯度资料和1.5 m 的相对湿度资料,用温度梯度、Ri数、风速比、温度梯度与风速4种不同判据把大气状态分成强不稳定、不稳定、弱不稳定、中性、较稳定和稳定6种不同稳定度,分析研究不同大气稳定度分类方法在沿海地区的适用性。研究表明,沿海地区以理查逊数(Ri)法对6类大气稳定度的区分能力最好,温度梯度和风速比法最差。