空气质量模型：技术、方法及案例研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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伯鑫 著

图书标签:

• 空气质量
• 模型
• 环境科学
• 大气污染
• 数值模拟
• 案例研究
• 环境工程
• 监测与评估
• 技术方法
• 污染控制

出版社： 中国环境出版社

ISBN：9787511134080

版次：1

商品编码：12335016

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-01-01

用纸：胶版纸

页数：274

字数：412000

正文语种：中文

内容简介

　　《空气质量模型：技术、方法及案例研究》分为13章，主要内容包括：空气质量法规模型简介、估算模型应用研究、模型在建设项目环评中的应用研究、模型在规划及战略环评中的应用研究、模型在排污许可中的应用研究、模型在城市空气质量达标规划中的应用研究、模型在无组织排放因子中的应用研究、模型在钢铁行业大气污染源解析中的应用研究、模型在交通道路源大气污染源解析中的应用研究、模型在环境人体健康研究中的应用、模型在土壤污染预警中的应用研究、空气质量模型二次开发、CALPUFF模型应用答疑等。

作者简介

伯鑫，环境保护部环境工程评估中心数模部大气环境研究室主任，首都经济贸易大学、河北科技大学兼职导师，北京市科委专家库专家，中国环境科学学会气候变化分会常务委员。拥有十几年丰富的大气模拟及开发经验，主要从事大气环境质量模拟、污染源排放清单、环境影响评价等研究，负责建设项目环境影响报告书大气技术复核工作。先后主持或作为主要成员参与了国家及省部级科研项目十几项，负责建立了全国火电排放清单、全国钢铁排放清单、首都机场排放清单、京津冀垃圾焚烧发电排放清单等；负责开发了基于天河CALPUFF并行计算系统、 CALPUFF模型高空气象模拟数据系统(3D.DAT)、适用于CALPUFF模型地理数据系统、AERSURACE地表参数系统等，解决了我国环评单位长期无法获取用于CALPUFF高空模拟数据、高分辨率土地利用数据等难题。已为全国科研院所、省市级评估中心、环评单位人员开展了约300人次大气模型培训；负责编制的多项研究分析报告得到环保部重要批示；已发表学术论文50多篇，登记软件著作权6项，代表性著作有《CALPUFF模型技术方法与应用》等。

内页插图

目录

第1章 空气质量法规模型简介
1．1 研究目标、意义、内容
1．2 AERSCREEN简介
1．3 AERMOD简介
1．4 CALPUFF简介
1．5 CMAQ简介
1．6 模型参考手册及文献

第2章 估算模型应用研究
2．1 AERSCREEN计算大气环境防护距离方法研究
2．2 基于AERSCREEN的山西省焦化企业防护距离研究

第3章 模型在建设项目环评中的应用研究
3．1 AERMOD在建设项目环评中存在的主要问题
3．2 AERMOD在建设项目环评中空气质量法规模型标准化应用研究
3．3 AERMOD模型在火电项目中的标准化应用
3．4 AERMOD模型在钢铁项目中的标准化应用
3．5 AERMOD模型在机场项目中的标准化应用
3．6 建设项目大气环评篇章框架设计
3．7 大气环境影响技术复核资料清单

第4章 模型在规划及战略环评中的应用研究
4．1 规划及战略环评中大气环境影响评价技术体系研究
4．2 CALPUFF在规划环评项目中的应用

第5章 模型在排污许可中的应用研究
5．1 大气质量影响模拟概述
5．2 大气质量影响分析模拟需求流程
5．3 大气质量模拟应用特点

第6章 模型在城市空气质量达标规划中的应用研究
6．1 重点行业总体状况
6．2 环境空气质量现状
6．3 污染气象分析
6．4 现状情景下重点行业排放以及大气污染贡献现状
6．5 重点行业无组织大气污染贡献情况
6．6 减排情景下重点行业排放以及大气污染贡献情况
6．7 结论

第7章 模型在无组织排放因子中的应用研究
7．1 材料与方法
7．2 结果与讨论
7．3 结论

第8章 模型在钢铁行业大气污染源解析中的应用研究
8．1 研究方法
8．2 结果与讨论
8．3 结论

第9章 模型在交通道路源大气污染源解析中的应用研究
9．1 材料与方法
9．2 结果与讨论
9．3 结论

第10章 模型在环境人体健康研究中的应用
10．1 材料与方法
10．2 案例分析
10．3 结果与讨论
10．4 结论与建议

第11章 模型在土壤污染预警中的应用研究
11．1 材料与方法
11．2 结果与讨论
11．3 结论

第12章 空气质量模型二次开发
12．1 CALPUFF高性能计算服务
12．2 CALPUFF土地利用计算服务
12．3 大气模型、风险模型与谷歌地球交互研究
12．4 WRF同化数据对CALPUFF模拟效果改善研究
12．5 其他研究成果

第13章 CALPUFF模型应用答疑
附录A AERSCREEN常用命令及参数速查手册
附录A．l AERSCREEN点源INP文件格式
附录A．2 AERSCREEN圆形面源INP文件格式
附录A．3 AERSCREEN矩形面源INP文件格式
附录A．4 AERSCREEN体源INP文件格式
参考文献

前言/序言

近年来，随着我国经济快速发展，京津冀、长三角、珠三角等地区灰霾天气频发，以PM2.5、臭氧为代表的二次污染日趋严重，给可持续发展、群众健康带来影响，给我国大气污染防控、管理带来严峻的挑战。

在我国当前区域化大气复合污染的背景下，空气质量模型是国家进行量化大气环境管理的重要技术工具，可用于大气环境防治规划、大气环境质量达标规划等多种大气环境管理领域。不同模型各有侧重，使用的化学机理、数值算法等也会有所不同，模拟同一种大气情景时使用不同模型可能会产生不同的结果，影响大气环境管理决策的一致性和公平性。政府部门通常通过管理程序和技术手段推荐一系列的法规空气质量模型，规定在涉及环境质量模拟预测的具有法律效力文件的编制和政策法规的制定时必须采用法规模型，以提高环境质量影响分析结果的一致性，促进环境管理的公平性。

目前，我国法规空气质量模型的建设处于起步阶段。《环境影响评价技术导则 大气环境》（HJ 2.2—2008）中以清单方式推荐AERMOD、ADMS、CALPUFF空气质量模型，并在公众网络平台上予以发布；2013年，环境保护部环境工程评估中心作为2013年公益科研专项“国家环境质量模型法规化与标准化研究”的课题主持单位，会同中国环境科学研究院等开展了局地空气质量模型法规化验证方法研究与模型数据标准化研究等工作，推荐了我国首批局地尺度环境空气质量模型，建立了中国本土唯一一个局地空气质量模型验证案例，协助环境保护部完成了《环境质量模型规范化管理暂行办法》（征求意见稿）。

本书整理、总结了作者将空气质量模型（AERSCREEN、AERMOD、CALPUFF、CMAQ等）应用于环境管理方面的实践经验，具有较强的学术性和实用性，是空气数值模拟方面的不可多得的资料文献。本书的出版对我国空气质量模型法规化发展有积极的推动作用，可帮助规范读者学习空气质量模型的使用，为我国大气污染环境管理提供有力的支撑。

好的，这是一本关于环境监测与数据科学应用的书籍简介。 --- 书名：环境智能：面向可持续发展的监测、分析与预测 内容提要 在当前全球气候变化与环境挑战日益严峻的背景下，对环境要素进行精准、高效的监测、分析与预测，已成为支撑可持续发展决策的关键环节。本书《环境智能：面向可持续发展的监测、分析与预测》系统性地探讨了如何融合先进的传感技术、大数据处理能力与前沿的机器学习算法，构建一套面向复杂环境问题的智能监测与决策支持体系。 全书内容聚焦于从原始数据采集到最终智能洞察的完整链条，分为四个核心部分：基础理论与技术基础、多源环境数据融合与处理、智能分析与模型构建、以及应用案例与未来展望。 第一部分：基础理论与技术基础 本部分奠定了理解现代环境智能系统的理论基石。首先，详细阐述了环境场论的基本原理，包括污染物的扩散机制、水文气象反馈回路等，为后续模型构建提供必要的物理和化学背景。随后，深入剖析了新一代环境传感技术的突破，涵盖了物联网（IoT）在环境监测网络中的部署策略、低功耗广域网络（LPWAN）在偏远地区数据回传中的应用，以及高精度光谱分析仪、微型化电化学传感器等新型硬件的工作原理和局限性。重点讨论了数据采集的质量控制标准，强调了现场校准、漂移补偿和误差溯源的重要性。 第二部分：多源环境数据融合与处理 环境数据源的异构性是当前分析工作中的主要挑战。本部分致力于解决如何将来自不同时间尺度、空间分辨率和测量精度的异构数据进行有效整合。内容涵盖了时空数据对齐技术，包括基于地理信息系统（GIS）的配准方法和时间序列插值算法。详细介绍了遥感数据处理流程，从卫星影像的辐射定标、大气校正到特征提取，尤其关注了中高分辨率遥感数据在植被健康、地表温度和水体污染监测中的应用潜力。此外，本书投入大量篇幅讨论了数据清洗与预处理的实践，包括异常值检测（利用统计学方法和深度学习方法）和缺失值填补策略（如基于相邻站点插值、主成分分析驱动的重建）。 第三部分：智能分析与模型构建 这是本书的核心技术部分，重点在于如何利用先进的计算方法从复杂数据中提取有意义的知识。 统计建模与传统机器学习：回顾了经典的环境时间序列分析方法，如ARIMA、GARCH模型在趋势分析和短期预测中的应用。随后，系统介绍了支持向量机（SVM）、随机森林（RF）在环境分类（如土地覆盖分类、污染源识别）和回归任务中的性能优化策略。 深度学习赋能环境预测：本书详细阐述了深度学习模型在处理环境复杂非线性关系中的优势。内容包括卷积神经网络（CNN）在图像识别（如大气气溶胶光学厚度反演）中的应用，循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）在长期环境数据序列预测中的架构设计与参数调优。特别关注了图神经网络（GNN）在模拟区域间相互作用（如跨界水污染传输、区域大气传输）方面的最新进展。 不确定性量化与可解释性：认识到环境系统的内在随机性，本书强调了贝叶斯方法在模型参数估计和预测区间构建中的作用。同时，探讨了可解释人工智能（XAI）技术（如SHAP值、LIME）在环境模型中的应用，以增强决策者对模型预测依据的信任度，确保模型输出能够指导实际的工程干预。 第四部分：应用案例与未来展望 本部分将理论与实践相结合，展示了环境智能技术在多个关键领域的实际落地成果。 城市水资源智能管理：案例分析了如何结合实时降雨数据、管网压力传感器数据与历史用水模式，利用深度学习模型实现城市供水管网的漏损早期预警和优化调度。 区域空气污染跨界传输模拟：展示了一套融合气象模型、地面监测站数据和卫星遥感数据的混合模型，用于实时追踪和反演区域性重污染事件的传输路径和主要贡献源。 生态系统健康监测与预警：聚焦于生物多样性监测，介绍了如何利用声景（Acoustic Sensing）数据和计算机视觉技术，结合时间序列分析，构建森林或湿地生态系统健康度的动态评估指标体系。 最后，本书对环境智能领域的未来趋势进行了展望，包括联邦学习在保护数据隐私前提下实现多机构协同建模的潜力，数字孪生（Digital Twins）技术在构建高保真城市环境模拟平台上的应用，以及边缘计算在实现低延迟、实时环境反馈控制中的关键作用。 本书面向环境科学、遥感科学、数据科学、土木工程及相关领域的科研人员、工程师和政策制定者，旨在提供一个全面、深入且具有实践指导意义的知识框架，推动环境监测与管理向更智能、更精细化的方向发展。

评分☆☆☆☆☆

深入阅读后，我发现本书的叙事逻辑和结构安排堪称典范。它并非那种将所有复杂概念堆砌在一起的教科书，而是构建了一个清晰的知识阶梯。开篇部分对空气质量建模的历史沿革和基础理论进行了详尽却不失生动的回顾，为后续的技术探讨奠定了坚实的基础。随后，作者系统地介绍了各种主流模型的数学原理，包括数值模型、统计模型等，每种模型的优缺点分析得鞭辟入里，没有一味地推崇某一种“万能”方法，而是强调了情境依赖性。这种循序渐进的讲解方式，极大地降低了理解复杂算法的门槛。即便是对建模新手来说，也能顺着作者的思路逐步深入，不会感到思维上的断裂或困惑。对于有一定基础的研究人员而言，书中对特定高级模型的深入剖析，又提供了可以借鉴和改进的方向，其逻辑的严谨性和推进的合理性，令人赞叹。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计给我留下了深刻的第一印象。封面采用了沉稳的深蓝色调，搭配着简洁的白色和少许亮黄色的标题字体，整体感觉非常专业且有档次。纸张的质感也相当不错，拿在手里沉甸甸的，内页印刷清晰，字号适中，阅读起来非常舒适。我很欣赏作者和出版方在物理呈现上所下的功夫，这不仅仅是一本书，更像是一件精心制作的工具书。书脊的设计也很有考究，便于在书架上快速找到它，这一点对于经常需要翻阅参考的读者来说非常贴心。初次翻阅时，能感受到排版布局的用心，图表与文字的穿插处理得当，没有出现那种密密麻麻让人望而却步的感觉。由此可见，本书在制作过程中，对细节的把控达到了相当高的水准，完全符合一本严肃学术著作应有的标准，让人在开始阅读前就对接下来的内容充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

书中案例研究部分的丰富度和实用性，绝对是这本书的一大亮点，也是它区别于许多理论书籍的关键所在。作者并未停留在纯粹的理论阐述上，而是提供了多个不同地域、不同污染源特征的实际应用案例。例如，书中对城市尺度颗粒物扩散模拟的案例分析，详细列举了数据预处理的难点、模型参数的敏感性测试过程以及最终结果的验证方法。这些案例的描述详尽到近乎“手把手”的程度，不仅展示了模型在理想条件下的表现，更重要的是，它真实地反映了在实际工程应用中会遇到的各种不确定性和局限性。这种强烈的实战色彩，使得书中的知识不再是纸上谈兵，而是可以立即被应用到实际问题解决中的有效工具。对于我这种需要将理论转化为实际成果的专业人士来说，这些案例的价值无可估量。

评分☆☆☆☆☆

从阅读体验的角度来看，本书的学术严谨性与可读性达到了一个微妙而令人满意的平衡。尽管主题高度专业化，但作者似乎时刻注意着读者的感受，经常在关键转折点加入简明的总结性段落，或者用类比的方式解释晦涩的概念，避免了陷入纯粹的数学推导泥潭。参考文献部分的详尽程度也令人印象深刻，覆盖了从经典文献到近年顶级期刊的成果，为读者提供了深入探索的广阔路径。这种兼顾学术深度和传播效率的写作风格，使得这本书不仅能成为案头必备的参考手册，也适合作为高年级本科生或研究生深入学习此领域的入门教材。它成功地将一个复杂且多学科交叉的领域，以一种结构清晰、引人入胜的方式呈现了出来，确实是一部难得的优秀著作。

评分☆☆☆☆☆

本书在技术深度上的挖掘，也远远超出了我的初步预期。作者显然是该领域的资深专家，对当前前沿技术有着独到的见解。书中对于数据同化技术在空气质量预报中的最新进展进行了相当深入的探讨，涉及到卡尔曼滤波、变分法等高阶算法在时空数据融合中的具体应用。更值得称道的是，作者不仅描述了这些技术的“是什么”，还深入剖析了“为什么”以及“如何优化”它们，尤其是在处理高维非线性问题时所采用的数值稳定性增强策略。对于那些追求技术前沿的读者来说，这部分内容无疑是极具价值的“干货”。它提供的不仅仅是现有方法的综述，更像是对未来研究方向的一种引导和启发，促使读者跳出现有的框架去思考如何提升模型的预测精度和效率。