基于Gauss烟团模型的大气扩散数据同化方法

作者：黎岢; 梁漫春^*; 苏**

来源：清华大学学报, 2018, 58(11): 992-999.

DOI：10.16511/j.cnki.qhdxxb.2018.22.049

• 放射性核事故
• 大气扩散
• 数据同化
• 粒子群优化

发生核事故后,可以通过模型迅速预测泄漏的放射性物质的大气扩散情况,但释放源项、气象等参数的不确定性导致大气扩散模型计算的准确性受到影响。通常可以采用数据同化来改善模型预测结果。该文提出一种基于Gauss烟团模型的大气扩散数据同化方法,可以结合观测数据改善模型的预测结果。该方法在迭代搜索中对烟团参数进行线性变换以简化Gauss烟团模型,利用粒子群优化算法对泄漏速率、释放高度、风向、平均风速这4个模型参数进行校正。该方法适用于平坦地形和均匀稳定气象条件下的中尺度扩散。采用稳态条件下双生子实验进行验证,观测点位的模拟值与真实观测值的相关系数达到0.99。在非稳态条件下对源项估计结果进行了测试,结果略优于集合Kalman滤波方法,相关系数达到0.68。该同化方法计算速度快,能有效提升模型的预测,可用于大气扩散数据同化。

• 单位
  清华大学