修正高斯扩散模型对机场污染物浓度预测影响

作者：张耀; 王湛; NU YU^*

来源：环境保护科学, 2021, 47(03): 106-112.

DOI：10.16803/j.cnki.issn.1004-6216.2021.03.018

• 南京禄口国际机场
• 大气污染
• 高斯扩散
• 修正模型
• 预测准确度

基于南京禄口国际机场监测位点的实地实时监测数据,采用ICAO的B类方法和FAA一阶近似算法相结合的全新方法,计算了南京禄口国际机场的排放清单。后采用高斯过程回归的方法,预测了监测位点的污染物扩散浓度,并修正高空风参数优化高斯扩散模型提高监测位点污染物浓度的预测准确度。结果表明,航空器在LTO循环内运行产生的污染物中,NOx和CO占一天中总排放量的比例最大,分别为40.3%和38.8%;10:00～23:00时间段的排放量相对一天中的其他时间段较高,对机场LTO循环的污染贡献率总计83.8%。Pearson系数表明气体污染物浓度与航班量呈强相关,固体颗粒物浓度与航班量呈中等相关。高斯过程回归预测监测位点的浓度时,通过修正高空风可使预测准确度提高且大于98.0%。

• 单位
  南京航空航天大学