概率論方法在事故大氣環(huán)境影響預測中的應用

黃丹++葛雄鷹

摘 要：事故工況下的大氣環(huán)境影響預測方法一般分為確定論和概率論兩種，目前建設項目的大氣環(huán)境影響預測大部分采用確定論方法。該文介紹了概率論方法的原理，通過實例說明了概率論方法在事故大氣環(huán)境影響預測中的應用，并與確定論計算結果加以比較，可以看出后者的計算結果比前者偏大，更符合事故環(huán)境影響評價保守性原則。

關鍵詞：概率論方法 事故工況 大氣環(huán)境影響預測

中圖分類號：X820.4 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）05（a）-0202-02

事故工況下的大氣環(huán)境影響預測是大型建設項目環(huán)境影響評價的重要內(nèi)容。事故大氣環(huán)境影響預測方法一般分為確定論和概率論兩種，目前國內(nèi)環(huán)評單位大多采用確定論方法。確定論方法以現(xiàn)行《環(huán)境影響評價技術導則 大氣環(huán)境》（HJ 2.2-2008）為代表，在設定的最惡劣氣象條件下，按照高斯煙羽大氣擴散模式計算污染物在大氣中的擴散濃度[1]。概率論方法在確定論方法計算結果的基礎上，考慮一定累積概率，推算出在該概率水平下的大氣擴散濃度。美國核管委（NRC）導則RG1.145《用于核電站潛在事故后果評價的大氣擴散模型》提供了一種典型的概率論事故大氣環(huán)境影響預測方法[2]。下面對這種方法的原理進行介紹，并通過實例與確定論的計算結果加以比較。

1 概率論方法的原理

大量經(jīng)驗數(shù)據(jù)表明，當一個變量受到大量微小的、相互獨立的隨機因素影響時，這個變量往往服從或近似服從正態(tài)分布。服從正態(tài)分布的隨機變量超過某個給定值Zα的概率可以表示為，Zα稱為分位點。通常取α很小，使得隨機變量X超過Zα的事件是一個小概率事件。

研究發(fā)現(xiàn)，相當長一段時間內(nèi)的氣象數(shù)據(jù)未必跟其對應的累積概率有線性關系，但是將其轉換為自然對數(shù)，將累積概率轉換為標準正態(tài)分布分位點，以自然對數(shù)值和累積概率的標準正態(tài)分布分位點繪制的散點圖呈直線趨勢。由于大氣擴散因子（即大氣擴散濃度與污染物排放源項的比值）是風速-穩(wěn)定度氣象組合的函數(shù)，在自然對數(shù)坐標下，大氣擴散因子值與其累積概率標準正態(tài)分布分位點呈線性關系。

在此基礎上，大氣擴散因子的計算分為兩步。第一步求取樣本點，第二步由獲得的樣本點及其累計概率進行曲線擬合，得到規(guī)定累積概率水平對應的大氣擴散因子值，即超過這個大氣擴散因子的概率是該規(guī)定累積概率值。

第一步所采用的模式與確定論方法相同，采用短期大氣擴散模式計算連續(xù)一段時間內(nèi)每一種風向-穩(wěn)定度-風速氣象組合對應的大氣擴散因子值，大氣擴散因子值是風速、穩(wěn)定度、下風向距離的函數(shù)，確定論方法中有很多模式計算短期大氣擴散因子，本文不再詳述。然后將得到的計算值取其自然對數(shù)作為樣本點按照從大到小的順序排列，并通過樣本點對應的出現(xiàn)概率計算得到累積概率。累積概率可以理解為該大氣擴散因子樣本點被超越的概率。

第二步對大氣擴散因子樣本點與其對應的累積概率進行曲線擬合，即對累積概率求標準正態(tài)分布分位點作為x變量，將自然對數(shù)大氣擴散因子樣本點作為y變量，求出涵蓋所有樣本點范圍的上包絡線。在自然對數(shù)大氣擴散因子和標準正態(tài)分布分位點坐標平面上，首先將最大樣本點與其他從大到小的10個樣本點逐一相連，取斜率最大的連線上的樣本點作為包絡線的第二個樣本點保留，然后將保留的第二個樣本點與剩余的從大到小的10個樣本點逐一相連，取斜率最大的連線上的樣本點作為第三個樣本點保留，依此類推。由此得到的分段曲線包絡了所有的樣本點，擬合后的曲線更加保守。

得到擬合曲線后，根據(jù)規(guī)定的累積概率值求得的標準正態(tài)分布分位點，以及該分位點在坐標平面軸線上的位置，進行內(nèi)插或外推即可求得相應的自然對數(shù)大氣擴散因子，經(jīng)過簡單轉換后便可以得到超過規(guī)定累積概率值的短期大氣擴散因子值。

2 實例

以某核設施項目的事故大氣環(huán)境影響評價為例，要求預測事故工況下每個風向在99.5%概率水平下的短期大氣擴散因子值，即超過這個短期大氣擴散因子的概率是0.5%。下面以S方向下風向4000 m距離處的計算點為例，詳細說明概率論方法的應用。

（1）獲得樣本點

首先由項目廠址所在區(qū)域連續(xù)一年S方向的逐時氣象數(shù)據(jù)（穩(wěn)定度、風速）計算大氣擴散因子值，同時列出每一個穩(wěn)定度-風速氣象組合的出現(xiàn)概率。穩(wěn)定度分為從A到F共6類，風速劃分為6個等級，理論上每個方向上共有36個氣象組合，但實際情況是某些氣象組合的出現(xiàn)概率為0，因此不再列出，共獲得29個穩(wěn)定度-風速氣象組合，見表1。

將得到的大氣擴散因子取其自然對數(shù)值作為樣本點，然后對樣本點排序，得到對應累積概率，并將累積概率轉換為對應的標準正態(tài)分布分位點。得到的結果見表2。

（2）曲線擬合

得到樣本點后求包絡線y=kx+b。下表給出了求第一段包絡線用到的樣本點，x是累積概率的標準正態(tài)分布分位點，y是大氣擴散因子的自然對數(shù)值。將第2個樣本點到第11個樣本點分別與第1個樣本點兩兩連線求直線的斜率k、截距b，得到的結果見表3。根據(jù)包絡線的定義，斜率k最大值對應的樣本點（即第6個樣本點）是包絡線上的點，因此由第1、第6個樣本點確定了第一段包絡線。將規(guī)定概率0.5%轉換為標準正態(tài)分布分位點-2.58，代入式y(tǒng)=kx+b即可得到超過概率0.5%的大氣擴散因子值為6.59×10-4 s3/m。

由于該段包絡線上第一個樣本點的累積概率為3.97%，大于規(guī)定概率0.5%，因此不用再求其他包絡線，只需用該段包絡線上的兩個樣本點外推即可得到S方向下風向4000 m距離處的大氣擴散因子值。

3 結語

根據(jù)概率論方法計算得到的累積概率為0.5%的大氣擴散因子值為6.59×10-4 s3/m，由表1可見，根據(jù)確定論計算得到的大氣擴散因子最大值為7.57×10-6 s3/m，兩種方法的計算結果相比較，概率論計算結果比確定論偏保守。

上述例子中的項目所在地位于內(nèi)陸丘陵地區(qū)，由于該地區(qū)的靜、小風頻率較大，而大氣擴散因子樣本點最大值對應的是靜、小風氣象條件，靜、小風氣象條件的出現(xiàn)概率即是它們的累積概率，而這個值往往遠大于規(guī)定概率值0.5%，使得在曲線擬合時包絡線的斜率偏大，造成外推計算結果偏大。從上述實例中可以看出，采用概率論方法計算得到的結果比確定論大將近兩個量級。

基于此，為了使根據(jù)兩個樣本點外推得出的大氣擴散因子值更為精確，可以將靜、小風風速組劃分為更多的風速等級，獲得更多的樣本點，降低樣本點對應的累積概率值，使得計算結果更準確。

綜上所述，與確定論相比，概率論考慮了項目所在地區(qū)的實際氣象條件，以及發(fā)生的概率，使計算的結果偏大，更加符合事故環(huán)境影響評價保守性原則。但是在應用時要注意靜、小風風速等級的劃分，做到合理保守。

參考文獻

[1] 環(huán)境影響評價技術導則.大氣環(huán)境（HJ 2.2-2008）[S].

[2] USNRC.Regulatory Guide 1.145.Atmospheric dispersion models for potential accident consequence assessments at nuclear power plants.1979.endprint

摘 要：事故工況下的大氣環(huán)境影響預測方法一般分為確定論和概率論兩種，目前建設項目的大氣環(huán)境影響預測大部分采用確定論方法。該文介紹了概率論方法的原理，通過實例說明了概率論方法在事故大氣環(huán)境影響預測中的應用，并與確定論計算結果加以比較，可以看出后者的計算結果比前者偏大，更符合事故環(huán)境影響評價保守性原則。

關鍵詞：概率論方法 事故工況 大氣環(huán)境影響預測

中圖分類號：X820.4 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）05（a）-0202-02

事故工況下的大氣環(huán)境影響預測是大型建設項目環(huán)境影響評價的重要內(nèi)容。事故大氣環(huán)境影響預測方法一般分為確定論和概率論兩種，目前國內(nèi)環(huán)評單位大多采用確定論方法。確定論方法以現(xiàn)行《環(huán)境影響評價技術導則 大氣環(huán)境》（HJ 2.2-2008）為代表，在設定的最惡劣氣象條件下，按照高斯煙羽大氣擴散模式計算污染物在大氣中的擴散濃度[1]。概率論方法在確定論方法計算結果的基礎上，考慮一定累積概率，推算出在該概率水平下的大氣擴散濃度。美國核管委（NRC）導則RG1.145《用于核電站潛在事故后果評價的大氣擴散模型》提供了一種典型的概率論事故大氣環(huán)境影響預測方法[2]。下面對這種方法的原理進行介紹，并通過實例與確定論的計算結果加以比較。

1 概率論方法的原理

大量經(jīng)驗數(shù)據(jù)表明，當一個變量受到大量微小的、相互獨立的隨機因素影響時，這個變量往往服從或近似服從正態(tài)分布。服從正態(tài)分布的隨機變量超過某個給定值Zα的概率可以表示為，Zα稱為分位點。通常取α很小，使得隨機變量X超過Zα的事件是一個小概率事件。

研究發(fā)現(xiàn)，相當長一段時間內(nèi)的氣象數(shù)據(jù)未必跟其對應的累積概率有線性關系，但是將其轉換為自然對數(shù)，將累積概率轉換為標準正態(tài)分布分位點，以自然對數(shù)值和累積概率的標準正態(tài)分布分位點繪制的散點圖呈直線趨勢。由于大氣擴散因子（即大氣擴散濃度與污染物排放源項的比值）是風速-穩(wěn)定度氣象組合的函數(shù)，在自然對數(shù)坐標下，大氣擴散因子值與其累積概率標準正態(tài)分布分位點呈線性關系。

在此基礎上，大氣擴散因子的計算分為兩步。第一步求取樣本點，第二步由獲得的樣本點及其累計概率進行曲線擬合，得到規(guī)定累積概率水平對應的大氣擴散因子值，即超過這個大氣擴散因子的概率是該規(guī)定累積概率值。

第一步所采用的模式與確定論方法相同，采用短期大氣擴散模式計算連續(xù)一段時間內(nèi)每一種風向-穩(wěn)定度-風速氣象組合對應的大氣擴散因子值，大氣擴散因子值是風速、穩(wěn)定度、下風向距離的函數(shù)，確定論方法中有很多模式計算短期大氣擴散因子，本文不再詳述。然后將得到的計算值取其自然對數(shù)作為樣本點按照從大到小的順序排列，并通過樣本點對應的出現(xiàn)概率計算得到累積概率。累積概率可以理解為該大氣擴散因子樣本點被超越的概率。

第二步對大氣擴散因子樣本點與其對應的累積概率進行曲線擬合，即對累積概率求標準正態(tài)分布分位點作為x變量，將自然對數(shù)大氣擴散因子樣本點作為y變量，求出涵蓋所有樣本點范圍的上包絡線。在自然對數(shù)大氣擴散因子和標準正態(tài)分布分位點坐標平面上，首先將最大樣本點與其他從大到小的10個樣本點逐一相連，取斜率最大的連線上的樣本點作為包絡線的第二個樣本點保留，然后將保留的第二個樣本點與剩余的從大到小的10個樣本點逐一相連，取斜率最大的連線上的樣本點作為第三個樣本點保留，依此類推。由此得到的分段曲線包絡了所有的樣本點，擬合后的曲線更加保守。

得到擬合曲線后，根據(jù)規(guī)定的累積概率值求得的標準正態(tài)分布分位點，以及該分位點在坐標平面軸線上的位置，進行內(nèi)插或外推即可求得相應的自然對數(shù)大氣擴散因子，經(jīng)過簡單轉換后便可以得到超過規(guī)定累積概率值的短期大氣擴散因子值。

2 實例

以某核設施項目的事故大氣環(huán)境影響評價為例，要求預測事故工況下每個風向在99.5%概率水平下的短期大氣擴散因子值，即超過這個短期大氣擴散因子的概率是0.5%。下面以S方向下風向4000 m距離處的計算點為例，詳細說明概率論方法的應用。

（1）獲得樣本點

首先由項目廠址所在區(qū)域連續(xù)一年S方向的逐時氣象數(shù)據(jù)（穩(wěn)定度、風速）計算大氣擴散因子值，同時列出每一個穩(wěn)定度-風速氣象組合的出現(xiàn)概率。穩(wěn)定度分為從A到F共6類，風速劃分為6個等級，理論上每個方向上共有36個氣象組合，但實際情況是某些氣象組合的出現(xiàn)概率為0，因此不再列出，共獲得29個穩(wěn)定度-風速氣象組合，見表1。

將得到的大氣擴散因子取其自然對數(shù)值作為樣本點，然后對樣本點排序，得到對應累積概率，并將累積概率轉換為對應的標準正態(tài)分布分位點。得到的結果見表2。

（2）曲線擬合

得到樣本點后求包絡線y=kx+b。下表給出了求第一段包絡線用到的樣本點，x是累積概率的標準正態(tài)分布分位點，y是大氣擴散因子的自然對數(shù)值。將第2個樣本點到第11個樣本點分別與第1個樣本點兩兩連線求直線的斜率k、截距b，得到的結果見表3。根據(jù)包絡線的定義，斜率k最大值對應的樣本點（即第6個樣本點）是包絡線上的點，因此由第1、第6個樣本點確定了第一段包絡線。將規(guī)定概率0.5%轉換為標準正態(tài)分布分位點-2.58，代入式y(tǒng)=kx+b即可得到超過概率0.5%的大氣擴散因子值為6.59×10-4 s3/m。

由于該段包絡線上第一個樣本點的累積概率為3.97%，大于規(guī)定概率0.5%，因此不用再求其他包絡線，只需用該段包絡線上的兩個樣本點外推即可得到S方向下風向4000 m距離處的大氣擴散因子值。

3 結語

根據(jù)概率論方法計算得到的累積概率為0.5%的大氣擴散因子值為6.59×10-4 s3/m，由表1可見，根據(jù)確定論計算得到的大氣擴散因子最大值為7.57×10-6 s3/m，兩種方法的計算結果相比較，概率論計算結果比確定論偏保守。

上述例子中的項目所在地位于內(nèi)陸丘陵地區(qū)，由于該地區(qū)的靜、小風頻率較大，而大氣擴散因子樣本點最大值對應的是靜、小風氣象條件，靜、小風氣象條件的出現(xiàn)概率即是它們的累積概率，而這個值往往遠大于規(guī)定概率值0.5%，使得在曲線擬合時包絡線的斜率偏大，造成外推計算結果偏大。從上述實例中可以看出，采用概率論方法計算得到的結果比確定論大將近兩個量級。

基于此，為了使根據(jù)兩個樣本點外推得出的大氣擴散因子值更為精確，可以將靜、小風風速組劃分為更多的風速等級，獲得更多的樣本點，降低樣本點對應的累積概率值，使得計算結果更準確。

綜上所述，與確定論相比，概率論考慮了項目所在地區(qū)的實際氣象條件，以及發(fā)生的概率，使計算的結果偏大，更加符合事故環(huán)境影響評價保守性原則。但是在應用時要注意靜、小風風速等級的劃分，做到合理保守。

參考文獻

[1] 環(huán)境影響評價技術導則.大氣環(huán)境（HJ 2.2-2008）[S].

[2] USNRC.Regulatory Guide 1.145.Atmospheric dispersion models for potential accident consequence assessments at nuclear power plants.1979.endprint

摘 要：事故工況下的大氣環(huán)境影響預測方法一般分為確定論和概率論兩種，目前建設項目的大氣環(huán)境影響預測大部分采用確定論方法。該文介紹了概率論方法的原理，通過實例說明了概率論方法在事故大氣環(huán)境影響預測中的應用，并與確定論計算結果加以比較，可以看出后者的計算結果比前者偏大，更符合事故環(huán)境影響評價保守性原則。

關鍵詞：概率論方法 事故工況 大氣環(huán)境影響預測

中圖分類號：X820.4 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）05（a）-0202-02

事故工況下的大氣環(huán)境影響預測是大型建設項目環(huán)境影響評價的重要內(nèi)容。事故大氣環(huán)境影響預測方法一般分為確定論和概率論兩種，目前國內(nèi)環(huán)評單位大多采用確定論方法。確定論方法以現(xiàn)行《環(huán)境影響評價技術導則 大氣環(huán)境》（HJ 2.2-2008）為代表，在設定的最惡劣氣象條件下，按照高斯煙羽大氣擴散模式計算污染物在大氣中的擴散濃度[1]。概率論方法在確定論方法計算結果的基礎上，考慮一定累積概率，推算出在該概率水平下的大氣擴散濃度。美國核管委（NRC）導則RG1.145《用于核電站潛在事故后果評價的大氣擴散模型》提供了一種典型的概率論事故大氣環(huán)境影響預測方法[2]。下面對這種方法的原理進行介紹，并通過實例與確定論的計算結果加以比較。

1 概率論方法的原理

大量經(jīng)驗數(shù)據(jù)表明，當一個變量受到大量微小的、相互獨立的隨機因素影響時，這個變量往往服從或近似服從正態(tài)分布。服從正態(tài)分布的隨機變量超過某個給定值Zα的概率可以表示為，Zα稱為分位點。通常取α很小，使得隨機變量X超過Zα的事件是一個小概率事件。

研究發(fā)現(xiàn)，相當長一段時間內(nèi)的氣象數(shù)據(jù)未必跟其對應的累積概率有線性關系，但是將其轉換為自然對數(shù)，將累積概率轉換為標準正態(tài)分布分位點，以自然對數(shù)值和累積概率的標準正態(tài)分布分位點繪制的散點圖呈直線趨勢。由于大氣擴散因子（即大氣擴散濃度與污染物排放源項的比值）是風速-穩(wěn)定度氣象組合的函數(shù)，在自然對數(shù)坐標下，大氣擴散因子值與其累積概率標準正態(tài)分布分位點呈線性關系。

在此基礎上，大氣擴散因子的計算分為兩步。第一步求取樣本點，第二步由獲得的樣本點及其累計概率進行曲線擬合，得到規(guī)定累積概率水平對應的大氣擴散因子值，即超過這個大氣擴散因子的概率是該規(guī)定累積概率值。

第一步所采用的模式與確定論方法相同，采用短期大氣擴散模式計算連續(xù)一段時間內(nèi)每一種風向-穩(wěn)定度-風速氣象組合對應的大氣擴散因子值，大氣擴散因子值是風速、穩(wěn)定度、下風向距離的函數(shù)，確定論方法中有很多模式計算短期大氣擴散因子，本文不再詳述。然后將得到的計算值取其自然對數(shù)作為樣本點按照從大到小的順序排列，并通過樣本點對應的出現(xiàn)概率計算得到累積概率。累積概率可以理解為該大氣擴散因子樣本點被超越的概率。

第二步對大氣擴散因子樣本點與其對應的累積概率進行曲線擬合，即對累積概率求標準正態(tài)分布分位點作為x變量，將自然對數(shù)大氣擴散因子樣本點作為y變量，求出涵蓋所有樣本點范圍的上包絡線。在自然對數(shù)大氣擴散因子和標準正態(tài)分布分位點坐標平面上，首先將最大樣本點與其他從大到小的10個樣本點逐一相連，取斜率最大的連線上的樣本點作為包絡線的第二個樣本點保留，然后將保留的第二個樣本點與剩余的從大到小的10個樣本點逐一相連，取斜率最大的連線上的樣本點作為第三個樣本點保留，依此類推。由此得到的分段曲線包絡了所有的樣本點，擬合后的曲線更加保守。

得到擬合曲線后，根據(jù)規(guī)定的累積概率值求得的標準正態(tài)分布分位點，以及該分位點在坐標平面軸線上的位置，進行內(nèi)插或外推即可求得相應的自然對數(shù)大氣擴散因子，經(jīng)過簡單轉換后便可以得到超過規(guī)定累積概率值的短期大氣擴散因子值。

2 實例

以某核設施項目的事故大氣環(huán)境影響評價為例，要求預測事故工況下每個風向在99.5%概率水平下的短期大氣擴散因子值，即超過這個短期大氣擴散因子的概率是0.5%。下面以S方向下風向4000 m距離處的計算點為例，詳細說明概率論方法的應用。

（1）獲得樣本點

首先由項目廠址所在區(qū)域連續(xù)一年S方向的逐時氣象數(shù)據(jù)（穩(wěn)定度、風速）計算大氣擴散因子值，同時列出每一個穩(wěn)定度-風速氣象組合的出現(xiàn)概率。穩(wěn)定度分為從A到F共6類，風速劃分為6個等級，理論上每個方向上共有36個氣象組合，但實際情況是某些氣象組合的出現(xiàn)概率為0，因此不再列出，共獲得29個穩(wěn)定度-風速氣象組合，見表1。

將得到的大氣擴散因子取其自然對數(shù)值作為樣本點，然后對樣本點排序，得到對應累積概率，并將累積概率轉換為對應的標準正態(tài)分布分位點。得到的結果見表2。

（2）曲線擬合

得到樣本點后求包絡線y=kx+b。下表給出了求第一段包絡線用到的樣本點，x是累積概率的標準正態(tài)分布分位點，y是大氣擴散因子的自然對數(shù)值。將第2個樣本點到第11個樣本點分別與第1個樣本點兩兩連線求直線的斜率k、截距b，得到的結果見表3。根據(jù)包絡線的定義，斜率k最大值對應的樣本點（即第6個樣本點）是包絡線上的點，因此由第1、第6個樣本點確定了第一段包絡線。將規(guī)定概率0.5%轉換為標準正態(tài)分布分位點-2.58，代入式y(tǒng)=kx+b即可得到超過概率0.5%的大氣擴散因子值為6.59×10-4 s3/m。

由于該段包絡線上第一個樣本點的累積概率為3.97%，大于規(guī)定概率0.5%，因此不用再求其他包絡線，只需用該段包絡線上的兩個樣本點外推即可得到S方向下風向4000 m距離處的大氣擴散因子值。

3 結語

根據(jù)概率論方法計算得到的累積概率為0.5%的大氣擴散因子值為6.59×10-4 s3/m，由表1可見，根據(jù)確定論計算得到的大氣擴散因子最大值為7.57×10-6 s3/m，兩種方法的計算結果相比較，概率論計算結果比確定論偏保守。

上述例子中的項目所在地位于內(nèi)陸丘陵地區(qū)，由于該地區(qū)的靜、小風頻率較大，而大氣擴散因子樣本點最大值對應的是靜、小風氣象條件，靜、小風氣象條件的出現(xiàn)概率即是它們的累積概率，而這個值往往遠大于規(guī)定概率值0.5%，使得在曲線擬合時包絡線的斜率偏大，造成外推計算結果偏大。從上述實例中可以看出，采用概率論方法計算得到的結果比確定論大將近兩個量級。

基于此，為了使根據(jù)兩個樣本點外推得出的大氣擴散因子值更為精確，可以將靜、小風風速組劃分為更多的風速等級，獲得更多的樣本點，降低樣本點對應的累積概率值，使得計算結果更準確。

綜上所述，與確定論相比，概率論考慮了項目所在地區(qū)的實際氣象條件，以及發(fā)生的概率，使計算的結果偏大，更加符合事故環(huán)境影響評價保守性原則。但是在應用時要注意靜、小風風速等級的劃分，做到合理保守。

參考文獻

[1] 環(huán)境影響評價技術導則.大氣環(huán)境（HJ 2.2-2008）[S].

[2] USNRC.Regulatory Guide 1.145.Atmospheric dispersion models for potential accident consequence assessments at nuclear power plants.1979.endprint