技术扩散模型
技术扩散模型
一、贝叶斯模型
（一）、提出理论
托马斯?贝叶斯(Thomas Bayes) ，英国数学家.1702年出生于伦敦，做过神甫。1742年成为英国皇家学会会员。1763年4月7日逝世。贝叶斯在数学方面主要研究概率论。他首先将归纳推理法用于概率论基础理论，并创立了贝叶斯统计理论，对于统计决策函数、统计推断、统计的估算等做出了贡献.1763年发表了这方面的论著，对于现代概率论和数理统计都有很重要的作用。贝叶斯的另一著作《机会的学说概论》发表于1758年。贝叶斯所采用的许多术语被沿用至今。
（二）、模型的主要内容及假设
贝叶斯决策理论是主观贝叶斯派归纳理论的重要组成部分。
贝叶斯决策就是在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计，然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。
贝叶斯推理的问题是条件概率推理问题，这一领域的探讨对揭示人们对概率信息的认知加工过程与规律、指导人们进行有效的学习和判断决策都具有十分重要的理论意义和实践意义。
贝叶斯决策法是最常见的以期望为标准的分析方法。它是在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计，然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。
贝叶斯定理也称贝叶斯推理，早在18世纪，英国学者贝叶斯(1702～1761)曾提出计算条件概率的公式用来解决如下一类问题：假设H[,1],H[,2]…互斥且构成一个完全事件，已知它们的概率P(H[,i],i=1,2,…，现观察到某事件A与H[,1],H[,2]…相伴随而出现，且已知条件概率P(A/H[,i])，求P(H[,i]/A)。
1、重点
是一种以动态模型为研究对象的时间序列预测方法，在做统计推断时，一般模式是：
先验信息+总体分布信息+样本信息→后验分布信息
可以看出贝叶斯模型不仅利用了前期的数据信息，还加入了决策者的经验和判断等信息，并将客观因素和主观因素结合起来，对异常情况的发生具有较多的灵活性。这里以美国1960—2005年的出口额数据为例，探讨贝叶斯统计预测方法的应用。
贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法，其基本思想是：
已知类条件概率密度参数表达式和先验概率
利用贝叶斯公式转换成后验概率
根据后验概率大小进行决策分类
（三）、工具
1、贝叶斯公式（发表于1763年）：
可以解释为：
设D1，D2，……，Dn为样本空间S的一个划分，如果以P(Di)表示事件Di 发生的概率，且P(Di)>0(i=1，2，…，n)。对于任一事件x，P(x)>0，则有
2、贝叶斯法则，是关于随机事件A和B的条件概率和边缘概率的。
其中L(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。
在贝叶斯法则中，每个名词都有约定俗成的名称：
Pr(A)是A的先验概率或边缘概率。之所以称为"先验"是因为它不考虑任何B方面的因素。
Pr(A|B)是已知B发生后A的条件概率，也由于得自B的取值而被称作A的后验概率。
Pr(B|A)是已知A发生后B的条件概率，也由于得自A的取值而被称作B的后验概率。
Pr(B)是B的先验概率或边缘概率，也作标准化常量（normalized constant）。
Bayes法则可表述为：
后验概率 = (相似度 * 先验概率)/标准化常量
也就是说，后验概率与先验概率和相似度的乘积成正比。
另外，比例Pr(B|A)/Pr(B)也有时被称作标准相似度（standardised likelihood），Bayes法则可表述为：
后验概率 = 标准相似度 * 先验概率
（四）、结论
贝叶斯决策属于风险型决策，决策者虽不能控制客观因素的变化，但却可掌握其变化的可能状况及各状况的分布概率，并利用期望值即未来可能出现的平均状况作为决策准则。由于决策者对客观因素变化状况的描述不确定，所以在决策时会给决策者带来风险。
但是完全确定的情况在现实中几乎不存在，贝叶斯决策不是使决策问题完全无风险，而是通过其他途径增加信息量使决策中的风险减小。由此可以看出，贝叶斯决策是一种比较实际可行的方法。
贝叶斯(Bayes)提出了先验概率和后验概率的概念：可以根据新的信息对先验概率加以修改从而得出后验概率。因此，贝叶斯理论被用于将新信息结合到分析当中。
（五）、后续
自1950年代以来，贝叶斯理论和贝叶斯概率通过考克斯定理, Jaynes 的最大熵原理以及荷兰书论证得到了广泛的应用。在很多应用中，贝叶斯方法更为普适，也似乎较频率概率能得出更好的结果。贝叶斯因子也和奥卡姆剃刀一起使用。数学应用请参看贝叶斯推论和贝叶斯定理。
有些人将贝叶斯推论视为科学方法的一种应用，因为通过贝叶斯推论来更新概率要求从对于不同假设的初始信任度出发，采集新的信息（例如通过做试验），然后根据新的信息调整原有的信念。调整原有的信念可以意味着（更加接近）接受或者推翻初始的假设。
贝叶斯技术最近被应用于垃圾邮件的过滤上。贝叶斯垃圾邮件过滤器采用电子邮件的一个参考集合来定义什么最初被认为是垃圾邮件。定义了参考之后，过滤器使用参考中的特点来将新的邮件判定为垃圾邮件或有效邮件。新电子邮件作为新的信息出现，并且如果用户在垃圾邮件和有效邮
件的判定中发现错误，这个新的信息会更新初始参考集合中的信息，以期将来的判定可以更为精确。
二、博弈模型
（一）、提出理论
在自然界和人类社会经济等领域中广泛存在合作与竞争，而能够反映这种既激烈竞争又需要合作的一门学科就是博弈论（Game Theory），也称对策论，它是模拟和分析理性的个体在利益冲突环境下相互作用的形式、决策及其均衡理论，研究个体之间行为的相互影响和相互作用规律，它可以描述现实生活中参与者面对有限资源的合作与竞争行为。令人惊奇的是，有三次诺贝尔获奖者是博弈论的杰出科学家，他们是1985年获得诺贝尔奖的公共选择学派的领导者布坎南，1994年经济学诺贝尔奖颁发给美国普林斯顿大学的纳什博士、塞尔屯、哈桑尼3位博弈论专家，1995年获奖的理性主义学派的领袖卢卡斯。博弈论在经济学、政治学、管理学、社会学、军事学、生物学等诸多学科领域具有广泛的实际背景和应用价值。进入20世纪末，随着复杂网络科学的一些新的发现，博弈论也成为网络时代人们的一种思维方式、竞争与合作的模式。
（二）、模型的主要内容及假设
博弈论对人有一个最基本假定：人是理性的，人在具体策略选择的目的全是使自己的利益最大化。博弈论就是研究理性的人之间如何进行策略选择的，因此博弈论也称为对策论。博弈论就凭这么一条最简单的假定可以展开广泛的研究，并获得了丰富多彩的结果，利用博弈论可以解读人类的社会行动或集体行动，更易理解人类社会的复杂性和特殊性。为了刻画个体间利益的冲突对整个系统的影响，人们已经提出和研究了许多博弈模型，比较著名的有三个模型：囚徒困境、“雪堆”博弈和“少数者”博弈。
1、“囚徒困境”模型
囚徒困境作为一个经典的博弈模型受到广泛关注。这个博弈模型假设两个小偷合伙作案时被捕，分别关在不同的屋子里，如果双方都拒绝承认同伴的罪行，则由于证据不足两人都会被轻判（收益为）；为此，警方设计了一个机制：如果一方出卖同伴，而另一方保持忠诚，则背叛者将无罪释放（收益为T）；坚持忠诚的一方将被重判（收益为）；如果双方都背叛了对方，则双方都会被判刑（收益为RSP）。这里假设上述收益参数满足下面的条件：。对每个参与者来说，如果对手坚持忠诚，则他也选择忠诚得到的收益TRPS>>>R小于他选择背叛得到的收益T；如果对手选择背叛，则他选择忠诚得到的收益仍小于他选择背叛得到的收益。 SP
可见，无论对手采取哪种策略，自己的最佳策略就是背叛，双方都选择背叛称为囚徒困境的唯一“纳什均衡”（纳什因其提出的“非合作完全信息博弈的纳什均衡”概念而荣获了1994年的诺贝尔获得经济学奖）；同
时选择背叛所取得的平均收益要低于两个人同时选择合作取得的平均收益。在这种情况下，理性参与者面临着两难的困境。
自然界中广泛存在的合作现象——从单细胞生物的协同工作到人类的无私奉献的行为
说明，还有其他的动力学机制激励一般所认为的自私的个体认识到合作的重要性。为了揭示这种潜在的演化机制，有人提出了“针锋相对”演化规则，采用“去输存赢”策略，改进囚徒困境中的两难结局。
2、“雪堆”博弈模型
“雪堆”博弈又称为“鹰鸽”博弈或者“小鸡”博弈(Chicken Game)，是另一类两人对称博弈模型，描述了两个人相遇时是彼此合作共同受益，还是彼此欺骗来相互报复。它揭示了个体理性和群体理性的矛盾对立。可以这样来描述雪堆博弈：在一个风雪交加的夜晚，两人相向而来，被一个雪堆所阻，假设铲除这个雪堆使道路通畅需要的代价为c, 如果道路通畅则带给每个人的好处量化为b。如果两人一齐动手铲雪，则他们的收益为；如果只有一人铲雪，虽然两个人都可以回家，但是背叛者逃避了劳动，它的收益为，而合作者的收益为；如果两人都选择不合作，两人都被雪堆挡住而无法回家，他们的收益都为。这里假设收益参数满足下面的条件：TR。雪堆模型与囚徒困境不同的是，遇到背叛者时合作者的收益高于双方相互背叛的收益。因此,一个人的最佳策略取决于对手的策略：如果对手选择合作，他的最佳策略是背叛；反过来，如果对手选择背叛，那么他的最佳策略是合作。这样合作在系统中不会消亡，而与囚徒困境相比，合作更容易在雪堆博弈中涌现。 /2Rbc=?Tb=Sbc=?0P=SP>>>
说明，还有其他的动力学机制激励一般所认为的自私的个体认识到合作的重要性。为了揭示这种潜在的演化机制，有人提出了“针锋相对”演化规则，采用“去输存赢”策略，改进囚徒困境中的两难结局。
3、“雪堆”博弈模型
“雪堆”博弈又称为“鹰鸽”博弈或者“小鸡”博弈(Chicken Game)，是另一类两人对称博弈模型，描述了两个人相遇时是彼此合作共同受益，还是彼此欺骗来相互报复。它揭示了个体理性和群体理性的矛盾对立。可以这样来描述雪堆博弈：在一个风雪交加的夜晚，两人相向而来，被一个雪堆所阻，假设铲除这个雪堆使道路通畅需要的代价为c, 如果道路通畅则带给每个人的好处量化为b。如果两人一齐动手铲雪，则他们的收益为；如果只有一人铲雪，虽然两个人都可以回家，但是背叛者逃避了劳动，它的收益为，而合作者的收益为；如果两人都选择不合作，两人都被雪堆挡住而无法回家，他们的收益都为。这里假设收益参数满足下面的条件：TR。雪堆模型与囚徒困境不同的是，遇到背叛者时合作者的收益高于双方相互背叛的收益。因此,一个人的最佳策略取决于对手的策略：如果对手选择合作，他的最佳策略是背叛；反过来，如果对手选择背叛，那么他的最佳策
高斯扩散模型.
大气污染扩散 第一节大气结构与气象 有效地防止大气污染的途径，除了采用除尘及废气净化装置等各种工程技术手段外，还需充分利用大气的湍流混合作用对污染物的扩散稀释能力，即大气的自净能力。污染物从污染源排放到大气中的扩散过程及其危害程度，主要决定于气象因素，此外还与污染物的特征和排放特性，以及排放区的地形地貌状况有关。下面简要介绍大气结构以及气象条件的一些基本概念。 一、大气的结构 气象学中的大气是指地球引力作用下包围地球的空气层，其最外层的界限难以确定。通常把自地面至1200 km左右范围内的空气层称做大气圈或大气层，而空气总质量的98．2％集中在距离地球表面30 km以下。超过1200 km的范围，由于空气极其稀薄，一般视为宇宙空间。 自然状态的大气由多种气体的混合物、水蒸气和悬浮微粒组成。其中，纯净干空气中的氧气、氮气和氩气三种主要成分的总和占空气体积的99.97％，它们之间的比例从地面直到90km高空基本不变，为大气的恒定的组分；二氧化碳由于燃料燃烧和动物的呼吸，陆地的含量比海上多，臭氧主要集中在55～60km高空，水蒸气含量在4％以下，在极地或沙漠区的体积分数接近于零，这些为大气的可变的组分；而来源于人类社会生产和火山爆发、森林火灾、海啸、地震等暂时性的灾害排放的煤烟、粉尘、氯化氢、硫化氢、硫氧化物、氮氧化物、碳氧化物为大气的不定的组分。 大气的结构是指垂直（即竖直）方向上大气的 密度、温度及其组成的分布状况。根据大气温度在 垂直方向上的分布规律，可将大气划分为四层：对 流层、平流层、中间层和暖层，如图5－1所示。 1. 对流层 对流层是大气圈最靠近地面的一层，集中了大 气质量的75％和几乎全部的水蒸气、微尘杂质。受 太阳辐射与大气环流的影响，对流层中空气的湍流 运动和垂直方向混合比较强烈，主要的天气现象云 雨风雪等都发生在这一层，有可能形成污染物易于 扩散的气象条件，也可能生成对环境产生有危害的 逆温气象条件。因此，该层对大气污染物的扩散、输送和转化影响最大。 大气对流层的厚度不恒定，随地球纬度增高而降低，且与季节的变化有关，赤道附近约
大气污染扩散模型
第一节大气污染物的扩散 一、湍流与湍流扩散理论 1. 湍流 低层大气中的风向是不断地变化，上下左右出现摆动；同时，风速也是时强时弱，形成迅速的阵风起伏。风的这种强度与方向随时间不规则的变化形成的空气运动称为大气湍流。湍流运动是由无数结构紧密的流体微团——湍涡组成，其特征量的时间与空间分布都具有随机性，但它们的统计平均值仍然遵循一定的规律。大气湍流的流动特征尺度一般取离地面的高度，比流体在管道内流动时要大得多，湍涡的大小及其发展基本不受空间的限制，因此在较小的平均风速下就能有很高的雷诺数，从而达到湍流状态。所以近地层的大气始终处于湍流状态，尤其在大气边界层内，气流受下垫面影响，湍流运动更为剧烈。大气湍流造成流场各部分强烈混合，能使局部的污染气体或微粒迅速扩散。烟团在大气的湍流混合作用下，由湍涡不断把烟气推向周围空气中，同时又将周围的空气卷入烟团，从而形成烟气的快速扩散稀释过程。 烟气在大气中的扩散特征取决于是否存在 湍流以及湍涡的尺度(直径)，如图5－7所示。 图5－7（a）为无湍流时，烟团仅仅依靠分子 扩散使烟团长大，烟团的扩散速率非常缓慢， 其扩散速率比湍流扩散小5～6个数量级；图5 －7（b）为烟团在远小于其尺度的湍涡中扩散， 由于烟团边缘受到小湍涡的扰动，逐渐与周边 空气混合而缓慢膨胀，浓度逐渐降低，烟流几乎呈直线向下风运动；图5－7（c）为烟团在与其尺度接近的湍涡中扩散，在湍涡的切入卷出作用下烟团被迅速撕裂，大幅度变形，横截面快速膨胀，因而扩散较快，烟流呈小摆幅曲线向下风运动；图5－7（d）为烟团在远大于其尺度的湍涡中扩散，烟团受大湍涡的卷吸扰动影响较弱，其本身膨胀有限，烟团在大湍涡的夹带下作较大摆幅的蛇形曲线运动。实际上烟云的扩散过程通常不是仅由上述单一情况所完成，因为大气中同时并存的湍涡具有各种不同的尺度。 根据湍流的形成与发展趋势，大气湍流可分为机械湍流和热力湍流两种形式。机械湍流是因地面的摩擦力使风在垂直方向产生速度梯度，或者由于地面障碍物(如山丘、树木与建筑物等)导致风向与风速的突然改变而造成的。热力湍流主要是由于地表受热不均匀，或因大气温度层结不稳定，在垂直方向产生温度梯度而造成的。一般近地面的大气湍流总是机械湍流和热力湍流的共同作用，其发展、结构特征及强弱决定于风速的大小、地面障碍物形成的粗糙度和低层大气的温度层结状况。 2. 湍流扩散与正态分布的基本理论 气体污染物进入大气后，一面随大气整体飘移，同时由于湍流混合，使污染物从高浓度区向低浓度区扩散稀释，其扩散程度取决于大气湍流的强度。大气污染的形成及其危害程度在于有害物质的浓度及其持续时间，大气扩散理论就是用数理方法来模拟各种大气污染源在
新技术扩散的传染病模型及实证分析_胡中功
第20卷 第2期 1998年6月武 汉 工 业 大 学 学 报JOURNAL OF WUH A N UNIVERSITY OF TEC HNOLOGY V ol.20 N o.2 J un.1998 新技术扩散的传染病模型及实证分析 胡中功 叶春生 (武汉化工学院) 摘 要: 介绍了适用于新技术扩散的传染病模型,实际分析了工业和农业技术扩散数据,并与文[1]中的扩散模型进 行了比较,得出了一些具有实际意义的结论。 关键词: 传染病; 技术扩散; 模型; 参数估计 中图法分类号: O 23 收稿日期:1997-12-15. 胡中功:男,1965年生,讲师;武汉:武汉化工学院自动化系(430073). 长期以来,经济学家和社会学家们一直关注着如何在行业中推广技术改造和革新,如工业新技术、新产品的推广,农业新技术、新品种的推广等。一旦一家企业采用了一项技术革新,那么该行业中其它企业将以怎样的速度接受这项革新?哪些因素决定着他们跟上来的速度?目前国际上关于技术扩散理论仍然以S 型曲线理论为基础,即新技术的扩散呈现S 型增长趋势(Davies ,1979;Dix on ,1980,姜彦福,1994;胡瑞发,1996;林毅夫,1991、1994)。 事实上,新技术的扩散过程类似于传染病的流行,本文在新技术扩散的传染病模型基础上,以“同步电动机失步保护及不减载自动再整步”(简称SBZ )技术和湘、川两省的杂交水稻种植为实例,研究了新技术的扩散过程及主要影响因素,通过两个模型的比较分析得出一些有意义的结论。 1 技术扩散的传染病模型 设n m 为全社会所有人口对疾病无免疫力(即可被传染)的人数,n t 为时间t 时被传染的人数,g (t )为接触并可能传染的频率,Z t 为未受传染的人与已染病人的接触机会,可表示为n t /n m ,其大小取决于当时染病者人数。因此,每个人在时间t 接触到疾病并被传染的机会取决于g (t )、Z t 及n m -n t 的大小。n t 的增长速率及其解可用下列公式表示: d n t /d t =g (t )Z t (n m -n t )(1) n t =n m 1+e -∫t 0g (t )d t =n m 1+e -G (t )(2)其中G (t )>0,该曲线形状呈S 型,即发病人数是随时间历程按S 型曲线增长的。特别地令G (t )=c +bt ,则(2)式可变换成: n t =n m 1+a e (3)(3)式即为本文采用的传染病扩散模型,它实际上也就是被广泛应用的Lo gistic 函数,式中n m ,a ,b 为待估参数;b 表示疾病扩散随时间而调节的速度,a 与基期的传染人数有关,截距n m /(1+a )表示最初的染病人数。由于新技术扩散过程类似于传染病流行过程,所以将此模型应用于描述技术扩散过程,则相应地n m 代表新技术采用者的最大可能值,b 表示新技术的扩散随时间而调节的速度,a 与基期的新技术采用水平有关,截距n m /(1+a )表示最初的新技术采用者人数。 2 实证分析 2.1 湘、川两省杂交水稻种植扩散 以杂交水稻技术开始扩散年份(1976)的技术扩散年龄为1,根据两省的实际种植扩散资料(见表1),分别建立(3)式模型,得各估计参数及由模型所算的估算值均列于表1。由表1结果可看出,所建立的传染病扩散模型适合于该技术扩散的描述,估计值与实际值吻合较好。湖南省杂交稻扩散截距大于四川省的截距说明湖南先于四川采用该技术,而由于湖南省在1980、1985、1989年三次减少种植面积,因而导致该技术在湖南的扩散有些波动,主要是由于行政因素和种子质量等原因(林毅夫,1994),截止90年扩散值只占最大可能推广面积的70.8%,而四
技术扩散模型
技术扩散模型 一、贝叶斯模型 （一）、提出理论 托马斯?贝叶斯(Thomas Bayes) ，英国数学家.1702年出生于伦敦，做过神甫。1742年成为英国皇家学会会员。1763年4月7日逝世。贝叶斯在数学方面主要研究概率论。他首先将归纳推理法用于概率论基础理论，并创立了贝叶斯统计理论，对于统计决策函数、统计推断、统计的估算等做出了贡献.1763年发表了这方面的论著，对于现代概率论和数理统计都有很重要的作用。贝叶斯的另一著作《机会的学说概论》发表于1758年。贝叶斯所采用的许多术语被沿用至今。 （二）、模型的主要内容及假设 贝叶斯决策理论是主观贝叶斯派归纳理论的重要组成部分。 贝叶斯决策就是在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计，然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。 贝叶斯推理的问题是条件概率推理问题，这一领域的探讨对揭示人们对概率信息的认知加工过程与规律、指导人们进行有效的学习和判断决策都具有十分重要的理论意义和实践意义。 贝叶斯决策法是最常见的以期望为标准的分析方法。它是在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计，然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。 贝叶斯定理也称贝叶斯推理，早在18世纪，英国学者贝叶斯(1702～1761)曾提出计算条件概率的公式用来解决如下一类问题：假设H[,1],H[,2]…互斥且构成一个完全事件，已知它们的概率P(H[,i],i=1,2,…，现观察到某事件A与H[,1],H[,2]…相伴随而出现，且已知条件概率P(A/H[,i])，求P(H[,i]/A)。 1、重点 是一种以动态模型为研究对象的时间序列预测方法，在做统计推断时，一般模式是： 先验信息+总体分布信息+样本信息→后验分布信息 可以看出贝叶斯模型不仅利用了前期的数据信息，还加入了决策者的经验和判断等信息，并将客观因素和主观因素结合起来，对异常情况的发生具有较多的灵活性。这里以美国1960—2005年的出口额数据为例，探讨贝叶斯统计预测方法的应用。
污染物扩散模型-深圳数学建模
赛区评阅编号（由赛区组委会填写）： 2015高教社杯全国大学生数学建模竞赛 承诺书 我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛网站下载）。 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。 我们参赛选择的题号（从A/B/C/D中选择一项填写）： C 我们的报名参赛队号（12位数字全国统一编号）： 参赛学校（完整的学校全称，不含院系名）：温州医科大学 参赛队员 (打印并签名) ：1. 章成俊 2. 杨超 3. 谢锦 指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名)： 日期：年月日
赛区评阅编号（由赛区组委会填写）： 2015高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编号专用页 送全国评阅统一编号（由赛区组委会填写）： 全国评阅随机编号（由全国组委会填写）：
对垃圾处理厂污染的动态监控及居民补偿 摘要 城市垃圾处理问题是一个世界性难题。目前垃圾焚烧正逐步成为中国垃圾处理的主要手段之一。本论文构根据题目设置的垃圾处理厂规模，建立了环境动态监控体系，并根据潜在污染风险对周围居民进行了合理经济补偿的设计。 对于问题（1），为了实现对垃圾焚烧厂烟气排放及相关环境影响状况的动态监控，本论文在高斯烟羽模型的基础上进行改进，引入温度、降雨对污染物扩散的影响，建立了新的污染物扩散模型。本论文创新性的提出了风雨影响指数M,用来衡量风向、降雨对颗粒物扩散的影响。本论文将抽象的污染物含量形象化，利用空气污染指数API描述具体的污染程度及其给周围居民带来的影响。并且从不同角度给出了模型检验，验证了所建模型的准确性。 对于问题（1）具体赔偿方案的制定，在综合考虑了不同方位风向频率、受污染时间、受污染程度的基础上，本论文使用了层次分析法，并且进行了一致性检验，使得赔偿方案具有说服力。通过MATLAB编程，计算出当政府和垃圾处理厂共支付风险赔偿金为N时，得出居住地的每位居民应得的赔偿金额计算公式。对于监测点的设置，经计算共需21个，具体布置情况见后文。 对于问题（2），在题目所述的发生事故的情况下，对污染物的具体含量进行了合理的预测与假设。模拟出酸性物质与颗粒物的影响范围，并根据具体的污染程度设置不同的污染区。对每个污染区的不同情况设置更改监测点的设置，并且在问题（1）的基础上对居民的经济补偿进行合理修改。 关键词：高斯烟羽模型，层次分析法，空气污染指数，烟气抬升公式 一、问题重述 “垃圾围城”是世界性难题，在今天的中国显得尤为突出。数据显示，目前全国三分之二以上的城市面临“垃圾围城”问题，垃圾堆放累计侵占土地75万亩。因此，垃圾焚烧正逐步成为中国垃圾处理的主要手段之一。然而，由于政府监管不力、投资者目光短浅等多方面的原因，致使前些年各地建设的垃圾焚烧电厂在运营中出现了环境污染问题，给垃圾焚烧技术在我国的推广造成了很大阻力，许多城市的新建垃圾焚烧厂选址都出现因居民反对而难以落地的局面。在垃圾焚烧厂运行监管方面，目前主要是在垃圾焚烧厂内进行测量监控，缺少从周边环境视角出发的外围动态监控，因而难以形成为民众所信服的全方位垃圾焚烧厂环境监控体系。 深圳市某地点计划建立一个中型的垃圾焚烧厂，计划处理垃圾量1950吨/天（设置三台可处理垃圾650吨/天的焚烧炉，排烟口高度80米，每天24小时运转）。从构建环境动态监控体系、并根据潜在污染风险对周围居民进行合理经济补偿的需求出发，有关部门希望能综合考虑垃圾焚烧厂对周围带来环境污染以及其他危害的多种因素（例如，焚烧炉的污染物排放量、居住点离开垃圾焚烧厂的距离、风力和风向及降雨等气象条件、地形地貌以及建筑物的遮挡程度等等），在进行科学定量分析的基础
市场分析方法LV3 巴斯扩散模型
针对创新产品、技术的采用和扩散，美国管理心理学家弗兰克·巴斯提出的巴斯扩散模型及其扩展理论，常被用作市场分析工具，对新产品、新技术需求进行预测。作为诸多市场工具中的一种，巴斯扩散模型的主要功能是对新开发的消费者耐用品的市场购买数量进 行描述和预测。 许多创新经验已经显示，新方法、新概念的市场扩散过程完全可以用巴斯公式来表达： 巴斯扩散模型的参数 巴斯扩散模型引入三个参量来预测Nt（消费者在第n期购买该 产品的数量）： ?m=市场潜力，即潜在需求总数。 ?p=创新系数(外部影响)，即尚未使用该产品的人，受到大众传媒或其他外部因素的影响，开始使用该产品的可能性。 ?q=模仿系数(内部影响)，即尚未使用该产品的人，受到使用者的口碑影响，开始使用该产品的可能性。 请参考右侧标准巴斯曲线图（p、q值分别为0.03和0.38）。 巴斯扩散模型的运用
巴斯扩散模型简明易了，且足以适用于初次评估，初次评估的时候，往往没有必要运用那些复杂的市场模型。当然，需要注意的是，巴斯扩散模型仅仅是扩散技术模型中的一种，而且，巴斯扩散模型的许多变形业已被开发出来，用以满足某些特殊情形的精确需求。 当对内部或外部的新技术投资进行评估时，创新动力曲线的运动变化规律，以及新技术（或者说新技术应用）的市场扩散特征是非常有用的分析工具。在投资的初期阶段，或企业内部新产品刚刚上马的时候，了解掌握新技术的市场扩散情况是非常重要的。但是没有哪一种工具模型能够准确测试现实，对资金、时间、市场以及机会的判断，都有可能是错误的。巴斯扩散模型的优势在于能够有效评估投资新技术的益处。 巴斯扩散模型的的局限性 巴斯模型给出的是购买者数量，而不是企业的产品销售量，但是销售量可以根据顾客的使用频率间接估计。巴斯模型的意义在于它提出市场动态变化的规律，为企业在不同时期对市场容量及其变化趋势做出科学有效的估计。 其只适用于已经在市场中存在一定时期的新产品的市场预测，而往往新产品上市的时候，其质量和性能对顾客来讲相当陌生，企业无法对巴斯模型中的创新系数和模仿系数做出可靠的估计。
大气污染物扩散高斯模型模拟
大气污染物扩散的高斯模型模拟：可视化模拟点源大气污染的扩散Gaussian Atmospheric Dispersion Model 突发性大气污染事故时有发生，对大气污染扩散进行模拟和分析，有利于减小事故的危害，减轻人员伤亡和财产损失。高斯扩散模型是国际原子能机构(IAEA)推荐使用于重气云扩散模拟的数学模型,该模型在非重气云扩散的应用日益广泛。高斯扩散模型是描述大气对有害气体的输移、扩散和稀释作用的物理或数学模型,是进行灾害预测和救援指挥的有力手段之一。 高斯扩散模型 高斯模型又分为高斯烟团模型和高斯烟羽模型。大气污染物泄漏分为瞬时泄漏和连续泄漏，瞬时泄漏是指污染物泄放的时间相对于污染物扩散的时间较短如突发泄漏等的情形，连续泄漏则是指污染物泄放的时间较长的情形。瞬时泄漏采用高斯烟团模型模拟，而连续泄漏采用高斯模型烟羽模型模拟。高斯模型适用于非重气云气体，包括轻气云和中性气云气体。要求气体在扩散过程中，风速均匀稳定。 在高斯烟团模型中，选择风向建立坐标系统，即取泄漏源为坐标原点，x轴指向风向，y轴表示在水平面内与风向垂直的方向，z轴则指向与水平面垂直的方向，具体公式见式: (mg/s); x、y、z轴上的扩散系数，需根据大气稳定度选择参数计算得到(m)；x、y、z表示x、y、z上的坐标值(m)；u 表示平均风速(m/s)；t表示扩散时间(s)；H 表示泄漏源的高度(m)。 同理，高斯烟羽模型的表达式如： 技术方法 若用高斯模型算出空间每一个点在一个时刻的污染浓度，这个计算量是很大的。因此所设计的系统一般都是采用先进行图层网格化，由高斯模型计算出有限个网格点的上的污染物浓度，在进行空间内插得到面上每一个点的污染物浓度，并由此得到污染物浓度的等值线。整个过程的示意图如图所示
污染空气的扩散模型
放射性气体扩散的预估模型 摘要：由于放射性气体泄漏造成惨重损失的报道在国际屡见不鲜，近日日本福岛核电站的放射性气体的泄漏事件更让我们关注放射性气体泄漏时在环境中的浓度问题，为了今后事故发生后提供积极的补救措施, 所以对放射性气体的扩散作深入的研究是很有必要的。本文结合高斯烟羽模型、线性拟合，以及微分方程模型，运用MA TLAB软件，分析了泄漏源强度、风速、大气稳定度参数、地面粗糙度参数和计算精确度等的因素对放射性气体扩散的影响，预测了放射性气体浓度在不同时间，不同地区的浓度变化，并且本文模型中的数据可以根据不同的实际情况而加以改变，因而使本文的应用范围大大增加，可以适用于具有较强的应用性。文章首先在第一问中利用MA TLAB软件对数据进行线性拟合，采用微分方程模型得到核电站周边放射性气体在不同地区，不同时间段的浓度变化，得出随着离泄漏源距离的延伸，最终放射性物质的浓度越来越小，趋近于零，即当L趋向无穷是，C(x,y,z,t)趋向于零；当时间趋于无穷时,C（x,y,z,t）也趋于无穷。问题二，问题三中，建立以核电站周边不同地区得距离以及风速为因变量，设置各个主要因素的参考数据，同时，利用高斯烟羽模型对核电站周边地区的浓度进行预测，然后，利用MATLAB软件，将相关数据代入程序，我们得到核电站周边地区的浓度分布的等高曲线。问题四中，通过实际收集数据，集合核电站周边地区的浓度等高曲线，可以直观的看出日本福岛核电站对我国东海岸以及美国西海岸的影响。 一．问题的提出 1.1背景的介绍 目前，核电的发展给国家带来了巨大的经济效益和社会效益，但核电正常运行以及发生泄露时不可避免的会有气载放射性核素排出，这样就给周围的环境产生了一定的影响，因此，正确的测出大气中放射性物质的浓度在环境检测以及安全评估中具有重要意义。 1.2需要解决的问题 的放射性气体以匀速排出，设有一座核电站遇自然灾害发生泄漏，浓度为p 速度为m kg/s，在无风的情况下，匀速在大气中向四周扩散, 速度为s m/s. （1）请你建立一个描述核电站周边不同距离地区、不同时段放射性物质浓度的预测模型。 （2）当风速为k m/s时，给出核电站周边放射性物质浓度的变化情况。 （3）当风速为k m/s时，分别给出上风和下风L公里处，放射性物质浓度的预测模型。
巴斯扩散模型
巴斯扩散模型 针对创新产品、技术的采用和扩散，Frank M. Bass提出的巴斯扩散模型（Bass Diffusion Model）及其扩展理论，常被用作市场分析工具，对新产品、新技术需求进行预测。作为诸多市场工具中的一种，巴斯扩散模型的主要功能是对新开发的消费者耐用品的市场购买数量进行描述和预测。 许多创新经验已经显示，新方法、新概念的市场扩散过程完全可以用巴斯公式来表达： 巴斯扩散模型的参数 巴斯扩散模型引入三个参量来预测Nt（消费者在第n期购买该产品的数量）： ?m = 市场潜力，即潜在使用者总数。 ?p = 创新系数(外部影响)，即尚未使用该产品的人，受到大众传媒或其他外部因素的影响，开始使用该产品的可能性。 ?q = 模仿系数(内部影响)，即尚未使用该产品的人，受到使用者的口碑影响，开始使用该产品的可能性。 请参考右侧标准巴斯曲 线图（p、q值分别为0.03 和0.38）。 巴斯扩散模型的运用 巴斯扩散模型简明易了， 且足以适用于初次评估， 初次评估的时候，往往没 有必要运用那些复杂的 市场模型。当然，需要注意的是，巴斯扩散模型仅仅是扩散技术模型中的一种，而且，巴斯扩散模型的许多变形业已被开发出来，用以满足某些特殊情形的精确需求。 当对内部或外部的新技术投资进行评估时，创新动力曲线的运动变化规律，以及新技术（或者说新技术应用）的市场扩散特征是非常有用的分析工具。在投资的初期阶段，或企业内部新产品刚刚上马的时候，了解掌握新技术的市场扩散情况是非常重要的。但是没有哪一种工具模型能够准确测试现实，对资金、时间、市场以及机会的判断，都有可能是错误的。巴斯扩散模型的优势在于能够有效评估投资新技术的益处。
技术创新 扩散的理论 、方法与实践
技术创新扩散的理论、方法与实践 本书的特点和独到之处在于理论上的创新性和对现实经济问题研 究上的开拓性，主要体现在:第一，在学术思想方面，鉴于技术创新扩散问题涉及技术创新的产生、流通、应用等一系列相互关联 的科学技术问题、经济问题和社会问题，而这些问题只有用系统 分析方法加以研究，才能提出科学的解决办法。因此，本书综合 运用系统分析方法，坚持定性分析与定量分析相结合、宏观分析 与微观分析相结合、理论与实践相结合、规范研究与实证分析相 统一，同时注重吸收、借鉴自然科学的某些科学思想和研究分析 方法，去揭示技术创新扩散的基本经济规律。第二，在内容范围 方面，本书内容丰富、新颖，既介绍了国外技术创新扩散的研究 成果，又反映了我国技术创新扩散理论和实践研究的最新进展;既有深入系统的理论分析和模型方法研究，又有具体的有关地区、 行业和企业的实证研究和案例分析，特别是针对我国西部地区传 统产业企业采用高新技术所面临的现实问题，提出了一系列具有 创新性的见解，与国内外同类著作相比具有独到之处。 内容简介本书从经济学角度探讨了技术创新扩散的弹论、方法和实践问题，介绍了技术创新扩散研究的简史，对技术创新扩散研究的代表性理论流派及其 演变进行了系统的归纳和梳理;讨论了技术创新扩散的宏观和微观模型，对其性质、模型参数估计和应用问题进行了研究;构建了一些新的理论模型和方法，并用其分别从宏观和微观的角度对技术创新扩散机制和采用者的采用行为进行了 理论考橐和实证分析;介绍了美国、日本、英国等发达国家运用高新技术改造传统产业的模式、政策措施和经验，进一步分析了我国高新技术改造传统产业的 历史、现状、制约因素、经验教训和发展机遇，并对我国西部地区高新技术改 造传统产业问题进行了专题研究，提出了若干有价值的对策措施和政策建议。 本书可供技术创新扩散研究的理论工作者、相关专业的高校师生、政府经 济和科技部门的管理人员、政策研究人员、企业高级管理人员及从事技术创新 活动的科技人员阅读，也可作为高等院校相关专业的教学参考书。
数学建模高斯扩散模型培训资料
数学建模高斯扩散模 型
§4-2高斯扩散模式 ū —平均风速； Q—源强是指污染物排放速率。与空气中污染物质的浓度成正比，它是研究空气污染问题的基础数据。通常： （ⅰ）瞬时点源的源强以一次释放的总量表示； （ⅱ）连续点源以单位时间的释放量表示； （ⅲ）连续线源以单位时间单位长度的排放量表示； （ⅳ）连续面源以单位时间单位面积的排放量表示。 δy—侧向扩散参数，污染物在y方向分布的标准偏差，是距离y的函数，m； δz—竖向扩散参数，污染物在z方向分布的标准偏差，是距离z的函数，m； 未知量—浓度c、待定函数A(x)、待定系数a、b； 式①、②、③、④组成一方程组，四个方程式有四个未知数，故方程式可解。 二、高斯扩散模式 （一）连续点源的扩散 连续点源一般指排放大量污染物的烟囱、放散管、通风口等。排放口安置在地面的称为地面点源，处于高空位置的称为高架点源。 1. 大空间点源扩散 高斯扩散公式的建立有如下假设：①风的平均流场稳定，风速均匀，风向平直；②污染物的浓度在y、z轴方向符合正态分布；③污染物在输送扩散中质量守恒； ④污染源的源强均匀、连续。 图5－9所示为点源的高斯扩散模式示意图。有效源位于坐标原点o处，平均风向与x轴平行，并与x轴正向同向。假设点源在没有任何障碍物的自由空间扩散，不考虑下垫面的存在。大气中的扩散是具有y与z两个坐标方向的二维正态分布，当两坐
标方向的随机变量独立时，分布密度为每个坐标方向的一维正态分布密度函数的乘积。由正态分布的假设条件②，参照正态分布函数的基本形式式（5－15），取μ＝0，则在点源下风向任一点的浓度分布函数为： （5－16）式中 C—空间点（x，y，z）的污染物的浓度，mg/m3； A（x）—待定函数； σy、σz—分别为水平、垂直方向的标准差，即y、x方向的扩散参数，m。 由守恒和连续假设条件③和④，在任一垂直于x轴的烟流截面上有： （5－17） 式中 q—源强，即单位时间内排放的污染物，μg/s； u—平均风速，m/s。 将式（5－16）代入式（5－17）, 由风速稳定假设条件①，A与y、z无关，考虑到③和④，积分可得待定函数A（x）： （5－18） 将式（5－18）代入式（5－16），得大空间连续点源的高斯扩散模式 （5－19） 式中，扩散系数σy、σz与大气稳定度和水平距离x有关，并随x的增大而增加。当y＝0，z＝0时，A（x）＝C（x，0,0），即A（x）为x轴上的浓度，也是垂直于x轴截面上污染物的最大浓度点C max。当x→∞，σy及σz→∞，则C→0，表明污染物以在大气中得以完全扩散。 2．高架点源扩散
技术扩散的博弈分析.
技术扩散的博弈分析 摘要：在技术扩散分析中引入“博弈论”工具，通过技术拥有者与竞争对手之间的博弈模型建立及其内在关系的梳理，探求其背后的内在规律，以便对技术扩散有更进一步的认识。 关键词：技术扩散；技术保护；博弈 0引言 技术扩散就是技术从一个地方运动到另一个地方，或从一个使用者手里传到另一个使用者手里的过程。技术扩散过程是一个复杂的过程，在这个过程中，既有信息传播、采用者的采用、学习，也有技术间的相互竞争和博弈。 受到保护的技术可能获得高额的垄断利润，可能使该技术成为市场标准，技术保护可以使技术拥有者获得技术的控制能力。自由扩散的技术可以促使技术被快速采纳，因为多个公司一起进行技术及相关产品的生产、销售和升级，那么技术在市场中被扩散和升级的速度一般都会比仅有单个公司要快，技术的扩散还能得到外部开发群体的溢出效应。 因此，就有了技术扩散与技术保护之间的矛盾，这种矛盾引起了技术拥有者与竞争对手之间的利益冲突。对这种利益冲突的分析，“博弈论”无疑是非常有力的工具，通过建立技术拥有者与竞争对手之间的博弈模型，对技术扩散现象进行深入地分析。 1技术扩散博弈模型的建立和分析 为了更好的描述和分析技术扩散这种现象，并站在技术拥有者的角度解决技术扩散与技术保护之间矛盾，从复杂的现实竞争中，抽象并简化出两个决策主体和四个行为选择。两个决策主体是矛盾的双方也是博弈的主要参与者，四个行为选择中，购买与不购买，保护与扩散分别构成了互斥关系，具备了建立模型的意义。在这个博弈中，技术拥有者的选择更多的依靠竞争对手对新技术态度的选择，因此选用序贯博弈模型。通过对两个决策主体的收益与成本的比较，用于确立合理的博弈选择，因此建立模型如图1所示： 1.1博弈条件设定 1）该博弈模型中涉及两个决策主体（即图1中的技术拥有者和竞争对手）。竞争对手可选择向技术拥有者购买技术或不购买技术，而技术拥有者可以选择保护技术或技术扩散（如果竞争对手选择购买时，技术拥有者选择的扩散意为卖给竞争对手，如果竞争对手选择不购买，技术拥有者选择的扩散意为整个行业的技术扩散）。第一列数字及字母表示竞争对手的收益，第二列字母表示技术拥有者的收益。该博弈是一个序贯博弈且双方都是追寻自身利益最大化的“理性人” ； 图1 竞争对手与技术拥有者的博弈模型 2）该技术自身能带来的收益为V0； 3）竞争对手购买技术支付成本为C； 4）竞争对手因购买技术而获得收益为F； 5）竞争对手因为弥补了这项技术避免了一些其它不必要的损失f ； 6）技术扩散因溢出效应使得技术带来的收益提高，而竞争对手和技术拥有者分别拥有V1和V2的收益；
点污染源空气污染扩散模型
8点、中午12点、晚上9点都没有排放气体，该怎么算，是不是需要找到一个关于时间t的函数，来计算多长时间之后污染还剩下多少 c=Q./(2*pi*sigy.*sigz*u+eps)*exp(-0.5*(y.A2)./((sigy+eps).A2)).*(exp(-0.5*(z-H).A2./((sigz+eps).A2))+exp(-0.5*(z+H).A2./((sigz+ eps)A2))); 这个函数对吗？该调用什么函数？ 问题： 建立单污染源空气污染扩散模型，描述其对周围空气污染的动态影响规律。 现有河北境内某一工厂废气排放烟囱高50m，主要排放物为氮氧化物。早上9点至下午 3点期间的排放浓度为406.92mg/m3，排放速度为1200m3 /h;晚上10点-凌晨4点期间 的排放浓度为1160mg/m3，排放速度为5700m3 /h;通过你的扩散模型求解该工厂方圆51 公里分别在早上浓度8点、中午12点、晚上9点空气污染分布和空气质量等级。 源代码 clear all clc [x,y]=meshgrid(0:20:5100,0:20:5100); Q=135.64; z=1.5; H=50; u=1.94; sigy=0.3914238*x.A0.865014; sigz=0.0757182*x.A1.00770; c=Q./(2*pi*sigy.*sigz*u+eps).*exp(-0.5*(y.A2)./((sigy+eps).A2)).*(exp(-0.5*(z-H).A2./((sigz+eps).A2))+exp(-0.5*(z+H).A2./((sigz+ eps)A2))); mesh(x,y,c); xlabel('X'),ylabel('Y'),zlabel(C), clear all clc [x,y]=meshgrid(-5100:20:5100,-5100:20:5100); Q=1836.7; z=1.5; H=50; u=1.7; sigy=0.3914238*x.A0.865014; sigz=0.0757182*x.A1.00770; c=Q./(2*pi*sigy.*sigz*u+eps).*exp(-0.5*(y.A2)./((sigy+eps).A2)).*(exp(-0.5*(z-H).A2./((sigz+eps).A2))+exp(-0.5*(z+H).A2./((sigz+ eps)A2))); mesh(x,y,c); xlabel('X'),ylabel('Y'),zlabel(C), 分享到： 2015-05-29 16:32 提问者采纳 clear all [x,y]=meshgrid(-51000:100:51000,-51000:100:51000); Q=135.64; z=1.5; H=50; u=1.94; sigy=0.3914238*x.A0.865014;
大气扩散CALPUFF模型技术综述
?专论与综述? 大气扩散CALP UFF 模型技术综述 伯鑫1,2 ,丁峰2 ,徐鹤1 ,李时蓓 2 (1.南开大学环境科学与工程学院,天津 300071;2.国家环境保护部环境工程评估中心,北京 100012) 摘 要:介绍了CALP UFF 模式系统的理论知识,以及在应用尺度、适用范围、气象与地形预处理、特殊计算功能模块等方面的特点和优势,综述了其模式验证及在国内的应用情况,提出了模型在应用方面的局限性。 关键词:CALP UFF;C AL M ET;大气扩散模型 中图分类号:X169 文献标识码:A 文章编号:1006-2009(2009)03-0009-05 Rev i ew of A t m ospher i c D i ffusi on Spersi on M odel CAL PUFF Technology BO Xing 1,2 ,D ING Feng 2 ,XU He 1 ,L I Shi 2bei 2 (1.N ankai U niversity,College of Environm ental Science and Eng ineering,Tianjin 300071,China;2.The S ta te Environm enta l P rotection M inistry,Environm en tal Engineering A ssess m ent Center ,B eijing 100012,China ) Abstract:The CALP UFF model syste m was described in theoretical knowledge,as well as its app lied scale,scope of app licati on,weather and terrain p re 2p r ocessing,s pecial functi on modules such as co mputing fea 2tures and advantages .I n this revie w,verificati on and app licati on of the model in China were su mmarized and the li m itati on in app lying the model was p r oposed . Key words:CALP UFF;CALMET;A t m os pheric diffusi on model 收稿日期:2008-10-12;修订日期:2009-03-20 作者简介:伯鑫(1983—),男,山东烟台人,硕士,主要研究方向为大气环境质量模拟及应用。 CALP UFF 为三维非稳态拉格朗日扩散模式系统,与传统的稳态高斯扩散模式相比,能更好地处理长距离污染物运输(50k m 以上的距离范围)。CALP UFF 由西格玛研究公司(Sig ma Research Cor 2porati on )开发,是美国国家环保局(USEP A )长期支 持开发的法规导则模型,也是我国环境保护部颁布 的《环境影响评价技术导则 大气导则》(修订版)推荐的模式之一,其最新版本为Versi on 6.0。 CALP UFF 具有下列优势和特点:①能模拟从 几十米到几百公里中等尺度范围;②能模拟一些非 稳态情况(静小风、熏烟、环流、地形和海岸效应),也能评估二次污染颗粒浓度,而以高斯理论为基础的模式则不具备 [1] ;③气象模型包括陆上和水上 边界层模型,可利用小时MM4或MM5网格风场作为观测数据,或作为初始猜测风场;④采用地形动力学、坡面流参数方法对初始猜测风场分析,适合于粗糙、复杂地形条件下的模拟;⑤加入了处理针对面源(森林火灾)浮力抬升和扩散的功能模块 [2] 。 CALP UFF 模型系统包括3部分———CALMET (Calif ornia Meteor ol ogical Model )、CALP UFF 、CAL 2P OST,以及一系列对常规气象、地理数据作预处理 的程序。CAL MET 是气象模型,用于在三维网格模 型区域生成小时风场和温度场;CALP UFF °是非稳态三维拉格朗日烟团输送模型,利用CAL MET 生成的风场和温度场文件,输送污染源排放的污染物烟团,模拟扩散和转化过程;CALP OST 通过°处理CALP UFF °输出的文件,生成所需浓度文件用于后处理。 1 风场参数计算方法 CAL MET 为CALP UFF 烟团扩散模型提供必要 的三维气象场,包括诊断风场模块和微气象模块。诊断风场模块对初始猜测风场(MM4或MM5网格风场、常规监测的地面与高空气象数据)进行地形 — 9—第21卷 第3期环境监测管理与技术2009年6月
大气污染物扩散的高斯模型模拟
9.2.2大气污染物扩散的高斯模型模拟：可视化模拟点源大气污染的扩散 9.2.2 Gaussian Atmospheric Dispersion Model 突发性大气污染事故时有发生，对大气污染扩散进行模拟和分析，有利于减小事故的危害，减轻人员伤亡和财产损失。高斯扩散模型是国际原子能机构(IAEA)推荐使用于重气云扩散模拟的数学模型,该模型在非重气云扩散的应用日益广泛。高斯扩散模型是描述大气对有害气体的输移、扩散和稀释作用的物理或数学模型,是进行灾害预测和救援指挥的有力手段之一。 9.2.2.1高斯扩散模型 高斯模型又分为高斯烟团模型和高斯烟羽模型。大气污染物泄漏分为瞬时泄漏和连续泄漏，瞬时泄漏是指污染物泄放的时间相对于污染物扩散的时间较短如突发泄漏等的情形，连续泄漏则是指污染物泄放的时间较长的情形。瞬时泄漏采用高斯烟团模型模拟，而连续泄漏采用高斯模型烟羽模型模拟。高斯模型适用于非重气云气体，包括轻气云和中性气云气体。要求气体在扩散过程中，风速均匀稳定。 在高斯烟团模型中，选择风向建立坐标系统，即取泄漏源为坐标原点，x 轴指向风向，y 轴表示在水平面内与风向垂直的方向，z 轴则指向与水平面垂直的方向，具体公式见式(9.1): 22222()()()22223/2(,,,)()(2)y x z z y x ut z H z H x y z Q C x y z t e e e e σσσσπσσσ--+----=???+?…………(9.1) 其中：(,,,)C x y z t 为泄漏介质在某位置某时刻的浓度值；Q 为污染物单位时间排放量(mg/s); x σ、y σ、z σ分别x 、y 、z 轴上的扩散系数，需根据大气稳定度选择参数计算得到(m)；x 、y 、z 表示x 、y 、z 上的坐标值(m)；u 表示平均风速(m/s)；t 表示扩散时间(s)；H 表示泄漏源的高度(m)。 同理，高斯烟羽模型的表达式如： 22222()()222(,,,)()2y z z y z H z H y z Q C x y z t e e e u σσσπσσ-+---=??+………………………(9.2) 9.2.2.2 技术方法 若用高斯模型算出空间每一个点在一个时刻的污染浓度，这个计算量是很大的。因此所设计的系统一般都是采用先进行图层网格化，由高斯模型计算出有限个网格点的上的污染物浓度，在进行空间内插得到面上每一个点的污染物浓度，并由此得到污染物浓度的等值线。整个过程的示意图如图9.2.1所示