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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:謝宏益
研究生(外文):Hung-Yi Hsieh
論文名稱:擴散模式ISC與AERMOD之比較
論文名稱(外文):Comparison of the Industrial Source Complex and AERMOD Dispersion Models
指導教授:望熙榮望熙榮引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:國立中興大學
系所名稱:環境工程學系所
學門:工程學門
學類:環境工程學類
論文種類:學術論文
畢業學年度:96
語文別:中文
論文頁數:102
中文關鍵詞:AERMODISC大氣穩定度混合層高度有效煙囪高度
外文關鍵詞:AERMODISCatmosphere stabilitymixing layer heighteffective stack height
相關次數:
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多年以來,美國環保署(EPA)廣泛地使用ISC (Industrial Source Complex) 模式,應用在許多空氣品質影響評估。但近幾年來,美國環保署已經使用AERMOD (American Meteorological Society / Environmental Protection Agency Regulatory Dispersion Model) 模式,來替代舊有的ISC模式,因此本篇研究主要是比較這兩種模式的差異性。
首先,比較兩種空氣品質模式的一般原理。透過大氣穩定度和混合層高度的計算、地表特性敏感度分析和對流條件下污染物擴散等原理方面比較。接下來,則是以台中火力發電廠為例進行模擬。結果顯示:在模擬期間時ISC模擬值都比AERMOD模擬值低,其中有些天數ISC的模擬值為0ppb,其原因在於ISC模式當有效煙囪高度大於混合層高度時,則假設對受體點濃度為0ppb,而AERMOD模式則考慮三部份的煙流計算方法,其中有評估到當煙流穿過混合層時,到達穩定層時經過一段時間後,最後沉降到地面的濃度值。因此,AERMOD模式使用上比ISC模式準確許多。
For many years, the U.S. Environmental Protection Agency (EPA) widely used the Industrial Source Complex (ISC) model in many air quality impact assessments. Recently, EPA adopted a new rule that replaces ISC with AERMOD. This research is mainly to compare the difference between the two models.
First of all, by comparing the theory of two air quality models. The comparisons of theory such as atmosphere stability and mixing layer height, sensitivity analysis of surface characteristics, pollution dispersion in convective limit etc. Second, neighborhood of Taichung power plant is used as a case study. The result: During simulation period, predicted value by ISC model is lower than predicted value by AERMOD model. On someday of simulation period predicted value by ISC model is 0 ppb. Because, if the effective stack height exceeds the mixing height, the plume is assumed to fully penetrate the elevated inversion and the groud-level concentration is set equal to zero. AERMOD model considers the computing three plume treatment of the convective boundary layer (CBL). AERMOD model assess a penetrated plume above the CBL top is included to account for material that initially penetrates the elevated inversion, but is subsequently reentrained by and disperses in the growing CBL. The result shows that AERMOD model is much more accurately than ISC model.
摘要 I
Abstract II
目錄 III
圖目錄 V
表目錄 VI

第一章 前言 1
1.1研究源起 1
1.2研究目的及論文內容 2
第二章 文獻回顧 3
2.1 ISC擴散模式 3
2.1.1 ISC模式簡介 3
2.1.2 ISC模式基本理論 4
2.2 AERMOD模式與發展 6
2.2.1 模式背景 6
2.2.2 模式介紹 7
2.2.3 AERMOD模式特色與原理 8
2.3 對流條件下之三煙流模式 12
2.4 大氣穩定度計算 15
2.4.1 Pasquill穩定度判斷法 15
2.4.2 Monin-Obukhov Length(莫寧荷夫長度)法 17
2.5 混合層高度計算 18
2.5.1 ISC混合層高度計算 19
2.5.2 AERMOD混合層高度計算 20
2.6 AERMOD與ISC相關文獻回顧 22
第三章 研究方法 25
3.1 研究流程 25
3.2 氣象資料前處理與計算 26
3.2.1 氣象檔計算程序 27
3.2.2 AERMET氣象前處理模式之運作 28
3.3 台電測站監測資料 35
3.4 台中火力發電廠基本資料 37
3.5 地形高度之網格化與地形檔之建置 39
3.6 AERMOD擴散模式之運作方法 41
3.7 ISC擴散模式之運作方法 47
第四章 結果與討論 49
4.1 ISC與AERMET氣象處理分析 49
4.2 反照率、鮑溫率、及地表粗糙度敏感度分析 53
4.3 ISC與AERMET穩定度與混合層高度分析 58
4.4 案例模擬(以台中火力發電廠為污染源) 60
4.4.1 案例背景介紹 60
4.4.2 空氣品質模擬分析 61
4.4.3 3、4、5、6月份月平均等濃度圖擴散分析 63
4.4.4 3、4、5、6月份台電測站觀測值與模擬值結果分析 72
第五章 結論與建議 85
5.1 結論 85
5.2 建議 86
參考文獻 87
附錄A AERMET氣象預處理設定檔 91
附錄B 美國氣象資料格式 94
附錄C AERMOD輸入檔的所有關鍵字 96
附錄D AERMOD輸入檔 99
附錄E ISC輸入檔 101
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