大气预测是大气环评中不可或缺的重要环节,根据预测结果,可以准确判断项目运营对大气环境所造成的影响,为调整布局、设计环保措施提供参考依据。本文主要研究大气环评中大气预测SCREEN3模式及进一步大气预测AERMOD模式对参数变化的响应及其在具体案例中的应用。首先利用敏感性分析法,探讨气温、烟气流量、污染物源强的设置对SCREEN3模式大气预测结果的单一影响,进一步运用正交试验法和灰色关联度法,获得三个参数交叉作用对预测结果的综合影响。运用敏感性分析方法研究风向、风速、地表类型、地表湿度以及建筑物下洗参数的设置对AERMOD模式预测结果的影响。最后探讨SCREEN3和AERMOD两种模式在具体案例中的应用,并结合模糊数学法验证预测结果与监测数据的相似程度,确定参数设置是否正确,为提高大气环评的科学性和精确性提供理论依据和思路参考。主要的研究内容和结果如下:(1)运用敏感性分析方法在SCREEN3模式中研究气温、烟气流量、污染物源强三个参数分别对预测结果的影响可知,最大浓度预测值与三个参数均呈明显的相关性,其中最大浓度预测值与气温、污染物源强呈正相关,与烟气流量呈负相关;利用正交试验方法进一步获得参数间交互作用对预测结果的影响,即烟气流量与污染源强的交互作用对于预测结果的影响较为显著,气温与烟气流量、污染源强的交互作用对预测结果的影响均不明显;采用灰色关联度法对各参数的影响程度进行排序可知:污染物源强对污染物浓度影响最大,烟气流量次之,气温影响最小。(2)风向、风速、地表类型、地表湿度以及建筑物下洗参数对于AERMOD模式预测结果均存在显著影响。综合考虑风向风速影响可知:在风向条件不同的情形下,最大浓度预测值均随风速的增大而逐渐减小,减小趋势渐缓;在风速条件不同的情况下,最大浓度预测值均表现为随风向的变化不断变化,浓度最大点均在污染源的下风向处。综合考虑地表类型和地表湿度的影响可知:当地表类型不同时,最大浓度预测值均随地表湿度的增加而降低;当地表湿度不同时,地表类型对预测结果的影响均表现为:城市的浓度预测值最大,农作物其次,草地最小。考虑建筑物下洗影响时,无论是单层建筑物还是双层建筑物,浓度预测值均与烟筒高度成负相关。(3)根据上述大气预测SCREEN3模式及进一步大气预测AERMOD模式对参数变化的响应研究,以某机械项目为例,采用SCREEN3和AERMOD两种模式对该项目大气污染物落地浓度进行预测,并结合模糊数学法验证预测结果与监测数据的相似程度,研究表明预测结果理想,进一步证明了参数设置准确的重要作用。因此建议在开展环评工作时,首先对实际参数进行全面调查,若涉及参数较多,可运用正交试验法或灰色关联度分析法对各参数的影响程度进行排序,对于影响较大的参数一定要实地考察、把握准确,对于影响较小的参数,可适当进行估计;预测结束后,引用模型验证的方法来验证预测结果的准确性,根据验证结果及时调整工作方向,消除误差。通过以上工作可以完善模式功能,提高预测精度,实现SCREEN3模式和AERMOD模式在大气环评中的精确应用。