大气扩散模拟是核设施辐射影响评价的关键环节，HJ 2.2—2008《大气环境影响评价技术导则》推荐采用AERMOD为大气扩散模型，该模型加入了较复杂的气象参数与反应机制、增加复杂地形的处理且考虑地面类型对扩散参数的影响等模拟功能^[1]，可更真实地模拟污染物实际扩散情况。目前，国内外针对AERMOD模型的研究多为与其它大气扩散模型的对比，不同参数对模拟结果的影响，以及在非核领域中的具体应用等^[2-11]。因AERMOD模型对气象数据要求较高，且核领域和非核领域针对环境影响的关注点有所区别，AERMOD在核设施辐射影响评价的应用具有一定局限性。本文选择某核设施厂址为研究对象，基于该厂址气态流出物的实际监测数据、释放源项和厂址气象数据，研究AERMOD模型在核设施辐射环境影响评价中的应用。

1 材料与方法 1.1 研究方法

基于选定厂址气态流出物的监测数据、释放源项和厂址气象数据，首先通过三个途径研究AERMOD模型的适用性：① 比对AERMOD模拟结果与同条件下实测数据，验证模拟结果可信度；② 观察AERMOD模拟放射性核素浓度分布和同时段风玫瑰图，确定模拟结果分布趋势正确；③ 分析同条件下AERMOD与AIRDOS的模拟结果，研究AERMOD使用过程中的问题，其中AIRDOS为先前应用成熟的大气扩散模型。最后从不同角度分析AERMOD模拟计算结果，研究其应用前景。

1.2 AERMOD基本原理

AERMOD以扩散统计理论为出发点，假设污染物浓度分布服从高斯分布，可用于多种排放源（包括点源、面源和体源）的评价，适用于乡村和城市环境、平坦和复杂地形、地面源和高架源等扩散情形的模拟计算。污染物一般扩散计算见公式1和公式2。

（1）平坦地形：

$C\left( {X,Y,Z} \right) = \dfrac{Q}{{\bar u}}{P_y}\left( {y,x} \right){P_{\textit{z}}}\left( {{\textit{z}},x} \right)$

(1)

（2）复杂地形：

${C_r}\left( {x,y,{\textit{z}}} \right) = fC\left( {{x_r},{y_r},{{\textit{z}}_r}} \right) + \left( {1 - f} \right)C\left( {{x_r},{y_r},{{\textit{z}}_p}} \right)$

(2)

$f = 0.5\left( {1 + {\varphi _p}} \right)$

(3)

式中，C为大气中放射性核素浓度，Bq/m³；Q为污染源排放率，Bq/s；u为有效风速，m/s；P_zP_y分别为水平和垂直方向浓度分布的概率密度函数（高斯分布）； $C\left( {{x_r},{y_r},{{\textit{z}}_r}} \right)$ 为水平烟羽的贡献； $C\left( {{x_r},{y_r},{{\textit{z}}_p}} \right)$ 为地形影响的贡献；f为两种烟羽状态的权函数，无量纲； ${\varphi _p}$ 为临界分流高度H_c之下的烟羽质量和总烟羽质量的比值。

1.3 计算参数

AERMOD模型系统由AERMET、AERMAP和AERMOD等主要模块组成（计算采用三捷环境工程咨询公司研发的界面版模型软件），所需参数如下：

（1）排放参数：烟囱高度60 m，烟囱内径2.5 m，烟囱出口流速12 m/s；

（2）气象数据：2016年数据，逐时地面气象要素包括 ①测量时间 ②风场（风向风速） ③温度 ④气压 ⑤相对湿度 ⑥降雨量 ⑦云底高度 ⑧云量（低云/总云）；逐时高空气象主要要素包括 ①测量时间 ②位势高度 ③气压 ④干球温度 ⑤露点温度 ⑥风向 ⑦风速。

（3）地形数据：地形高程数据来自美国土地局官网，为分辨率90 m × 90 m的DEM文件；用地类型数据采用USGS的GLCC数据资料；

（4）释放源项：以某烟囱核素X-60、核素X-238排放为例，计算所用数据见表1；

（5）计算网格：某烟囱为中心5 km × 5 km的范围，网格间距为100 m × 100 m（用来与实测值比较）；某烟囱为中心半径为5km的极坐标，圆环等间距1 km（用来与AIRDOS模拟结果进行比对）。

2 结果 2.1 不同网格点核素浓度分布结果

基于厂址基本参数，模拟计算不同时间段该烟囱排放后某监测点核素X-60的浓度，取计算网格内模拟值较大的前50个网格点，浓度分布与当日风玫瑰图见图1，其中图1中左为第三日日均模拟结果和当日风玫瑰图，右为年均模拟结果和年风玫瑰图。

2.2 某点核素浓度实测和模拟结果

① 核素X-60：某一点不同时间段核素X-60的浓度实测值和模拟值见表2。其中实测值为连续6日空气中核素X-60的取样测量结果；模拟值是基于每日释放量AERMOD模拟的计算结果。

② 核素X-238：某一时间不同取样点核素X-238的浓度实测值和模拟值见图2。其中实测值为某一个时间段5个取样点核素X-238的取样测量结果；模拟值为基于该时间段所在月的平均释放量AERMOD模拟的计算结果。

2.3 AERMOD与AIRDOS模拟核素浓度比对结果

将AERMOD模拟结果与AIRDOS模拟结果进行比对，见图3。

2.4 AERMOD应用前景分析结果

基于AERMOD模型特点，计算结果过程考虑逐时的气象条件，可给出不同时刻的峰值浓度，可使用矩形嵌套网格，更精细的分析关注点的信息；相对AISDOS扩散模型，可更快捷、精细的分析短时间内放射性核素的分布规律。基于厂址参数，模拟2016年厂址5 km × 5 km（网格间距100 m）连续的放射性核素浓度分析情况，分析各个网格点核素的年均、月均、日均和逐时的浓度值，研究AERMOD在核设施辐射环境影响评价中的应用前景。具体分析方法和结果见表3。

3 讨论 3.1 AERMOD适用性

（1）浓度分布与风玫瑰图比对分析　 图1中可看出计算网格内前50大浓度点均落在下风向，二者吻合较好，表明AERMOD模拟结果峰值落地点可信。

（2）与实测结果的比对　 表2中核素X-60浓度实测值包含在AERMOD模拟值范围内，且均值约为模拟均值的2倍，数据符合较好。图2中核素X-238浓度实测值与模拟值的比值均在0.3～3.5倍范围内，数据符合较好。

分析比值波动的原因：AERMOD模拟计算的是核设施排放放射性核素X到环境中的附加浓度，理论应低于实测值（包含原有排放累积的本底）。但由于环境空气中X的监测方式为间断性取样，环境中某点的瞬时监测结果与监测点所处方位、局地气象条件以及取样方式等因素关系密切，而距排放点较远的监测点采集的空气样品代表性相对较差，导致实测值与模拟值之间差距的误差稍大。

表2和图2的比对结果均进一步表明基于AERMOD模型的计算结果是可靠的，一定范围内满足核设施气态排放模拟的需求。

（3）与AIRDOS的模拟结果比对　 表3中10 km范围内不同网格点空气中核素X-60浓度，AIRDOS与AERMOD模拟结果比值均在10倍之内，约86%落在0.25～4倍以内，表明AERMOD模拟数值大小相对AIRDOS的模拟值可信；约87%落在1倍以上（4倍以下占73%），说明AERMOD模拟结果相对AIRDOS结果偏小，AIRDOS结果值偏保守。

（4）小结　通过将AERMOD的模拟结果分别与风玫瑰图、实测值和同条件下AISDOS模拟值的比对，表明AERMOD模型总体可适用于核设施常规运行时气态流出物排放的模拟计算，模拟结果相对偏小。

3.2 AERMOD应用前景

表3中通过分析各网格点年均浓度值，得出高浓度点主要分布（见表中图例，下同），可用于指导厂址的周界及三个关键监测布点；通过分析各网格点逐月、逐日和逐时峰值浓度，得出月均峰值落地点分布可用于指导厂址的周界监测布点和临时性监测布点，得出月均峰值高频出现的月份可指导厂址临时性监测布点。

3.3 结论

本文基于某核设施厂址的实际参数，从AERMOD适用性和应用前景两方面研究分析得出以下结论：

（1）AERMOD模型在一定程度上可满足核设施气体流出物扩散的浓度分布计算，相对实测结果和AIRDOS模型的计算结果偏小。由于比对数据有限，使得利用该模型在核设施辐射环境影响评价研究过程中，仍需在定量计算误差和参数敏感性分析上进行更多案例的研究。

（2）AERMOD模型在逐时气象数据和网格多样化的使用等方面的优点，可用于多角度方便快捷地对厂址放射性物质分布进行趋势分析和敏感点分析。该模型适用于优化核设施厂址常规运行的周界监测布点、指导临时性的监测布点（地点和时间）、指导异常排放情况下的重点监测布点和指导核设施周围环境监测布点能更好地符合“三关键”实际。但是目前我国多数核设施厂址缺乏高空气象数据的有效获取途径，导致国内该模型在核设施大气扩散模拟中的应用具有一定局限性。