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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

随着现代化进程的不断加快，人们物质生活水平不断提高，机动化进程也不断创新高。公共交通产业的快速发展促进了经济的快速发展，促进了社会各个方面的进步，改善了人们的物质等各方面条件，但同时也带来了严重的空气污染，对人类的身心健康也造成了极大地挑战。近年来，全球气温普遍升高，温室效应的危害越来越严重，南极、北极的大量冰川融化，海平面上升，一些国家和地区的城市被淹没，很多城市都面临着被淹没的危险，这与温室气体的排放有很大的关系，而温室气体主要来源于机动车尾气和大型重工业企业的排放的污染气体。一些国家和地区每年都遭受极端恶劣天气的影响，气象状况越来越变得无常，难以预测。许多以重工业为支撑的城市，空气质量远远低于国家空气质量标准，另外，酸雨等自然灾害时有发生。以江苏近几年空气状况为例，没有一个城市的空气质量达到了国家制定的空气质量优的标准。人们日常出行受到环境中污染物威胁很严重，公共交通环境中机动车排放的有害气体含有很多有毒物质，道路交通污染物通过大气流动传播，可以对污染源附近的大片区域产生重大影响，如果不能很好的解决这个问题，将会对环境和人类健康具有很大的威胁。基于上述存在的问题，本课题为改善空气质量，以南京为例进行了公共环境中颗粒物分布状况研究，有利于引起人们对环境染污的重视，提出更加科学合理的环境治理措施，改善空气环境，构建生态文明城市，造福全人类。

国内外研究现状

污染物浓度的模拟和预测方法通常分为统计模式和数值模式。统计模式是以数理统计为基础，以空气污染浓度资料及同期的气象观察资料等为依据，建立的预报模式。统计模式采用3种方法对污染物浓度进行模拟，包括统计回归法(应用以往的浓度、气象资料进行分析预测)、分类法(通过分析过去的污染物浓度与天气形势之间的对应关系，导出每类天气的浓度时空分布规律，建立定量关系，以做出预报)和趋势外延法(根据污染物变化的延续性的特点，通过分析历史污染物浓度的变化趋势，找出其中的变化规律特征，由此预测未来污染物浓度的变化趋势，也称为潜势预报)。有文献运用统计分析和气象统计预报的方法，使用北京白石桥小区的污染物观测资料和同期北京地区的气象观测资料，对影响大气污染的气象因子进行了分析。数值预测模式具有直观地模拟大尺度区域内污染物时空分布特征和规律的功能，但建立模型不仅需要考虑各种污染物复杂的物理化学形成过程，还要依赖于时空上较精确的边界层气象、污染源信息、空气质量等资料。其研究工作技术难度大，模型预报精度难以保证，而且投资经费高，系统运行时间较长，同时，对于小区域内的污染物浓度模拟有一定的缺陷。

空气中污染物污染过程的模拟研究是指将各种污染源、气象条件和下垫面条件下的空气污染过程模式化，研究模式中的各种参数，以模式计算的形式给出空气污染浓度的时空变化规律。在空气污染物污染过程的模拟研究方法中，扩散模式是常用模式，扩散模式也有不同分类，按建立扩散模式的理论体系的不同，有基于湍流扩散理论的扩散模式，有统计回归模式，以及基于经验方法的箱模式等;按污染源性质可分为点源、线源等扩散模式;按描写的污染过程的不同，在有些扩散模式中还包含物理和化学的转化和清除过程，如干湿沉降、化学反应等。

2. 研究的基本内容

本文通过实地测量开阔道路中颗粒物的浓度，并以主要颗粒物pm10为例分析其扩散与相隔距离之间的规律。并根据实际情况建立开阔道路颗粒物扩散的caline4模型,并根据实际数据进行相应的修正。以下是本文的主要内容：

1. 介绍颗粒物扩散模型和主要的颗粒物检测方法；

2. 实地测量颗粒物浓度数据，分析其扩散规律，拟合出浓度与扩散距离的关系曲线；

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   3. 实施方案、进度安排及预期效果

   2015年9月—2015年10月 确定选题、收集相关资料 ；

   2015年11月—2015年12月 撰写开题报告与开题 ；

   2016年1月—2016年2月 收集相关资料，开展研究，形成写作提纲；

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   4. 参考文献

   [1] 徐亚琳.南京城市街道可吸入颗粒物扩散模型的研究[d].南京：南京理工大学，2007：25-20.

   [2] 张晓英.基于caline4和ospm模型的机动车污染物模拟研究[d]. 哈尔滨：哈尔滨工业大学， 2004：12-28.

   [3] 高涛.基于mobile模型的机动车尾气排放影响因素比较与灵敏度分析[d].北京：北京交通大学，2011：4-30.

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