DUSTRAN中风蚀模块的评价外文翻译资料

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DUSTRAN中风蚀模块的评价

摘要：西北太平洋国家实验室（PNNL）开发了沙尘传输模式（DUSTRAN），计算由自然和人类活动引起的大气沙尘浓度。 DUSTRAN是一个综合性扩散模拟系统，包括沙尘排放模块、诊断气象模型和无缝集成入地理资讯系统（GIS）的扩散模型。作为控制台应用程序，DUSTRAN允许用户以交互方式创建发布场景和运行基本模型。

近日，笔者将DUSTRAN计算出的沙尘浓度与美国能源部汉福德站在华盛顿东南部的风蚀观测结果进行了比较。在本文中，笔者描述了用于预测风沙源强的DUSTRAN算法以及模拟沙尘浓度数据的比较。该对比用了汉福德站在2001年三个独立的沙尘天气的PM10浓度观测。

本次沙尘测量作为发生在2000年大范围火灾之后，监测站点恢复工作的一部分。该对比既为对DUSTRAN风蚀模块中的实用价值的激励也为当模拟和观测结果不一致时的案例。在一般情况下，每次沙尘事件的最大模拟沙尘浓度和观测值相当一致。由于缺乏土壤湿度信息，该模型在“干”模式下运行。然而，由于观测值与模拟值之间的差异与观测到的降水时间相关，表明土壤水分可能会对这种差异造成影响。对于低沙尘浓度，DUSTRAN倾向于高估PM10水平。这可能是在低风速时沙尘通量参数化的弱点。但总的来说，笔者已经表明DUSTRAN是一种有效的用于模拟由风蚀引起的沙尘天气的工具。

1引言

沙尘通过主动和自然过程进入大气。主动过程主要是与人类活动相关的直接地表干扰，例如，在泥泞的道路和其他铺砌区开车或松散材料铺盖道路的沙尘悬浮。自然过程风蚀，这主要发生在干旱或半干旱环境，并且可以通过加强对土壤的干扰来促进沙尘进入大气，比如近年来的人类活动或自然灾害，如草场火灾。这两种过程可增加显著影响空气质量的大气颗粒物浓度（如Claiborn等人，2000; Liu等，2006）和潜在地影响人体健康（如Kwon等人，2002年; Chen等人，2004）。大规模的风蚀还在气候变化方面起着重要作用（如Prospero and Lamb， 2003)。

西北太平洋国家实验室（PNNL）已开发出沙尘传输模式（DUSTRAN;Allwine等人，2006），计算了由于自然和人类活动所造成的大气沙尘浓度。 DUSTRAN为综合扩散模拟系统，包括沙尘排放模块，诊断气象集成模型，和无缝接入美国环境系统研究所（ESRI公司）的ArcMap地理资讯系统（GIS）软件的扩散模型。DUSTRAN作为ArcMap中一个控制台应用程序，允许用户以交互方式创建发布场景和运行基本模型。

DUSTRAN的基本组成部分是一个沙尘排放的模型，其中包括用于计算主动和自然排放沙尘源的算法。该模型利用广泛使用的AP-42排放因子（EPA，2005年）和各种车辆的排放因子（Gillies等人，2005年a，b）来考虑主动源。风沙的产生是通过计算一个用户指定的沙尘域来完成，其中沙尘的产生是海面风应力，植被类型和土壤类型造成的。在这两类沙尘源中，都计算了PM2.5，PM10，PM15，PM30尺度粒径的沙尘排放量。 DUSTRAN允许通过指定用户界面，进行想要得到的任何尺寸颗粒的分布和沉积以及具体的释放速率的模拟。也可以模拟用户指定气体的散布和沉积。

DUSTRAN的诊断气象模型，CALMET（Scire等人，2000年），基于观测气象数据创建了风和边界层变量的网格场。然后把这些网格场提供给CALPUFF（Scire等人，2000年b）和CALGRID（Scire等人，1989）分散模型，完成了羽对流，扩散，和沉积计算。两个扩散模型的使用源于其用来计算羽流传输的参考框架。这即为在模拟不同源类型时的固有的优势。CALPUFF用于主动沙尘排放，其中明确的沙尘源类型可利用定义的面源，线源，或点源来区分。CALGRID用于风沙排放，其中，整个模型区域为一个潜在的排放源。

最近，笔者有机会比较DUSTRAN计算出的沙尘浓度和美国能源部汉福德站在华盛顿东南部的风蚀观测结果。在本文中，笔者描述了用于预测风沙源强的DUSTRAN算法以及模拟沙尘浓度数据的比较。

2.风蚀简述

要想进行由风蚀产生的颗粒物的大气浓度的计算，就先需确定地表的物质通量。将颗粒抬离地表的物理过程包括气动升力（如，Bagnold，1941年及其他），跳跃（如，Bagnold，1941年，Owen，1964年，Shao等人，1993年。Rice等人，1999年），和喷砂（例如，Shao等人，1993年; Alfaro 和 Gomes，2001年; Grini和Zender，2004年）。沙尘通量通过土壤组分、土壤表面的特征，植被覆盖，和土壤湿度调控。有综合性的文献从理论和实证两方面探讨这些不同的流程和特点。整体通量的个人贡献参数化一般不精确。Shao的文章（2000）提供了一个全面的关于沙尘通量的总结。大多数风蚀的参数化最终试图将沙尘通量与平均风速或产生的剪切应力tau;相关联，其中剪切应力将湍流大气运动转移到表面。在速度尺度方面，剪切应力是最常见的表达，被称为摩擦速度，其中

=， （1）

rho;是空气密度。结合多种物理过程和表面特征，创建普遍适用的模型仍是极具挑战性的课题。Shao指出(2000年)，在各种环境中测量表明，垂直沙尘通量与成正比，其中2lt;nlt;5， 这是具有极大不确定性的函数形式。

部分是因为这种不确定性，最近有人通过对相对容易衡量的水平(跳跃)通量观察(Saxton 等人， 2000年; Gillette 等人， 2004年;Ono，2006年)，努力构建垂直沙尘通量模型，然而，这种方法既需要观察，又需要水平通量参数化，可用性不大，这是因为容易受到许多上面所讨论的过程中不确定性的影响。Sundram等人（2004年）使用最后一个方法，开发了一种模型，并成功地模拟了在华盛顿东部地区的沙尘浓度。

2.1 DUSTRAN的垂直的沙尘通量

考虑到垂直沙尘通量的多种形式和已发表的观测结果中的大量散射，笔者采取了一种实用的DUSTRAN模式的通量计算方法。Gillette和Passi(1988年)再现了观察结果的图像，最初是由欧文(显然未发表)发明的，并以垂直沙尘通量的函数表示。这些观测结果是在实验室和各种土壤类型和土壤环境情况下收集的。笔者在图表1上有重绘这个情况。Gillette和Passi建议垂直沙尘通量G可以表示为

G=C(1-) （2）

其中（cm ）是一个临界摩擦速度，低于此速度沙尘排放不会出现，和C（g c）是一个经验比例常数。

笔者注意到，除了的指数的变化外，的值也出现显著的试验性变化。事实上，另外一个原因是， Gillette等人(2004年)选择计算欧文斯湖的风沙排放，加州使用跃移通量的观测结果是表现出的明显的时空变化。对于通常的模拟来说，特别是预测，跃移通量不能像上文提到的一样可用。

Gillette和Passi没有发表等式(2)的C值和值。笔者已经通过计算上述函数和C与各种组合的数据之间的均方根差异，为Eq.(2)创建了一个具体函数形式。这些结果显示在等高线图的图2中。

在临界摩擦速度约33cm 附近，有相当辽阔区域的均方根差异相当接近于绝对最小值。该图显示，有广泛的区域上其有效值依然比较接近绝对最低值。由于该报告的数据表明沙尘通量发生在lt;33cm 范围内，我们选择了折中值C=1.0times;1。Grini和Zender (2004年)指出，这是一个被广泛应用的临界摩擦速度值。这会使得临界摩擦速度低于发表的最低值。除了Gillette和Passi发表的的数据，图1包含了我们系数的近似曲线。

2.2土壤湿度的影响

土壤湿度如果是一个可用的量，考虑到我们的方法是应用Fecan等人 (1999年)的方案，正如Nickovic等人 (2001)所引用的。土壤湿度通过在临界摩擦速度上乘上一个湿度因子来引入。因此，考虑土壤湿度的地表总沙尘通量为

G=C(1-) （3）

这里的土壤湿度因子为

（4）

其中w为土壤重量含水率（水的质量/土壤的质量，%），w0是可被土壤吸收的最大含水量（%），是土壤中粘土分数的函数，beta;1（见2.4节）。给定为

17 （5）

此时在DUSTRAN中，土壤湿度w不是时空的函数，而是被指定为一个恒定值。缺省值为零，即干土壤的湿度因子。

2.3植被的影响

式(2)代表了最大风生地表沙尘通量。它没有考虑会降低潜在沙尘排放量的植被效应。从本质上来讲，在给定风场和湍流条件下，越多的植被覆盖会导致越小的沙尘通量值。和Nickovic等人(2001年)一样，笔者通过在式（3）表示的沙尘通量上乘上一个植被覆盖因子alpha;，其范围从0变化到1。则考虑植被的地表沙尘通量表示为

G=alpha;C(1-) （6）

使用奥尔森世界生态系统数据库(Olson，1992)来定义DUSTRAN中植被覆盖因子的缺省值，它定义了59级不同类型的植被。在59级植被中，只有四级有充足的裸露的土壤允许产生足够强的风蚀，包括两种沙漠类型和两种半沙漠类型。因为在沙漠地区植被稀疏，Nickovic等人(2001年)设置沙漠类型的alpha;缺省值为1.0。因为在半荒漠地区有更广泛存在的灌木和草，他们设置这些类型的alpha;缺省值为0.5。表1列出了奥尔森标识等级，植被类型描述和Nickovic等人(2001年)为这四类植被设置的alpha;缺省值。所有其他的奥尔森等级都赋值为0，即不会造成沙尘排放。
在DUSTRAN中，奥尔森植被类型的默认输入源于起始的分辨率为10分钟全球数据库。默认的数据集可以由高分辨率的补充，如果需要的话，基于奥尔森体系的植被类型文件可由用户来创建。此外，用户可以根据特定的当地条件来调整alpha;的值。正如在3.3节讨论的，为了与汉福德站点数据进行比较，笔者已经完成了对alpha;的调整，即适应从大范围火灾恢复的地表的alpha;值。实际上，计算模式网格单元中的沙尘排放的式(6)中的alpha;值，是网格单元中所有植被类型alpha;值的面积加权平均值。面积加权平均植被因子为

= （7）
=1 （8）

其中N=59为奥尔森等级数量，第i个奥尔森植被级别(表1中给出的为非零值)，网格单元中第i个奥尔森植被级别的面积分数。
2.4 风沙尺度分布的粗略估计
上面给出的公式估算了风沙总质量。而且，它对计算尺度分布也很重要，特别是对直径小于10毫米的沙尘来说。为此， 在4种独立的粒度范围内，笔者使用全球土壤质地类型的数据库来估计排放沙尘的分数。土壤质地通常由粘土、壤土和沙土所占分数来定义（Tegen和Fung，1994年)。为了计算P，将壤土类型分为小颗粒壤土和大颗粒壤土两类。表2给出了为每类土壤质地的典型粒子性质。附录A描述了在计算PDUSTRAN如何将土壤几何粒径与空气动力学直径联系起来的。
笔者确定土壤粒子尺度分布的方法也遵循Nickovic等人(2001)的理论。卓伯乐土壤类别数据库按百分比将4类土壤质地分别又分为7类。表3列出了分数的四个(k-索引)土壤质地分类且每类有七个(j-索引)卓伯乐土壤分类。笔者注意到Nickovic等人(2001年)给出的小颗粒壤土和大颗粒壤土的尺度分数大了2倍。在表3中的值已经进行了纠正。

目前，在模拟区域所需位置的土壤质地类别源于1度分辨率的卓博尔光栅图像(Staub和Rosenzweig， 1992年)。在DUSTRAN未来版本中，将追求高分辨率的土壤质地来源的空间完整性的可能，至少在正被研究的美国大陆上。为了完成每个网格单元模型中沙尘通量的尺度分配，笔者使用了Nickovic等人(2001年)定义的起沙率。对于这四个粒径等级中的每一个，笔者都定义了一个将网格单元中给定土壤质地类型分数与适合该土壤质地类型抬升情况的质量分数相结合的起沙因子。

= （9）

其中，在表3中，是网格单元中第j个卓博尔土壤类型的面积分数。七类卓博尔面积分数之和为1。表2列出了Nickovic等人(2001年)用过的的值。为了完成沙尘通量分配，笔者将值进行了标准化，以便他们能够代表每个尺度类型的总沙尘通量分数。但是Gillette和Passi(1988年)所使用的G值而构建出的公式（2）是针对直径小于40mu;m的颗粒来说的，本质上来讲，就是对应DUSTRAN的前3个尺度类型。不包括粗沙粒类型。考虑到这一点，笔者通过标准化进而提高了总沙尘通量

= (10)

则每个尺度范围的沙尘通量为lt;

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