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93 版导则、AERMOD、ADMS 三种模式对比验证试验

国家环保总局环境工程评估中心 环境质量模拟重点实验室

为比较 AERMOD、93 版大气导则和 ADMS 三种大气预测模型的结果，根

据三者适用范围，选择简单地形下的验证案例，分别采用不同的模型进行逐时

预测并与现状逐时监测浓度进行对比验证。

1. 案例验证说明

1.1. 案例基本概况

案例来源：美国 EPA 网站提供 AERMOD 验证案例。

预测地点：Clifty Creek 电厂。该电厂位于美国南印地安纳洲， Ohio 河的

北面。场地的北面紧邻河边 115 米的山崖。

现状监测点：现状逐时监测点位共布设 6 个，点位位置见表 1-1 及图 1-1。

表 1-1 监测点位 （坐标单位：米）

点位 Px Py Z0 距源距离（km） P1 646890. 300090. 277.0 15.0 P2 643380. 292740. 274.0 7.4 P3 638490. 292930. 267.0 4.5 P4 641970. 299200. 273.0 11.6 P5 637570. 285520. 253.0 3.1 P6 645150. 287350. 146.0 8.0

污染源：现状污染源共 3 个，污染源基本参数见表 1-2，污染物排放参数采

用逐时排放清单形式。

表 1-2 污染源基本参数（单位：米）

Px Py Pz 烟囱高度 Hs 烟囱直径 Ds

污染源 1 637250 288600 143 207.9 4.63

污染源 2 637250 288600 143 207.9 4.63

污染源 2 637250 288600 143 207.9 4.63

气象参数：采用当地 1975 年全年逐时地面气象数据、全年逐日一日两次探

空气象数据及全年逐时地面两层（10m，60m）on-site 数据。

技术附件-仅供参考

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地形参数：带高程地形，无建筑物下洗。

P1

P2P3

P4

P5

P6

638000 640000 642000 644000 646000

286000

288000

290000

292000

294000

296000

298000

300000

监测点位

污染源

图 1-1 污染源及监测点位相对位置图

1.2. 对比模式

AERMOD（美国 EPA 网站提供）

93 版大气导则（采用 EIAA3.0 软件计算）、

ADMS（英国剑桥提供）

1.3. 模型主要处理方法说明

由于不同预测软件的设计功能不同，针对不同参数的处理方法也存在一定

的差异，各种预测模型针对气象参数、污染源处理及地形高程等处理方法详见

表 1-3。

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表 1-3 模型主要处理方法

预测模型 AERMOD 93 版导则 ADMS

气象参数处理 采用 aermet 对地面气象

及高空探空气象进行预

处理 采用地面常规观测资料 采用地面常规观测资料

污染源处理 采用逐小时污染源排放

清单 采用逐小时污染源排放

清单 采用逐小时污染源排放

清单

带高程地形处理 采用 aermap 对地形进

行预处理 采用实际地面高程 采用实际地面高程

建筑物下洗 可处理 无法处理 可处理

其他 不考虑混合层穿透

2. 浓度最大值比较

因新版大气导则要求按 100%的保证率输出浓度最大值作为评价标准，因此

验证对比按 100%的保证率取各预测模式的小时浓度最大值、日均浓度最大值、

以及年均浓度与观测结果进行比较，三种预测模式预测结果与现状监测浓度对

比如表 2-1 及表 2-2。

从预测结果来看，三种模型预测的 6 个监测点小时最大浓度与实际监测浓

度都非常接近，与监测值比值平均值接近于 1。分别就 6 个监测点的预测结果按

符合度分析来看，ADMS 的预测结果符合度最高，其次为 AERMOD，93 版导则

预测结果符合度最低。

比较日均浓度最大值，ADMS 预测结果平均值和 93 版导则预测结果接近，

AERMOD 的预测结果较实际监测结果偏低。但比较各模型预测结果的符合度，

ADMS 的预测结果符合度最高，其次为 AERMOD，93 版导则预测结果符合度最

低。

年均浓度三种模型预测浓度基本接近，均相当于监测浓度的 40%左右。比

较各点预测结果的符合度，依然为 ADMS 优于 AERMOD，93 版导则最低。

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表 2-1 各模式预测结果对比（单位：ug/m3）

预测点 P1 P2 P3 P4 P5 P6 平均 符合度 d*

监测浓度 887.0 809.0 1772.0 976.0 692.0 1360.0 1082.7

AERMOD 741.6 1350.2 1390.2 885.0 1284.6 843.0 1082.4 -1.8521

93 版导则 1250.0 1280.0 825.0 962.0 770.0 1160.0 1041.2 -3.0468小时浓度

最大值

ADMS 757 1166 1399 911 1179 808 1036.7 -1.4520

监测浓度 251.5 189.1 309.2 169.5 145.3 182.2 207.8

AERMOD 89.9 110.4 138.4 123.0 103.9 117.3 113.8 -2.337093 版导则 285.0 153.0 116.0 305.0 63.0 266.0 198.0 -2.4323

日均浓度

最大值

ADMS 157 171 305 232 209 107 196.8 -0.8220监测浓度 41.0 36.7 39.7 37.4 34.9 29.6 36.6

AERMOD 11.7 13.4 22.1 15.7 9.3 11.6 14.0 -3.701193 版导则 21.1 13.0 10.5 27.8 3.0 15.7 15.2 -3.7721

年均浓度

ADMS 15.0 17.8 26.8 22.6 6.8 7.5 16.1 -3.3723

*注：符合度 d 越接近于 1，均方误差 MSE 越小，说明模式预测值与实测值越相符合，

模式性能越好。

表 2-2 各模式预测结果与监测值比值

预测点 P1 P2 P3 P4 P5 P6 平均 AERMOD 0.84 1.67 0.78 0.91 1.86 0.62 1.00 93 版导则 1.41 1.58 0.47 0.99 1.11 0.85 0.96

小时浓度

最大值 ADMS 0.85 1.44 0.79 0.93 1.70 0.59 0.96

AERMOD 0.36 0.58 0.45 0.73 0.72 0.64 0.55 93 版导则 1.13 0.81 0.38 1.80 0.43 1.46 0.95

日均浓度

最大值 ADMS 0.62 0.90 0.99 1.37 1.44 0.59 0.95

AERMOD 0.29 0.37 0.56 0.42 0.27 0.39 0.38 93 版导则 0.51 0.35 0.26 0.74 0.08 0.53 0.41 年均浓度

ADMS 0.37 0.49 0.68 0.60 0.19 0.25 0.44

3. 小时浓度对比

将三种模式小时预测结果分别与监测浓度进行逐时比较监测值与预测值比

值范围，以及比较预测值与监测值的比值范围，比较结果如表 3-1。从此表可以

看出，93 版导则的预测结果与监测浓度的比值范围波动最大，而 AERMOD 的

预测结果与监测浓度的比值范围波动范围最小。

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表 3-1 监测值与预测值逐时比较

AERMOD 93 版导则 ADMS

监测值/预测值 0~2.71E+07 0~1.19E+44 0~4.36E+33

预测值/监测值 0~2.32E+02 0~3.87E+02 0~2.55E+02

注：监测值/预测值不考虑未监测时刻及监测浓度为零的时刻；预测值/监测值不考虑

监测值为零或空值的时刻。

小时浓度比较分别进行预测浓度与监测浓度的逐时比较和将预测结果及监

测结果按从小到大排序后的 Q-Q 比较两种方式。

3.1. 小时浓度逐时对比

三种模型预测浓度与监测浓度的逐时比较如图 3-1~图 3-3（坐标为对数坐

标），各图形回归趋势线方程及相关系数见表 3-2。从各对比图形的回归趋势线

相关系数看，ADMS 略高于 AERMOD，93 版导则相对最低。

表 3-2 各模式小时浓度逐时对比回归方程

预测模型 回归方程 R2 R

AERMOD Y= 0.2755x + 4.4649 0.0715 0.2674

ADMS Y =0.4477x + 2.5089 0.094 0.3066

93 版导则 Y = 0.2404x + 6.2222 0.0494 0.2223

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小时浓度逐时对比图-aermod

y = 0.2792x + 5.2056

R2 = 0.0798

1.00

10.00

100.00

1000.00

10000.00

1.00 10.00 100.00 1000.00 10000.00

Obs.Conc(ug/m3)

Pred

.Conc(ug

/m3)

Aermod

线性 (Aermod)

图 3-1 AERMOD 小时浓度逐时对比图

小时浓度逐时对比图-93导则

y = 0.2612x + 7.721

R2 = 0.0548

1.00

10.00

100.00

1000.00

10000.00

1.00 10.00 100.00 1000.00 10000.00

Obs.Conc(ug/m3)

Pred.C

onc(ug/m3)

93导则

线性 (93导则)

图 3-2 93 版导则小时浓度逐时对比图

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小时浓度逐时对比图-ADMS

y = 0.4477x + 2.5089

R2 = 0.094

1.00

10.00

100.00

1000.00

10000.00

1.00 10.00 100.00 1000.00 10000.00

Obs.Conc(ug/m3)

Pred.Conc(ug/m3)

Adms

线性 (Adms)

图 3-3 ADMS 小时浓度逐时对比图

3.2. 小时浓度 Q-Q 对比

将预测结果及监测结果按从小到大排序后，取前 10000 个小时浓度值进行

Q-Q 比较结果如图 3-4，各回归方程及相关系数见表 3-3。从相关系数看，

AERMOD 的相关系数最高，ADMS 次之，93 版导则最低。

从 Q-Q 对比图来看，ADMS 的预测结果平均值最高，93 版导则次之，

AERMOD 最低。

表 3-3 各模式小时浓度 Q-Q 对比回归方程

预测模型 回归方程 R2 R

AERMOD y = 1.1372x - 50.286 0.9662 0.9830

93 版导则 y = 1.2679x – 57.991 0.9348 0.9669

ADMS y = 1.6857x – 79.466 0.9448 0.9720

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小时浓度Q-Q对比图

10.00

100.00

1000.00

10000.00

10.00 100.00 1000.00 10000.00

Obs.Conc(ug/m3)

Pred.Con

c(ug/m3)

Aermod

ADMS

EIAA

图 3-4 三模型预测结果与监测结果 Q-Q 对比图

4. 日均浓度对比

将三种模式日均预测结果分别与监测浓度进行逐日比较监测值与预测值比

值范围，以及比较预测值与监测值的比值范围，比较结果如表 4-1。从此表可以

看出，93 版导则的预测结果与监测浓度的比值范围波动最大，而 AERMOD 的

预测结果与监测浓度的比值范围波动范围最小。

表 4-1 监测值与预测值逐日比较

AERMOD 93 版导则 ADMS

监测值/预测值 0~1.41E+04 0~6.62E+38 0~5.20E+30

预测值/监测值 0~1.22E+01 0~9.90E+00 0~1.84E+01

注：监测值/预测值不考虑未监测时刻及监测浓度为零的时刻；预测值/监测值不考虑

监测值为零或空值的时刻。

日均浓度比较分别进行预测浓度与监测浓度的逐日比较和将预测结果及监

测结果按从小到大排序后的 Q-Q 比较两种方式。

4.1. 日均浓度逐日对比

对比三种预测模式的日均浓度，并与观测值进行逐日对比。从各对比图形

的回归趋势线相关系数看，各模式日均浓度预测结果基本接近。

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表 4-2 各模式日均浓度逐日对比回归方程

预测模型 回归方程 R2 R

AERMOD y = 0.2525x + 5.3729 0.1189 0.3448

ADMS y = 0.387x + 2.8684 0.1185 0.3442

93 版导则 y = 0.3288x + 3.9955 0.1191 0.3451

日均浓度逐时对比图-aermod

y = 0.2525x + 5.3729

R2 = 0.1189

1.00

10.00

100.00

1000.00

1.00 10.00 100.00 1000.00

Obs.Conc(ug/m3)

Pred.Conc(ug/m3)

Aermod

线性 (Aermod )

图 4-1 AERMOD 日均浓度逐时对比图

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日均浓度逐时对比图-93导则

y = 0.3288x + 3.9955

R2 = 0.1191

1.00

10.00

100.00

1000.00

1.00 10.00 100.00 1000.00

Obs.Conc(ug/m3)

Pred

.Conc(u

g/m3)

93导则

线性 (93导则)

图 4-2 93 版导则日均浓度逐时对比图

日均浓度逐时对比图-ADMS

y = 0.387x + 2.8684

R2 = 0.1185

1.00

10.00

100.00

1000.00

1.00 10.00 100.00 1000.00

Obs.Conc(ug/m3)

Pred.Conc(ug/m3)

Adms

线性 (Adms)

图 4-3 ADMS 日均浓度逐时对比图

4.2. 日均浓度 Q-Q 对比

将预测结果及监测结果按从小到大排序后，进行 Q-Q 比较结果如图 4-4，各回归方程及相关系数见表 4-3。从相关系数看，93 版导则回归方程相关系数

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最大，AERMOD 的相关系数与 ADMS 基本接近，从 q-q 对比图来看，ADMS预测结果有偏高于监测浓度的趋势，而 AERMOD 的预测结果有偏低于监测浓度

的趋势。

表 4-3 各模式日均浓度 Q-Q 对比回归方程

预测模型 回归方程 R2 R

AERMOD y = 0.7082x – 10.127 0.9353 0.9671

93 版导则 y = 1.1113x – 29.643 0.9888 0.9944

ADMS y = 1.2623x – 34.809 0.9602 0.9799

日均浓度Q-Q对比图

1.00

10.00

100.00

1000.00

1.00 10.00 100.00 1000.00

Obs.Conc(ug/m3)

Pre

d.Conc(

ug/m

3)

Aermod

ADMS

EIAA

图 4-4 三模型预测结果与监测结果 Q-Q 对比图

5. 主要结论

1、在简单地形下，三种预测模型小时浓度预测精度接近，ADMS 略好于

AERMOD，93 版导则预测结果符合度最低，且预测浓度范围的变化幅度要大于

其它两种预测模型。

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2、三种模型预测的小时最大浓度与实际监测浓度都非常接近，与监测值比

值平均值接近于 1。日均浓度最大值 ADMS 最高，AERMOD 最小。年均浓度三

种模型预测浓度基本接近，均相当于监测浓度的 40%左右。

3、从小时浓度及日均浓度的 Q-Q 对比图来看，三模型的预测结果与实际监

测浓度的吻合度较好，ADMS 预测结果有偏高于监测浓度的趋势，而 AERMOD的预测结果有偏低于监测浓度的趋势。