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geoskill-air-quality-dispersion

试用

高斯烟羽模型模拟点源污染物浓度场,Pasquill-Gifford A-F 稳定度参数化 σy/σz,叠加 DEM 地形修正。Simulates pollutant concentration fields with a Gaussian plume model plus terrain correction. 输出浓度场 GeoTIFF + 参数 JSON。

它能做什么

高斯烟羽模型模拟点源污染物浓度场,Pasquill-Gifford A-F 稳定度参数化 σy/σz,叠加 DEM 地形修正。Simulates pollutant concentration fields with a Gaussian plume model plus terrain correction. 输出浓度场 GeoTIFF + 参数 JSON。

技能文档

空气质量扩散模拟 | Air Quality Dispersion Modeling

Standard Gaussian plume formula (with ground reflection term): C = Q/(2π·u·σy·σz)·exp(-y²/2σy²)·[exp(-(z-H)²/2σz²)+exp(-(z+H)²/2σz²)]. σy/σz are parameterized with the Briggs formulas across the six A–F atmospheric stability classes; the terrain correction factor converts terrain above the source into a reduced effective source height and increased concentration (clipped to 0.5–3.0).

Typical use cases: environmental impact assessment for industrial parks, stack siting, and rapid estimation of pollution exposure.

Dependencies / 依赖

pip install numpy rasterio scipy

Usage / 使用方法

Example 1: Neutral Atmosphere (Class D) with Default Source Strength

python geoskill-air-quality-dispersion.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 --synthetic --output-dir ./output

Example 2: Stable Atmosphere (Class F) + Strong Source

python geoskill-air-quality-dispersion.py --bbox 116 39 117 40 --synthetic --stability F --source-strength 500 --output-dir ./stable

示例 3:真实 DEM 地形修正

python geoskill-air-quality-dispersion.py --bbox 116 39 117 40 --input dem.tif --stability D --output-dir ./terrain

Example 4: Tall Stack + High Wind Speed

python geoskill-air-quality-dispersion.py --bbox 116 39 117 40 --synthetic --effective-height 120 --wind-speed 6 --output-dir ./tall_stack

Example 5: Silent Batch Mode

python geoskill-air-quality-dispersion.py --bbox 121 31 122 32 --synthetic --quiet --output-dir ./batch

Output / 输出

FileFormatDescription
concentration.tifGeoTIFF (float32)Ground-level concentration field (μg/m³, terrain-corrected), EPSG:4326
dispersion_params.jsonJSONStability, source strength, wind speed, source location, concentration statistics
output-manifest.jsonJSONRun manifest (inputs/outputs/QA/software versions)

Data Source / 数据源 / Source

Local DEM GeoTIFF (optional, for terrain correction); Pasquill-Gifford/Briggs dispersion parameters are published empirical values; synthetic mode generates flat terrain with no external data sources.

Privacy / 隐私声明 / Privacy

  • Fully offline by default; no network requests are made
  • --synthetic mode reads no external data
  • All computation is done locally; user data is never uploaded

License / License

MIT



name: geoskill-air-quality-dispersion description: '高斯烟羽模型模拟点源污染物浓度场,Pasquill-Gifford A-F 稳定度参数化 σy/σz,叠加 DEM 地形修正。Simulates pollutant concentration fields with a Gaussian plume model plus terrain correction. 输出浓度场 GeoTIFF + 参数 JSON。'

空气质量扩散模拟 | Air Quality Dispersion Modeling

标准高斯烟羽公式(含地面反射项):C = Q/(2π·u·σy·σz)·exp(-y²/2σy²)·[exp(-(z-H)²/2σz²)+exp(-(z+H)²/2σz²)]。σy/σz 用 Briggs 公式按 A-F 六类大气稳定度参数化;地形修正因子把高于源的地形折算为有效源高降低、浓度增大(clip 0.5-3.0)。

适用场景:工业园区环评、烟囱选址、污染暴露快速估算。

依赖

pip install numpy rasterio scipy

使用方法

示例 1:中性大气(D 类)默认源强

python geoskill-air-quality-dispersion.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 --synthetic --output-dir ./output

示例 2:稳定大气(F 类)+ 强源

python geoskill-air-quality-dispersion.py --bbox 116 39 117 40 --synthetic --stability F --source-strength 500 --output-dir ./stable

示例 3:真实 DEM 地形修正

python geoskill-air-quality-dispersion.py --bbox 116 39 117 40 --input dem.tif --stability D --output-dir ./terrain

示例 4:高烟囱 + 大风速

python geoskill-air-quality-dispersion.py --bbox 116 39 117 40 --synthetic --effective-height 120 --wind-speed 6 --output-dir ./tall_stack

示例 5:静默批量

python geoskill-air-quality-dispersion.py --bbox 121 31 122 32 --synthetic --quiet --output-dir ./batch

输出

文件格式说明
concentration.tifGeoTIFF (float32)地面浓度场(μg/m³,含地形修正),EPSG:4326
dispersion_params.jsonJSON稳定度、源强、风速、源位置、浓度统计
output-manifest.jsonJSON运行清单(输入/输出/QA/软件版本)

数据源 / Source

本地 DEM GeoTIFF(可选,地形修正);Pasquill-Gifford/Briggs 扩散参数为公开发表经验值;合成模式生成平坦地形,无外部数据源。

隐私声明 / Privacy

  • 默认完全离线运行,不发起任何网络请求
  • --synthetic 模式不读取任何外部数据
  • 所有计算在本地完成,不上传用户数据

License

MIT

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