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PAVAN程序改进算法
第 30 卷 第 3 期 辐 射 防 护 Vol 30 No 3
2010 年 5 月 Radiation Protection May 2010
PAVAN 程序改进算法
丁四中 ,蒋浩宇
(苏州热工研究院有限公司 ,江苏 苏州 215004)
摘 要 :PAVAN 程序在进行大气弥散因子样本点计算时 ,采用联合频率作为输入参数 。本文在 PAVAN
程序的基础上 ,对大气弥散因子样本点的计算输入参数进行了改进 ,采用更为精细的逐时气象数据 ,从
而得到了更多的大气弥散因子样本点 。从计算结果上看 ,改进型算法得到的短期大气弥散因子相对于
PAVAN 程序而言在保守性上确存在一定的不确定性 ,主要原因在于短期大气弥散因子的大小不仅仅取
α
决于大气弥散因子样本点的大小 ,还取决于自然对数大气弥散因子和上 分位点坐标平面上的样本点
α
之间的斜率大小和短期大气弥散因子所对应的上 分位点在坐标轴线上的位置 。
关键词 :PAVAN ;联合频率 ;逐时气象数据 ;高斯分布
中图分类号 :P43 文献标识码 :A
1 引言 散因子样本点 。需要说明的是 ,PAVAN 程序在
在进行核电站事故工况下的环境影响评价 计算大气弥散因子样本点时 ,风速取该联合频
时 , 国内通常采用美国西北太平洋实验室开发 率所对应的风速范围内的最大值 ,此时计算得
的PAVAN 程序进行短期大气弥散 因子计算 。 到的大气弥散因子实际为该风速范围内的最小
PAVAN 程序的输入参数为大气稳定度 、风向和 大气弥散因子 。联合频率在程序中可将其理解
风速组成的联合频率 ,该联合频率由逐时气象 为该最小大气弥散因子发生的概率 。
数据统计得到 。在进行各方位下风向短期大气 PAVAN 程序将计算得到的样本点从大到小
弥散因子计算时 ,大气弥散因子样本点为各方 进行排列 ,并将排序后的大气弥散因子样本点所
位下风向的大气弥散因子样本点;在进行全厂 对应的联合频率转换为累积频率 :即大于等于该
址短期大气弥散因子计算时 ,大气弥散因子样 大气弥散因子样本点的所有样本点对应的联合
本点为所有方位的大气弥散因子样本点 。 频率之和 。此时 ,最小的大气弥散因子样本点对
应的累积频率实际为该下风向下的所有联合频
2 PAVAN 程序算法 率之和 。需要说明的是 ,如果排序前有多个大气
2. 1 PAVAN 程序样本点 弥散因子样本点相同,则仅保留单个大气弥散因
在进行联合频率统计时 , 国内在实际应用 子 ,并将这些相同的大气弥散因子样本点所对应
中通常将风速和稳定度分为 6 类 ,从而每个下 的联合频率进行累加作为该大气弥散因子所对
风向均对应有 36 组联合频率数据 。如果联合 应的联合频率 。排序后的大气弥散因子样本点
频率不为零 ,则可计算出对应的大气弥散因子 所对应的累积频率实际可以理解为 :某下风向
样本点 ,因此 ,每个下风向最多有 36 个大气弥 下
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