aermod 다운로드

AERMOD View는 다음과 같은 인기 있는 미국 EPA 공기 분산 모델을 하나의 통합 인터페이스인 AERMOD, ISCST3, ISC-PRIME에 원활하게 통합하는 완전하고 강력한 공기 분산 모델링 패키지입니다. 즉시 사용할 수 있는 인쇄 템플릿을 활용하십시오. 회사 로고, 프로젝트 번호 및 기타 프로젝트 관련 정보를 포함할 수 있습니다. 이러한 정제된 분산 모델은 부록 W(PDF)(45 pp, 803 K, 약 PDF)에 나열되며 기존 소스에 대한 상태 구현 계획(SIP) 개정 및 NSR(새 소스 검토) 및 PSD(중대한 열화 방지) 프로그램에 사용해야 합니다. 이 섹션의 모델에는 다음이 포함됩니다:AERMOD 모델링 시스템 – 표면 및 고온의 처리를 포함하여 유성 경계 레이어 난류 구조 및 스케일링 개념을 기반으로 공기 분산을 통합하는 정상 상태 플럼 모델, 단순 및 복잡한 지형 모두 포함됩니다. 스크린 뷰 스크리닝 공기 분산 모델 – [프리웨어] 이러한 미국 EPA 공기 분산 모델은 다양한 소스에서 오염 농도 및 증착을 평가하기 위해 광범위하게 사용됩니다. AUSTAL 뷰 라그랑기아 입자 추적 공기 분산 모델 미국 기상 학회/환경 보호국 규제 모델 개선 위원회 (AERMIC)는 EPA의 공기 품질 모델에 최첨단 모델링 개념을 도입하기 위해 형성되었습니다. 모델링 시스템인 AERMOD를 통해 유성 경계층 난류 구조와 스케일링 개념을 기반으로 표면 및 고온의 처리를 비롯한 단순하고 복잡한 지형을 통합하는 공기 분산이 도입되었습니다. 이 제품은 다음과 같은 Windows 운영 체제에 설치할 수 있는 Microsoft Windows 기반 프로그램입니다: 아래는 AERMOD 버전 19191에 대한 모델 코드 및 설명서입니다. 모델 코드와 지원 문서는 정적이지 않지만 최상의 과학을 수용하기 위해 진화합니다. 모델 코드 및 관련 문서에 대한 업데이트는 이 웹 사이트를 자주 확인하십시오.

2006년 12월 9일 현재, AERMOD는 부록 W(PDF)에 따라 ISC3의 대체물로 완전히 공포됩니다. 현재 AERMOD는 납 NAAQS(3개월 평균 롤링)에 대한 설계 값을 계산하지 않습니다. 후처리 도구인 LEADPOST(ZIP)(65M)를 사용하여 월별 AERMOD 출력에서 설계 값을 계산할 수 있습니다. 이 도구는 소스 그룹 기여도 및 최대 누적(모든 소스)이 수용체에 의한 3개월 평균 농도를 사용하여 모델링된 각 수용체에서 압연 누적(모든 소스) 3개월 평균 농도를 계산하고 출력합니다. 이 유틸리티는 동일한 소스에서 방출되는 여러 오염 물질에서 배출되는 배출을 지정할 수 있도록 하여 생산성을 크게 향상시킵니다. 각 오염 물질에 대해 다른 프로젝트를 설정할 필요가 없습니다! 모델 변경 공지 #14 – 버전 날짜 19191 (PDF) (5 pp, 178 K, 2019)모델 변경 공지 #13 – 버전 날짜 18081 (PDF) (4 pp, 127 K, 2018)모델 변경 공지 #12 – 버전 변경 공지 16216 (PDF) (2 pp, 167 K, 2016) 모델 변경 공지 #11 – 버전 날짜 15181 (PDF) (PDF) (3 pp, 3 pp) 43 K, 2015)모델 변경 공지 #10 – 버전 날짜 14134 (PDF) (6 pp, 37 K, 2014)모델 변경 공지 #9 – 버전 날짜 13350 (TXT)() 9 K, 2013)모델 변경 공지 #8 – 버전 날짜 12345 (TXT)(9 K, 2012)모델 변경 공지 #7 – 버전 날짜 12060 (TXT)(6 K). , 2012)모델 변경 공지 #6 – 버전 날짜 11353 (TXT)(3 K, 2011)모델 변경 공지 #5 – 버전 날짜 11103 (TXT)(3 K, 2011)모델 변경 공지 #4 – 버전 날짜 11059 (TXT)(13 K, 2011)모델 변경 공지 #3 – 버전 날짜 09292 TXT)(3 K, 2009)모델 변경 공지 #2 – 버전 날짜 07026 (TXT)(4 K, 4 K, 2007)모델 변경 공지 #1 – 버전 날짜 06341 (TXT)(10 K, 2006)모델 공식 및 평가 문서 (PDF)(177 pp, 3.8 M, 2019).

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