危险响应建模不确定性（一种定量方法）第二卷常用危险气体扩散模型的评估

[中文适用范围]： 本卷（第II卷）提供了关于“危害响应建模不确定性（一种定量方法）”两年期项目部分结果的文档。该项目旨在开发一种用于评估常用危险气体扩散模型性能的定量方法。本卷总结了在评估常用危险气体扩散模型性能方面所完成的技术工作任务。评估使用了八个数据集，包括涉及重气体云释放的Burro、Coyote、Desert Tortoise、Goldfish、Maplin Sands和Thorney Island现场实验，以及涉及被动云释放的Hanford（Kr85示踪剂研究）和Prairie Grass现场实验。来自这些实验的数据被置于“建模者数据档案”（MDA）的通用格式中，并开发了大量软件来为每个评估的模型准备数据文件。评估了14种扩散模型，包括六种公开可用的计算机模型（AFTOX、DEGADIS、HEGADAS、INPUFF、OB/DG和SLAB）以及六种专有计算机模型（AIRTOX、CHARM、FOCUS、GASTAR、PHAST和TRACE）。为了比较目的，还评估了一种简单的高斯烟羽公式和一套诺谟图（Britter和McQuaid）。统计评估表明，少数模型能够成功预测浓度，其平均偏差在20%或以下，相对均方误差在50%或以下，且残差误差随输入参数的变化很小。这些模型在第VII节中进行了识别。同样清楚的是，模型性能并不依赖于模型的复杂性。必须指出的是，此次评估练习绝非独立的，因为所有模型此前已由开发者使用至少一个数据集进行了测试。此外，某些结果可能是偶然的，因为在少数情况下，某些模型被应用于其原本未打算使用的源场景。 [外文原描述]： Volume 2 contains an evaluation of a group of 14 hazardous gas dispersion models. All available measurement programs were considered for the evaluation, covering both the releases of dense gases and nondense tracer gases; eight datasets are used in the evaluation. The models are reviewed for their scientific validity. Statistical procedures and residual plots are used to characterize performance. A number of the models give predictions that reasonably match field data.