上一页介绍了模式是什么——现在要回答：为什么非算浓度不可？工厂烟囱吐烟是「排放」，小区门口的监测数字是「浓度」。排放是源头的账，浓度是受体的账，两者隔着大气传输。

上一页搞清了为什么要估算浓度——但怎么估？就像预测餐厅明天会来多少顾客，有人翻历史客流找规律，有人从周边人流推算。这恰好对应浓度估算的两大基本思路。

前页把估算拆成源、气象输送与稀释。高斯模式不先规定烟羽曲线，而是从湍流的随机运动出发：平均风负责整体前进，湍流让污染物在横向和垂向逐步散开。

中心是模式整体，三大假设分支向外展开，每个假设下细分两个边界。沿箭头从内向外读。

前面讲了烟流随风铺开、横向扩散、垂直抬升。要定量描述浓度随空间怎么变，第一步就是把坐标系搭起来。

坐标系立好了，下一步就是写出无界条件下，任意一点浓度的精确表达式。这条公式每个符号都有物理含义，我们一个一个拆开看。

上一页完整公式里出现了 σ_y 和 σ_z 两个符号，却没说它们怎么取值。这一页就来拆开看——它们是烟羽横向和垂直膨胀的尺度，背后有 Briggs 经验公式。

实际大气有上下两个反射边界，需要用镜像源叠加来修正无界高斯模式。

先把烟囱的有效源高拆成物理高度、动量抬升和热力抬升，再叠加并检查适用边界。

A 与 F 是稳定度光谱的两极：扩散行为完全相反，估算浓度时选错场景，结论可能差一个量级。

稳定度分级回答的是「扩散有多快」，但再快也撞不过一道硬墙——逆温层。它像房间的天花板，硬把污染物挡回去。

前页讲到，逆温像被子一样压住烟羽；复杂地形还会改变“被子里的风”。山后可能卷起下洗烟流，峡谷则把污染沿街送出，所以修正必须从流场入手。

面对一个具体的点源，按气象输入→稳定度判断→查表取值→公式代入→浓度输出的五步顺序走下来，得到任意位置的下风向浓度。

用 Python 实现单烟囱落地浓度估算：给定源强、风速、稳定度、有效源高，沿下风向扫描计算浓度。

L3 是函数四输入；L14 中「2Q」是地面反射修正，「H²」指数项体现源高对落地浓度的衰减；L18 是典型燃煤电厂参数。

沿下风向看落地浓度的四阶段：源点抬升、近场低浓度、峰值最大落地浓度、远场衰减。黄节点为峰值位置。

高斯烟羽模式中，扩散参数 σy 和 σz 描述的究竟是什么物理量？

上一节我们算出了一个烟囱的浓度。但如果污染物不是从单一烟囱，而是从一条繁忙的公路上源源不断冒出来呢？这就要把线源拆成无数个点源再积分求和。

前面我们把一根高烟囱当点源算得清楚，可工业园区里几十上百根矮排气口同时排烟，逐根算既不现实也没必要。工程师通常用两类办法把面源"捏"成一个可计算的等效体。

点源公式人人会算，遇到城市面源却无从下手——根本原因是面源不是点源的简单堆叠，几何描述方式截然不同。

沿时间轴从左向右看，分支处体现两大流派的并行发展，最终汇入耦合模式。

前面的高斯模式只能算单源稳态，碰上城市群、多污染源、化学反应就失灵。第三代模型怎么解决？两把钥匙：把天空切成3D网格、把气象和化学揉在一起算。

简单高效但无法处理化学转化、长距离传输与复杂地形

前页说到第三代模型能算出三维浓度场，那一座城市的PM2.5到底怎么算出来？下面以业内最常用的SMOKE-CMAQ组合为例，拆开看完整流程。

图分上下两路：上为实际臭氧跨界传输路径，下为高斯模式假设，对比看出高斯模式的局限。

• ✓高斯模式以解析公式取胜，前提是均匀、定常、湍流平稳
• ✓源型决定算法：点源叠加、线源积分、面源网格化
• ✓稳定度分级与有效源高，是高斯模式修正的两大抓手
• ✓第三代模型从解析走向数值网格，代价是计算量陡增
• ✓选用模型先看尺度与目标，不存在普适最优解

先独立思考再看参考答案。三个问题分别对应回顾、应用、迁移。