5.6.3. Модели прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха

Рассмотрим систему прогнозирования качества атмосферного воздуха, которая находит сегодня широкое применение для оперативного и долгосрочного прогнозирования и для идентификации выбросов.

Для решения задач долгосрочного (от 4 сут. до 1 мес.) и оперативного (от нескольких часов до 3 сут.) прогнозирования положены известные подходы к моделированию распространения вредных примесей загрязнения в атмосферном воздухе и прогнозированию загрязнения атмосферного воздуха. К моделям долгосрочного прогнозирования относятся модели прямого моделирования и расчетные.

Для долгосрочного прогнозирования наиболее часто применяются расчетные (аналитические, аппроксимационные) модели, полученные на основе решения уравнений турбулентной диффузии. Это - модели «факела», «ящика», конечно-разностные. Эти модели положены в основу «Методики расчета концентраций в атмосферном воздухе вредных веществ, содержащихся в выбросах предприятий» (ОНД-86), широко используемой для инженерных расчетов и реализованной в ряде программных комплексов для расчетов загрязнения атмосферного воздуха.

Для оперативного прогнозирования широкое распространение получили статистические модели линейной и нелинейной регрессии. Их несомненным преимуществом является простота реализации и алгоритмизации. Основное ограничение применения данных моделей - отсутствие непосредственного учета физических особенностей процесса загрязнения воздуха, вследствие чего они характеризуются невысокой (хотя во многих случаях и приемлемой) точностью прогнозирования.

Для оперативного прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха при аварийных залповых выбросах следует использовать расчетные (аналитические) модели - модели «клубка», применяемые для прогнозирования распространения примесей от мгновенных точечных источников.
Выбор конкретной модели (или моделей) определяется в конечном итоге целями прогнозирования и постановкой решаемой задачи прогнозирования. Результатами расчетов по прогнозированию являются:

- для долгосрочного прогнозирования - получение профилей концентрации загрязняющих веществ (3В), определение расстояний и опасных скоростей ветра, соответствующих образованию максимальных концентраций загрязняющих веществ, расчет величин предельно допустимых выбросов (ПДВ) загрязняющих веществ в атмосферу и минимальных высот источников выбросов, при которых содержание 3В не будет превышать допустимого значения;

- для оперативного прогнозирования - получение регрессионных или других видов зависимостей для прогнозирования концентраций загрязняющих веществ на другие периоды времени и заданные расстояния от источников загрязнения;

- для идентификации источников загрязнения - выявление возможных источников загрязнения атмосферного воздуха.

На первом этапе долгосрочного прогнозирования определяют влияние постоянно действующих источников загрязнения атмосферы на состояние и качество атмосферного воздуха в районе, непосредственно прилегающем к производственной площадке.

На следующем этапе долгосрочного прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха типовыми точечными источниками для загрязняющих веществ проводится оценка границ валовых выбросов (М, г/с), приводящих к превышениям ПДКсс и ПДКмр в различное время года. Границы оцениваются по величине максимальной концентрации от данного источника загрязнения См. Полученные значения необходимо использовать для оценки последствии залповых (аварийных) выбросов и принятия оперативных решений по идентификации источников загрязнения, оперативному прогнозированию концентраций загрязняющих веществ. В рамках оперативного прогнозирования проводится прогнозирование концентраций наиболее опасных загрязняющих веществ при максимально неблагоприятных метеоусловиях на расстояниях, соответствующих образованию этих концентраций (по результатам вычислительного эксперимента, полученного на этапе долгосрочного прогнозирования).

Для этого можно воспользоваться моделью множественной линейной регрессии вида:
qp = b0+b1/v+b2/t

где qp-прогнозируемые значения концентраций, b0, b1, b2 -коэффициенты регрессионной модели, v- скорость ветра, t- температура воздуха (°С).

Обычно задается выборка из 24 точек (сутки) с шагом 1 час. На основе обработки исходных данных методом наименьших квадратов получаем уравнения регрессии для каждого загрязняющего вещества.

Материалы данного раздела

Фотогалерея

Афганистан вид с высоты птичьего полета

Интересные ссылки

Коллекция экологических ссылок

Коллекция экологических ссылок

 

 

Другие статьи

Активность на сайте

сортировать по иконкам
2 года 24 недели назад
YВMIV YВMIV
YВMIV YВMIV аватар
Ядовитая река Белая

Смотрели: 291,292 |

Спасибо, ваш сайт очень полезный!

2 года 26 недель назад
Гость
Гость аватар
Ядовитая река Белая

Смотрели: 291,292 |

Thank you, your site is very useful!

2 года 26 недель назад
Гость
Гость аватар
Ядовитая река Белая

Смотрели: 291,292 |

Спасибо, ваш сайт очень полезный!

3 года 2 недели назад
Евгений Емельянов
Евгений Емельянов аватар
Ядовитая река Белая

Смотрели: 291,292 |

Возможно вас заинтересует информация на этом сайте https://chelyabinsk.trud1.ru/

2 года 26 недель назад
Гость
Гость аватар
Ситуация с эко-форумами в Бразилии

Смотрели: 8,575 |

Спасибо, ваш сайт очень полезный!