Численное исследование процессов атмосферного переноса примеси над территорией городской агломерации в условиях сложной орографии

Пьянова Эльза Андреевна; Пененко Владимир Викторович; Фалейчик Лариса Михайловна

УДК 519.6:551.5

ЧИСЛЕННОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ АТМОСФЕРНОГО ПЕРЕНОСА ПРИМЕСИ НАД ТЕРРИТОРИЕЙ ГОРОДСКОЙ АГЛОМЕРАЦИИ В УСЛОВИЯХ СЛОЖНОЙ ОРОГРАФИИ

Эльза Андреевна Пьянова

Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, 630090, Россия, г. Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 6, кандидат физико-математических наук, научный сотрудник, e-mail: pianova@ngs.ru

Владимир Викторович Пененко

Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, 630090, Россия, г. Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 6, доктор физико-математических наук, профессор, заведующий лабораторией, e-mail: penenko@sscc.ru

Лариса Михайловна Фалейчик

Институт природных ресурсов, экологии и криологии СО РАН, 672014, Россия, г. Чита, ул. Недорезова, 16а, кандидат технических наук, доцент, старший научный сотрудник, e-mail: lfaleychik@bk.ru

Представлены результаты сценарных расчетов по моделированию процессов гидротермодинамики и переноса атмосферных примесей над одной из городских агломераций в Западной Сибири.

Ключевые слова: гидротермодинамика и качество атмосферы, математическое моделирование атмосферных процессов, природоохранное прогнозирование.

NUMERICAL STUDY OF PROCESS OF ATMOSPHERIC POLLUTION TRANSPORT OVER URBAN TERRAIN AND COMPLEX OROGRAPHY

Elza A. Pyanova

Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB RAS, 630090, Russia, Novosibirsk, 6 Аkademik Lavrentiev Prospect, Ph. D., e-mail: pianova@ngs.ru

Vladimir V. Penenko

Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB RAS, 630090, Russia, Novosibirsk, 6 Аkademik Lavrentiev Prospect, D. Sc., e-mail: penenko@sscc.ru

Larisa M. Faleychik

Institute of Natural Resources, Ecology and Cryology SB RAS, 672014, Russia, Chita, 16a Nedo-rezov St., Ph. D., e-mail: lfaleychik@bk.ru

The results of numerical modeling of hydrodynamics and pollutant transport over an urban territory in the West Siberia are presented.

Key words: atmospheric dynamics, air quality, mathematical modeling of atmospheric processes, environmental prediction.

В работе представлены результаты одного из сценариев численного моделирования процесса переноса пассивных примесей в районе города Красноярска в летний период. Исследование является продолжением цикла работ по изучению особенностей формирования локальных атмосферных циркуляций в Красноярском регионе, в том числе и условий формирования приземных и приподнятых инверсий. Представленный вариант расчетов отражает характер распространения загрязняющих примесей над городской территорией при таких неблагоприятных условиях как температурная инверсия. Актуальность исследований обусловлена тем, что при инверсионном распределении температуры наблюдаются застойные явления, вертикальное перемешивание воздушных масс сильно ослаблено. Это способствует накоплению загрязняющих примесей в атмосфере. Негативное влияние инверсий на качество атмосферы города отражено в [1 и др.]. Развитие и адаптация математической мезомасштабной модели к условиям региона Красноярска для целей природоохранного прогнозирования также является одной из целей данной работы.

Для расчета полей метеоэлементов, описывающих состояние атмосферы над орографически сложной территорей в районе Красноярска, использовалась мезомасштабная негидростатическая модель динамики атмосферы и переноса примесей, разрабатываеваемая в ИВМиМГ СО РАН. Численная модель представляет собой комплекс вычислительных модулей и программ: модуль реализации основных уравнений атмосферной гидротермодинамики - трех уравнений движения, уравнений переноса тепла и влаги, уравнения неразрывности; расчет турбулентных коэффициентов диффузии; модуль расчета температуры подстилающей поверхности с учетом неравномерного поступления солнечной радиации на различные ее участки и антропогенных источников тепла; модуль учета фазовых переходов влаги; подсеточная параметризация процессов в приземном слое; решение уравнений конвекции-диффузии для пассивных примесей и др.

Согласованность всех физических процессов при численной реализации обеспечивается в рамках вариационно-разностного подхода [2]. Вариационный подход также обеспечивает точный учет естественных краевых условий на границах области моделирования. Это имеет большое значение на нижней границе воздушных масс в условиях сложного рельефа подстилающей поверхности и его учета в рамках метода «фиктивных» областей [3]. Более детальное описание используемой модели и методов построения конечно-разностных уравнений можно найти в работах [2, 4].

Модель адаптировалась к орографическим условиям Красноярского края, численные исследования проводились для расчетной области 150 х 140 км2, представленной на рис. 1. Данные об орографии получены с использованием ГИС-технологий [5] из находящихся в свободном доступе данных интерферо-метрической съемки земного шара - Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). В работе были использованы данные SRTM 4 с разрешением 3 угловых секунды « 90 м [6].

На рис. 1 жирной линией обведена городская застройка. На врезке отмечены три точки: в № 1 задавался точечный источник выбросов, для точек с № 2 и № 3 строились вертикальные расчетные профили метеоэлементов.

Рис. 1. Область моделирования

Сценарные численные расчеты выполнялись в 3D области с прямоугольной системой координат (х, у, 2) на регулярной сетке 301 х 281 х 35 узлов с шагами по горизонтали Ах = Ау = 500 м, по вертикали шаг Az постепенно менялся от 50 м над рельефом до 200 м в верхней части расчетной области. Моделирование по вертикали велось до высоты 3 050 м. Базовый шаг по времени & = 60 с.

При моделировании летнего штилевого сценария предполагалось, что в начальный момент атмосфера находится в состоянии покоя. Для температуры почвы в модели рассчитывался ее суточный ход. Фоновое вертикальное распределение температуры задавалось устойчивым и рассчитывалось как Т(2) = Т0 - у2, где Т0 - температура атмосферы на уровне нижней точки поверхности, у - вертикальный градиент температуры. В эксперименте полагалось, что

Т0 = 19 °С, у =

0.0078, 2 < 1000 м,

0.0068, 1000 < 2 < 1500 м,

0.006, 2 > 1500 м.

<

Температура воды в численном эксперименте полагалась равной 10 °С и не менялась в течение всего расчета.

Штилевой сценарий подразумевает, что внешнего по отношению к рассматриваемой территории набегающего ветрового потока нет, и все атмосферные движения развиваются под влиянием температурной неоднородности подстилающей поверхности, вызванной неравномерным поступлением солнечной радиации на отдельные ее участки. На фоне развивающихся локальных цирку-ляций моделировался перенос двух пассивных невесомых примесей, назовем их с1 и с2, поступающих в атмосферу от двух видов постоянно действующих источников выбросов: наземного площадного (вся территория городской застройки) и приподнятого точечного на высоте 100 м над поверхностью (точка № 1).

На рис. 2 и 3 представлены вертикальные профили температуры, градиента температуры и концентраций примесей с1 (от наземного площадного источника) и с2 (от приподнятого точечного) для точек № 2 и № 3. Точка № 2 располагается примерно в 500 м от реки, точка № 3 удалена от реки на 4 км, точка № 1 находится на окраине города, на возвышенности (см. врезку на рис. 1).

Рис. 2. Вертикальные профили для точки № 2 на момент 21 ч местного времени:

а) температуры (°С); б) градиента температуры (градус/м); в) пассивной примеси с1 от площадного источника (усл. ед.); г) пассивной примеси с2 от точечного источника (усл. ед.)

Анализ результатов численного сценария показал, что при заданных условиях наблюдалось формирование приподнятых инверсий в вечернее и ночное время, которые разрушались в светлое время суток. Как видно на рис. 2 (а, б) и рис. 3 (а, б), к 21 ч местного времени в рамках численного эксперимента над городом сформировалась приподнятая инверсия. В точке № 2 инверсионное распределение температуры наблюдалось от высоты 100 м и, примерно, до 350 м. Концентрация примеси с1 от низкого площадного источника накапливалась ниже инверсионного слоя (рис. 2, в), в то время как примесь с2 от приподнятого точечного источника рассеивалась над слоем инверсии, мало проникая в нижние слои (рис. 2, г). Аналогичная ситуация наблюдалась и в точке № 3 (рис. 3). Отличие только в том, что слой приподнятой инверсии сформировался ниже, на высоте от 50 до 200 м.

Результаты сценарного расчета согласуются с типичными схемами поведения примесей при наличии приподнятой инверсии.

Работа выполняется при частичной поддержке проекта РФФИ № 17-0100137, Программы фундаментальных исследований Президиума РАН 133П, в рамках Проекта Х1.174.1.8. по Программе ФНИ СО РАН (геоинформационное обеспечение). Расчеты выполнены с использованием ресурсов ЦКП Сибирский Суперкомпьютерный Центр ИВМиМГ СО РАН.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Эволюция пограничного слоя и особенности загрязнения атмосферы города / М. А. Битехтина, С. В. Михайлюта, А. А. Леженин, О. В. Тасейко // Вестник Кемеровского государственного университета. - 2012. - Т. 4, № 2. - С. 143-148.

2. Пененко В. В., Алоян А. Е. Модели и методы для задач охраны окружающей среды. - Новосибирск : Наука, 1985. - 256 с.

3. Алоян А. Е., Фалейчик А. А., Фалейчик Л. М. Алгоритм численного решения метеорологических задач в случае криволинейной области // Математические модели рационального природопользования. - Новосибирск : Наука, 1989. - С. 14-35.

4. Пьянова Э. А. Исследование трансформации воздушного потока над термически и орографически неоднородной подстилающей поверхностью // Вычислительные технологии. - 2005. - Т. 10, № S3. - С. 106-111.

5. Фалейчик Л. М. Геоинформационное обеспечение численного моделирования локальных атмосферных процессов // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии. - 2012. - Т. 10, № 2. - С. 14-24.

6. Jarvis A., Reuter H. I., Nelson A., Guevara E. Hole-filled seamless SRTM data V4, International Centre for Tropical Agriculture (CIAT). - 2008. http://srtm.csi.cgiar.org