CC BY
24АПВПМ-2019
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ Н ЧИСЛЕННЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ПРИМЕСЕЙ ОТ ВЫСОТНЫХ ИСТОЧНИКОВ
А. А. Леженин1, В, Ф, Рапута1,2, Р. А. Амикишиева3
1 Институт, вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, 630090, Новосибирск 2 Новосибирский НИИ гигиены Роспотребнадзора, 630108, Новосибирск 3Новосибирский государственный университет, 630090, Новосибирск
УДК 551.511.42.001.572
Б01: 10.24411/9999-016А-2019-10043
В работе изложен способ вычисления вертикальных профилей ветра и коэффициента турбулентного обмена в пограничном слое атмосферы. Метод основан на использовании спутниковых снимков дымовых факелов от разновысотных труб ТЭЦ, данных метеорологических и аэрологических наблюдений. Модель оценивания базируется на решениях уравнений экмановского пограничного слоя. Для г. Барнаула приведен анализ распространения дымового шлейфа ТЭЦ-3 и представлены расчеты компонентов скорости ветра в нижней атмосфере. Показана возможность применения предложенного подхода для исследования загрязнения атмосферы города. Ключевые слова: спутниковые наблюдения, дымовой факел, метеорологические параметры, уравнения Экмана, обратная задача
Введение
Спутниковые снимки позволяют прослеживать траектории дымовых шлейфов от высотных труб ТЭЦ и промышленных предприятий [1—2]. При определенных метеорологических условиях на снимках отчётливо видна активная фаза подъема дымового факела, а его распространение происходит по направлениям ветра на высотах источников. Отметим, что с помощью наземных наблюдений невозможно оперативно получить полномасштабную картину распространения дымовых шлейфов. Использование спутниковой информации позволяет решить эту проблему. На снимках из космоса при определенных метеорологических условиях дымовые факела от труб крупных ТЭЦ могут прослеживаться на несколько десятков километров. Поперечные размеры шлейфов примеси отражают интенсивность диффузионных процессов в атмосфере [3-5]. Численное моделирование создает большие возможности для описания процессов распространения атмосферных примесей [6-10]. В рамках постановок обратных задач использование данных измерений позволяет проводить оценивание параметров атмосферных процессов и характеристик источников примесей [1, 11-13]. В частности, представляет интерес задача определения эффективной высоты выбросов в условиях реальной атмосферы с учетом динамических и тепловых характеристик примеси [14, 15]. Целью исследования является оценивание составляющих скорости ветра по аэрологической и спутниковой информации.
1 Материалы и объекты исследования
Материалами для исследований послужили снимки из космоса г. Барнаула в зимний период времени. На них хорошо видны дымовые факелы от труб ТЭЦ-2 и ТЭЦ-3, имеющих высоту от 100 до 230 метров соответственно. На снимке с ИСЗ "Ьапс18а1;-8"за 29 января 2019 года (рис. 1), полученном в Сибирском центре ФГБУ
Работа выполнена в рамках Госзадания № 0315-2019-0004, программы президиума РАН № 51 "Изменение климата: причины, риски, последствия, проблемы адаптации и регулирования" (№ 0315-2018-0016), финансовой поддержке РФФИ и Правительства Новосибирской области в рамках научного проекта № 19-47-540008
ISBN 978-5-901548-42-4
«Научно-исследовательский центр космической гидрометеорологии «ПЛАНЕТА» (http://www.rcpod.ni) представлены траектории шлейфов дыма от рассматриваемых ТЭЦ.
W*WB «яжв
«•«ГОГВ wvro-B
Рис. 1: Спутниковый снимок г. Барнаула за 29 января 2019 года на 12 часов местного времени с ИСЗ "Laridsat-8". 1 ТЭЦ-2, 2 ТЭЦ-3
Данные метеорологической станции г. Барнаула (индекс ВМО 29838) за 28-30 января 2019 г. (рис. 2) показывают, что в течение 29 января в приземном слое атмосферы наблюдались штилевые условия и ветра до 2 м/с южного, юго-восточного направлений, суточный ход температуры воздуха был слабовыраженным.
В табл. 1 приведены распределения по высоте основных метеорологических величии в нижней атмосфере на рассматриваемый день: давление, температура, направление и скорость ветра в 7 часов местного времени. полученные на аэрологической станции. Видно, что в это время были слабые ветра и температурная стратификация от поверхности земли до 300 метров, близкая к нейтральной, а далее до 800 м наблюдался инверсионный ход температуры.
наула
Таблица 1: Метеорологические параметры в нижней атмосфере по данным аэрологической станции г. Барнаула на 07 часов местного времени (00 11ТС) 29 января 2019 г.
Высота над уровнем моря, м
159 369 405 472 570 916 948 1420 1539 1574
Давление ЬРа
1031 1000 995 986 973 929 925 868 854 850
Температура С
-25.1 -25.1 -25.1 -22.4 -18.5 -16.7 -16.9 -21.5 -21.2 -21.1
Направление ветра,град
210 215 219 225 260 260 260
264
265 265
Скорость ветра м/с
2 Модель оценивания вертикального профиля ветра
Для определения скорости ветра воспользуемся уравнениями экмановского пограничного слоя [16,171:
д , , ч ди т г. „ д , . , ду „ , гт ,
к(г) + (у - У9) = 0, —к (г) — - 2иг (и -иа) = 0
(1)
с граничными условиями при г = 0
при г = Н
и = 0, V = 0,
и = иа, у = Уа
(2)
Здесь и(г, в), у(г, в) — горизонтальные компоненты скорости ветра в направлении осей х, у соответственно, ось г направлена вертикально вверх, ид ,Уд — горизонтальные составляющие скорости геострофического ветра, и г — угловая скорость вращения Земли, к — коэффициент вертикального турбулентного обмена, Н в
уравнений (1) предполагалось, что ось х совпадает с направлением приземного ветра.
Для задания коэффициента вертикального турбулентного обмена могут использоваться различные подходы в рамках моделей К-теорий [16 ]. Оценивание вектора параметров в проводится с использованием измерений скорости ветра на определенных высотах от поверхности земли путем минимизации следующего функционала:
м
J w = X) {[u(-Zi> - + и*, - ^
i= 1
где ui,vi — измеренные компоненты скорости ветра на высотах zi . Задача оценивания существенно упрощается, когда коэффициент турбулентного обмена принимается постоянным по высоте. В этом случае решение уравнений (1) имеет вид [16, 17]
u(z, в) = Ug - e-az [Ug cos(az) + Vg sin(az)],
v(z,e) = Vg - e-az [Vg cos(az) - Ug sin(az)], (4)
где0 =(Ug,Vg, а), а = ^
Для определения вектора параметров в необходимо решить задачу минимизации функционала (3) с учетом (4). Поскольку компоненты скорости геострофического ветра входят линейно в соотношение (4), размерность задачи (3) может быть существенно снижена и сводится к задаче минимизации функции одного переменного, зависящего от параметра а . Соотношения (3), (4) позволяют получить оценку вектора параметров в то измерениям составляющих скорости ветра на высотах Z(i),i = 1,..., М. Подставляя найденное значение в в соотношение (4), можно определить вертикальные профили составляющих скорости ветра в пограничном слое атмосферы.
3 Результаты и обсуждения
Анализ рис. 1 показывает, что вынос газоаэрозольной смеси от высотной трубы ТЭЦ-3 происходит в северовосточном направлении. Траектория дымового шлейфа от трубы ТЭЦ-2 претерпевает более сложную эволюцию. На начальном участке траектории, в пределах приземного слоя атмосферы, шлейф направлен на восток-северо-восток. По мере его подъема, обусловленного динамическим импульсом и потоком плавучести, направление выноса смещается в северо-восточный сектор. Для ТЭЦ-3 в рассматриваемых метеоусловиях эффективная высота подъема примеси находится в верхней части пограничного слоя атмосферы. Как правило, на таких высотах фиксируется правый поворот ветра [16-18]. Анализ рис. 1 подтверждает наличие этого эффекта. Угол между траекториями дымовых шлейфов от труб ТЭЦ-2 и ТЭЦ-3 составляет около 20 градусов. С использованием модели (3)-(4), информации о величине угла между шлейфами и данных табл. 1 проведено оценивание компонентов скорости ветра.
На рис. 3 представлены результаты численного восстановления составляющих скорости ветра для г. Барнаула на 12 часов местного времени 29 января 2019 года.
Из анализа рис. 3 следует, что в нижней атмосфере при температурной стратификации, близкой к нейтральной, рассчитанный профиль ветра качественно согласуется с типичным распределением. При этом, скорость ветра совпадает с скоростью геострофического ветра на высотах 600-700 метров от поверхности земли.
Заключение
Предложена модель оценивания горизонтальных составляющих скорости ветра в нижней атмосфере. Метод базируется на использовании аэрологических данных и спутниковой информации о траекториях дымовых шлейфов от разновысоких труб ТЭЦ. В основу модели оценивания положены уравнения экмановского пограничного слоя. Проведен анализ распространения дымовых факелов от труб ТЭЦ-2 и ТЭЦ-3 г. Барнаула, также представлены результаты моделирования компонентов скорости ветра в пограничном слое атмосферы.
Рис. 3: Восстановленные по модели (3) (4) составляющие скорости ветра u(z),v(z)
Список литературы
[1] Б. М. Балтер. Д. Б. Балтер. В. В. Егоров. М. В. Стальная //Использование данных ИСЗ Laridsat для определения концентрации загрязнителей в шлейфах от продувки газовых скважин на основании модели источника /'/' Исследование Земли из космоса. 2014. № 2. С. 55 66.
[2] К. Я. Кондратьев. А. А. Григорьев. О. М. Покровский. Е. В. Шалина. //Космическое дистанционное зондирование атмосферного аэрозоля. Л. :Гидрометеоиздат. 1983. 216 с.
[3] Obolkin V. A.. Potemkiri V. L.. Makukhiri V. L.. Chipanina Y. V.. Maririayte I. I. Low-level atmospheric jets as main mechanism of long-range transport of power plant pinnies in the Lake Baikal Region // Int. J. Environ. Studies. 2014. Vol. 71 (3). P. 391-397.
[4] Baiter В. M.. Faminskaya M. V. Irregularly emitting air pollution sources: acnte health risk assessment using aermod and the Monte Carlo approach to emission rate // Air Quality. Atmosphere and Health. 2017. Vol. 10 (4). P. 401-409.
[5] Solomos S.. Amiridis V.. Zanis P.. Gerasoponlos E.. Sofiou F. I., Herekakis Т.. Brionde J..Stohl A.. Kahn R. A.. Ivontoes C. // Smoke dispersion modeling over complex terrain using high resolution meteorological data and satellite observations The FireHnb platform // Atmos. Environ. 2015. Vol. 119. P. 348 361.
[6] Lezhenin A. A.. Raputa V. F.. Yaroslavtseva Т. V. Numerical Analysis of Atmospheric Circulation and Pollution Transfer in the Environs of Norilsk Industrial Region // Atmospheric and Oceanic Optics. 2016. Vol. 29 (6). P. 565 569.
[7] Gao Z.. Bresson R.,Qu Y.. Milliez M.. Mnnck C.. Carissimo B.//High resolution unsteady RANS simulation of wind, thermal effects and pollution dispersion for studying urban renewal scenarios in a neighborhood of Toulouse// Urban Climate. 2018. Vol. 23. P. 114-130.
[8] Sokhi R., Baklanov A., Schluenzen Н. (Eds.) Air Pollution and Meteorological Modelling for Atmospheric Research and Policy Applications, Anthem Press, 2017. 260 p.
[9] Li H., Cui G., Zhang Z. A New Scheme for the Simulation of Microscale Flow and Dispersion in Urban Areas by Coupling Large-Eddy Simulation with Mesoscale Models // Boundary-Layer Meteorol. 2018. Vol. 167. P. 145-170.
[10] Fallah-Shorshani M., Shekarrizfard M., Hatzopoulou M. Evaluation of regional and local atmospheric dispersion models for the analysis of traffic-related air pollution in urban areas // Atmos. Environ. 2017. Vol. 167. P. 270-282.
[11] Рапута В. Ф. , Шлычков В. А., Леженин А. А., Романов А. Н., Ярославцева Т. В.// Численный анализ данных аэрозольных выпадений примесей от высотного источника // Оптика атмосферы и океана. 2014. Т. 27. № 8. С. 713-718.
[12] Леженин А. А., Ярославцева Т. В., Рапута В. Ф. Использование спутниковой информации о траекториях дымовых факелов для расчета полей ветра // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2016. Т. 4. № 1. С. 63-67 .
[13] Islam М. A., Roy G. D. A mathematical model in locating an unknown emission source // Water, Air, and Solid Pollut. 2002. Vol. 136. № 1/4. P. 331-345.
[14] Вызова H. JL, Гаргер E. К., Иванов В. И. Экспериментальные исследования атмосферной диффузии и расчеты рассеяния примеси. Л. : Гидрометеоиздат, 1991. 278 с.
[15] Рапута В. Ф., Леженин А. А, Ярославцева Т. В. Оценка параметров выбросов Новосибирских ТЭЦ с использованием спутниковой информации // Интерэкспо ГЕО-Сибирь. 2018. Т.1. № 4. С. 137-146.
[16] Браун Р. А. Аналитические методы моделирования планетарного пограничного слоя. Л : Гидрометеоиздат, 1978. 151 с.
[17] Динамическая метеорология. / Под ред. Д. Л. Лайхмана. Л : Гидрометеоиздат, 1976. 608 с.
[18] Зилитинкевич С. С. Атмосферная турбулентность и планетарные пограничные слои. М. : ФИЗМАТЛИТ, 2013. 252 с.
Леженин Анатолий Александрович - к.ф.-м.н., ст. науч. сотрудник Института вычислительной математики и
математической геофизики СО РАН; e-mail: lezheninQommfao.sscc.ru;
Рапута Владимир Федотович - д.ф.-м.н., главный научный сотрудник Института вычислительной
математики и математической геофизики СО РАН;
Новосибирский НИИ гигиены, Роспотребнадзора;
e-mail: [email protected];
Амикишиева, Руслана Александровна - магистрант Новосибирского государственного университета;
e-mail: [email protected].
Дата поступления — 31 мая 2019 г.
