CC BY
33
МЕТОДЫ ГЕОГРАФИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ
УДК 504.3.054
А.П. Ревокатова1, Г.В. Суркова2, А.В. Кислов3
О МЕТОДЕ ОПЕРАТИВНОГО РАСЧЕТА ЭМИССИИ ЗАГРЯЗНЯЮЩИХ ВЕЩЕСТВ
В АТМОСФЕРУ НА ПРИМЕРЕ МОСКВЫ И МОСКОВСКОЙ ОБЛАСТИ
Описан метод оперативного расчета эмиссий загрязняющих веществ в атмосферу. Показано, что рассчитанные предложенным методом эмиссии можно использовать в качестве входных данных в химико-транспортных моделях для оперативного прогноза качества воздуха на территории Москвы и Московской области. Разработанный метод расчета эмиссий СО позволяет ставить в качестве реально достижимой цели реализацию оперативного краткосрочного прогноза поля концентрации угарного газа.
Ключевые слова: загрязнение атмосферы, химико-транспортная модель, прогноз, экология.
Введение. Актуальная задача экологии мегаполисов — развитие методов оперативного краткосрочного прогноза загрязнения воздуха. Решение этой проблемы должно осуществляться в рамках моделирования, поэтому необходимо знать начальное поле концентрации прогнозируемого вещества, граничные условия, иметь транспортную и химическую модели для описания переноса, а также владеть информацией об источниках, выбрасывающих в атмосферу вещество с земной поверхности.
Для Москвы и области ежедневная информация о текущем уровне загрязнения атмосферного воздуха предоставляется в открытом доступе через интернет по данным двух основных источников — государственной системы наблюдений Росгидромета (ГСН), эксплуатацию которой осуществляет ГУ "Московский ЦГМС — Р" (http://ecomos.ru/), и Муниципальной системы наблюдений (МСН), эксплуатацию которой осуществляет ГПУ "Мосэкомониторинг" (http://www. mosecom.ru). Сеть наблюдений за загрязнением атмосферного воздуха существует и в других городах России [2].
Постановка проблемы. Химико-транспортная модель основана на решении уравнения диффузии численными методами в узлах дискретной пространственной сетки. При этом подходе концентрация вещества в каждом узле в заданный момент времени определяется адвекцией, химическими реакциями, вымыванием, сухим осаждением, а также эмиссией веществ с подстилающей поверхности. Химико-транспортная модель должна быть состыкована с циркуляционной моделью, поставляющей информацию о метеорологическом режиме, прежде всего о поле ветра и распределении зон осадков [3, 15]. В настоящее время уже получили развитие интерактивно
состыкованные мезометеорологические — химико-транспортные — модели. Один из наиболее совершенных комплексов такого рода — модель COSMO-ART (Consortium for Small-scale Modelling; Aerosols and Reactive Trace gases) [4, 17], которая использована в нашей работе. COSMO-ART объединяет ряд модельных блоков, каждый из которых отвечает за расчет определенного процесса. В химическом блоке выполняются расчеты преобразования веществ в газовой фазе, а также учитываются фотодиссоциация, коагуляция, конденсация, нуклеация, осаждение, выведение и вымывание аэрозолей, их физическая и химическая трансформация [16]. Химические процессы в тропосфере представлены 172 реакциями. Среди неорганических соединений в явном виде рассматриваются 17 стабильных соединений и 4 радикала. Органические соединения включают 26 стабильных соединений и 16 радикалов. Пространственные и временные изменения концентрации малых газовых примесей в модели рассчитываются с помощью трехмерного уравнения диффузии. Горизонтальное разрешение численной модели, используемой нами, составляет 7x7 км.
Для осуществления решения численной модели на каждом шаге по времени, в каждом элементе пространства должны быть заданы значения эмиссии газообразных веществ и аэрозолей от естественных и антропогенных источников. Их оценка до настоящего времени базировалась на косвенных данных [10, 11], поскольку измерения не могут обеспечить необходимую информацию. Это связано с тем, что на отдельном элементе городской территории (7x7 км) одновременно функционируют десятки и сотни источников, идентифицировать которые и провести их оперативную инвентаризацию невозможно. Поэтому в опубликованных материалах [1, 7, 8] дана информация об эмис-
1 Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, географический факультет, кафедра метеорологии и климатологии, аспирантка; e-mail: [email protected]
2 Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, географический факультет, кафедра метеорологии и климатологии, доцент, канд. геогр. н.; e-mail: [email protected]
3 Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, географический факультет, кафедра метеорологии и климатологии, профессор, зав. кафедрой, докт. геогр. н.; e-mail: [email protected]
сиях загрязняющих веществ для каждого субъекта (города, области) РФ в целом за прошедший год. Косвенные оценки выбросов основаны на данных о плотности населения, развитии промышленности, наличии автодорог и других загрязняющих объектов. На таком принципе построены такие известные базы данных, как инвентаризация выбросов под эгидой Европейской программы по мониторингу и оценке (EMEP/CEIP — European Monitoring and Evaluation Programme / Centre on Emission Inventories and Projections), базы EDGAR (Electronic Data Gathering, Analysis and Retrieval system), EUROSTAT, TNO (Netherlands Organization for Applied Scientific Research) и EPER (European Pollutant Emission Register). К достоинствам этих данных относятся хорошая пространственная обеспеченность информацией (как правило, весь земной шар, континент или страна) и регулярный шаг по пространству, а к недостаткам — в первую очередь большое запаздывание по времени (1—3 года), низкое разрешение по пространству и недостаточная точность информации.
Несмотря на явный "климатологический" характер таких данных, их пытаются использовать в химико-транспортных моделях в качестве входных данных для краткосрочного прогноза качества воздуха, считая, что функция источника в каждый конкретный день и час повторяет те особенности, которые наблюдались в прошлые годы. Справедливости ради заметим, что иногда такой подход показывает неплохие результаты [9, 13]. Однако это говорит скорее всего о том, что выбранный для прогноза день оказался близок к "классическому". В общем случае такая идеализированная кривая суточного хода не обязана отражать условия конкретного дня. Различия в структуре выбросов в мегаполисе зависят от ряда причин, таких, как массовое изменение употребляемого топлива, перекрытие автодорог в связи с проведением различных мероприятий, снижение интенсивности движения в выходные и праздничные дни, усиление интенсивности движения при ремонте соседних автомагистралей и др. Необходимо отметить, что снижение выбросов загрязняющих веществ в выходные дни принимается во внимание в некоторых базах данных (например, в TNO), однако учесть национальные праздники не представляется возможным. Кроме того, известно, например, что в Москве даже в течение рабочей недели есть дни с более интенсивным движением. Значительно изменяется структура выбросов и в зависимости от сезона. Летние дачные пробки способствуют увеличению выбросов за пределами города и уменьшению выбросов в городе. Можно уверенно считать, что такие локальные факторы, заметно влияющие на структуру выбросов, нельзя предугадать заранее и учесть в типовых инвентаризациях.
Цель наших исследований — развитие оперативного метода расчета эмиссий. В процессе исследования оказалось, что надежные результаты получаются для консервативных веществ, поэтому акцент сделан на изучении поля концентрации угарного газа. Метод
иллюстрируется путем проведения прогностического расчета по модели COSMO-ART. Отличительная особенность метода — высокое пространственно-временное разрешение и учет локальных особенностей выбросов загрязняющих веществ за конкретный день.
Материалы и методы. В основе предлагаемого алгоритма расчета эмиссии загрязняющих веществ лежит известный подход (применявшийся многократно при решении уравнения теплопроводности), когда мощность источника определяется по измеренным значениям на предыдущих шагах по времени. Как обычно, будем считать, что движение атмосферы в сеточном масштабе (превышающем 7x7 км) описывается полем скорости ветра (u, v, w — его составляющие), а подсеточные движения представляют собой мелкомасштабную турбулентность. В этом случае приток и расход вещества, которое имеет концентрацию С (мг/м3), можно описать уравнением баланса массы
дС дС дС дС д , дС ^
-+ и-+ V-+ w-+ %У2С +—k-= E,
дt дх ду дг дг дг
(1)
где х и к — коэффициенты турбулентности по горизонтали и вертикали; Е характеризует появление и потерю вещества за счет химических реакций.
Проинтегрируем уравнение (1) по вертикали в пределах высоты Н и перенесем в левую часть ~все слагаемые, учитывающие перенос по вертикали (С — средняя по высоте концентрация):
'-k дСк + kдС
дг
+H
дС V ду
дг
- HC
'-СМН + Cw
ди дV дW
— + — +-
дх ду дг
=н дС-+н
дС и
д^ дх
н
+ H хУ2С -J Еёг.
+
Учитывая, что в задаче о загрязнении атмосферы эмиссия вещества в воздух осуществляется именно с поверхности, будем считать, что потоки на уровне Н малы по сравнению с потоками на нулевом уровне, совокупность которых и определяет эмиссию. Отметим, что если скорость изменения концентрации за счет химических превращений гораздо меньше скорости изменения за счет метеорологических процессов, то последним слагаемым можно пренебречь. Мы рассматривали именно данный случай, анализируя для отработки методики угарный газ (среднее время жизни которого в атмосфере составляет 1—3 месяца) — один из наиболее опасных реагентов, загрязняющих городскую атмосферу [12]. Следовательно, эмиссию (Е) можно рассчитать по следующей формуле, включающей величины, которые можно определить по данным измерений или вычислить в соответствующих блоках атмосферной динамической модели:
F = H
дС дСи дCV
-+-+--
дt дх
С
f ди дV дWЛ — + — +-
дх ду дг
ду + ^2С
Изменение концентрации по времени будем аппроксимировать разностью концентраций в последовательные моменты времени:
ЭС dt
i С k +1 _ С k ^ ij_
At
где k — шаг по времени; i, j — пространственные координаты.
Практическая реализация этого подхода осуществлена путем использования результатов оперативных численных расчетов по мезомасштабной модели COSMO-RU, осуществляемых на 40 вертикальных уровнях 4 раза в сутки в Гидрометцентре РФ, и данных сети наблюдений "Мосэкомониторинг", которая обеспечивает 20-минутные значения концентрации СО на 20 станциях, расположенных на территории Москвы и Московской области. Так как станции распределены по территории неравномерно, а данные об эмиссии загрязняющих веществ необходимо рассчитать в узлах регулярной сетки, то в первую очередь пришлось провести процедуру интерполяции измеренных концентраций. Для интерполяции был выбран метод обратных квадратов. Суть метода заключается в том, что значение в произвольной точке вычисляется как линейная комбинация значений заданных точек, причем веса в линейной комбинации берутся обратно пропорциональными квадрату расстояний от этой точки до соответствующих заданных точек. Кроме того, при расчете методом обратных квадратов задается размер радиуса, в пределах которого при интерполяции учитываются данные, окружающие центральную точку. Этой работе предшествовал тщательный анализ пространственной структуры поля концентрации СО, показавший возможность использования данного метода.
Высоту (Н) необходимо выбирать из условия однородного распределения примеси в рассматриваемом слое. Для расчета высоты этого слоя использована известная оценка, базирующаяся на представлении о том, что высота пограничного слоя атмосферы создается за счет вертикального турбулентного обмена, корректируемого вращением Земли. При этом комбинация коэффициента турбулентного обмена и параметра Кориолиса (f = 2ю sin ф, где ф — широта) дает
H = JW. Значение коэффициента вертикального турбулентного обмена принято равным 16 м2/с в соответствии со значениями на нижнем модельном уровне в модели COSMO-RU, при этом Н = 350 м. В работе [5] рассмотрены вертикальные профили распределения угарного газа по данным измерений, проводимых на Останкинской телебашне; показано, что содержание СО может оставаться неизменным до высоты 350 м, в то же время бывают дни, когда концентрация СО резко убывает с высотой. В работе [14], где приводятся оценки высоты слоя перемешивания воздуха в Москве в летний период, показано, что в период активной конвекции она может превышать 500 м.
В работе [6] сделан вывод, что вариации содержания СО в городе в основном зависят от скорости ветра и наличия температурных инверсий, а также описан механизм увеличения концентрации СО с высотой в случае разрушения приземных инверсий. Все это говорит о необходимости с аккуратностью учитывать высоту слоя перемешивания. Тем не менее мы решили попробовать наиболее простой вариант и использовать фиксированное значение высоты, равное 350 м, в надежде оценить его применимость по конечному результату. В дальнейшем можно будет использовать "плавающее" значение, которое зависит от высоты слоя перемешивания, наличия инверсии и других факторов.
Результаты исследований и их обсуждение. Расчет эмиссий. Расчет эмиссий выполнен для двух дней — 8 и 21 августа 2011 г. В эти дни сложились разные синоптические ситуации: 8 августа погода в Московском регионе определялась антициклоном, ветер был умеренным, рассеяние примесей — незначительным, а 21 августа отмечалось прохождение атмосферного фронта — сильный ветер с порывами до 15 м/с, выпадение осадков. Помимо различия в синоптических ситуациях отличались и дни недели: 8 августа — понедельник, рабочий день, а 21 августа — воскресенье, выходной.
Рассмотрим 8 августа. Сначала была проведена интерполяция измеренных значений концентрации в узлы регулярной сетки (с разрешением 7x7 км). Затем по уравнению (2) рассчитаны ежечасные поля эмиссий для каждой точки Москвы и Московской области. Соответствующие данные о скорости ветра и значения коэффициентов турбулентности получены из модели COSMO-RU с уровня 10 м — середины высоты нижней модельной ячейки. В течение суток 8 августа значения модуля скорости ветра изменялись на территории от 1,5 до 4 м/с. Значения коэффициента турбулентности, рассчитанные по модели COSMO-RU в блоке TERRA, взяты по данным с нижнего модельного уровня (20 м).
На рис. 1, а приведены рассчитанные поля эмиссии в 8, 15 и 19 ч. Выбирая эти временные срезы, мы рассчитывали увидеть увеличение эмиссии в утренние часы и вечернее время и уменьшение выбросов в дневные часы, что связано с выбросами автотранспорта, которые вносят основной вклад в эмиссию СО в крупных городах. Действительно, согласно нашим расчетам, в 8 и 19 ч выбросы СО доходили до 13 000 кг/ч с ячейки, в то время как в 15 ч эмиссия мало где превышала 6000 кг/ч с ячейки. Во время всех трех рассмотренных моментов времени самые высокие значения выбросов наблюдались на северо-западе и юго-востоке Москвы. Структура выбросов получилась неравномерная, что хорошо видно на рис. 2, где представлен их суточный ход в разных районах Москвы. Так, на Ленинградском проспекте, в районе станции метро "Сокол", суточный ход выбросов вполне соответствовал классическому, имеющему 2 макси-
Рис. 1. Пространственное распределение эмиссии СО 8 августа (а) и 21 августа (б) 2011 г. в Москве, кг/ч с ячейки
Рис. 2. Суточный ход эмиссии СО в некоторых районах Москвы 8 августа (а) и 21 августа (б) 2011 г.: 1 — Ленинградский проспект, 2 —
Зеленоград, 3 — центр Москвы, 4 — проспект Вернадского
мума, а около станции метро "Проспект Вернадского" эмиссия СО в дневные часы была такой же высокой, как и утром. Это, скорее всего, связано с локальными автомобильными пробками или дорожными работами. Неоднородность выбросов, представленная на рис. 2, подтверждает справедливость сделанных выше предположений о том, что описание эмиссий в крупных городах не подчиняется общему закону и не описывается классическим "климатическим средним".
Оценим вклад разных членов уравнения (2) в итоговую эмиссию. В табл. 1 приведен фрагмент расчетов составляющих уравнения и итоговой эмиссии в утренние часы (8—9 ч утра) для разных модельных ячеек, если итоговая сумма членов оказывалась отрицательной, эмиссия считалась равной нулю.
Таблица 1
Вклад разных членов уравнения (2) в эмиссию СО, утро 08.08.2011 (фрагмент данных для нескольких расчетных ячеек)
При анализе данных, представленных в табл. 1, виден незначительный вклад горизонтальной турбулентной диффузии. Наибольший вклад в эмиссию вносят изменения по времени: в утренние часы этот поток положителен, что отражает активизацию автомобильного движения утром в будний день. Поздним вечером (табл. 2) эмиссия за счет изменения по времени отрицательна, в среднем она на порядок меньше, чем эмиссия за счет адвекции. Это объясняется тем, что в 23 ч концентрация угарного газа уменьшалась или оставалась неизменной в связи с прекращением активного движения автомобилей. В большинстве точек по пространству итоговая эмиссия получена отрицательной (и, как упоминалось выше, была приравнена к нулю).
Рассмотрим 21 августа. В течение суток значения скорости ветра варьировали от 4,7 до 6,2 м/с, а средние значения коэффициента турбулентности составляли 13,8 м2/с. На рис. 1, б приведены рассчитанные
поля эмиссий в 8, 15 и 19 ч. Видно, что утром и днем эмиссия СО была невелика и соответствовала фоновым значениям — в среднем 500—1000 кг/ч с ячейки. Выделяется только юго-восток Москвы, где выбросы превышали 6000 кг/ч с ячейки. Небольшие значения выбросов в Москве объясняются тем, что утром в воскресенье интенсивность автомобильного движения обычно слабая. Большая эмиссия СО на юго-востоке столицы связана, во-первых, с тем, что эти районы города всегда более загружены, а во-вторых, с тем, что 21 августа в Москве преобладал довольно сильный западный ветер, который сносил загрязнения на восток. Рассмотрим карту на 19 ч (рис. 1, б): максимальные значения эмиссии СО наблюдаются на окраинах Москвы, в районах пересечения крупных шоссе с МКАД. Это объясняется наличием автомобильных пробок вечером в воскресенье, так как именно в это время многие жители возвращаются из Подмосковья в город. На рис. 2, б представлен суточный ход выбросов в отдельных районах Москвы. Видно, что интенсивность выбросов в воскресенье заметно ниже по сравнению с будним днем (рис. 2, а). В центре Москвы эмиссия не превышала 2000 кг/ч с ячейки. Только в вечерние часы в районе Зеленограда, непосредственно примыкающего к Ленинградскому шоссе, эмиссия СО достигала 5000 кг/ч с ячейки.
Таблица 2
Вклад разных членов уравнения (2) в эмиссию СО, вечер 08.08.2011 (фрагмент данных для нескольких расчетных ячеек)
Время Долгота, град. Широта, град. Рассчитанная эмиссия, кг/ч с площади ячейки Вклад изменения по времени, кг/ч Вклад адвекции, кг/ч Вклад горизонтальной турбулентной диффузии, кг/ч
23 37,57 55,75 0 -309 -2546 -0,12
23 37,57 55,81 1803 -50 1852 0,94
23 37,57 55,88 0 -119 -257 -1,16
23 37,57 55,94 1082 -122 1204 -0,27
23 37,57 56,00 0 -93 -8589 -1,30
23 37,64 55,50 1312 -415 1728 -1,52
23 37,64 55,56 0 -408 -222 0,02
23 37,64 55,63 0 -323 -919 0,09
23 37,51 55,81 5302 -54 5355 0,59
Оценим вклад разных членов уравнения (2) в итоговую эмиссию (табл. 3, 4). Вклад турбулентной диффузии как в утреннее, так и в вечернее время на несколько порядков меньше, чем вклад других членов уравнения. Вклад в эмиссию, по расчетам изменения по времени в утренние часы, положителен, но невелик по сравнению с влиянием адвекции, усилившейся за счет сильного ветра. Эмиссия, полученная за счет изменения по времени 8 августа (табл. 1), в среднем
Время Долгота, град. Широта, град. Рассчитанная эмиссия, кг/ч с площади ячейки Вклад изменения по времени, кг/ч Вклад адвекции, кг/ч Вклад горизонтальной турбулентной диффузии, кг/ч
8 37,95 55,63 3050 3375 -322 -2,34
8 37,95 55,69 6009 4533 1479 -3,24
8 37,95 55,75 6382 4664 1721 -3,08
8 37,95 55,81 5057 3469 1590 -1,49
8 37,95 55,88 5826 2624 3203 -0,97
8 37,95 55,94 3439 2206 1234 -1,07
9 37,20 55,56 2896 -50 2943 2,53
9 37,20 55,63 3026 32 2991 3,36
9 37,20 55,69 2114 107 2003 4,20
на порядок больше, чем 21 августа. Это, как уже отмечалось, связано с тем, что утром в воскресенье 21 августа рост концентрации угарного газа был сравнительно небольшим в связи с низкой интенсивностью автомобильного движения.
Таким образом, роль процессов, определяющих интенсивность эмиссии СО, значительно изменяется в зависимости от погодных условий, дня недели и других факторов. В маловетреную погоду и в рабочий день значения эмиссии за счет изменения по времени и за счет адвекции приблизительно одинаково влияют на итоговую величину. А в воскресенье при сильном ветре (21 августа) основной вклад в суммарную эмиссию вносит адвективный член уравнения.
Таблица 3
Вклад разных членов уравнения (2) в эмиссию СО, утро 21.08.2011 (фрагмент данных для нескольких расчетных ячеек)
Время Долгота, град. Широта, град. Рассчитанная эмиссия, кг/ч с площади ячейки Вклад изменения по времени, кг/ч Вклад адвекции, кг/ч Вклад горизонтальной турбулентной диффузии, кг/ч
8 37,51 55,81 1346 147 1201 -1,85
8 37,57 55,56 2647 682 1965 0,28
8 37,57 55,63 827 1065 -236 -1,76
8 37,57 55,69 0 1737 -4268 -5,01
8 37,57 55,88 400 866 -465 -0,41
8 37,64 55,63 58 725 -666 -0,01
9 37,64 55,69 0 508 -1073 0,89
9 37,64 55,75 265 -170 434 0,99
Таблица 4
Вклад разных членов уравнения (2) в эмиссию СО, вечер 21.08.2011 (фрагмент данных для нескольких расчетных ячеек)
Время Долгота, град. Широта, град. Рассчитанная эмиссия, кг/ч с площади ячейки Вклад изменения по времени, кг/ч Вклад адвекции, кг/ч Вклад горизонтальной турбулентной диффузии, кг/ч
23 37,82 55,56 0 -193 -319 0,23
23 37,82 55,63 2352 -192 2544 -0,12
23 37,82 55,69 2889 -335 3226 -1,11
23 37,82 55,75 0 -387 -15 -0,46
23 37,82 55,88 0 -689 -1733 0,18
23 37,89 55,94 0 -610 212 0,05
23 37,95 55,56 1802 -121 1924 -0,34
Средняя рассчитанная эмиссия 8 августа составляет 2500 кг/ч с ячейки площадью 49 км2 (или с 1 м2 в час выбрасывается 51 мг). Если считать, что это количество равномерно распределяется в столбе атмосферы высотой Н = 350 м, то изменение концентрации СО за счет эмиссии составит 0,14 мг/м3. При средних значениях концентрации СО, составляющих 0,2—0,8 мг/м3, значения полученной эмиссии вполне реальны.
Эти значения, рассчитанные по представленной методике, были сопоставлены с данными TNO, которые являются результатом косвенных расчетов и инвентаризаций выбросов. Высокое разрешение данных (горизонтальное — 8x8 км, временное разрешение — 1 ч) достигается с помощью специальной интерполяции. В настоящее время доступны данные с 2003 по 2007 г. Для последующих лет значения эмиссии интерполируются с помощью методики IIASA (Международный институт прикладного системного анализа). TNO оценивает выбросы на территории России, опираясь в первую очередь на данные о плотности населения и автодорог. Локальные факторы загрязнения в большинстве случаев не учитываются. Поля эмиссии имеют радиальную структуру, поэтому считается, что в центре Москвы выбрасывается максимальное количество загрязняющих веществ, а на окраинах города — минимальное, т.е. игнорируется влияние отдельно стоящих промышленных предприятий, ТЭС и других источников загрязнения.
При сравнении полученных данных выявлено, что эмиссии, предоставленные TNO, по порядку величины совпадают с теми, которые получились при расчетах по уравнению (2), однако структура выбросов внутри Москвы и суточный ход эмиссии заметно различаются. На рис. 2 представлен суточный ход эмиссии СО в Москве и Московской области по данным TNO, а также значений эмиссии, рассчитанных с использованием измеренных значений концентрации. Как упоминалось выше, эмиссия TNO представляет собой классический ход выбросов с 2 максимумами — утром и вечером (рис. 3, а), причем такая же структура распространяется и на выходные дни, лишь немного снижаются абсолютные значения выбросов. На рис. 3, б представлен суточный ход выбросов в Московской области: видно, что, согласно данным TNO, они не превышают 600 кг/ч с ячейки, в то время как рассчитанные по уравнению (2) значения выбросов в Московской области превышают 4000 кг/ч с ячейки. Такое занижение выбросов СО в Московской области приводит к ухудшению качества прогноза. Рассмотрим это подробнее.
Прогноз значений концентрации угарного газа на 1 сутки по территории Москвы и области (по модели COSMO-ART). Рассчитанные значения эмиссии СО были использованы в качестве входных данных для модели COSMO-ART, которая состоит из мезометео-рологической модели COSMO-RU7, работающей в оперативном режиме в Гидрометцентре России, и блока химических трансформаций ART.
Рис. 3. Эмиссия СО в Москве (а) и в Московской области (б) по данным TNO и по расчету для 8 августа: 1 — TNO, 2 — рассчитанные на
основании измеренных концентраций, кг/ч с ячейки
Так как цель авторов — разработка способа оперативного прогноза пространственно-временного распределения угарного газа, значения эмиссии, рассчитанные по данным о его концентрации за 8 августа, использованы в качестве входных данных для прогноза от 0 ч 9 августа, т.е. сделано предположение, что в течение следующих суток сохраняются схожие условия формирования структуры выбросов. Безусловно, такой подход не исключает неточностей: эмиссия во вторник не во всем должна быть похожа на эмиссию в понедельник. Однако предложенный способ дает гораздо более реальные результаты, чем использование "среднемноголетних" концентраций ТМО. Идея об использовании средних значений эмиссии за неделю или за несколько последовательных дней была отклонена авторами, так как это имеет больше общего с инвентаризациями, нежели с оперативным расчетом. В то же время метод переноса значений эмиссии на следующий день нужно использовать разумно: так, значения эмиссии, рассчитанные по данным пятницы, нельзя переносить на субботу, равным образом выбросы в воскресенье нельзя использовать для прогноза в понедельник. В этом случае получается, что схема может оперативно работать для прогноза значений концентрации со вторника по пятницу.
Для 9 августа 2011 г. выполнены два численных эксперимента — контрольный эксперимент, в котором в качестве входных данных использованы данные ТМО, а также эксперимент со значениями эмиссии угарного газа, рассчитанными по уравнению (2).
В связи с тем что "Мосэкомониторинг" проводит измерения только в Зеленограде, Звенигороде и Павловском Посаде, было решено частично использовать поле эмиссии ТМО для части территории Московской области, не освещенной данными непосредственных измерений. Для районов Подмосковья, где "Мосэкомониторинг" проводит измерения, использовались значения эмиссии, рассчитанные по уравнению (2). Использование данных ТМО вне Москвы, где они имеют невысокие значения, не должно было
заметно отразиться на результате прогноза в Москве. Тем не менее в дальнейшем планируется рассмотреть возможность использования значений эмиссии, рассчитанных по данным подмосковных станций "Мо-сэкомониторинга" для покрытия всей Московской области, т.е. полностью исключить использование данных ТМО.
Каждый раз модель запускалась от 0 ч иТС; прогностические поля рассчитывались на 24 ч. Эксперименты проводились для территории Московской области, которая покрывалась при заданном разрешении 64x64 точками.
Результаты численных экспериментов. Оценку качества модельных расчетов с использованием нескольких типов исходных данных проводили путем сравнения модельных значений концентрации со станционными данными.
На рис. 4 представлено сравнение прогностических значений концентрации СО при использовании комбинированного поля эмиссии и эмиссии ТМО. При прогнозе на 9 августа использована эмиссия, рассчитанная по концентрации 8 августа. Время суток начинается с 4 ч утра, так как это соответствует 0 ч по Гринвичу. На рис. 4 видно, что применение комбинированного поля улучшает прогноз в Останкине по крайней мере с точки зрения ликвидации абсолютно нереалистических значений. Высокие значения концентрации СО при использовании данных ТМО свидетельствуют о сильном завышении эмиссии ТМО в этом районе. Это связано с тем, что при составлении инвентаризации не учитывалось расположение парков и лесных зон на территории Москвы. Благодаря использованию комбинированного поля заметно улучшился результат для Зеленограда, где модель ТЫО занижала значения выбросов, приводя и к занижению прогностических значений концентрации. Для Черемушек модельные значения концентрации при использовании комбинированного поля также стали несколько ближе к измеренным. Для ул. Казакова принципиальные улучшения прогноза не выявлены (рис. 4).
Рис. 4. Суточный ход концентрации СО 9 августа 2011 г. по модельным и станционным данным в нескольких районах Москвы: 1 —
TNO, 2 — данные наблюдений, 3 — комбинированное поле
Выводы. Предложенный метод расчета эмиссии угарного газа позволяет реализацию оперативного краткосрочного прогноза поля концентрации СО ставить как реально достижимую цель. Оправданность такого подхода для города очевидна:
— во-первых, для оперативного прогноза загрязнения воздуха нельзя пользоваться многолетними средними данными инвентаризаций выбросов без учета их ежедневно меняющегося объема в зависимости от состояния промышленности, транспортной загруженности и т.д.;
— во-вторых, в городе концентрация многих загрязняющих веществ, в частности угарного газа, контролируется в первую очередь именно выбросами этих веществ, только потом подключаются процессы химических и фотохимических преобразований, сухое и влажное выведение. Отметим, что ни одна инвентаризация не способна учесть локальные особенности выбросов в каждый конкретный день. Методики расчета выбросов загрязняющих веществ в атмосферу от различных предприятий и автотранспорта также не могут стать базой для оперативного расчета эмиссии, тем более что в нашем случае требуется равномерное разрешение по пространству. Таким образом, предложенный метод расчета эмиссий — единственный возможный способ получить актуальные данные о выбросах;
— порядок рассчитанных значений эмиссии сходен с таковым для значений выбросов, подготовленных в архиве TNO, однако внутрисуточный ход эмиссии и пространственное распределение внутри Москвы заметно различаются. При составлении инвентаризации выбросов TNO использует классический подход с 2 максимумами (утренним и вечерним). В пространственном отношении выбросы TNO представляют собой своеобразный "купол" с максимальными значениями в центре города и их уменьшением к окраинам (к району МКАД, где за счет постоянного активного движения автотранспорта выбросы угарного газа очень велики). Рассчитанные нами значения эмиссии СО показывают более реальную пространственную структуру с учетом особенностей расположения промышленных предприятий, автодорог и прочих загрязняющих факторов внутри Москвы. При использовании этих данных об эмиссиях прогноз оказывается не хуже, а в большинстве случаев лучше, чем при использовании только данных TNO.
Авторы выражают благодарность Государственному природоохранному учреждению "Мосэкомони-торинг" при Департаменте природопользования и охраны окружающей среды города Москвы, Е.Г. Се-мутниковой за предоставленные данные наблюдений, а также разработчикам модели COSMO-ART Бернарду и Хайке Фогель.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Аналитический обзор: Качество воздуха в крупнейших городах России за десять лет. СПб.: Астерион, 2009. 133 с.
2. Безуглая Э.Ю., Смирнова И.В. Воздух городов и его изменения. СПб.: Астерион, 2008. 254 с.
3. Берлянд М.Е. Прогноз и регулирование загрязнения атмосферы. Л.: Гидрометиздат, 1985.
4. Вильфанд Р.М., Ривин Г.С., Розинкина И. А. Система COSMO-RU негидростатического мезомасштабного краткосрочного прогноза погоды Гидрометцентра России: первый этап реализации и развития // Метеорология и гидрология. 2010. № 8. С. 6—20.
5. Горчаков Г.И., Семутникова Е.Г., Гладков П.С. и др. Вертикальные профили концентраций угарного газа и оксидов азота в пограничном слое городской атмосферы // Оптика атмосферы и океана. 2009. Т. 22, № 8. C. 787—794.
6. Гречко Е.И., Джола А.В., Ракитин В.С. и др. Вариации общего содержания окиси углерода и параметры атмосферного пограничного слоя в центре Москвы // Оптика атмосферы и океана. 2009. Т. 22, № 3. С. 284—288.
7. Ежегодник выбросов загрязняющих веществ в атмосферу городов и регионов Российской Федерации за 2001 год НИИ охраны атмосферного воздуха, МПР РФ. СПб., 2002. 296 с.
8. Ежегодник выбросов загрязняющих веществ в атмосферу городов и регионов Российской Федерации за 2007 год НИИ охраны атмосферного воздуха, МПР РФ. СПб., 2008. 162 с.
9. Коновалов И.Б., Еланский Н.Ф., Звягинцев А.М. и др. Валидация химическо-транспортной модели нижней ат-
мосферы Центрально-Европейского региона России с использованием данных наземных и спутниковых измерений // Метеорология и гидрология. 2009. № 4. С. 65—74.
10. Методика расчета концентраций в атмосферном воздухе вредных веществ, содержащихся в выбросах предприятий. ОНД-86. Л.: Гидрометеоиздат, 1986.
11. Рекомендации по составлению Обзора выбросов загрязняющих веществ в атмосферу на территории республики (края, области, автономного округа). СПб., 2009.
12. Суркова Г.В. Химия атмосферы. М.: Изд-во Моск. ун-та, 2002. 210 с.
13. Konovalov I.B., Beekmann M., Kuznetsova I.N. et al. Atmospheric impacts of the 2010 Russian wildfires: integrating modelling and measurements of an extreme air pollution episode in the Moscow region // Atmos. Chem. Phys. 2011. Vol. 11. P. 10 031—10 056.
14. Pekour M.S., Kallistratova M.A. SODAR study of the boundary layer over Moscow for air-pollution application // Appl. Phys. B. 1993. Vol. 57, N 1. P. 49—55.
15. Seinfeld T.H., Pandis S.N. Atmospheric chemistry and physics: from air pollution to climate change. Oxford: John Wiley and Sons, 1997. 1360 p.
16. Stockwell W.R., Kley D. The Euro-RADM mechanism. A gas-phase chemical mechanism for European air quality studies // Berichte des Forschungszentrum Juelich Juel, Germany. 1994. Bd. 28. S. 1—68.
Vogel B., Vogel H, Bangert M. et al. COSMO-ART documentation. Institute of Meteorology and Climate Res., Karlsruhe Institute of Technology. 2009. 79 p.
Поступила в редакцию 05.06.2012
A.P. Revokatova, G.V. Surkova, A.V. Kislov
ON THE TECHNIQUE OF REAL-TIME CALCULATION OF THE EMISSIONS OF AIR POLLUTANTS (CASE STUDY OF MOSCOW AND THE MOSCOW OBLAST)
A technique of real-time calculation of the emissions of air pollutants is described. Emission values calculated by the suggested technique could be used as input data for the chemical-transportation models aimed at the air quality forecast for the territory of Moscow and the Moscow oblast. The technique of calculating the CO-emissions provides for the realization of the short-time forecast of CO concentration field.
Key words: real-time calculation, emissions of air pollutants, atmosphere, Moscow, Moscow oblast.
