CC BY
5
Основные факторы, влияющие на концентрацию мелкодисперсной пыли на придорожных территориях линейного города
Ю.П. Иванова, Т.В. Соловьева, А.А. Сахарова, О. О. Иванова, Д.М. Лепехина,
О.П. Сидельникова Институт архитектуры и строительства Волгоградского государственного
технического университета
Аннотация: В статье рассмотрены вопросы распространения мелкодисперсной пыли в атмосферном воздухе придорожных территорий городов линейной конфигурации, факторы, влияющие на ее концентрацию на придорожной территории. Ключевые слова: мелкодисперсная пыль, придорожные территории, автомобильный транспорт, скорость ветра, метеорологические параметры.
Линейный город имеет градостроительную планировку с большой протяженностью, где его длина во много раз превосходит его ширину. К городам линейного (ленточного) типа относится — Волгоград, в котором хорошо прослеживаются две узкие параллельные полосы (зоны) жилого и промышленного назначения, между которыми тянется зеленая защитная зона
[1]. В настоящее время Волгоград - один из наиболее протяженных городов России, в нем сформировалась линейно планировочная структура, которая простирается вдоль реки Волги почти на 100 км, вместе с тем в ширину Волгоград в некоторых участках составляет от 3 до 10 км [1, 2]. Общая площадь, очерченная границами, составляет 400 км , однако Волгоград имеет разрывы между районами, которые заняты зелеными зонами и пустырями, вследствие чего территория занятая жилыми кварталами почти в 3 раза меньше
[2]. В линейном городе Волгограде движение транспорта осуществляется преимущественно по 3-м продольным магистралям, которые проходят в непосредственной близости с селитебной территорией [3,4].
Наряду с газообразными загрязнителями атмосферы, одним из наиболее часто встречающихся является пыль. Пыль - это мельчайшие твердые частицы, которые поднимаются с поверхности земли в результате движения
воздушных масс и оседают на ее поверхность под воздействием земного притяжения, а также вместе с осадками.
Аэрозоль — это дисперсная система, которая состоит из взвешенных в газообразной среде, в воздухе дисперсной фазы мелких частиц [5].
Для воздушного бассейна урбанизированных территорий характерно образование аэрозолей антропогенного происхождения, являющихся результатом хозяйственной деятельности человека; природного происхождения - результат выветривания горных пород, лесных пожаров, облаков, вулканических процессов, туманов и т. п.; биогенные аэрозоли [5,6].
Оценка и прогнозирование концентрации мелкодисперсной пыли в воздушной среде придорожных территорий линейного города в значительной степени определяется математической моделью, используемой в системе мониторинга. Известные современные математические модели не всегда учитывают быстрые изменения целого ряда факторов, влияющих на рассеивание примесей в условиях линейного города, в том числе, изменения направления и скорости ветра по времени суток [7]. Они не всегда могут быть использованы для оперативного прогноза, т.к. зачастую на расчеты уходит достаточно много времени [8].
В процессе работы авторами была рассмотрена зависимость концентрации РМ2,5 и РМ10 от девяти факторов, на основании данных полученных в 95 экспериментальны токах, таких, как L — длина участка, км; Л — интенсивность легковых автомобилей, авт/час; J2 — интенсивность грузовых автомобилей, авт/час; Уа — средняя скорость движения транспортного потока, авт/час; а — продольный уклон проезжей части, градусы; ф — относительная влажность воздуха, градусы; t — температура воздуха, С; Vv — скорость ветра, м/с; 0 — угол ветра к дороге, градусы.
Для оперативного прогноза содержания мелкодисперсной пыли в атмосфере придорожных территорий линейного города методом
множественной корреляции было получено уравнение квадратичной регрессии, устанавливающее связь между концентрацией РМ2,5, РМ10 на бордюре ПЧ и основными влияющими факторами [9,10].
При рассмотрении линейной регрессии для РМ2,5 и РМ10 были вычислены коэффициенты корреляции 0,47 и 0,32, соответственно, что говорит о слабой корреляционной зависимости, поэтому в обоих случаях рассматривалась квадратичная регрессия.
Коэффициент множественной корреляции R = 0,979 близок к 1, что характеризует высокую степень зависимости переменной РМ2,5 от значимых переменных, включенных в уравнение регрессии. Полученное уравнение квадратичной регрессии для РМ2,5 будет иметь вид:
РМ2,5 = 0,0000323ф2 - 0,0409^^ + 0,023589L•t - 0,002095^ +
Проверим значимость уравнения регрессии по критерию Фишера-Снедекора. Уравнение регрессии значимо на уровне а, если фактически наблюдаемое значение статистики:
г.. ■. -табличное значение F-критерия Фишера-Снедекора, определенное
на уровне значимости а при к1 = р и k2 = п^-1 степенях свободы, р — число оцениваемых параметров уравнения регрессии; п — число наблюдений. В нашем случае:
0,007246a•Vv-0,001255ф•t.
(1)
(2)
R2=0,979; p = 6; п = 95; а = 0,05; Ы = 6; k2 = 88; F = 338,245;
-^,05; 6; 88 = 2,617
Так как ^ > Рак1к2 то полученное уравнение регрессии значимо.
(3)
и
0.9
0,8
0.7
0.6
15
Ц 0,5
п
е
X 0.4
0,3
0,2
Предсказанные и наблюдаемые значения Зависимая перемен.: РМ2.5
0 1
О о 0
о
о . □
о яда 0 о о
о О с О _ 70 о 0
Л>' , - V''- 'Ь о
,'УУ
0,1 0,2 0.3 0,4 0,5 0.6
Предск. значения
0.7
0,6
0.9
0,95 Дое.ИНТ.
Рис.1 - Доверительная область наблюдаемых и предсказанных значений РМ2,5 Коэффициент множественной корреляции R = 0,98 близок к 1, что характеризует высокую степень зависимости переменной РМ10 от значимых переменных. Полученное уравнение квадратичной регрессии для РМ10 будет иметь вид:
РМ10 = 0,0430t - 0,00402^ - 0,000627^ + 0,00002J2•Vv + 0,003026*^ -0,000536ф4. (4)
Проверим значимость уравнения регрессии по критерию Фишера-Снедекора. В нашем случае:
R2=0,98; p = 6; п = 95; а = 0,05; Ы = 6; k2 = 88; F = 355,7; Fo,o5; 6; 88 = 2,617 (5) Так как Т7 > Ра к1к2 то полученное уравнение регрессии значимо.
Расчеты представлены в приложении Д.
М Инженерный вестник Дона, №8 (2022) ivdon.ru/ru/magazine/arcliive/n8y2022/7874
0,45 0.40 0.35 § 0.30
X 01 Т га
* 0,25 я 2
X 0.20
0,15 0,10
0.05 0,
Предсказанные и наблюдаемые значения Зависимая перемен.: РМЮ
о о -¡а'о Э
ую
с а аяйзо ара' о ¡¿«гооо ас □
о О ЛЙГ10 о .л" о □
о О ООО;'"
' *
05 0,10 0,15 0,20 0,25 0,30
Предск. значения
0,35
0,40
0,45
0,95 Дов.Иит.
Рис. 2 - Доверительная область наблюдаемых и предсказанных значений
РМю
Анализ уравнений показал, что наиболее значимыми факторами из исследуемых, влияющих на концентрацию РМ25 в атмосфере линейного города на бордюре проезжей части, являются скорость ветра, значение которой проявляется только в эффекте с интенсивностью грузовых автомобилей, температура воздуха в эффекте с влажностью, а также длинной участка, продольным уклоном дороги. Для мелкодисперсной пыли РМю - это температура в эффекте с влажностью воздуха, скорость ветра в эффекте с продольным уклоном дороги, интенсивностью грузовых автомобилей.
Литература
1. Антюфеев А.В., Птичникова Г.А. Линейный город. Градостроительная система Большой Волгоград, Волгоград: Волгоградский государственный технический университет, 2018. - 197с.
2. Православнова Е.П. Доклад «О состоянии окружающей среды Волгоградской области в 2020 году» Ком. природных ресурсов, лесного хоз-ва и экологии Волгогр. обл. - Ижевск : ООО «Принт», 2021. - 300 с.
3. Иванова Ю. П. Повышение экологической безопасности линейного города при уменьшении воздействия оксида углерода и шума (на примере г. Волгограда): дис. ... к-та техн. наук / Иванова Ю.П. - Волгоград, 2021. - 174 с.
4. Барикаева Н. С. Совершенствование системы мониторинга загрязнения воздуха придорожных территорий городов мелкодисперсной пылью: дис. ... канд. техн. наук : 05.23.19 - Волгоград, 2017. - 159 с.
5. Иванова Ю.П., Соловьева Т.В., Дериченко А.В., Боженкова A.C., Маркин В.С., Азаров В.Н. Влияние транспортных магистралей на формирование шума в городской среде и способы его снижения. Инженерный вестник Дона, №1, 2020. URL: ivdon. ru/ru/magazine/archive/n1y2020/6257.
5. Боровиков А. В. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере. - Санкт-Петербург: Изд. дом «Питер», с. 656. 2001.
6. Берлянд М.Е., Генихович Е.Л., Оникул Р.И. Моделирование загрязнения атмосферы выбросами из низких и холодных источников. Метеорология и гидрология, 1990, № 5. с. 5-17.
7. Иванова Ю.П., Сахарова A.A., Иванова О.О., Сидельникова О.П., Абуев Т.Э. Влияние метеорологических условий и интенсивности транспортного потока на распространение оксида углерода. Инженерный вестник Дона, 2021, №7. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n7y2021/7086.
8. Донцова Т. В. Балансовый метод оценки загрязнения воздушной среды крупных городов на принципах биосферной совместимости: дис. к-та техн. наук. Волгоград, 2016. 161 с.
9. Sulaiman F.S., Darus N., Mashros N., Haron Z., Yahya K. Traffic Noise
2021Assessment at Residential Areas in Skudai, Johor. E3S Web Conf. Volume 34, 2018 International Conference on Civil & Environmental Engineering (CENVIRON 2017). P. 02024. URL: e3s-
conferences.org/articles/e3sconf/abs/2018/09/e3sconf_cenviron2018_02024/e3sco nf_cenviron2018_02024.html.
10. Revich B.A., Sidorenko V.N. Human Health Damage from Environmental Pollution. Bulletin «Towards a Sustainable Russia», 2006. № 35. URL: ecologyandculture.ru/upload/File/Bull_3 5 en.pdf
References
1. Doncova T. V. Balansovyj metod ocenki zagryazneniya vozdushnoj sredy krupnyh gorodov na principah biosfernoj sovmestimosti [Balance method for detecting aircraft of large cities at biospheric security sites]: dis. k-ta tekhn. nauk. Volgograd, 2016. 161 p.
2. Pravoslavnova E.P. Doklad «O sostoyanii okruzhayushchej sredy Volgogradskoj oblasti v 2020 godu» [Report "Environment of the Volgograd region in 2020"] Kom. prirodnyh resursov, lesnogo hoz-va i ekologii Volgogr. obl. Izhevsk: OOO «Print», 2021. 300 p.
3. Ivanova YU. P. Povyshenie ekologicheskoj bezopasnosti linejnogo goroda pri umen'shenii vozdejstviya oksida ugleroda i shuma (na primere g. Volgograda) [Improving the environmental safety of a linear city while reducing the impact of carbon monoxide and noise (on the example of the city of Volgograd)]: dis. ... k-ta tekhn. nauk. Volgograd, 2021. 174 p.
4. Barikaeva N. S. Sovershenstvovanie sistemy monitoringa zagryazneniya vozduha pridorozhnyh territorij gorodov melkodispersnoj pyl'yu [Improving the system for monitoring air pollution of roadside areas of cities with fine dust]: dis. ... kand. tekhn. nauk: 05.23.19. Volgograd, 2017. 159 p.
5. Borovikov A. V. STATISTICA. Iskusstvo analiza dannyh na komp'yutere [The art of data analysis on a computer]. Sankt-Peterburg: Izd. dom «Piter», 2001. 656 p.
6. Berlyand M.E., Genixovich E.L., Onikul R.I. Meteorologiya i gidrologiya, 1990, № 5. pp. 5-17
7. Antyufeev A.V., Ptichnikova G.A. Linejnyj gorod. Gradostroitel'naya sistema Bol'shoj Volgograd, Volgograd [Linear city. Urban planning system Big Volgograd, Volgograd]: Volgogradskij gosudarstvennyj tekhnicheskij universitet, 2018. 197p.
8. Ivanova YU.P., Saharova A.A., Ivanova O.O., Sidel'nikova O.P., Abuev T.E. Inzhenernyj vestnik Dona, 2021, №7. URL: ivdon. ru/ru/magazine/archive/n7y2021/7086.
9. Doncova T. V. Balansovyj metod ocenki zagryazneniya vozdushnoj sredy krupnyh gorodov na principah biosfernoj sovmestimosti [Balance method for detecting aircraft of large cities at biospheric security sites]: dis. k-ta tekhn. nauk. Volgograd, 2016. 161 p.
10. Revich B.A., Sidorenko V.N. Bulletin «Towards a Sustainable Russia», 2006. № 35. URL: ecologyandculture.ru/upload/File/Bull_35en.pdf.
