CC BY
1860
EARTH SCIIEMOIS / <<ШЦШ(Ш1УМ-ШУГМА1>>#Щ27)),2©1]9
EARTH SCIENCES
Мханна А.И.1,
1 Российский государственный гидрометеорологический университет, Санкт-Петербург,
Россия
DOI: 10.24411/2520-6990-2019-10012 ОЦЕНКА ЗАГРЯЗНЕНИЯ АТМОСФЕРНОГО ВОЗДУХА В Г. ПАРИЖ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ
ЧИСЛЕННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
Mkhanna A.I.1,
1Russian State Hydrometeorological University, St. Petersburg, Russia
THE ESTIMATION OF ATMOSPHERIC AIR POLLUTION IN PARIS USING NUMERICAL
SIMULATION
В работе дается оценка результатов численное моделирования на городском масштабе, с учетом влияния антропогенных потоков тепла на основные метеорологические параметры
In this research the estimation of numerical simulation on the urban-scalewas performed, including anthropogenic heat fluxes influence on main meteorological parameters
Введение
Антропогенные потоки тепла включают в себя тепло, выделяемое двигателями внутреннего сгорания автомобилей, тепло, образующееся в производственных процессах, проведенное тепло через стены зданий или излучаемое непосредственно в атмосферу системами кондиционирования воздуха, а также метаболическое тепло, выделяемое людьми и животными [1,12].
В масштабе планеты потоки антропогенного тепла слабо влияют на глобальный температурный режим: они составляют примерно 0,03 Вт/м2, что на четыре порядка меньше, чем средний приток солнечной радиации в земную климатическую систему (240 Вт/м2). Но при концентрации этих потоков в городах, занимающих менее 0,05% поверхности Земли, их среднее значение превышает 60 Вт/м2, а в центре крупных мегаполисов достигает сотен Вт/м2и сопоставимо с потоком солнечной радиации. Антропогенные потоки тепла влияют на климат не только отдельных городов, но и целых регионов. Так, над европейским регионом они составляют 0,6 Вт/м2, т.е. в несколько раз больше, чем над сушей Земли в целом [2]. Тем не менее, обычно антропогенный поток тепла исключен из климатических моделей, несмотря на его огромное локальное значение.
Среди методов изучения термодинамического режима городов численное моделирование представляется одним из наиболее эффективных. Оно позволяет оценить роль различных физических факторов, проявляющихся в крупных городах, и выделить среди них такие, которые оказывают наибольшее воздействие на метеорологический режим городов.
Методы
Основная цель работы заключалась в оценке влияния мегаполисов на формирование метеорологических полей с использованием численного моделирования (например модели Е^по-HIRLAM) и оценке роли антропогенного фактора - антропогенных потоков тепла (включаемых в
схему параметризации ISBA: Interactions-Soil-B io sphere -Atmo sphere) .Enviro -HIRLAM (Environment - High Resolution Limited Area Model) - модель высокого разрешения, представляет собой систему моделирования гидродинамического прогноза погоды и атмосферного переноса химических веществ. Она применяется для научных исследований и оперативного прогнозирования как погоды, так химической и биологической ситуаций для региональных, мезо- и городских масштабов в атмосфере [3-6]. Различные модули решают уравнения для эмиссии, адвекции, горизонтального и вертикального перемешивания, влажного и сухого осаждения, конвекции, химических преобразований и обратных связей для аэрозолей [3,4,13]. Численная реализация системы включает вложенные области для достижения более высокого разрешения, различные типы урбанизации [7-8], решение уравнений химических преобразований, динамики аэрозолей и механизмов обратных связей, блок-схема модели Enviro-HIRLAM представлена в [6].
В качестве объектов исследования были выбраны города различных стран, в частности: город Париж. Город Париж является крупным мегаполисом, который и был использован для исследования влияния антропогенного потока тепла. В ходе исследования было проведено два численных эксперимента с высоким разрешением (2,5 x 2,5 км) для даты 11 июля 2009 г для двух разных сроков на городском масштабе. Эксперименты включали контрольную прогонку со стандартными значениями характеристик в схеме параметризации для подстилающей поверхности (так называемый контрольный запуск- CTRL) и модифицированную прогонку с повышенным значением для антропогенного потока тепла, составляющим 100 и 250 Вт/м2 (запуски- URB = BEP+AHF###, где BEP представляет собой модуль, учитывающий различные типы/области городских застроек, а URB -результате модифицированной (урбанизированной) прогонки). По результатам моделирования
«ш^шетим-^шгмаьотжш©^ / earth ЮШПС
61
был проанализирован суточный ход метеорологических величин, таких как: скорость ветра на высоте 10 м (U10M), относительная влажность (RH), температура воздуха на высоте 2 м (Т2М), а также потоков явного и скрытого тепла у поверхности земли. Таким образом, для каждого срока по Гринвичу (далее UTC) были построены поля разницы (DIF) для указанных величин, полученные путем вычитания результатов контрольной прогонки (CTRL) из результатов модифицированной (урбанизированной) прогонки URB.
Результаты исследования и их анализ
Моделирование метеорологических полей для урбанизированных территорий на примере мегаполис - Париж (Франция). В ходе исследования была проанализирована приземная температура воздуха в трех узлах сеточной области, ближайших к станциям наблюдений расположенным в черте города и за его приделами (табл.1) для возможности последующего сравнения.
Таблица 2
■ Метеорологические станции в черте города Париж и за его приделами.
Станцня Тпп станции Широта, град Долгота, град
LNVP Город (Urban) 48.83 "с.ш. 2.36 °в.д.
SIRTA Пригород; (Suburban) 48.72 °с.ш. 2.21 °вл.
CHARTES Сельская местность (Rural) 48.50 °с.ш 1.50 °в.д.
На рис. 1 четко просматривается наличие острова тепла города (ОТГ) над Парижем, где температура воздуха превышает температуру воздуха в
его окрестностях [10-12]. При контрольной прогонке величина ОТГ в среднем составила +0.9°С, а при урбанизированной 1ЖВ+1,8 °С.
Рис.1
Суточный ход приземной температуры воздуха в узлах сетки при контрольной прогонке CTRL (а) и модифицированной прогонке URB (б).
Суточный ход в пригородной и сельской местностях практически не различается между двумя режимами моделирования (рис.2). Наибольшая разница между двумя прогонками просматривается в суточном ходе приземной температуры над городской местностью в периоды 01-09 и 20-24 иТС с максимумами 1,8°С в 04 иТС и 2,6 °С в 24 иТС соответственно. Таким образом.
включение в модель антропогенных потоков тепла увеличило приземную температуру воздуха в городе в среднем на 1°С.
Анализ результатов контрольной и модифицированной (урбанизированной) прогонок показал различную степень модификации метеорологических полей над мегаполисом Париж и его окрестностями.
Рис.2- Суточный ход приземной температуры воздуха на городской (Urban) (а), пригородной (Suburban) (б) и сельской (Rural) (в) местности при двух режимах прогонки: контрольной CTRL и урбанизированной
URB.
62
НАЭТН ЮШМШЗ / <<ШЦШ(Ш1УМ-ШУГМА1>>#Щ27)),2©1]9
Приземная температура воздуха выше в урбанизированной прогонке. Наибольшие изменения, в зависимости от доли урбанизации в каждой ячейке сетки, произошли над районом мегаполиса.
Так в периоды 00-09 и 20-24 ЦТС в полях приземной температуры воздуха наблюдается ОТГ с наибольшей интенсивностью в ночное время и ранние утренние часы. Очевидно, это связано с более медленным выделением тепла от городской инфраструктуры по сравнению с сельской местностью или дополнительным выделением тепла за счет антропогенных источников (рис.3 а,в,д). Температура воздуха в городе в среднем на 0,6-2,5 °С выше по сравнению с его окрестностями. С 03 по 06 UТС ОТГ вытягивается на восток по направлению ветра.
В поле влажности город проявляет себя как "остров сухости". Влажность воздуха в крупном городе ниже, чем в окрестностях. Это связано с повышением температуры и общим снижением содержания влаги в атмосфере над городом в ре
зультате уменьшения испарения с подстилающей поверхности.
Острова сухости для относительной влажности прослеживаются в периоды 00-06 и 21-24 ЦТС. Наибольший контраст влажности в системе город — окрестности наблюдается в вечернее время (максимумом в 24 ЦТС). Учет влияния АПТ приводит к уменьшению относительной влажности в среднем на 7,5% (рис. 3 б.г.е).
Ветровой режим над городом и его окрестностями характеризуется формированием местной циркуляции. При слабых ветрах до 2-3 м/с у поверхности земли может возникнуть поток холодного воздуха, направленного к "острову тепла", а у вершины "острова тепла" формируется поток теплого воздуха к окраинам города.
Различия между двумя экспериментами в поле скорости приземного ветра составила в среднем 2,5 м/с. Наибольшие разницы наблюдаются в периоды 00-06 ЦТС (максимум 4 м/с в 03 ЦТС) и 2024 иТС (максимум 5 м/с в 22 иТС) (рис.4 а.в.д).
Рис.3 — Поля различий между контрольной и модифицированной прогонками для приземной температуры воздуха (а, в, д) и относительной влажности (б, г, е) на 11.07.2009
<<ШЦШетУМ-ШУГМА1>#3(Ш7)),2©1]9 / EARTH SOEMSES 63
---схематическое месторасположение г.Парнж
Рис. 4 — Поля различий между контрольной и модифицированной прогонками для скорости приземного ветра (а, в, д) и потоков явного тепла (б, г. е) на 11.07.2009.
Для потоков явного тепла аккумуляция происходит на протяжении суток и достигает величины 300 Вт/м2 к сроку 24 ШС (рис.4 б,г.е). В результатах, полученных для потоков скрытого тепла, значимых различий не наблюдается.
Выводы
Антропогенные потоки тепла представляют компонент энергетического баланса города, который уменьшается при удалении от крупных населенных мегаполисов и практически отсутствует в сельской местности. По результатам моделирования установлено, что учет фактических свойств города, изменяет структуру метеорологических полей в приземном слое, и наиболее ярко проявляется в ночные и ранние утренние часы. Наиболее чувствительна к антропогенным изменениям характеристик подстилающей поверхности приземная температура воздуха. Включение антропогенных потоков тепла в моделировании повышает температуру воздуха над городом, увеличивает потоки тепла в атмосферу и, тем самым, приводит к образованию городского острова тепла в ночное время и ранние утренние часы. В островах тепла
увеличивается скорость ветра и из-за уменьшения испарения на застроенных участках снижается относительная влажность воздуха.
Полученные количественные характеристики метеорологических параметров соответствуют литературным данным [7-11,14-15]. Приведенные выше и кратко проанализированные данные моделирования позволяют уточнить ряд представлений об особенностях и закономерностях формирования метеорологического режима большого города.
Для расширения данной исследовательской работы, следующим шагом работы будет проводиться типовое исследование и будет выполняться моделирование с фокусом на городах-мегаполисах Санкт-Петербург и Москва.
Литература
1. Sugawara H, Narita K. Roughness length for heat over an urban canopy // Theoretical and Applied Climatology. - 2009. - №95. - P. 291-299.
2. Тепло больших городов // Электронное издание «Наука и технологии России». http://strf. ru/material. aspx?CatalogId=221&d_no=242 29
64
EARTH SCIENCES / <<ШУШ(Ш1УМ-ШУГМА1>>#Щ27)),2©1]9
3. Korsholm U.S. Integrated modeling of aerosol indirect effects. Development and application of an online coupled chemical weather model.PhDthesis. -2009. http://www.dmi.dk/dmi/sr09-01.pdf
4. Korsholm U. S., Baklanov A., Gross A., Ma-hura A., Sass B. H., Kaas E. Online coupled chemical weather forecasting based on HIRLAM - overview and prospective of Enviro-HIRLAM // HIRLAM Newsletter.- 2008. -№ 54.- Р.151-168.
5. Baklanov A., Grimmond S., Mahura A., Atha-nassiadou M. Meteorological and air quality models for urban areas. Springer DOI 10.1007/978-3-64200298-4. - 2009.
6. Baklanov A., Korshol U., Mahura A., Petersen C., Gross A. ENVIRO-HIRLAM: on-line coupled modelling of urban meteorology and air pollution. Adv. Sci. Res., - 2008.- №2, - P. 41-46.
7. Baklanov A., Mahura A., Nielsen N.W., Petersen C. Approaches for urbanization of DMI-HIRLAM NWP model // HIRLAM Newsletter. -2005. - №49. - P. 61-75.
8. Mahura A., Petersen C., Baklanov A., Amstrup B., Korsholm U.S., Sattler K. Verification of long-term DMI-HIRLAM NWP model runs using urbanization and building effect parameterization modules // HIRLAM Newsletter. - 2008. - №53. - P. 50-60.
9. Allen L., Beevers S., Lindberg F., lamarino M., Kitiwiron N., Grimond GSB. Global to city scale urban anthropogenic heat flux: model and variability // Scientific Report. - 2010. - Р. 1-87. http://megapoli.dmi.dk/publ/MEGAP0LI_sr10-01.pdf
10. Ландсберг Г.Е. Климат города: Пер. с англ. - Л.: Гидрометеоиздат, 1983. - 248c.
11. Оке Т.Р. Климаты пограничного слоя: Пер. с англ. - Л.: Гидрометеоиздат, 1982. - 360с.
12. Трубина М.А., Абанников В.Н., Григорьева Е.Г., Черемных А.В., Головань Я.В. Применение инновационных методов обучения по направлению "прикладная гидрометеорология" Тезисы докладов международной научной конференции по региональным проблемам гидрометеорологии и мониторинга окружающей среды 2012. С. 331-332. https://elibrarv.ru/item.asp?id=35042675
13. Мханна А.И.Н, Неробелов Г.М., Стригу-нова Я.В., Седеева М.С., Лыскова С.А., Гаторе А.К.И., Махура А.Г., Нутерман Р.Б. Использование Enviro-Hirlam для исследований на городском масштабе: с фокусом на мегаполисах Европы, Китая и России. Статья в сборнике трудов конференции «Гидрометеорология и экология: научные и образовательные достижения и перспективы» 2017г, С. 359-362 https://elibrarv. ru/item. asp?id=32873716.
14 Гаврилов А.С, Мханна А.И.Н, Харченко Е.В. Верификация модели атмосферного пограничного слоя применительно к задачам прогноза загрязнения атмосферы от очагов лесных пожаров. Ученые записки Российского государственного гидрометеорологического университета. 2013. № 32. С. 119-129. https://elibrary.ru/item.asp?id=21087910.
15 Василенко С. В, Гаврилов А. С, Луповиц-кая И. Н, Мханна А.И.Н. Метод климатологического анализа вертикальной структуры атмосферного пограничного слоя с использованием численной модели. Ученые записки Российского государственного гидрометеорологического университета. 2006. № 2. С. 53-64. https://elibrary.ru/item.asp?id=15614914.
УДК: 520.8
Полякова О.А. Проскурня Н.В.
ФГБОУ ВО «Кубанский государственный аграрный университет имени И.Т. Трубилина»
Россия, г. Краснодар
ДЕШИФРИРОВАНИЕ И ЕГО НАЗНАЧЕНИЕ
Polyakova O. A. Proskurnya N. In.
INFGBOU "Kuban state agrarian university name I. T. Trubilin»
Russia, Krasnodar
DECODING AND ITS PURPOSE
Аннотация:
В статье рассмотрено понятие дешифрирования снимков, его виды и методы. Описано различие между аэрофотоснимками и космическими снимками, их плюсы и минусы.
Abstract:
The article deals with the concept of image decoding, its types and methods. The difference between aerial and space images, their pros and cons are described.
Ключевые слова: дешифрирование снимков, аэрофотоснимок, космический, фотограмметрия.
Key words: interpretation of images, aerial photography, space, photogrammetry
За последние несколько десятилетий, в связи возникло огромное количество дисциплин, кото-с развитием средств вычислительной техники, рые связаны с обработкой изображений. Одной из
