CC BY
10
УДК 519.6:551.5
РАССЕИВАНИЕ ПРИМЕСЕЙ ОТ ВЫСОТНЫХ ИСТОЧНИКОВ В УСТОЙЧИВО СТРАТИФИЦИРОВАННОЙ АТМОСФЕРЕ
Эльза Андреевна Пьянова
Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, 630090, Россия, г. Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 6, кандидат физико-математический наук, научный сотрудник, e-mail: pyanova@ommgp.sscc.ru
Владимир Викторович Пененко
Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, 630090, Россия, г. Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 6, доктор физико-математический наук, профессор, зав. 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
Представлено описание системы моделирования, состоящей из новой версии негидростатической модели гидротермодинамики атмосферы и модели переноса загрязняющих примесей. Модели адаптированы с применением ГИС-технологий к природным условиям Красноярского индустриального района. На базе этой системы выполнены расчеты распространения примесей в г. Красноярске от высотных источников. Рассмотрены два типичных зимних сценария устойчивой атмосферы: с отсутствием и наличием инверсионных условий. Расчеты выполнены на вложенных сетках. Результаты моделирования согласуются с современными представлениями о механизмах формирования мезоклиматов и качества атмосферы в критических ситуациях Красноярска.
Ключевые слова: гидротермодинамика и качество атмосферы, математическое моделирование атмосферных процессов, природоохранное прогнозирование.
THE DISPERSION OF IMPURITIES FROM THE HIGH-ALTITUDE SOURCES IN THE STABLY STRATIFIED ATMOSPHERE
Elza A. Pyanova
Institute of the Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB RAS, 6, Prospect Аkademik Lavrentiev St., Novosibirsk, 630090, Russia, Ph. D., e-mail: pyanova@ommgp.sscc.ru
Vladimir V. Penenko
Institute of the Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB RAS, 6, Prospect Аkademik Lavrentiev St., Novosibirsk, 630090, Russia, D. Sc., Professor, Head of Laboratory, e-mail: penenko@sscc.ru
Larisa M. Faleychik
Institute of Natural Resources, Ecology and Cryology SB RAS, 16a, Nedorezov St., Chita, 672014, Russia, Ph. D., Associate Professor, Senior Researcher, e-mail: lfaleychik@bk.ru
A description of the modeling system consisting of a new version of the nonhydrostatic model of hydrothermodynamics of the atmosphere and a model of transport of contaminants is presented.
With the use of GIS technologies, the models are adapted to the natural conditions of the Krasnoyarsk industrial district. Based on this system, the calculations of impurity distribution in Krasnoyarsk from the high-altitude sources have been performed. Two typical winter scenarios of the stable atmosphere are considered: in the absence and presence of inversion conditions. Calculations are performed on the nested grids. The results of simulation are consistent with modern concepts of the mechanisms of mesoclimate formation and the quality of the atmosphere in critical situations in Krasnoyarsk region.
Key words: atmospheric dynamics, air quality, mathematical modeling of atmospheric processes, environmental prediction.
Водохранилища и летом и зимой оказывают существенное влияние на формирование мезо- и микроклимата окружающих территорий. В зимний период это влияние в большей мере связано с наличием незамерзающей полыньи. Ярким примером является полынья Красноярского водохранилища, которая участвует в формировании мезоклимата г. Красноярска. Изучению процессов в городском пограничном слое Красноярска посвящены работы [1, 2] и др.
Мы также проводим цикл работ по исследованию особенностей формирования городских мезоклиматов [3, 4]. Особое внимание уделяется математическому моделированию условий формирования экстремально опасных ситуаций, при которых возможно возникновение высоких концентраций от выбросов местных загрязнителей.
В данной работе моделируются процессы распространения загрязняющих примесей в черте г. Красноярска. Рассматривались два типичных зимних сценария, когда атмосфера устойчива без инверсионного распределения температуры и при инверсионных условиях.
Для описания динамических процессов атмосферы и процессов рассеивания примесей над территорией Красноярской агломерации использовалась мезомас-штабная негидростатическая модель, разрабатываемая в ИВМиМГ СО РАН и предназначенная для сценарных расчетов в областях со сложным рельефом [5, 6, 7]. Модель представляет собой систему уравнений гидротермодинамики атмосферы и совокупность различных параметризационных моделей для описания турбулентных слагаемых, процессов взаимодействия атмосферы с подстилающей поверхностью [8, 9], процессов фазовых переходов влаги [10] и прочих.
Для согласования многочисленных процессов, составляющих общую модель динамики атмосферы, требуются согласованные по точности конечно-разностные схемы. Численная реализация нашей модели основана на вариационно-разностном подходе. Наиболее общий и универсальный подход к их построению на основе интегрального тождества заложен в работах [6, 11]. На этапе численной реализации моделей для правильного описания процессов распространения вредных примесей также требуется использование конечно-разностных схем, обладающих свойствами монотонности, консервативности и транспортивности [12].
Целью работы было исследовать, как ведет себя модель в условиях устойчиво, в том числе и инверсионно, стратифицированной атмосферы. Как извест-
но, эти условия максимально способствуют накоплению примесей в нижних слоях атмосферы. Другой важной задачей была проверка работоспособности новых дополнений в различных блоках модели. Адаптация математической ме-зомасштабной модели к условиям региона Красноярска для целей природоохранного прогнозирования также является одной из целей данной работы.
Для корректной реализации уравнений модели большое значение имеет правильное задание начальных и граничных условий. Как правило, информации для их задания не хватает. Мы использовали в данной работе идею теле-скопизации. На первом этапе расчет вели на грубой сетке, охватывающей большую территорию 150х140 км . Рассматриваемый объект - город Красноярск - находится в центре области (рис. 1). На боковых границах задавались однородные условия Неймана. Результаты этих расчетов использовались для получения начальных и граничных условий при реализации модели на более подробной сетке для меньшей территории 75,5х72,5 км2 - белый прямоугольник на рис. 1.
Рис. 1. Области моделирования
Одной из важных целей использования такого подхода была отладка блока программы, отвечающего за технологию интерполяции данных с более грубых сеток для расчетов на более подробных. Использование данных глобальных прогностических моделей в качестве входной информации для проведения расчетов в значительной степени может разрешить проблему привязки наших моделей к конкретным метеорологическим ситуациям в наших будущих исследованиях.
Итак, для моделирования процессов переноса примесей модель адаптировалась к орографическим условиям Красноярского края. Данные об орографии получены с использованием ГИС-технологий [13] из находящихся в свободном доступе данных интерферометрической съемки земного шара - Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). В работе были использованы данные SRTM 4 с разрешением 3 угловых секунды « 90 м [14]. Учет рельефа осуществлялся на этапе численной реализации в рамках вариационного принципа и идей метода фиктивных областей [15].
Сценарные численные расчеты выполнялись в 3D областях с прямоугольной системой координат (x,y,z) на регулярных сетках. Для большей территории задавалась сетка 301*281x35 узлов с шагами по горизонтали Ax=Ay=500 м, для вложенной области - 303*291*35 узлов с шагами по горизонтали Ax=Ay=250 м. Вертикальный шаг Az для обеих расчетных областей задавался единообразно и постепенно менялся от 50 м над рельефом до 200 м у верхней расчетной границы. Моделирование по вертикали велось до высоты 3050 м. Базовый шаг по времени At=60 с.
Для выделенных территорий рассмотрены два типичных зимних метеорологических сценария с устойчивой фоновой атмосферой: 1) без инверсионного распределения температуры и 2) с фоновыми инверсионными условиями.
При моделировании сценариев предполагалось, что в начальный момент атмосфера над выбранными территориями находится в состоянии покоя (фоновый штиль). Фоновое вертикальное распределение температуры пограничного слоя задавалось как T(z)=T0-yz, где T0 - температура атмосферы на уровне нижней точки поверхности, у - вертикальный градиент температуры.
Для сценария 1:
Í0.0028, 0 < z < 1500м, Т0 = -18°С, г = \ 0 | 0.0045, z > 1500м.
Для сценария 2 (фоновая инверсия):
Т0 = -18°С, у =
-0.0005, z < 600м, 0.0028, 600 < z < 1500м, 0.0045, z > 1500м.
Для температуры почвы в модели рассчитывался ее суточный ход. Температура воды в численных экспериментах полагалась равной 10°С и не менялась в течение всего расчета.
В данной работе под фоновым штилем подразумевается, 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 циркуляций моделировался перенос двух пассивных невесомых примесей, назовем их с1 и с2, поступающих в атмосферу от двух постоянно действующих точечных источников выбросов, приподнятых на высоту 200 м и 300 м, соответственно. Источники имитируют трубы различной высоты, основания труб в численных экспериментах совпадают.
Как показали результаты сценарных расчетов, модель правильно отражает основные черты распространения примесей в заданных условиях. Чем выше источник выброса, тем больше зона его влияния, но при этом концентрации в нижних слоях атмосферы вблизи источника ниже, чем от более низкого источника той же мощности. Эти процессы проиллюстрированы на рис. 2.
Рис. 2. Изолинии концентрации примесей (усл. ед.) на высоте 50 м над поверхностью. Розовые соответствуют выбросам от источника высотой 200 м, синие - 300 м. Внешние изолинии каждого цвета соответствуют концентрации 0.1 усл. ед., внутренние - 0.5 и 1усл.ед. Положение источников выбросов отмечено зеленым кружком
На рис. 2 а, б представлены изолинии концентрации примесей с1 и с2 для двух моментов времени (12 ч и 18 ч местного времени) в условиях сценария 1, на рис. 2 в, г - для тех же моментов времени в условиях сценария 2.
Прежде всего, следует отметить, что характеры распространения примесей в обоих сценариях схожи. От источника высотой 300 м примесь с2 (синие изолинии) распространяется на большее расстояние, нежели примесь с1 (розовые изолинии) от более низкого источника высотой 200 м. Приземные концентрации с1 вблизи источников выше, чем концентрации с2. В то же время есть некоторые различия в динамике распространения. В сценарии 1 примеси в течение суток преимущественно распространяется вдоль реки в юго-западном направлении. В сценарии 2 (с фоновой инверсией) существенная доля примесей рассеивается еще и в северо-восточном направлении вдоль реки, то есть в обе стороны по долине.
На основе представленных расчетов можно сделать вывод о том, что предложенная новая версия мезомасштабной модели динамики атмосферы и переноса примесей адекватно описывает процессы рассеивания выбросов от высоких точечных источников. Результаты моделирования согласуются с современными представлениями о механизмах формирования мезоклиматов и качества атмосферы в критических ситуациях Красноярска.
Работа в части развития базовых математических моделей выполняется в рамках темы государственного задания ИВМиМГ СО РАН № 0315-2016-0004, проведение исследований для г. Красноярска при поддержке проекта РФФИ № 17-01-00137. Работа также частично поддерживается Проектом XI.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. Битехтина М. А., Михайлюта С. В., Леженин А. А., Тасейко О. В. Эволюция пограничного слоя и особенности загрязнения атмосферы города // Вестник Кемеровского государственного университета. - 2012. - Т. 4, № 2. - С. 143-148.
2. Hrebtov M., Hanjalic K. Numerical Study of Winter Diurnal Convection Over the City of Krasnoyarsk: Effects of Nonfreezing River, Undulating Fog and Steam Devils // Boundary Layer Meteorology. - 2017. - P. 1-27. doi: 10.1007/s10546-016-0231-0
3. Pyanova E. A., Penenko V. V., Faleychik L. M. Simulation of winter mesoclimates in Krasnoyarsk urban agglomeration // Proc. SPIE 10466, 23rd International Symposium on Atmospheric and Ocean Optics: Atmospheric Physics, 104666J (30 November 2017); doi: 10.1117/12.2287754; http://dx.doi.org/10.1117/12.2287754
4. Pyanova E. A., Penenko V. V. and Faleychik L. M. Scenario studies of local atmospheric circulations in the Krasnoyarsk region // Proc. SPIE 10035, 22nd International Symposium on Atmospheric and Ocean Optics: Atmospheric Physics, 100356D (November 29, 2016); doi:10.1117/12.2249043.
5. Пененко В. В., Алоян А. Е. Модели и методы для задач охраны окружающей среды. - Новосибирск: Наука, 1985. - 256 с.
6. Пьянова Э. А. Исследование трансформации воздушного потока над термически и орографически неоднородной подстилающей поверхностью // Вычислительные технологии. - 2005. - Т. 10, № S3. - С. 106-111.
7. Пьянова Э.А., Фалейчик Л.М. Информационно-вычислительная технология для сценарных оценок динамики и качества атмосферы // Вычислительные технологии. - 2012. -Т. 17, № 1. - C. 109-119.
8. Казаков А. Л., Лыкосов В. Н. О параметризации взаимодействия атмосферы с подстилающей поверхностью при численном моделировании атмосферных процессов // Труды ЗапСибНИИ. - 1982. - Вып. 55. - C. 3-20.
9. Казаков А. Л., Леженин А. А. Метод определения температуры подстилающей поверхности в моделях пограничного слоя // Метеорология, климатология и гидрология. -1998. - Вып. 35. - C. 158-174.
10. Hurley, P. The Air Pollution Model (TAPM) Version 3. Part 1: Technical Description // CSIRO Atmospheric Research Technical Paper. - 2005. - № 71. - 54 p.
11. Пененко В. В. Методы численного моделирования атмосферных процессов. Ленинград: Гидрометеоиздат, 1981. - 252 с.
12. Penenko V., Tsvetova E. Discrete-analytical methods for the implementation of variational principles in environmental applications // J. of Computation and Applied Mathematics. -2009. - Vol. 226, iss. 1. - P. 319-330.
13. Фалейчик Л. М. Геоинформационное обеспечение численного моделирования локальных атмосферных процессов // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии. - 2012. - Т. 10, № 2. - С. 14-24.
14. Jarvis A., Reuter H. I., Nelson A., Guevara E. Hole-filled SRTM for the globe Version 4, available from the CGIAR-CSI SRTM 90 m Database. - 2008. http://srtm.csi.cgiar.org
15. 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.
© Э. А. Пьянова, В. В. Пененко, Л. М. Фалейчик, 2018
