CC BY
16
Влияние метеорологических характеристик на определение потенциала
загрязнения атмосферы
Н.В. Ляшенко, В.А. Лепихова
Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени
М.И. Платова, Новочеркасск
Аннотация: В статье рассмотрен потенциал загрязнения атмосферы по сочетанию определенных среднегодовых значений микроклиматических параметров и диапазону их изменения. При построении исследовательских моделей различных масштабов используются численные методы решения уравнения турбулентной диффузии. Важное место среди них занимают методы покомпонентного расщепления. С их помощью можно решать не только прямые, но и обратные (сопряженные) задачи. Представленная программа позволяет по данным об источниках выбросов примесей и условиях местностей рассчитать разовые концентрации примесей при различных метеорологических условиях и предусматривает возможность построения топоосновы расчетной площадки.
Ключевые слова: микроклиматические параметры, загрязнение, приземные концентрации, топоосновы расчетной площадки, методы покомпонентного расщепления.
При выборе режима выбросов загрязняющих веществ в окружающую среду (при работе промышленности, автотранспорта и т.д.) необходимо учитывать такие атмосферные явления, как туман, грозы, температурные приземные инверсии, так как они существенно влияют на механизм рассеивания загрязняющих веществ в воздухе. Атмосферные осадки в виде тумана способствуют конденсации вредных примесей в атмосфере и образованию смога. Грозовые явления приводят к обогащению атмосферы озоном, который является инициатором физико-химических реакций с образованием более токсичных вторичных загрязнителей [1].
Так, например, особенности климатических условий городов Ростовской области существенно влияют на рассеивание вредных примесей в воздухе: их выпадение и накапливание в депонирующих средах и наряду с другими природными особенностями формируют определенную экологическую ситуацию региона [2,3].
На климатические условия городов Ростовской области, а также
Европейских районов юго-восточной части России влияют не только воздушные массы южных зон умеренных широт, составляющие 93%, но и поступление арктического воздуха.
Повторяемость масс арктического воздуха в чистом виде небольшая, примерно 9 дней в году, что составляет 3 %.
На повышение температуры летом и зимой влияют воздушные массы тропического воздуха, составляющие примерно 17 дней в году, т.е. (4%).
Погодные условия связаны с изменением давления, которые, как правило, меняются во времени, при этом за повышение давления отвечает антициклоническая погода, а за понижение давления - циклоническая.
На ветровой режим населенных пунктов Ростовской области влияет наличие широтной циркуляции, которая, как правило, характерна для холодного периода года.
Летом вынос загрязненного воздуха за пределы городского ландшафта и рассеивание примесей затруднены и осуществляются, в основном, за счет вертикальных конверсионных течений. Таким образом, создаются условия для накопления вредных веществ в приземных слоях атмосферы. Положение усугубляется тем, что именно в эти месяцы снижается влажность воздуха и атмосферное давление, что создает условия для образования смога [4]. Иногда повышение скорости ветра приводит к появлению пыльных бурь, которые в последние 15^20 лет отмечается от 1 до 16 дней в году. Пыльные бури наблюдаются с апреля по сентябрь, увеличивая уровень загрязнения атмосферы в этот и без того экологически неблагоприятный период. Они создают дополнительную загрязненность воздуха, совершают перенос загрязненного слоя почвы в водные бассейны и на прилегающие территории. К этому же времени года приурочены дни с относительной влажностью воздуха 30 % и менее (т.е. суховейные явления), когда почва иссушается, появляются обширные пылеобразующие площади, с которых даже со слабым
ветром пыль поднимается в воздух [5,6].
По сочетанию определенных среднегодовых значений микроклиматических параметров и диапазону их изменения устанавливается потенциал загрязнения атмосферы. Нормативные данные и параметры по определению потенциала загрязнения атмосферы (ПЗА) приведены в табл.1.
Таблица № 1
Нормативные среднегодовые значения микроклиматических параметров
по определению ПЗА и их величины по г. Новочеркасску
ПЗА Приземные инверсии Повторяемость, % Высота слоя перемеще ния Туман, длит. в час.
повтор. в % мощность в км интенсивность, °С скор. ветра 0^1 м/с в т.ч. непрер., дней
Низкий 20-30 0,3-0,4 2-3 10-20 5-10 0,7-0,8 80-350
Умеренный 30-40 0,4-0,5 3-5 20-30 7-12 0,8-1,0 100-550
Повышенный континентальный 30-45 0,3-0,6 2-6 20-40 3-18 0,7-1,0 100-600
Приморский 30-45 0,3-0,7 2-6 10-30 10-25 0,4-1,1 100-600
Высокий 40-60 0,3-0,7 3-6 30-60 10-30 0,7-1,6 50-200
Очень высокий 40-60 0,3-0,9 3-10 50-70 20-45 0,8-1,6 10-600
г. Новочеркасск
Повышенный континентальный 31 0,73 3,2 33,5 8,0 - 322
Анализ среднегодовых значений микроклиматических параметров, приведенных в табл.1, свидетельствует о том, что, например, г. Новочеркасск Ростовской области можно отнести к территории с повышенным континентальным потенциалом загрязнения атмосферы.
Значения микроклиматических параметров учитываются в планетарном пограничном слое атмосферы (ПСА), которым называется прилегающий к земле слой воздуха, где существенно сказывается динамическое и тепловое влияние подстилающей поверхности. Его толщина
и
определяется от метеоусловий и колеблется от нескольких сотен метров до 2^3 км.
Взаимозависимость при распределении элементов микроклимата является характерной особенностью пограничного атмосферного слоя. В связи с этим, при назначенных факторах окружающей среды их совместное определение осуществляется при решении уравнений замкнутой системы [7].
Для построения исследовательских моделей различных масштабов часто используются численные методы решения уравнения турбулентной диффузии. Важное место среди них занимают методы покомпонентного расщепления, многие приложения которых к проблеме окружающей среды развил Г. И. Марчук [8].
Методы покомпонентного расщепления являются разностными методами, в которых, с помощью численных методов, решение дифференциального уравнения сводится к решению системы линейных алгебраических уравнений.
В данном случае решается уравнение турбулентной диффузии, записанное в следующем виде:
дС диС дуС дшС д дС
+ + + — + с С = {
д 1 д х д у д г д г д г
где и, V, w - соответствующие компоненты вектора скорости; V и ц -вертикальный и горизонтальный коэффициенты турбулентной диффузии, соответственно; А - двумерный (по х и у) оператор Лапласа; а -коэффициент пропорциональности среднему времени жизни примеси; f -функция источника. Предлагается разделить это уравнение на процессы переноса и диффузии, а процесс диффузии, в свою очередь, разделить по пространственным переменным, с помощью соответствующих операторов и их разностных аналогов.
Такой подход позволяет построить довольно простые численные схемы в случаях, когда другие методы могли быть реализованы только с помощью нелинейных разностных операторов [9]. Но до последнего времени покомпонентное расщепление было практически нереализуемо на ПЭВМ из-за большого объема вычислений и использовалось исключительно в исследовательских задачах. В настоящее время у численных методов на основе покомпонентного расщепления появились определенные перспективы, тем более что с их помощью можно решать не только прямые, но и обратные (сопряженные) задачи. Решение сопряженных задач позволяет определять неизвестные параметры ПСА (например, коэффициенты диффузии) или источника выброса [10].
Для определения разовых концентраций по показателям примесей от различных источников выбросов с учетом местных условий и метеорологических данных используют программу «Эколог».
Она позволяет определить максимальные концентрации не только по разным скоростям ветра и направлениям, но и концентрации при определенных значениях скорости и направлению ветра. При этом программа для отдельных веществ определяет приземные концентрации, а также для различных групп веществ, обладающих суммирующим вредным действием.
На сегодняшний день разработаны различные программы, осуществляющие определение концентраций в соответствии с Приказом Минприроды РФ от 06.06.2017 № 273. «Об утверждении методов расчетов рассеивания выбросов вредных (загрязняющих) веществ в атмосферном воздухе». Программа «Эколог» отличается быстродействием и удобством в применении.
Последние версии "Эколог" предусматривают возможность построения топоосновы расчетной площадки.
Литература
1. Ляшенко Н.В. Лепихова В.А. Обоснование создания региональной информационной аналитической системы оценки и прогнозирования состояния воздушной среды // Инженерный вестник Дона, 2023, №1. URL: ivdon.ru/ru/magazme/archive/n1y2023/8153.
2. О состоянии окружающей среды и природных ресурсов Ростовской области в 2021 году // Экологический вестник Дона, 2022. URL: cloud.mail .ru/public/y4z8/iDnCunkzp.
3. Глинянова И.Ю. Мониторинг аэрозолей в атмосферном воздухе населенных пунктов // Инженерный вестник Дона, 2022, №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2022/7484.
4. Глинянова И.Ю. Оценка удельного загрязнения населенных пунктов с позиции экологического мониторинга аэрозольных частиц // Инженерный вестник Дона, 2021, №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2021/6817.
5. Климов П. В. Эколого-гигиеническая оценка загрязнения атмосферного воздуха городов Ростовской области // Безопасность техногенных и природных систем. 2018. № 1-2. С. 107-113.
6. Глинянова И.Ю., Фомичев В.Т., Асанова Н.В. Оценка токсичности атмосферного воздуха в обеспечении экологической безопасности населенных пунктов // Вестник Волгоградского государственного архитектурно-строительного университета. 2021. № 1. С. 184-199.
7. Орленко Л. Р. Строение планетарного пограничного слоя атмосферы. Ленинград: Гидрометеоиздат, 1979. 270 с.
8. Марчук Г. И. Математическое моделирование в проблеме окружающей среды. Москва: Наука, 1982. 320 с.
9. Лепихова В.А., Ляшенко Н.В., Чибинев Н.Н., Рябоус А.Ю. Система акустического мониторинга в промышленных и экологических технологиях // Безопасность труда в промышленности. 2021. № 3. С. 36-40.
10. Julakanti V., Raj Soudaboiena S.T., Chaithanya K.J. Design of Air Pollution Monitoring System Using IoT // Proceedings - International Conference on Applied Artificial Intelligence and Computing. 2022. pp. 1494-1499.
References.
1. Lyashenko N.V., Lepikhova V.A. Inzhenernyi vestnik Dona, 2023, №1. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2023/8153.
2. Don Ecological Bulletin, 2022. URL: cloud.mail.ru/public/y4z8/iDnCunkzp.
3. Glinyanova I.Yu. Inzhenernyi vestnik Dona, 2022, №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2022/7484.
4. Glinyanova I.Yu. Inzhenernyi vestnik Dona, 2021, №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2021/6817.
5. Klimov P. V. Safety of technogenic and natural systems. 2018. № 1-2. pp. 107-113.
6. Glinyanova I.Yu., Fomichev V.T., Asanova N.V. Bulletin of the Volgograd State University of Architecture and Civil Engineering. 2021. № 1. pp. 184-199.
7. Orlenko L.R. Stroenie planetarnogo pogranichnogo sloja atmosfery [The structure of the planetary boundary layer of the atmosphere]. Leningrad: Gidrometeoizdat, 1979. 270 p.
8. Marchuk G.I. Matematicheskoe modelirovanie v probleme okruzhajushhej sredy [Mathematical modeling in the environmental problem]. Moscow: Nauka, 1982. 320 p.
9. Lepikhova V.A., Lyashenko N.V., Chibinev N.N., Ryabous A.Yu. Bezopasnost' Truda v Promyshlennosti. 2021. № 3. pp. 36-40.
10. Julakanti V., Raj Soudaboiena S.T., Chaithanya K.J. Proceedings International Conference on Applied Artificial Intelligence and Computing. 2022. pp. 1494-1499.
