Методики прогнозирования загрязнения воздушной среды городов

Прогнозирование загрязнений атмосферы городов и промышленных районов в настоящее время привлекает широкое внимание ученых и организаторов природоохранной деятельности в связи с необходимостью адекватного реагирования на изменения экологической обстановки и предотвращения сверхдопустимых техногенных воздействий.

При нормальном (безаварийном) функционировании объектов, являющихся источниками загрязнения воздушной среды, признается целесообразным проводить два вида прогнозирования:

- прогнозирование загрязнения атмосферного воздуха в районе расположения отдельных источников;

- прогнозирование загрязнения атмосферы по городу в целом.

Первый вид прогнозирования применяется для источников, обладающих существенными особенностями и являющихся в условиях данного города наиболее значительными источниками выбросов вредных веществ в атмосферу. Примерами таких источников служат промышленные, энергетические и другие предприятия. Этот вид прогнозирования, в частности, приемлем и для аварийных случаев. Прогнозирование первого вида отличается достаточной простотой, то есть при его реализации используются модели физических процессов распространения примесей для одиночного источника.

При втором виде прогнозирования необходимо учитывать сложный механизм загрязнения воздушной среды от большого числа источников. Это достигается теоретическим анализом и в значительной мере путем применения прогностических схем, составляемых по материалам наблюдений, которые проводятся для определения годового и суточного хода метеорологических и других параметров. При предсказании вероятного роста концентраций вредных веществ в атмосферном воздухе города предусматривается использование прогностических схем, разрабатываемых на основе опытных многолетних наблюдений.

Оперативное прогнозирование загрязнения атмосферы по городу включает два вида прогноза:

- предварительный - на сутки вперед;

- уточненный - на 6-8 часов вперед (утром - на текущий день, днем - на вечер и ночь

При осуществлении прогнозирования применяется ряд методов, которые в дальнейшем будут описаны.

В различных структурах экологического мониторинга могут найти применение оба указанных выше вида прогнозирования. В связи с этим остановимся на их рассмотрении.

В соответствии со сложившимися взглядами, смысл первого вида прогнозирования сводится к предсказанию установленных заранее условий погоды, вызывающих высокие концентрации примеси в приземном слое воздуха в районе источника, и к расчету создаваемых выбросами данного источника концентраций примесей. Имеется в виду, что неблагоприятные метеорологические условия устанавливаются на основании результатов теоретических исследований и расчетов и охватывают все случаи увеличения концентрации за счет влияния атмосферных процессов.

В общем случае методикой прогнозирования предусматривается:

- проведение расчетов по определению максимальных концентраций примесей при нормальных метеорологических условиях для объектов, являющихся главными источниками поступления вредных химических веществ в атмосферу, и на основе этого выбор источников, для которых следует составлять прогнозы;

- определение для каждого из выбранных источников неблагоприятных метеоусловий, при которых создается опасное загрязнение воздуха.

Расчет максимальных концентраций может быть проведен с помощью формул, которые вытекают из теории турбулентной диффузии и распространения примесей в приземном слое атмосферы, развитой в ряде упоминавшихся ранее работ отечественных и зарубежных авторов. В частности, для проведения расчетов можно пользоваться формулами:

а) для горячих выбросов

б) для холодных выбросов

где А — коэффициент, учитывающий неблагоприятные условия вертикального и горизонтального турбулентного перемешивания (для данного географического района имеет постоянное значение);

М — количество выбрасываемого вещества, г/с; т, п — коэффициенты, учитывающие условия выхода газовоздушной смеси из устья источника; h -безразмерный коэффициент, учитывающий влияние рельефа местности; F - безразмерный коэффициент, учитывающий скорость оседания вредных веществ; Н — высота источника, м;

N — количество одинаковых по высоте, другим параметрам и расположенных близко друг от друга источников; q — суммарный расход выбрасываемой групповым источником газовоздушной смеси, м^; (Т - разность температур ГАС и атмосферного воздуха, °С; D - диаметр устья источника (трубы), м.

Результаты расчетов используются при выборе объектов, включаемых в прогноз. Строго говоря, прогнозирование должно осуществляться для всех источников, которые при аномально неблагоприятных метеорологических условиях с учетом наложения выбросов создают концентрации, превышающие установленные нормы.

Неблагоприятные метеорологические условия характеризуются такими параметрами, как скорость ветра, направление ветра, высота нижней границы приподнятой инверсии.

Опасные скорости ветра обычно рассчитываются по соответствующим методикам, содержащимся в нормативных документах. Неблагоприятными направлениями ветра считаются такие, при которых перенос примесей может распространяться на районы города с плотной застройкой, районы расположения детских и лечебных учреждений и т.п. К неблагоприятным относятся также направления, при которых в наибольшей степени происходит наложение выбросов ряда источников.

На основании выполненных для ряда городов исследований оказалось возможным выделить комплексы опасных метеопараметров, которые могут использоваться при прогнозировании загрязнения воздуха. Эти комплексы параметров следующие:

а) для высоких источников с горячими выбросами:

- скорость ветра у земли 3-7 м/с, приподнятая инверсия с нижней границей на высоте 100-200 м над источником выбросов;

- штиль у поверхности земли, на высоте выбросов, скорость ветра в 1,5-2 раза превышает опасную скорость ветра um, рассчитываемую по формулам, которые приводятся в нормативных документах;

- скорость ветра более 2 м/с, туман;

- неблагоприятное направление ветра при его скорости 3-7 м/с:

- фактический рост приземных концентраций до значений СМ и более под факелом объекта при скорости ветра 3-7 м/с;

б) для высоких источников с холодными выбросами:

- скорость ветра у земли 0-2 м/с, приподнятая инверсия, нижняя граница которой расположена выше источника;

- скорость ветра 0-2 м/с, туман;

- неблагоприятное направление ветра при его скорости не более

3 м/с;

- штиль у поверхности земли, на уровне выбросов скорость ветра

2-4 м/с;

- фактический рост концентраций под факелом объекта при

слабом ветре;

в) для низких источников неорганизованных выбросов:

- штиль в приземном слое воздуха, устойчивая стратификация атмосферы, приземная инверсия.

Ответственный и непростой этап прогнозирования связан с вероятностной оценкой возникновения неблагоприятных метеоусловий. Для прогноза уровня загрязнения некоторые параметры, в частности скорость ветра, требуется предсказывать с большей точностью, чем в обычных прогнозах. Считается,что при наличии прогностических карт давления это не представляет особых трудностей. В меньшей степени разработан вопрос прогнозирования аэрологических характеристик, от которых зависит уровень загрязнения воздуха, в частности приподнятых и приземных инверсий, вертикального градиента температуры воздуха и др. Однако возможности прогноза этих характеристик в настоящее время имеются.

Второй вид прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха - прогнозирование по городу в целом - проводится с одновременным учетом действия всех источников загрязнения и основывается на результатах анализа влияния метеорологических и синоптических условий на уровень концентрации поллютантов.

Для оценки степени загрязнения атмосферы используются различные обобщенные показатели.

Наиболее простым_ показателем является нормированная концентраия примесей С*, осредненная по всему городу и всем срокам наблюдений

где С_i - средняя за день концентрация в i -м пункте наблюдения;

С_i.- среднесезонная концентрация в том же пункте; N— число пунктов наблюдения.

В качестве другого показателя используется коэффициент при первом члене разложения функции концентрации по естественным ортогональным функциям (собственным функциям матрицы коэффициентов ковариации между концентрациями примесей в различных точках города)

где 0), - компоненты первой естественной ортогональной функции;

с' j - отклонение концентрации от ее среднего значения в пункте наблюдения (с'. = с. - с.).

Естественные ортогональные функции определяются по фактическим данным наблюдений. При разложении поля концентрации примесей на естественные ортогональные функции количество членов равно числу постов наблюдения. Наибольшее количество информации об изменчивости загрязнения воздуха содержится в первом члене, который описывает одновременные колебания концентраций по всему городу. Поэтому коэффициент при первом члене разложения используется в качестве показателя степени загрязнения атмосферы города в целом.

Наибольшее распространение получил третий показатель загрязнения воздушной среды города в целом - параметр Р, характеризующий загрязнение воздуха на тот или иной день. Он определяется как отношение числа наблюдений т, результаты которых удовлетворяют условию с; = с, • а (здесь с. — концентрация в любом пункте наблюдения, с — среднесезонная концентрация в том же пункте наблюдения), к общему числу наблюдений в течение одного дня на всех стационарных пунктах п. Коэффициент а > 1, принимаемый обычно равным 1,5.

Р= m/n. (4.28)

Параметр Р и упоминавшийся ранее коэффициент а, отражают процесс одновременного формирования высоких концентраций в различных частях города, поэтому обнаруживается довольно сильная корреляция между ними.

В зависимости от величины параметра Р выделяют три уровня загрязнения воздуха в городе в целом:

- высокий, когда Р > 0,33;

- повышенный, когда 0,20 < Р < 0,35;

- пониженный, когда Р < 0,20.

При прогнозировании загрязнения воздуха в городе применяется ряд методов. Основные из них следующие:

- метод распознавания образов:

- метод последовательной графической регрессии;

- метод линейного регрессионного анализа.

Прогнозирование методом распознавания образов состоит в определении сходства конкретной ситуации с ситуацией, характерной для того или иного уровня загрязнения воздуха города в целом.

При этом опираются на определенные прогностические правила.

В соответствии с этими правилами предусматривается краткосрочное прогнозирование комплексов метеорологических параметров, являющихся признаками (предикторами) определенного уровня загрязнения воздуха. Краткосрочное прогнозирование полей метеорологических элементов осуществляется с заблаговременностью до 72 часов.

Прогностические правила связывают метеорологические синоптические условия с ожидаемым уровнем загрязнения атмосферы.

В соответствии с этими правилами высокий уровень загрязнения атмосферы по городу в целом (Р > 0,35) формируется при соблюдении одной из следующих групп метеорологических условий:

- ночью или утром данного дня очень слабый (до 1 м/с) ветер или безветрие (ситуация застоя воздуха), а накануне наблюдалось повышенное значение Р (Р' > 0,3) (оправдываемость правила более 60%);

- днем (по данным наблюдений в 15.00) безветрие или очень слабый ветер, а накануне Р' > 0,15 (оправдываемость правила около 60%);

- относительно высокая температура воздуха при слабом (до 5м/с) ветре в утренние часы данного дня, а накануне Р' > 0,30;

- умеренный (3-6 м/с) ветер и неустойчивая стратификация днем сменяются безветрием вечером, а накануне Р' > 0,15 (оправдываемость правила около 60%);

- во второй половине предшествующего дня Р' > 0,4, а в последующий день не ожидается усиления ветра или выпадения значительных осадков (оправдываемость правила около 70%);

- скорость ветра 0-1 м/с, наблюдается туман или приподнятая инверсия.

Высокий уровень загрязнения атмосферы не наблюдается, если в холодную половину года, а также летом в ночные и утренние часы при скорости ветра 0-1 м/с отсутствует приземная инверсия (оправдываемость правила 97%). При этом уровень загрязнения воздуха будет пониженным, если:

- скорость ветра на уровне флюгера превышает 6 м/с (оправдываемость правила 75%);

- умеренный или сильный дождь (оправдываемость правила около 90%);

- накануне во второй половине дня Р' < 0,15 (оправдываемость правила около 90%).

Поскольку в приведенных прогностических правилах важное значение имеет показатель загрязнения воздуха в предшествующий прогнозу день Р', то чем более поздние данные о концентрациях используются для расчета этого показателя, тем точнее будет прогноз. Правила прогнозирования, основывающиеся на анализе синоптических условий, сводятся к следующему:

- если ожидается формирование стационарного антициклона при Р' > 0,15, предсказывается высокий уровень загрязнения воздуха (оправдываемость правила около 80%);

- если наблюдается прохождение быстро сменяющихся антициклонов и гребней, а также распространение на город холодной восточной периферии антициклона, не следует ожидать высокого уровня загрязнения воздуха (оправдываемость правила близка к 100%);

- если имеет место развитый циклон, уровень загрязнения воздуха будет пониженным (оправдываемость правила около 95%).

При прогнозировании уровня загрязнения воздушной среды рассматриваемым методом исходят из фактической метеорологической ситуации, характеризуемой определенным числом параметров (предикторов), а также показателем загрязнения атмосферы в городе в предшествующие моменты времени, и устанавливают ее сходство о ситуацией, соответствующей тому или иному уровню загрязнения. Набор параметров метеообстановки, характеризующих ситуацию, относится к определенному фиксированному моменту времени.

Совокупность характеристик ситуации х₁, x₂..., х_n формально рассматривают как точку в N-мерном пространстве (фазовом пространстве ситуаций). В качестве характеристик (предикторов) обычно выбирают: скорости ветра на высоте 10 м (U) и 500 м (U-„), разности температур воздуха у земной поверхности (Т₀) и на высоте 500 м (DT) AT = Т ₀ – Т₅₀₀ параметра Р за предшествующий день, нижнюю границу приподнятой инверсии Н₂), градиент приземного давления ΔР/ ΔH

Для разработки прогностической схемы применительно к тому или иному городу набирается статистический материал по численным значениям выбранных для прогноза предикторов. Значения предикторов разносятся по трем группам, соответствующим высокому, повышенному (среднему) и пониженному уровням загрязнения воздушной среды города. В каждой группе определяются средние значения и дисперсии предикторов. В таблице 4.5 приведены значения этих статистических параметров, например, для Санкт-Петербурга по данным

Таблица 4.5

Статистические параметры случайных предикторов для Санкт-Петербурга

Преди- кторы	Зима, 1-я половина дня	Лето, 2-я половина дня
Уровни загрязнения атмосферы
высокий	повышенный	пониженный	высокий	повышенный	пониженный
	0,34/0,08	0,22/0,12	0,16/0,08	0,38/0,13	0,27/0/11	0,16/0,07
	—	—	—	2,8/1,2	3,1/1,6	2,9/1,8
	9,3/4,16	11,0/6,3	10,4/4,4	7,8/3,4	7,4/4,2	8,0/4,2
	0,0/4,06	0,8/4,06	4,6/3,55	—	—	—
	—	—	—	—	—	—
	1,3/0,94	1,8/1,18	1,7/0,99	—	—	—
	346/519	376/471	708/348	747/645	863/620	864/562

Воспользовавшись заранее подготовленной информацией по средним значениям предикторов и их среднеквадратическим отклонениям, представляется возможным для любой фактической ситуации оценить ее "расстояние" (близость) до ситуаций, соответствующих тому или иному уровню загрязнения воздуха. Для этого рассчитываются величины

где х. - среднее значение г-й характеристики (предиктора) в группе уровня загрязнения, х — фактическое значение г-й характеристики; <7². - дисперсия значений характеристики (предиктора) в группе уровня загрязнения; N — количество предикторов, используемых для проведения оценки; Р². — "расстояние" от произвольной точки в фазовом пространстве ситуаций до центра тяжести 7-й группы уровня загрязнения.

При проведении прогнозирования по приведенной формуле рассчитываются величины Р² для высокого, повышенного и пониженного уровней загрязнения воздуха. На основании полученных данных делается вывод о принадлежности фактической ситуации к той или иной группе. Основанием для этого является наименьшее из трех значение величины "расстояния" Р. Оправдываемость прогнозов по уровню загрязнения атмосферы составляет 73-75% [86-155].

Метод последовательной графической регрессии основан на использовании для прогноза загрязнения воздуха предварительно составляемых корреляционных графиков, которые выражают зависимость уровня загрязнения от определенного числа предикторов. Причем для реализации метода предусматривается вначале построение корреляционных графиков, на которых выражаются зависимости предиканта (уровня загрязнения воздуха) от двух предикторов.

Эти два предиктора по возможности выбираются таким образом, чтобы характер связи между загрязнением воздуха и одним из них зависел от значения другого. Общее количество используемых предикторов, а следовательно, и число корреляционных графиков не ограничивается. Непременным условием является наличие связи между этими предикторами и уровнем загрязнения воздуха. Для построения графиков используется вся имеющаяся информация по результатам наблюдений в данном городе за несколько лет.

Дата добавления: 2014-01-06