Бесплатный автореферат и диссертация по географии на тему

Исследование, моделирование и прогноз загрязнения атмосферы в городе

ВАК РФ 11.00.11, Охрана окружающей среды и рациональное использование природных ресурсов

Автореферат диссертации по теме "Исследование, моделирование и прогноз загрязнения атмосферы в городе"

V) ч'

На правах рукописи

СВИНУХОВ Владимир Геннадьевич

ИССЛЕДОВАНИЕ, МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗ ЗАГРЯЗНЕНИЯ АТМОСФЕРЫ В ГОРОДЕ

И. 00. 11 - охрана окружающей среды и рациональное использование природных ресурсов

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора географических наук

Владивосток 1997

Работи выполнена в Дальневосточном нкучно-исследовательскол гидрометеорологическом институте Федеральной службы России го гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды 1 Владивостокском филиале Российской таможенной академии

Официальные оппоненты:

доктор географических наук, с.н.с. доктор географических наук, профессор доктор географических наук, профессор

Л. Р. Сонькин Ю. П. Переведенцев К. П. Березников

Ведущая организация:

Российский государственный гидрометеорологический институт

(Санкт-Петербург)

Защита состоится 11 июня 1997 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета (Д.200.24.01) по защите диссертаций на соискание ученой степени доктора наук в Тихоокеанском институте географии ДВО РАН по адресу: 690041, г. Владивосток, ул. Радио, 7.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Тихоокеанского института географии ДВО РАН.

Автореферат разослан

1997 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат географических н^ук.

Г. П. Скрыльник

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Высокая концентрация загрязняющих веществ в атмосфере городов и промышленно развитых центров наносит огромный вред здоровью населения и большой ущерб сельскому л лесному хозяйству, промышленности, жилым зданиям и техническим сооружениям, историческим памятникам. Прямое и косвенное воздействие загрязненной атмосферы приводит к снижению производительности труда, повышенной заболеваемости и даже смертности среди населения. Загрязнение воздуха существенно увеличивает количество различных заболеваний. Уменьшение доходов от потерь сельскохозяйственной продукции при загрязнении атмосферы связано с заболеванием скота, снижением урожайности, ухудшением товарного вида и качества продукции из-за содержания в атмосфере вредных веществ.

В настоящее время экологическое неблагополучие отмечается практически во всех городах и промышленно развитых центрах Сибири и Дальнего Востока. Высокие концентрации возникают здесь из-за частой повторяемости туманов, приподнятых и приземных температурных инверсий в сочетании со слабыми скоростями ветра. Такие метеоусловия являются неблагоприятными для рассеивания примесей в атмосфере и способствуют формированию высоких концентраций в приземном слое воздуха.

Сложная экологическая обстановка говорит о необходимости изучения и оценки негативных последствия антропогенного воздействия, ставит задачи краткосрочного и долгосрочного (перспективного) прогноза загрязнения атмосферы с целью предотвращения или уменьшения ущерба народному хозяйству и вреда здоровью населения.

Цель и задачи исследования. Целью работы является комплексная оценка уровня загрязнения атмосферы в городах, модельные оценки распространения примеси в атмосфере, разработка и обоснование

методов краткосрочного и долгосрочного (перспективного) прогнозг загрязнения воздуха в городе.

Для достижения дели последовательно решались следующие задачи:

- сформировать архив (на технических носителях) информации с загрязнении атмосферы городов основными загрязняющими вещества ми (пыль, двуокись серы, двуокись азота, окись углерода) и метеорологическими параметрами по данным стационарной сети наблюдений;

- оценить пространственную, сезонную и многолетнюю изменчивость загрязнения атмосферы в городах;

- провести анализ комплекса связей между метеопараметрами и загрязняющими веществами;

- разработать статистические модели краткосрочного прогноза загрязнения атмосферы в городе;

- применить численную модель расчета рассеивания примеси с учетом приподнятых температурных инверсий для долгосрочного (перспективного) прогноза загрязнения атмосферы.

Научная новизна работы заключается в следующем:

- исследована пространственная, сезонная и многолетняя изменчивость загрязнения атмосферы в городах;

- проведены исследования по взаимосвязи комплекса метеорологических параметров и концентраций загрязняющих веществ;

- впервые разработана и предложена физико-статистическая модель для краткосрочного прогноза загрязнения атмосферы в городе, при реализации которой на первом этапе осуществляются классификация совокупности метеорологических параметров и прогноз условий рассеивания примеси, а на втором - прогноз концентраций загрязняющих веществ в атмосфере;

- впервые расчетным путем получены карты долгосрочного (перспективного) прогноза средних концентраций с учетом приподнятых температурных инверсий и общедоступной климапгческой информации;

- разработан на персональной ЭВМ и внедрен прогностический комплекс программ, включающий набор физико-статистических и численной моделей для краткосрочного и долгосрочного (перспективного) прогноза загрязнения атмосферы в городе.

На защиту выносится:

1. Оценка пространственной, сезонной и многолетней изменчивости загрязнения атмосферы в городах.

2. Исследование взаимосвязи комплекса метеорологических параметров и концентраций загрязняющих веществ.

3. Статистические модели краткосрочного прогноза загрязнения атмосферы.

4. Физико-статнстическая модель краткосрочного прогноза загрязнения атмосферы в городе с предварительной классификацией совокупности метеорологических параметров.

5. Численная модель долгосрочного (перспективного) прогноза средних концентраций с учетом приподнятых температурных инверсий и общедоступной климатической информации.

Практическая ценность работы. Результаты, полученные в работе, имеют важное народно-хозяйственное значение и могут быть использованы при:

а) оценке эффективности природоохранных мероприятий;

б) выборе пунктов размещения крупных промышленных объектов;

в) перспективной оценке состояния загрязнения воздушного бас-еейна городов и промышленных центров;

г) оценке влияния загрязнения окружающей среды на здоровье населения;

д) краткосрочном прогнозировании загрязнения воздуха в городе;

е) экологической экспертизе промышленных предприятий;

ж) районировании территории по степени загрязнения с целью строительства и реконструкции микрорайонов города.

Отдельные результаты исследования уже успешно используются в практической деятельности Приморского краевого комитета охраны окружающей среды и природных ресурсов; они внедрены в учебный процесс Владивостокского филиала Российской таможенной академии, ДВГУ, ДВГТУ, Дальрыбвтуза (ТУ). Результаты работы вошли в коллективные монографии, были использованы в экологической программе "Долговременная программа охраны природы и рационального использования природных ресурсов Приморского края до 2005 г.".

Личный вклад автора. Основные результаты получены автором в процессе его работы над плановыми и инициативными темами. Автором собраны, обработаны и проанализированы имеющиеся материалы о загрязнении атмосферы основными ингредиентами и взаимосвязи их с комплексом метеорологических параметров, определяющих рассеивание примеси. Реализован ряд прикладных программ для исследования, краткосрочного и долгосрочного (перспективного) прогноза загрязнения атмосферы. Предложен новый подход к краткосрочному прогнозу загрязнения атмосферы. Разработаны модели прогноза загрязняющих веществ в атмосфере города.

Апробация работы. Основные результаты исследований докладывались на научных семинарах и Ученых Советах ДВНИГМИ, ТИГ ДВО РАН, ДВГУ, международных конференциях АЭААС^ (Шанхай, 1990 г., Сеул, 1995 г.), международной научно-практической конференции "Регион и география"(Пермь, 1995), Международной конференции "Экология и безопасность жизнедеятельности" (Владивосток, ДВГТУ, 1994), Международной конференции "Северная Пацифика" (Владивосток, ДВГУ, 1994), Юбилейной научной конференции Дальрыбвтуза — ТУ (Владивосток, 1996), Юбилейной научной конференции, посвященной 150-летию Русского Географического Общества (Владивосток, 1995), Международной конференции "Современная география и окружающая среда"(Казань, 1996).

Публикации. По теме диссертации опубликовано свыше 40 работ, в том числе три монографии.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, семи глав и заключения. Список литературы, включает 244 наименования. Объем работы составляет 230 страниц, 43 рисунка, 64 таблицы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обосновывается актуальность проблемы, формулируются цели и задачи исследования, отмечается научная новизна и практическая значимость работы. Перечисляются основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе излагаются общие проблемы загрязнения атмосферы вредными веществами и определяется понятие "загрязнение" атмосферы. Перечисляются основные источники антропогенного загрязнения воздуха и приводится их классификация. В настоящее время в атмосферу поступает большое количество различных вредных веществ. Все они, в зависимости от вида источников и размеров выбросов, могут быть разделены на три группы. В первую входят пыль, сернистый газ, окись углерода, окислы азота — основные загрязняющие вещества, связанные с процессами сжигания топлива. Они поступают в атмосферу в больших количествах. Во вторую группу отнесены свинец, кадмий, ртуть, принадлежащие к числу наиболее токсичных веществ. В третью группу входят специфические вредные вещества и их соединения. При этом, по литературным данным, 86°/» всех выбросов в атмосферу приходится на долю окиси углерода и пыли, окислов серы и азота, 12% составляют углеводороды и всего 2% - остальные загрязняющие вещества. Таким образом, выбор в качестве изучаемых и прогнозируемых параметров таких загрязняющих веществ, как пыль, сернистый газ, окись углерода, окислы азота, является наиболее актуальным для промышленно развитого города.

Источником информации о загрязняющих веществах являютс* данные, полученные с сети постов Общегосударственной службы на блюдений и контроля за загрязнением атмосферы (ОГСНКА). В за ключении первой главы обсуждаются метеорологические условия пере носа и рассеивания примеси в атмосфере.

Во второй главе приводится обзор литературы по проблеме прогноза загрязнения атмосферы. В настоящее время можно выделить несколько направлений исследования. Одно из них связано с разработкой статистических методов. В качестве предикторов используются только метеорологические параметры. Такие методы применяют при наличии обширных индустриальных территорий, слабо освещенных данными наблюдений за содержанием примесей в воздухе. В районах, где организован регулярный контроль загрязнения атмосферы, используют статистические схемы, в число предикторов которых входят и измеренные значения концентраций. Разработаны схемы прогноза загрязнения воздуха на основе линейной и логарифмической регрессии. В качестве предикторов обычно выбираются такие величины, как разность значений температуры у земли и на уровне 850 гПа, температура воздуха у поверхности земли, среднесуточная температура, скорость ветра на уровне поверхности земли и 850 гПа, направление ветра и др. Достоинством этих схем являются разработанность математического аппарата, простота реализации, возможность обойтись без инвентаризации выбросов. Однако следует отметить тот недостаток, что при указанных схемах прогноза заранее задается структура связи между концентрациями загрязняющих веществ и метеорологическими параметрами. Прогноз загрязнения воздуха в городах Российской Федерации осуществляется методом последовательной графической регрессии с учетом влияния синоптических условий на загрязнение атмосферы (Сонькин, 1990). Следует отметить, что анализ синоптических условий загрязнения воздуха

связан с определенными трудностями. Достаточно часто трудно объективно оценить синоптическую ситуацию вследствие ее большой изменчивости, а иногда нечеткой выраженности. Кроме этого, метод последовательной графической регрессии является исключительно ручным и не реализован на ЭВМ. С развитием вычислительной техники назрела необходимость в развитии методов и подходов прогнозирования загрязнения атмосферы, которые будут давать хорошую оправдываемость, будут достаточно просты и могут быть реализованы на персональных ЭВМ.

Другой подход к расчету и прогнозу концентраций загрязняющих веществ в атмосфере связан с гауссовскими моделями. Недостатки статистических (гауссовских) моделей в основном заключаются в слабом учете зависимости дисперсий от физических и метеорологических факторов, таких например, как изменение ветра с высотой, шероховатость и неоднородность подстилающей поверхности, устойчивость атмосферы. Такой подход является сугубо эмпирическим и в ряде случаев приводит к значительным ошибкам. Еще один подход к прогнозу загрязнения атмосферы связан с численным решением уравнения атмосферной диффузии с заданными граничными и начальными условиями, теоретические основы которого изложены в монографиях М. Е. Берляида (1975, 1985). Метод получил широкое развитие в трудах ГГО им. А. И. Воейкова, и с его помощью достигается достаточно хорошее согласование рассчитанных и измеренных концентраций. Третий подход связан с использованием мо-делех! пограничного слоя атмосферы, которые позволяют получить вертикальные профили ветра и коэффициента турбулентности. Эти профили служат входными параметрами при решеншх уравнения диффузии.

Тем не менее вопросы расчета и долгосрочного (перспективного) прогноза загрязнения атмосферы с учетом влияния приподнятых температурных инверсий (ПТИ) на формирование полей концентраций загрязняющих веществ до спх пор должным образом не исследо-

ваны. Вопрос о влиянии ПТИ на распространение примеси от про мышленных источников является весьма актуальным, ибо известно что в ряде регионов страны сравнительно часто имеют место аяо мальные условия, т.е. приподнятые температурные инверсии (по вышение температуры воздуха с высотой начиная с некоторого уров ня в атмосфере), при которых может наблюдаться существенное увеличение концентраций в приземном слое воздуха. В работе ставится задача уточнить в рамках методики, разработанной в ГГО им. А. И. Воейкова, схемы расчета разовых, а также осредненных за длительный период времени концентраций за счет учета реальной структуры приподнятых температурных инверсий, а также применить модель для расчета и долгосрочного (перспективного) прогноза загрязнения атмосферы. '

В третьей главе рассматриваются вопросы оценки состояния загрязнения воздушного бассейна городов Приморского края, излагаются методики исследований и приемы анализа информации, приводится характеристика используемого материала. Исходными данными для анализа загрязнения атмосферы послужили материалы, полученные на стационарных постах слежения за загрязнением атмосферы. Исследования и анализ проводились по примесям: двуокись серы (БО,), двуокись азота (N0.,), окись углерода (СО), взвешенные вещества (пыль). Выбросы этих веществ составляют до 90% от уровня всех выбросов в атмосферу промышленными предприятиями.

При исследовании влияния метеорологических и синоптических условий формирования периодов с высоким1 загрязнением воздуха, разработке краткосрочных прогнозов, моделировании и долгосрочном (перспективном) прогнозе загрязнения атмосферы использовались метеорологические параметры (температура воздуха, направление и скорость ветра, относительная и абсолютная влажность воздуха у поверхности земли и на высоте 500 м и др.), синоптические

и

бюллетени гидрометцентра России, сведения о выбросах загрязняющих веществ в воздух от стационарных источников и автотранспорта, технологические параметры источников загрязнения (высота источников, начальная скорость выхода смеси из устья трубы, радиус устья трубы, температура газов и др.); были использованы данные, полученные в городах Приморского края за 1987—1994 гг. Для комплексного анализа данных широко привлекались физические методы анализа (синоптические и географические), физико-статистические методы анализа и прогноза загрязнения воздуха (корреляционный и факторный анализы, разложение полей в ряды по естественным ортогональным функциям, регрессионный и дискриминантный анализы), методы математического моделирования. При выполнении работы принималась во внимание большая изменчивость концентраций загрязняющих примесей в атмосфере. Причины, определяющие такую изменчивость, наряду с метеорологическими процессами могут быть связаны с неравномерностью во времени выбросов в атмосферу. В связи с этим при исследованиях изучалась годовая динамика загрязняющих веществ в атмосфере. Использовалась информация одновременно о динамике уровней загрязнения отдельными примесями (пылью, сернистым газом, окисью углерода и двуокисью азота) и о динамике годовых объемов выбросов этих примесей. Анализируя особенности совместного изменения концентраций загрязняющих веществ и выбросов, можно сделать вывод, что в основном общая за весь период направленность тенденции изменения концентраций в целом определяется общей направленностью тенденции изменения своей первопричины - годового объема выбросов. Такой вывод является основанием для использования численных моделей при долгосрочном (перспективном) прогнозе концентраций загрязняющих веществ в атмосфере.

При исследовании годового и сезонного хода взвешенных веществ в городах обнаружено, что во Владивостоке в годовом ходе наблюда-

ются два минимума - летом (в июле) и осенью (в октябре) и два максимума — весной (в марте) и зимой (в декабре). Причем концентрации взвешенных веществ за год были несколько больше ПДКсс. В годовом ходе двуокиси азота отмечаются два максимума - весной и осенью и два минимума — зимой и летом. Концентрации двуокиси азота во все месяцы и сезоны и за все годы больше ПДКсс в 2-3 раза. Годовой ход концентрации окиси углерода более сглаженный, и все же можно выделить два максимума — осенью (в октябре-ноябре) и зимой (в декабре-январе) и основной минимум — весной (в марте). Концентрации СО, хотя не превышают ПДКсс, но в среднем за год близки к 1 ПДКсс = 2,58 мг/м3).

Следует отметить, что годовой ход концентраций загрязняющих веществ в атмосфере г. Владивостока не является характерным для городов Приморского края. Иной годовой ход имеют концентрации загрязняющих веществ в г. Уссурийске, где концентрации пыли максимальны осенью, весной и летом, а концентрации СО максимальны зимой и весной. Концентрации СО превышают ПДКсс только зимой, концентрации двуокиси азота выше ПДКсс во все сезоны года, а концентрации пыли ниже ПДКсс преимущественно летом. Можно отметить очень похожее распределение концентраций загрязняющих веществ в г. Артеме.

Распределение концентраций пыли в г. Дальнегорске носит стабильный характер и практически во все месяцы года превышает ПДКсс. Они незначительно уменьшаются осенью и в первую половину зимы. Концентрации пыли достигают максимума и превышают ПДКсс в г. Дальнегорске зимой и летом, а концентрации двуокиси азота особенно высоки весной и летом. Подобный годовой ход концентраций загрязняющих веществ можно наблюдать в пос. Рудная Пристань.

В этой же главе рассматриваются метеорологические условия рассеивания примеси. Такие исследования будут полезны для наиболее

оптимального варианта размещения промышленных предприятий на территории края. Для изучения метеорологических условий рассеивания примеси рассчитывался комплекс метеорологических параметров, способствующих как загрязнению, так и очищению атмосферы. Рассчитывался коэффициент Кт:

Р +Р

V — "' '

Р + Р '

го ^ гь

где Рт - повторяемость скоростей ветра 0-1 м/с, %; Рь - повторяемость туманов, %; Р0 - повторяемость числа дней с осадками >1,0 мм, %; Рь — повторяемость скорости ветра >6 м/с, %. Таким образом, в числителе приводится повторяемость метеорологических параметров, способствующих загрязнению атмосферы примесями, в знаменателе - способствующих к самоочищению атмосферы. Для районирования территории использовались данные более 20 метеорологических станций. При Кт<0,8 - зона благоприятных условий рассеивания примеси; при 0,8<Кш<1,2 - зона ограниченно благоприятных условий рассеивания примеси; при Кт>1,2 - зона неблагоприятных условий рассеивания примеси в атмосфере.

Анализ полученных результатов показывает, что к неблагоприятным зонам рассеивания примеси относятся районы севера Приморского края и районы, примыкающие к Уссурийскому заливу. Зона ограниченно благоприятных условий рассеивания проходит с севера края на юг, захватывая г. Дальнегорск. Такое районирование позволяет выбрать наиболее оптимальный вариант размещения промышленных предприятий по условиям рассеивания примеси. ■

В четвертой главе анализируется зависимость концентраций загрязняющих веществ в атмосфере от метеорологических параметров, рассматриваются особенности загрязнения воздуха при туманах и показываются синоптические условия формирования периодов высокого загрязнения атмосферы. В качестве метеопараметров к анализу при-

влекались данные наблюдений за направлением (в) и скоростью ветра (V), температурой (Т(1) и влажностью воздуха (А0), температурой точки росы (е0) на уровне подстилающей поверхности, а также скоростью ветра (У500), температурой (Т500) и влажностью (А500) воздуха на уровне 500 м над поверхностью земли. По данным аэрологической станции ежедневно рассчитывалась высота слоя перемещения воздуха в среднем за сутки (Н) и за 10 часов местного времени (Н10). В качестве параметра, отражающего вертикальную устойчивость атмосферы, был выбран параметр Т=Т500-Т0, а также параметр 1/8Т, где 8Т=(Т500-Т0)/2. Кроме .этого, по данным приземных синоптических карт вычислялись операторы Лапласа (У2Р0,У2Те) и Якоби (Р0, Т0). Известно, что лапласианы типа У2Р количественно характеризуют значение вертикальной составляющей вихря , скорости, а якобианы типа (Р,Т) являются индикаторами адвективных изменений метеорологических величин. Был рассчитан также безразмерный параметр, характеризующий стратификацию пограничного,слоя атмосферы: '

К _ § (АГ/А2Г) - - • ' дТ ((Уж ~У0)/ ЛZ)2 '

где g — ускорение свободного падения; - изменение высоты атмосферы. Таким образом, в анализе использовалось 20 переменных. Следует подчеркнуть, что оценка загрязнения является, возможно, наиболее приемлемой, когда применяется сезонная схема анализа. Сезонный период является относительно однородным, и, следовательно, мало изменяются такие параметры, как солнечная радиация и температурные градиенты. В качестве параметров, отражающих загрязнение воздуха, использовались данные о загрязнении атмосферы сернистым газом, двуокисью азота, окисью углерода и пылью. Кроме этого, вычислялся интегральный показатель загрязнения атмосферы Р=т/п, где п - общее число наблюдений в городе за данный день, т - количество случаев за данный день на всех пунктах на-

блюдения за загрязнением атмосферы с концентрацией с|">1,5с]\ где Ч" - средняя концентрация за рассматриваемый сезон (Сонькин, 1990). Статистическая значимость коэффициентов корреляции оценивалась по критерию Фишера при 5% -ном уровне значимости.

В результате анализа можно отметить, что зимой почти во всех городах (пунктах) отмечаются наибольшие коэффициенты корреляции между метеопараметрами и двуокисью азота. Так, коэффициенты корреляции между концентрацией N0.,, температурой воздуха и абсолютной влажностью составляют 0,39 + 0,45, со скоростью ветра -0,39. Статистически значимые связи (г=0,21-0,41) отмечаются также между концентрацией БО,, и температурой воздуха. Весной наибольшие статистически значимые коэффициенты корреляции имеют место между СО и температурой воздуха (г= -0,35+ -0,66). Летом прослеживается связь между концентрациями N0, и БО., и скоростью ветра (г=-0,28 -0,40). Осенью, как и весной, отмечается связь между СО и температурой воздуха (г = -0,22 н- -0,65). Статистически значимые связи имеют место между содержанием пыли в воздухе и абсолютной влажностью (г = 0,30 + 0,31). Для газообразных загрязнителей атмосферы (N0., и СО) в г. Владивостоке в зимний период наблюдались положительная корреляция параметра Р с температурой на уровне 500 м, с температурой и точкой росы на уровне подстилающей поверхности и слабые отрицательные связи со скоростью ветра у поверхности и на уровне 500 м, а также с высотой слоя перемешивания и параметром застенчивости Т=Т -Т(). Изменение концентраций пыли в атмосфере г. Владивостока в зимний период нельзя объяснить изменчивостью какого-либо одного метеоэлемента. Слабая отрицательная зависимость отмечалась с температурой воздуха (Т(|, Т.ш) и точкой росы (](1), коэффициенты корреляции с другими метеопараметрами незначимы. Содержание примесей в воздухе в значительной степени: зависит от величины параметра Р в предшествующие сутки. Коэффшш-

енты корреляции между Р и Рп-1 самые высокие как для газообразных примесей, так и для пыли и составляют соответственно гмо =0,64, гсо=0,40 и г.ш_ь=0,61 в зимний период. Однако изменчивостью загрязнения в предшествующие сутки можно объяснить только незначительную часть наблюдений дисперсии величины параметра Р: для N0, и пыли - около 40%, для СО - 14%. В летний период корреляционные связи параметра Р с метеопараметрами значительно слабее.

Таким образом, объяснить изменение концентрации загрязняющих веществ изменением отдельно взятого метеоэлемента не представляется возможным. Очевидно, при исследовании изменения концентраций загрязняющих веществ в воздухе в зависимости от метеорологических условий необходимо не только привлекать к анализу большее число метеорологических параметров, но и изучать влияние этих факторов на загрязнение воздуха в комплексе.

В пятой главе изучается комплексное влияние метеорологических параметров на загрязнение воздуха и предлагаются статистические модели пошаговой множественной регрессии, дискриминантного анализа и физико-статистическая модель с предварительной классификацией метеоданных для краткосрочного прогноза загрязнения атмосферы в городе.

Предложенные модели и схемы расчета проверялись на данных стационарной сети наблюдения за загрязнением атмосферы городов Приморского края (Владивосток, Артем, Спасск-Дальний, пос. Рудная Пристань).

При регрессионном анализе в качестве предикторов в уравнениях использовались: значение ингредиента в предшествующий день (инерционный фактор) - 90% случаев, температура воздуха у поверхности земли - 80% случаев, скорость ветра и относительная влажность у поверхности земли - более 50% случаев. Исследования показывают, что инерционный фактор в наибольшей степени оказывает влияние

весной, летом и осенью и в меньшей степени - зимой, что связано, видимо, с режимом скоростей ветра. Оправдываемость моделей пошаговой множественной регрессии при множественном коэффициенте корреляции 0,62-0,76 лучше, чем при инерционных прогнозах, на 10-20%.

Для повышения оправдываемоети прогноза загрязнения воздуха и прогноза высокого уровня загрязнения атмосферы был применен дискриминантный анализ. Использовалась статистическая схема, основанная на дискриминантном анализе с автоматической нормализацией предиктора, оценкой и пошаговым выбором оптимального многомерного уравнения. Из всех предикторов, способствующих загрязнению атмосферы, в результате расчетов была отобрана оптимальная группа информативных и малосвязанных параметров (показатель разделимости - отношение разности средних значений в I и II классах к стандарту отклонений в обоих классах) и на их основе получены дискриминантные функции и их пороговые значения. Решение о принадлежности к одной из групп выносится исходя из правила: если а>П, то явление ожидается, если а<П, то явление не ожидается. На первом этапе осуществлялся прогноз высокого загрязнения воздуха (Р>0,30). Если полученное значение дискриминантной функции меньше порогового, то явление загрязнения не ожидается. На втором этапе прогнозируется повышенное загрязнение воздуха (0,20<Р<0,30). Если при этом значение дискриминантной функции меньше порогового, то ожидается пониженное загрязнение воздуха Р<0,20, если полученное значение больше либо равно пороговому, то ожидается повышенное загрязнение воздуха в городе. Испытание метода на обучающей выборке, по нашим данным, показало удовлетворительную успешность прогнозов. Общая оправдываемость прогнозов составляет 75-85% , что в целом выше, чем при прогнозе по регрессионной схеме. Критерий надежности по Н. А. Багрову, изменяется от 0,51 до 0,78, а критерий точности по А. М. Обухову — от 0,36 до 0,65. Критерий

Н. А. Багрова показывает оценку превышения оправдываемости методических прогнозов над случайными.

В работе. предложен новый подход к краткосрочному прогнозу загрязнения воздуха в городе — физико-статистическая модель прогноза загрязнения атмосферы с предварительной классификацией метеоданных. Основная идея метода состоит в том, чтобы выделить возушные массы района исследования, используя обычные метеорологические переменные и синоптические параметры. Таким образом, исходным шагом предлагаемого метода является классификация воздушных масс. При этом необходимо наложить некоторые ограничения на метеорологические переменные, по которым ведется идентификация воздушных масс. Во-первых, они должны быть способны хорошо "различать" воздушные массы и в то же время мало изменяться внутри самой воздушной массы. Во-вторых, они должны быть регулярно наблюдаемыми переменными на сети станций и, в-третьих, определять уровень загрязнения в исследуемом районе.

В настоящее время при классификации гидрометеорологических объектов исходная информация обычно задается в виде набора количественных признаков. Для преобразования исходной информации часто используется метод главных компонент, который достаточно хорошо известен в гидрометеорологии как метод разложения по естественным ортогональным составляющим. В работе использовался метод разложения по естественным ортогональным функциям для сжатия информации. Разложение переменных на естественные ортогональные функции выделило 11 компонент, описывающих 86% дисперсии переменных для холодного периода и 12 компонент, описывающих 82% дисперсии переменных для теплого периода. Полученные матрицы коэффициентов разложения могут быть классифицированы на однородные группы различными методами. В работе использовался статистический метод объективной классификации, ко-

торый состоял в выявлении однородных локальных группировок в заданной совокупности точек многомерного признакового пространства. Задача решалась при помощи нахождения критерия, вычисление которого дает возможность оценить однородность рассматриваемой совокупности. В частности, нами в качестве критерия аналогичности использовался параметр X2, предложенный Пирсоном.

Таким образом, проводилась классификация последовательности переменных. Группировка коэффициентов разложения позволила получить для холодного полугодия 10 групп, а для теплого - 12, каждая из которых может быть охарактеризована особенностями общей циркуляции и комплексом метеопараметров. Для каждой выделенной группы рассчитывались средние значения метеорологических параметров, а также средние значения параметров Рпычь, PN,b, Рсо для холодного и теплого периодов. Анализ таблиц позволяет выделить кластеры (а следовательно, группы синоптических ситуаций и метеопараметров), которые в значительной мере определяют высокие уровни загрязненности атмосферы. Для примера на рисунках 1, 2 даны типичные синоптические ситуации для групп I, X. Анализ синоптических ситуаций этих групп показывает, что для группы I синоптическая ситуация над южным районом Приморского края определяется южным циклоном. Траектория смещения центра циклона проходит из районов Желтого моря вдоль Японских островов. Южные районы Приморья (г. Владивосток) находятся под воздействием первоначально северной, а затем северо-западной периферии циклона, вследствие чего наблюдаются относительно низкие температуры воздуха (-11 -г -15°С). Ветер преимущественно северо-восточного и северного направлений со скоростью 10-15 м/с. Над Владивостоком преобладают морские воздушные массы умеренных широт. Группа 10 характеризуется интенсивной циклонической деятельностью над дальневосточными морями. Над Приморьем расположен гребень азиатского

Рис. 1. Карта погоды, характерная для группы I

Рис. 2. Карта погоды, характерная для группы X

антициклона. Преобладают северные и северо-западные ветры с небольшой средней скоростью. Для этой группы характерны инверсии и изотермии и, следовательно, небольшая высота слоя перемешивания.

Таким образом, каждая из десяти групп определяется характерными воздушными массами, метеопараметрами и синоптической ситуацией.

В табл. 1 представлена частота встречаемости высокого (Р>0,30) и повышенного (0,20<Р<0,30) загрязнения по группам для Рко,, Рсо, Рпи1ь для холодного периода.

Таблица 1

Повторяемость (%) высокого (Р>0,30) и повышенного (0,20<Р<0,30) загрязнения по группам для Рко , Рс0, и Рпм1ь

Параметр группа

загрязнения 1 " 111 IV V VI VII VIII IX X

Р N02

Р>0,30 - - 4 - - - 67 27 32

0,20<Р<0,30 — — 16 Р п ыл ь — - N 18 23

Р>0,30 36 31 27 23 - - 4 18 18

0,20<Р<0,30 18 33 14 23 Рсо — — 29 23 36

Р20.3О 43 9 23

0,20<Р^ 0,30 и 23 5

Анализ табл. 1 показывает, что наиболее часто сильное и повышенное загрязнение атмосферы N0, и СО достигается в VIII, IX, X группах, а для сильного загрязнения атмосферы пылью более характерны I, II, X группы.

Проведенный анализ для теплого периода показывает, что высо кие уровни загрязнения атмосферы N0, наиболее часто возможнь при возникновении синоптических ситуаций групп II, IV, VII, XI Концентрации СО заметно возрастают при возникновении синопти ческих ситуаций групп II, IX, X, а концентрации пыли - при ситуа циях групп III, X. Необходимо отметить, что выделить группы высокого загрязнения в теплый период значительно сложнее, чем в холодный. В теплый период фактически в каждой группе могут встречаться высокие уровни загрязнения. Поэтому здесь важным является не только классификация группы, но и последующий этап прогнозирования — использование регрессионных уравнений.

Таким образом, на первом этапе может осуществляться прогноз неблагоприятных метеорологических условий рассеивания примесей, т.е. прогноз группы. На втором этапе для выделенной группы производится прогноз реальных концентраций (параметра Р). При этом для более четкого прогноза концентраций необходимо привлекать информацию о загрязнении в предшествующие сутки. Прогностические уравнения для каждой группы могут строиться на основании пошаговой регрессии либо дискриминантного анализа. В работе весовые коэффициенты рассчитывались по линейным уравнениям для каждой группы с использованием исходной фактической и прогностической информации. Свободные члены и весовые коэффициенты вычислялись по программе из пакета SSP на IBM РС486. По предложенным уравнениям (пошаговая множественная регрессия) составлялись прогноз уровня загрязнения (высокое - Р>0,30, повышенное - 0,20<Р<0,30 или низкое — Р<0,20 ) и прогноз самой концентрации. Коэффициенты множественной корреляции достигали значения 0,79-0,82. Проверка оправдываемости прогнозов составила 82-95% на зависимом материале и 75-90% на независимом. Таким образом, применение физико-статистического метода с предварительной клас-

сификацией метеорологических параметров дает лучшие, по сравнению с представленными методами результаты.

В шестой главе описываются численные модели, которые использовались для расчета и долгосрочного (перспективного) прогноза поля разовых (осредненных за 20-30 мин) и осредненных за длительный промежуток времени (сезон, год) концентраций загрязняющих веществ с учетом влияния повторяемости приподнятых температурных инверсий. Климатические особенности местности учитывались путем построения и использования совместных функций распределения основных определяющих параметров: скорости и направления ветра, коэффициента турбулентного обмена в приземном слое, параметров приподнятой температурной инверсии. Расчет и прогноз осредненных за длительный промежуток времени приземных концентраций с учетом повторяемости приподнятых температурных инверсий от одиночного источника производились по формуле, которую можно представить в виде:

Ч(г,у)=Р{у)\##

? {г,к\,и\,Нй,ЬНЛТ)

--х

п

X Р(к\,и1Н0,АН,АТ)с1Ши\сШ0с1(АН)с^^Т),

где г и у - полярные координаты расчетной точки в системе координат с началом в точке проекции источника на подстилающую поверхность, Р(к1, Ш, Н0, ДН, ДТ) - совместная плотность вероятности параметров кЗ, Ш, Н0, ДН, ДТ за период осреднения. Здесь к1 -коэффициент вертикального турбулентного обмена, Ш — скорость ветра на высоте флюгера, Но - высота нижней границы инверсии, АН и ДТ — мощность и интенсивность соответственно приподнятой температурной инверсии.

Величина q' (к1, Ш, Н0, ДН, ДТ) - разовая концентрация от линейного источника бесконечной длины, ориентированного поперек

ветра, при фиксированных метеорологических параметрах. Интегрирование выполняется по области О реального изменения метеопараметров. Схема расчетов разовых концентраций основана на численном решении уравнения турбулентной диффузии (Берлянд, 1975) при заданных профилях скорости ветра (логарифмический) и коэффициента вертикального турбулентного обмена ("линейный с изломом")- Учет приподнятой температурной инверсии осуществлялся путем расчета коэффициента вертикального турбулентного обмена в слое инверсии по формуле (Берлянд, Генихович, 1972):

где К7. — значение коэффициента турбулентного обмена при г = 7л; (г-ъ\) — мощность инверсии; Ъ — масштаб затухания турбулентности, на котором происходит убывание Кг до нуля. Для получения графической зависимости величины Ь от параметров приподнятой температурной инверсии использовалось численное решение системы уравнений планетарного пограничного слоя атмосферы (Вагер, Надежи-на, 1979) при заданном профиле температуры. Оказалось, что в зависимости от интенсивности и мощности инверсии величина Ь может изменяться от 30 м до 250 м, а при значениях Кг1~2-4м2/с величина Ь изменяется от 80 до 120 м.

Используя результаты расщепления функции совмести ой, плотности вероятности на одномерные вероятности (Берлянд, Генихович, Чичерин, 1979; Свинухов, 1986), можно (при круговой розе ветров) представить расчет средних концентраций в виде

—........'о/глтш^х

X Р(и\)Р(Н0)Р(АН)Р(АТ) с1{к\/и})1Н1Пу!Н(,с1(АН)с/(АТ)..

Алгоритм реализован в виде программы на ПЭВМ РС АТ/486, вычисление интеграла производилось по кубатурной формуле "центральных параллелепипедов". Интегрирование выполнялось по области П реального изменения метеопараметров. Численные эксперименты проводились на примере источников различной высоты. Для исследования выбраны модельные источники высотой 50, 100 и 300 м (таб. 2). При этом начальный подъем выбросов примеси в одном случае не учитывается (ситуация 1), в другом (2) - рассчитывается с использованием формулы (Берлянд, 1975). В третьем случае (3) приведен расчет средних концентраций от указанных источников при предположении, что ПТИ ограничивает начальный подъем выбросов примеси.

В таблицах 2-4 приведены отношения приземных средних концентраций (при наличии и отсутствии ПТИ), которые вычислены для трех типов источников, расположенных в Сибири (г. Омск), на Дальнем Востоке (г. Хабаровск), а также в центральном районе Приморского края (г. Спасск-Дальний). Повторяемость ПТИ в г. Омске составляет 10-15%, в г. Хабаровске - 30-35%, в г. Спасске-Дальнем - около 30% (среднесуточная), а повторяемость ПТИ в зимний период за утренние часы в г. Спасске-Дальнем составляет 58%. В табл. 2 приведены отношения средних концентраций загрязняющих веществ, полученных для центрального района Приморского края, — г. Спас-ска-Дальнего.

Учет ПТИ при расчетах концентраций, осредненных за длительный период времени, приводит к возрастанию концентраций загрязняющей примеси в приземном слое воздуха на некотором удалении от источников, которые не имеют начального подъема примеси. Причем ааиболее существенно (до 60%) возрастают приземные средние концентрации для источников высотой 50 м. Следует отметить, что вбли-ш высоких источников (300 м) приземные средние концентрации при юличии ПТИ на 20% меньше концентраций, вычисленных при нор-

Отношения средних концентрации (г. Спасск-Дальний)

Ситуация Высота источника Расстояние до источника, км

4 8 12 16 | 20 24

1 " ' ' 50 1,04 1,11 1,21 1,42 1,53 1,64

100 1,01 1,10 1,18 1,32 1,36 1,45

300 0,85 0,93 0,58 1,04 1,09 1,13

2 50 1,00 1,01 1,02 1,03 1,04 1,05

• 100 0,96 0,96 0,96 0,96 0,96 0,96

300 0,62 0,64 0,67 0,71 0,73 0,-75 '

3 50 1,89 2,50 2,85 3,24 3,39 3,53

100 1,76 2,11 2,38 2,52 2,65 2,74

300 1,63 1,88 1,93 2,07 2,08 2,14

мальных метеорологических условиях. Для источников, у которых существует начальный подъем примеси, уменьшение приземных средних концентраций при наличии ПТИ может составлять до 60% . Ситуация, резко меняется, если предположить, что ПТИ ограничивает уровень подъема примеси. В таблицах 2-4 показано, что при таком предположении отношение приземных средних концентраций заметно увеличивается. Теоретически концентрации на разных расстояниях от источников (50-300 м) могут возрастать в 2-3 раза. Однако такие результаты не согласуются с экспериментальными данными.

В Сибири среднесуточная повторяемость ПТИ не превышает 1015%, поэтому поправки к среднегодовым концентрациям, которые получаются за счет влияния ПТИ на формирование поля концентраций, здесь невелики. В табл. 3 приведены отношения приземных концентраций для г. Омска, которые показывают изменения концентраций загрязняющих примесей в окрестностях промышленного источника для этих регионов с учетом влияния ПТИ. В табл. 4

Отношение средних концентраций (г. Омск)

Ситуация Высота источника Расстояние до источника, км

4 8 12 16 | 20 24

1 50 1,01 1,04 1,09 1,15 1,25 1,25

100 0,90 1,00 1,05 1,07 1,10 1,12

300 0,70 0,74 0,75 0,79 0,81 0,82

2 50 1,00 1,00 1,01 1,01 1,02 1,02

100 0,80 0,82 0,83 0,88 0,90 0,92

300 0,50 0,52 0,53 0,54 0,56 0,60

3 50 1,14 1,23 1,32 1,41 1,53 1,61

100 1,15 1,21 1,32 1,40 1,50 1,56

300 1,04 1,06 1,09 1,12 1,14 1,16

Таблица 4

Отношение средних концентраций (г. Хабаровск)

Ситуация Высота источника Расстояние до источника, км

4 8 12 16 20 24

1 50 1,04 1,12 1,23 1,44 1,56 1,71

100 1,02 1,10 1,21 1,40 1,51 1,55

300 0,94 0,99 1,01 1,05 1,10 1,15

2 50 1,01 1,02 1,03 1,04 1,05 1,06

100 0,99 1,00 1,01 1,02 1,03 . 1,04

300 0,60 0,62 0,64 0,67 0,71 0.74

3 50 1,99 2,55 2,98 3,34 3,42 3,56

100 1,80 2,13 2,39 2,53 2,66 2,76

300 1,67 1,98 2,01 2,09 2,12 2,17

приведены результаты расчета отношения приземных средних ков центрадлй на разных расстояниях от источника для г. Хабаровск? Отношение приземных средних концентраций меняется в зависимое ти от типа источника от 0,60 до 1,71. Как видно из табл:'4,'влияни ПТИ на формирование полей приземных средних концентраций оки зывается неоднозначным. Для источников высотой 50 м, учет ПТ1 приводит к возрастанию отношения концентраций на некотором уда лении от них, в то время как для источников высотой 300 м уче ПТИ, уменьшает отношение средних концентраций, и наиболее су щественно — на небольшом удалении от источника. В меньшей степе ни этот эффект характеризует источники, у которых учитывается начальный подъем выброса примеси. Здесь возрастание отношение концентраций несущественно даже на больших расстояниях от ис точников высотой 50 м, а уменьшение отношения концентраций весьм; значительно непосредственно у источника выброса примеси (300 м) Физический механизм влияния ПТИ на формирование полей кон центраций паказан в работе достаточно четко. Отмечается, что еслх ПТИ расположена ниже источника выброса примеси, то концентра ции загрязняющей примеси в приземном слое значительно уменьша ются, а если инверсия расположена на высоте Ш < (1,5-2) Н (Ш -высота нижней границы ПТИ, Н - высота источника), то концентрации в приземном слое увеличиваются. В.результате понижение приземных концентраций для низких источников, когда инверсия находится ниже источника выброса примеси, компенсируется повышением концентраций в тех случаях, когда ПТИ находится выше источника. С возрастанием высоты источника все большая часть инверсий остается под источником, и следствием является понижение концентраций в приземном слое. Расчет приземных средних концентраций при предположении, что ПТИ ограничивают начальный подъем примеси, показывает увеличение концентраций на 10-70%.

Схемы расчетов разовых и средних концентраций были проверены на экспериментальных данных, которые показали хорошее соответствие результатов.

В седьмой главе ставилась задача изучить распределение поля средних (сезонных, годовых) концентраций загрязняющих веществ с учетом влияния приподнятых температурных инверсий от промышленных источников на локальном (-10-30 км) и региональном (-100 км) уровнях, а также применить модель для анализа и долгосрочного (перспективного) прогноза уровня загрязнения атмосферы.

В качестве объекта изучения был выбран промышленно развитый город Приморского края, Спасск-Дальний - в котором сосредоточены многочисленные промышленные предприятия: заводы по производству строительных материалов - Спасский и Новоспасский цементные заводы, комбинат асбестоцементных изделий, литейно-ме-ханический завод, завод строительных материалов и другие заводы. За период с 1988 по 1992 гг. в Спасске-Дальнем проводились экспедиционные исследования по отбору проб пыли, снега, поверхностных вод, атмосферы. Был организован стационарный пост круглосуточного отбора проб атмосферного воздуха. Длительный ряд наблюдений дал возможность сравнить расчетные и измеренные концентрации загрязняющих веществ, достоверно оценить изменение уровня концентраций в атмосфере, определить вклад отдельных источников в суммарное загрязнение атмосферы города, дать прогностические оценки изменения состояния загрязненности атмосферы. При расчетах использовались данные инвентаризации предприятий Комитета по охране окружающей среды за 1988-1992 гг, 1995 г. Было отобрано 11 предприятий в разных районах города, которые вносят наибольший вклад (90%) в общее загрязнение атмосферы города.

При расчетах входными параметрами модели являются: 1) технологические параметры источника: 110 - радиус трубы (м), 8Т и -

перегрев и начальная скорость выбросов газов в атмосферу ( С,м/с), - мощность выбросов источника (г/с), И — высота источника (м); 1 метеорологические параметры: с1 — направление ветра (роза ветров Ц, - скорость ветра на высоте флюгера (м/с), Кг — коэффициент ту£ булентного обмена (м-/с), параметры приподнятой температурной иь версии: Но (м) - нижняя граница инверсии, ЛН (м) и ЛТ ( С) - мои ность и интенсивность приподнятой температурной инверсии.

Численные расчеты производились на координатной сетке 16x1 км для зимнего и летнего периодов. Для примера на рис. 3 показаш суммарное расчетное поле средних концентраций для легкой, невесс мой, газообразной примеси от 11 источников выбросов для зимнег сезона 1990 г. (в условных единицах) разметка города на расчетног поле, звездочками обозначены модельные источники выбросов загряз няющей примеси в атмосферу, которые координатно соответствую расположению промышленных предприятий на территории города

Рассчитанные поля концент раций имеют несколько мак симумов, расположенные между тремя крупными про мышленными предприятиям! города, и охватывают обшир ную территорию городской за стройки. Конфигурация \ размеры зон повышенного за грязнения, определенные с по мощыо модели, в общем совпадают с аналогичными показателями, полученными е результате снегомерных съемок. Сравнение полей сред-

1'ис. .3. Распределение концентраций па-грязняющих веществ в атмосфере г. Сиае-см-Дальнего н его окрестностях в зимний «■Зон 1990 г. (здесь и /шлее концентрации >:ь!рг)МС1Ч)Ы в Условных еленнц<ь\)

несезонных концентраций загрязняющих веществ в зимний и летний сезоны показывает, что в летний сезон концентрации загрязняющих веществ в городе значительно меньше, чем в зимний. Такой результат согласуется с данными наблюдений, которые показывают что, максимальные концентрации загрязняющих веществ в атмосфере города отмечаются зимой. Это объясняется тем, что высокие концентрации загрязняющих веществ в зимний период (отопительный сезон) образуются при слабых ветрах и наличии инверсий в атмосфере, что обусловлено в основном антициклоническим' полем давления над Дальним Востоком. В летний период скорости ветра выше, что способствует переносу примеси за город, максимум концентраций загрязняющих веществ находится на расстоянии 5-6 км северо-западнее центра города. Проверка полученных результатов производилась путем сравнения рассчитанных концентраций с натурными данными. Пробы загрязняющих веществ (двуокись серы, азота и пыли) отбирались на стационарном посту контроля загрязнения атмосферы, расположенном в центре города в течение 1990-1991 гг. Всего было отобрано 417 проб атмосферного воздуха. Для отбора проб газообразных загрязняющих веществ была смонтирована установка, позволяющая контролировать содержание загрязняющих веществ круглосуточно. Для отбора газов использовались поглотительные трубки. Отношение рас-:читанных и измеренных среднесезонных концентраций двуокиси серы за стационарном посту для зимнего и летнего сезонов показывает, что з зимний сезон ошибка составляет около 15% (отношение концентра-Ц1Й - 0,84), а в летний сезон - 25% (отношение концентраций -),76). Следовательно, сравнение рассчитанных и измеренных концент-жций показывает хорошее согласование результатов.

Численная оценка рассеивания примеси во многих случаях является динственным способом определения влияния одного источника, распо-юженного в таком месте, где одновременно действует много других

таких же источников. Эмпирическое рассмотрение данного вопроса п< средством измерения химических характеристик возможно лишь в и-ключительных случаях, ибо часто источники эмиссии, соседние.с ра^ сматриваемым, выбрасывают в атмосферу одну и ,ту же примесь, результате этого выбросы различных предприятий налагаются другз: друга и получающуюся суммарную величину уже не удается разложит на составляющие части, каждая из которых характеризовала бы дейс вие только одного определенного источника. В работе показана во; можность использования численной модели для учета вклада выбросо отдельного промышленного предприятия в суммарное загрязнение а: мосферы города. Для учета вклада в загрязнение атмосферы отдельно! промышленного предприятия рассчитывались распределение поля код центраций загрязняющей примеси от крупного промышленного пред приятия, расположенного на территории города и суммарное поле кое центраций от всех промышленных источников города, вносящих оцре деляющий вклад в загрязнение атмосферы (до 90%); Отношение: ков

Рис. 4. Вклад крупного промышленного предприятия в загрязненные атмосфе- мышленных предприятий; Ана ры г. Спасска-Дальнего и прилегающих

центраций (в процентах) пока зывает распределение вклада от дельного источника в общее за грязнение территории города На рис. 4 показан вклад круп ного промышленного предпри ятия в общее загрязнение ropo да (в зимний сезон). Выбросы j атмосферу загрязняющих ве ществ от этого предприятия з 1990 г. составляли около 40% от уровня выбросов всех про

районов в зимний сезон 1990 г.

лиз показал, что в зимнии пе-

риод вклад промышленного

предприятия в суммарное загрязнение атмосферы изменяется от 20 до 60% по территории города, достигая в его южной части максимума (63%). Максимум является локальным и быстро убывает к северной и восточной частям города. В летний период вклад промышленного предприятия в суммарное загрязнение атмосферы значительно изменяется. Существенные различия связаны с сезонными изменениями метеоусловий: изменением розы ветров, средней скорости ветра, повторяемости приподнятых температурных инверсий при неизменном режиме работы предприятия.

Используя метод математического моделирования, можно прогнозировать уровень концентраций загрязняющих веществ в атмосфере города на перспективу, прогнозировать вклад отдельных источников в общее загрязнение города. Для этого необходимо оценить выбросы промышленных предприятий и их технологические изменения на будущее. Закладывая метеорологические условия и параметры выбросов в модель как входные, на выходе можно получить прогнозируемые концентрации.

В работе делается предположение (по данным Краевого комитета по охране природы), что выбросы в модельном 2005 г. могут возрасти на 30-50% . Такой рост выбросов загрязняющих веществ в атмосферу вполне возможен при росте темпов строительства в регионе либо при увеличении вывоза продукции (цемента) за рубеж. Можно также полагать, что в производстве произойдут и технологические изменения. Исходя из подобных предположений был произведен расчет среднегодовых полей концентраций загрязняющих веществ в атмосфере на перспективу. Оказалось, что при увеличении выбросов на 30% концентрации по территории города могут возрастать на 17-24% в зависимости от района. При увеличении выбросов загрязняющих веществ на 50% концентрации в приземном слое резко увеличиваются.

Для изучения распределения поля средних концентраций загрязняющих веществ на региональном уровне была выбрана территория

Приморского края. Принималось условие, что города являются модельными точечными источниками выбросов примеси, поскольку размеры города-источника намного меньше размеров расчетного поля. При расчетах использовались результаты проведенной Приморским краевым комитетом по охране окружающей среды инвентаризации выбросов в атмосферу за 1990 г. и 1995 г. Выбирались промышленные города, где выбросы загрязняющих веществ в атмосферу были довольно значительными (>.10 тыс. т/год). Учитывалось, что более 90% выбросов составляют газообразные вещества и выбросы осуществляются преимущественно на небольшой высоте. Расчеты проводились для 1990, 1995 гг. и для модельного 2005 г. Данные по объему выбросов в атмосферу представлены Краевым комитетом по охране окружающей среды. Расчеты показали, что в 1990 г. на территории края существовало несколько максимумов среднегодовых концентраций. Северный максимум обусловлен значительными выбросами Приморской ГРЭС, которые за последние несколько лет незначительно увеличились. Второй, южный максимум связан с выбросами от предприятий промышленных городов юга Приморья: Владивостока, Уссурийска, Артема, Спасска-Дальнего. По приближенным оценкам, общая протяженность зоны повышенного загрязнения, включая города Владивосток, Уссурийск, Артем, Спасск-Дальний, достигает 200-250 км в длину и 75-100 км в ширину. Сравнение полей концентраций загрязняющих веществ, полученных в 1990 и 1995 г. показывает, что конфигурация и размеры зон повышенного загрязнения, определенные с помощью модели, заметно изменились (рис. 5). В центральной части выделяется минимум, где концентрации загрязняющих веществ уменьшаются почти на 50%, а в северной части модельной территории распределение концентраций загрязняющих веществ изменяется незначительно, что объясняется выбросами Приморской ГРЭС. В южной части модельной территории концентрации загрязняющих веществ, полученные в 1995 г., состав-

ляют 70% от уровня загрязнения 1990 г. Важным условием планирования природоохранных мероприятий является перспективный прогноз уровня загрязнения атмосферы. Основу такого прогноза составляют данные о выбросах в атмосферу загрязняющих веществ от вновь строящихся промышленных предприятий и изменение технологических параметров действующих.

На рис. 6 представлено отношение концентраций загрязняющих веществ, полученных для модельного 2005 г. при увеличе- . нии выбросов на 10-30%, к концентрациям, рассчитанным для 1995 г. Анализ показывает, что при увеличении коли- чества выбросов загрязняющих веществ в атмосферу концентрации загрязняющих веществ относительно 1995 г. повысятся на 20-30%. Наибольшее увеличение концентраций (30%) произойдет на севере края и в меньшей степени (20%) — на юге. Такое распределение концентраций загрязняющей примеси главным образом обусловлено выбросами загрязняю-

щие. 5. Отношение среднегодовых концентраций, полученных в 1990 и 1995 гг. на территории Приморского края

Лучегорск

^ Дальнереченск

Яесозаводск

гк Спнсск-Дальний

1.21 Уссурийск

Артем

—'Л' Партизанск] /—УлГ^ \ ^ В. Камень Владивосток* * \Нахо^

Рис. 6. Отношение концентраций загрязняющих веществ, полученных для модельного 2005 г. при увеличении выбросов -30% к концентрациям, рассчитанным для 1995 г.

щих веществ в атмосферу. К тому же здесь проявляется влияние метео рологических условий, спо- собствующих как рассеиванию, так I загрязнению атмосферы. К рассеивающим способностям атмосферы от носится скорость ветра. Средняя скорость ветра для юга края (г Владивосток) — 6,5 м/с, а для севера края (Лучегорск) — 2,8 м/с. I метеорологическим парамет- рам, способствующим загрязнению атмо сферы, относится повторяемость ветров небольшой скорости Повторяемость штилей для Лучегорска - 20%, а для Владивостока -6%. Следовательно, метеорологические параметры более способствую'; рас- сеиванию примеси на юге края, чем на севере. Такие результать хорошо согласуются с данными, полученными ранее.

Таким образом, увеличение выбросов загрязняющих веществ I атмосферу в различных районах края приводит к неоднозначному увеличению концентраций по территории. В прибрежных, южных районах края, где средние скорости ветра относительно велики в повторяемость штилей мала, концентрации увеличиваются в меньшей степени, чем в северном районе края, где средние скорости ветра ниже и повторяемость штилей значительно больше.

В заключении формулируются основные выводы, полученные при выполнении работы.

1. Получена оценка загрязнения атмосферы в административном центре Приморского края и крупнейшем морском порту Дальнего Востока — в г. Владивостоке. Показано, что воздушный бассейн Владивостока существенно загрязнен (среднегодовые концентрации) двуокисью азота (>2 ПДКсс), взвешенными (пыль) веществами (>ПДКсс) и окисью углерода (>ПДКсс).

2. Изучена динамика среднегодовых концентраций загрязняющих веществ в атмосфере Владивостока с 1985 по 1996 гг., которая показывает, что наибольшее загрязнение атмосферы города наблюдалось по двуокиси азота в 1987-1988 гг. (3 ПДКсс), по окиси углерода в 1991 г. (1,5 ПДКсс), по взвешенным веществам в 1986 г. (2 ПДКсс).

3. Построены карты-схемы распределения выраженных в ПДК максимальных концентраций загрязняющих веществ в воздухе Владивостока за 1987-1994 гг. Анализ показывает, что область максимальных величин окиси углерода (9-13 ПДК) отмечается в районах ПНЗ № б (пл. Баляева), ПНЗ № 2 (Океанский проспект) и ПНЗ № 3 (ул. По-стышева); максимальные величины двуокиси азота в атмосфере значительно превышают ПДК по всей территории города и изменяются от 10,2 ПДК в районе ул. Снеговой (ПНЗ № 11) до 34,5 ПДК ПНЗ № 6; максимальное загрязнение пылью в городе имеет место во Фрунзенском районе (ПНЗ № 2) - 22,7 ПДК и в районе ПНЗ № 11 - 15,7 ПДК; максимальные величины двуокиси серы отмечались в районе ПНЗ № 3 - 7,2 ПДК и в районе ПНЗ № 2 - 4,2 ПДК.

4. Приведена оценка состояния загрязнения атмосферы городов Приморского края. Показано, что среднегодовые показатели концентрации двуокиси азота составляют около 2 ПДКсс для Владивостока и Уссурийска; 1,5 ПДКсс для Артема и Спасска-Дальнего; ПДКсс для Находки и пос. Рудная Пристань. Среднегодовые концентрации пыли превышают ПДК во всех городах Приморского края, а среднегодовые концентрации окиси углерода превышает ПДК в Владивостоке.

5. Изучена сезонная динамика загрязняющих веществ в атмосфере городов. Выявлены особенности сезонного хода концентраций. В Владивостоке и Находке особо выраженный годовой ход имеют концентрации двуокиси азота: отмечено два максимума — осень, весна и два минимума — лето, зима. В Уссурийске и Артеме концентрации пыли максимальны осенью, весной и летом, а концентрации окиси углерода максимальны зимой и весной. В Дальнегорске и пос. Рудная Пристань щнамика концентраций характеризуется высокой изменчивостью. Зсобенно высоки концентрации пыли весной и летом (2 ПДК).

6. Исследована динамика выбросов и концентраций загрязняющих ¡еществ в атмосферу городов. Анализ особенностей совместного изме-гения концентраций и выбросов показал, что направленность тенден-

ции изменения концентраций в целом определяется направленность тенденции изменения годового объема выбросов. По многолетним да: ным (1981-1994 гг.) показано, что до 1991 г. наблюдается четкг тенденция к росту выбросов и концентраций загрязняющих вещест а с 1991 г. отмечается тенденция к падению. Исключением являютс города Владивосток, Уссурийск, Лучегорск, где находятся предпр! ятия теплоэнергетики (ТЭЦ) и большое количество автотранспорта.

7. Для выбора оптимального варианта размещения производств на территории Приморского края рассчитывался комплекс метеор« логических условий, способствующих как загрязнению, так и оч! щению атмосферы. Произведено районирование территории края п коэффициенту самоочищения атмосферы, и построена карта-схема зонами условий рассеивания примеси в атмосфере. К неблагоприяч ным зонам рассеивания примеси относятся районы севера Примо{ ского края, расположенные южнее г. Дальнегорска и районы, прг мыкающие к Уссурийскому заливу.

8. С помощью корреляционного анализа изучались связи межд концентрациями загрязняющих веществ и метеопараметрами (темпе ратура воздуха, скорость ветра, относительшш влажность и др.). Пс казано, что зимой отмечаются наибольшие коэффициенты корреля ции между содержанием двуокиси азота в воздухе и температурой воз духа на уровне подстилающей поверхности (г--0,51), температурой воздуха на уровне 500 м (г=0,55), скоростью ветра на уровне подсти лающей поверхности (г=-0,43), параметром^устойчивости атмосферь (г=-0,30) и др. Корреляционный анализ в целом показал, что значл мые (по Фишеру) связи между концентрацией загрязняющих вещест! в атмосфере городов и различными метеопараметрами существуют, не их величина в зависимости от сезона года значительно изменяется.

9. Разработаны статистические методы краткосрочного прогноза (на 24 ч) загрязнения атмосферы в городах, основанные на пошагово!! множественной регрессии и дискриминантном анализе. В уравне-

ниях пошаговой множественной регрессии для прогноза отдельных ингредиентов загрязнения воздуха в качестве предикторов использовались: значения ингредиентов в предшествующие сутки - в 90% случаев; температура воздуха на уровне подстилающей поверхности в — 80% случаев; скорости ветра и относительная влажность воздуха на уровне подстилающей поверхности - в 50% случаев. Множественный коэффициент корреляции мог достигать 0,69. Для прогноза высокого загрязнения воздуха (на 24 ч) использовался метод дискри-минантного анализа. Общая оправдываемость прогнозов, основанных на дискриминантном анализе, изменяется от 74 до 85%.

10. Разработан новый подход к прогнозу загрязнения воздуха в городе — физико-статистический метод прогноза загрязнения атмосферы с предварительной классификацией метеоданных, который позволяет на первом этапе прогнозировать создание неблагоприятной метеорологической ситуации, а на втором — прогнозировать реальные концентрации загрязняющих веществ. Применение этого метода позволило получить для холодного полугодия 10 групп, а для теплого 12 групп, каждая из которых характеризуется особенностями об-цей циркуляции, комплексом метеопараметров, а также загрязнением атмосферы отдельными ингредиентами. Проверка метода на неза-зисимом ряде наблюдений показала, что оправдываемость прогнозов изменяется от 70% в теплый период до 90% в холодный.

11. Излагается модель расчета разовых концентраций, получен -1ых от промышленных источников, где скорость ветра варьирует по югарифмическому закону, а коэффициент турбулентного обмена из-{еняется линейно в приземном слое, а выше он остается постоян-гым. В модели учитываются наличие приподнятой температурной нверсии и стратификация подынверсионного слоя атмосферы за счет зменения коэффициента турбулентного обмена. Проверка модели на атурных данных показала вполне удовлетворительные результаты - ошибки расчетов составляют 10-20 %.

12. Предлагается усовершенствованная модель расчета концент раций, осредненных за длительный период времени. В модели учи тываются начальный подъем выбросов примеси и климатические (ме теорологические) условия при наличии ПТЙ. Климатические (мете ро-логические) условия учитываются путем построения и использо вания совместных функций распределения метеопараметров: скорост! и направления ветра, коэффициентов турбулентного обмена в при земном слое и характеристик приподнятой температурной инверсии

13. С помощью численной модели расчета средних концентрацш построены карты распределения загрязняющей примеси от промыш ленных предприятий в Спасске-Дальнем, которые обеспечивают наи больший вклад в загрязнение атмосферы для зимнего и летнего сезо нов. Карты показывают вклад отдельного источника выбросов в общее загрязнение атмосферы города или района, направление и дальность переноса загрязняющих веществ, влияние метеорологических условий на распределение примеси в приземном слое воздуха.

14. Методом численного моделирования, на базе данных инвентаризации по выбросам загрязняющих веществ в атмосферу за 1990 и 1995 гг. построены карты-схемы распределения среднегодовых концентраций загрязняющих веществ по территории Приморского края. Показано,' что отношение концентраций загрязняющих веществ, полученных в 1995 г,; к концентрациям 1990 г. изменяется неоднородно по территории. В центральной части края, где отмечен минимум, концентрации загрязняющих веществ уменьшились почти на 50%, а в северной части территории распределение концентраций изменилось незначительно. В южной части территории концентрации загрязняющих веществ, полученные в 1995 г., составляют 70% от уровня концентраций 1990 г.

15. С помощью численной модели, и учетом метеорологических (климатических) условий и параметров выбросов как входных был произведен расчет среднегодовых полей концентраций загрязняющих веществ на перспективу по территории Приморского края. Дается

предположение, что за период от ] 995 до 2005 г. выбросы загрязняющих веществ в атмосферу могут увеличиться на 10-30%. Прогностические карты-схемы показывают, что при таком увеличении выбросов загрязняющих веществ в атмосферу концентрации загрязняющих веществ в приземном слое, относительно концентраций, полученных в 1995 г., увеличиваются на 20-30%. Наибольший рост концентраций 30% произойдет на севере края и в меньшей степени — 20% на юге.

Результаты работы опубликованы более чем в 40 научных статьях и трех монографиях. Основные результаты диссертации изложены в следующих работах:

1. Зависимость загрязнения атмосферы в г. Владивостоке от метеорологических параметров // Тр. ДВГУ. 1984. Вып. 5. С. 31-37 (в соавторстве с Т. Е. Рассадниковой).

2. К оценке влияния приподнятых инверсий температуры на вертикальные профили диффузионных параметров в пограничном слое атмосферы. Деп. в ИЦ ВНИИГМИ-МЦД, 14.11.85, №452-ГМ. 21 с.

3. Применение факторного анализа для исследования содержания некоторых примесей в атмосфере // Тр. ДВНИИ. 1986. Вып. 37. С. 126-132.

4. К вопросу об изменении коэффициента турбулентности при на-пичии приподнятой температурной инверсии // Тр. ДВГУ. 1986. Вып. 6. С. 21-27.

5. Исследование связи между значениями концентраций радиоактивных изотопов и метеопараметров в приводном слое атмосферы тропической зоны Тихого океана // Тр. ДВНИИ. 1986. вып. 114. С. .15-125 (в соавторстве с А. Г. Музыченко).

6. Модельные оценки расчета концентрации при наличии припод-[ятой температурной инверсии. Деп. в ИЦ ВНИГМИ - МЦД. 06.03.87,

622 - ГМ. 8 с.

7. Аппроксимация эмпирических распределений метеопараметров :рдподнятых температурных инверсий (ПТИ) (на примере террито-

рии Западной Сибири). Деп. в ИЦ ВНИИГМИ МЦД. 06.03.87, 622-ГМ. 8 с.

8. К оценке турбулентного обмена в атмосфере при наличии npt поднятой температурной инверсии // Тр. ДВГУ. Владивосток, 1981 С. 179-184.

9. Расчет средних концентраций при наличии приподнятых тек пературных инверсий. Деп. в ИЦ ВНИГМИ - МЦД, 754 - ГМ - 8£ 14.03.88. 7 с.

10. К изучению функции совместного распределения направлени и скорости ветра, коэффициента турбулентности и параметров npi: поднятой температурной инверсии. Деп. в ИЦ ВНИИГМИ - МЩ 820 - ГМ - 88, 02.09.88, 6 с.

11. Численные оценки влияния параметра шероховатости и пр* поднятых инверсий на распространение примеси в атмосфере. Деп. ИЦ ВНИНГМИ - МЦД, 872 - ГМ - 89, 12.01.89. 14 с.

12. Численные оценки влияния параметра шероховатости и прг поднятых инверсий на структуру пограничного слоя атмосферы. Дег в ИЦ ВНИИГМИ - МЦД, 871 - ГМ - 89, 12.11.89. 12 с.

13. Идентификация источников эмиссии аэрозоля с помощью фа£ торного анализа // Тр. ДВГУ. 1990. вып. 8, С. 50-58 (в соавторств с И. И. Кондратьевым, Е. Г. Пушкиной)

14. Использование регрессионного и дискриминантного анализ для прогноза загрязнения атмосферы // Тр. ДВГУ. 1990, вып. 8. С 59-78 (в соавторстве с Т. А. Сергеевой).

15. Долговременная программа охраны природы и рациональног использования природных ресурсов Приморского края до 2005 i (экологическая программа), ч. I, II. Владивосток: ДВО СССР, 1991 122 с. (в соавторстве с А. Н. Качуром, В. В. Богатовьш, А. Е Косолаповым и др.).

16. Физико-статистический способ загрязнения атмосферы в городе // Метеорология и гидрология, 1993. № 8. С. 41-4 7.

17. Модельные оценки распространения загрязняющих веществ от промышленных предприятий в г. Спасске-Дальнем Приморского края. Деп. в ИЦ ВНИИГМИ - МЦД, 1176 - ГМ - 94, 21.11.94. 19 с.

18. Исследование и краткосрочный прогноз загрязнения воздуха в городах Приморского края. Владивосток: Изд-во Дальневост. ун-та 1993. 96 с. (в соавторстве с И. И. Кондратьевым, Г. В. Свинуховым).

19. Метеорологические, геохимические и медицинские аспекты загрязнения природной среды г. Спасска-Дальнего Приморского края.-Владивосток: Изд-во. Дальневост. ун-та 1994. 183 с. (в соавторстве с И. И. Кондратьевым, Г. В. Свинуховым, М. В. Фокиным).

20. Характеристика и прогноз загрязнения воздуха в г. Спасске -Дальнем Приморского края. Деп. в ВНИИГМИ - МЦД, № 1178 - 95. 20 с. (в соавторстве с Г. В. Свинуховым).

21. Определение основных источников загрязнения снежного покрова в районе г. Спасска-Дальнего Приморского края // Метеорология и гидрология. 1996. № 5. С. 113-117.

22. Окружающая среда и здоровье населения Владивостока.-Владивосток: Дальнаука, 1997. 240 с. (в соавторстве с А. Б. Косолапо-sbiM и др. — в печати).

23. Экология атмосферы городов Приморского края. Владнвос-чж: Изд-во. Дальневост. ун-та. 1997. 138 с.

24. The use regressin and discriminant analysis to atmospheric pollu-ion forecasting. Тез. 3-й международной конференции по атмосферам наукам. КНР Шанхай, 1990 (в соавторстве с Svinukhov G., Sergeeva Т.).

25. Analysis and predichioii of atmospheric contammination in a ity. 4-я международная конференция по атмосферным наукам. Сеул. 994 ( в соавторстве с Fedorey У., Svinukhov G.).