Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Тенденции и уровень проблемы оценки загрязнения окружающей среды 13
1.1. Эмпирико-статистический подход 13
1.2. Стандартные методики 17
1.3. Гауссова модель факела 18
1.4. Модели, основанные на аналитических и численных решениях уравнений переноса и турбулентной диффузии примесей 20
1.5. Динамико-стохастический подход 24
ГЛАВА 2. Моделирование вероятностного распределения антропогенных примесей на основе аналитических решений 29
2.1. Постановка задачи и метод расчета частот концентраций примесей 29
2.2. Модельные варианты расчетов 42
2.3. Метод оценки накопления на подстилающей поверхности тяжелой примеси от приподнятых источников 46
2.4. Верификация модели 57
2.5. Моделирование пыления золоотвалов ТЭЦ 63
ГЛАВА 3. Применение моделей, основанных на аналитических решениях 67
3.1. Реализация моделей для промышленных источников г. Иркутска 67
3.2. Реализация моделей для промышленных источников г. Тулуна (Иркутская область) . 83
3.3. Реализация моделей для планируемого промузла "Таежный" Хабаровского края 87
3.4. Реализация моделей для золоотвалов ТЭЦ г. Омска 94
ГЛАВА 4. Численное моделирование вероятностного распределения примесей 99
4.1. Постановка задачи 99
4.2. Численный метод решения. Сравнение численных и аналитических решений . 112
ГЛАВА 5. Численные эксперименты 123
5.1. Реализация моделей для промышленных предприятий Южного Прибайкалья 123
5.2. Реализация моделей для Байкальского целлюлозно-бумажного комбината (БЦБК) 132
5.3. Реализация моделей для промышленных предприятий Каменска и Селенгинска 140
5.4. Реализация моделей для Гусиноозерской ГРЭС (Бурятия) 149
5.5. Реализация моделей для Монголии и Китая 158
5.6. Применение моделей для оценки последствий аварийных ситуаций 167
5.6.1. Моделирование загрязнения водотоков 167
5.6.2. Моделирование потенциальных виновников сложившейся опасной экологической ситуации 176
Заключение 179
Список использованной литературы 182
Приложение 203
- Модели, основанные на аналитических и численных решениях уравнений переноса и турбулентной диффузии примесей
- Метод оценки накопления на подстилающей поверхности тяжелой примеси от приподнятых источников
- Реализация моделей для промышленных источников г. Тулуна (Иркутская область)
- Моделирование потенциальных виновников сложившейся опасной экологической ситуации
Введение к работе
Одной из актуальных проблем современности является охрана окружающей среды от отрицательного антропогенного воздействия. От правильного и своевременного решения этой проблемы зависит здоровье и благосостояние людей. Самый ощутимый вклад в загрязнение окружающей среды из-за технологической специфики вносят энергетические предприятия, вырабатывающие, преобразующие, передающие и использующие различные виды энергии. Производство энергии базируется в основном на сжигании твердых, жидких и газообразных топлив. В результате процессов горения в воздух поступает большое количество огходов (особенно в Сибири, где из-за климатических особенностей продолжителен отопительный сезон; доминируют малоэффективные котельные, использующие низкокачественное топливо и выбрасывающие в атмосферу отходы преимущественно без предварительной очистки). Наиболее распространенными выбросами предприятий теплоэнергетики в атмосферу являются оксиды серы и азота, пыль, моноксид углерода, а также зола и шлак, поступающие в золоотвалы.
Для выявления последствий антропогенной деятельности постановка натурных экспериментов может оказаться слишком дорогостоящей. Поэтому при оценке возможных последствий такой деятельности весьма эффективным является математическое моделирование процессов распространения примесей с последующим анализом поведения этих примесей в зависимости от вариации детерминированных и случайных параметров и разработкой практических подходов к решению тех или иных вопросов охраны от загрязнения атмосферы, гидросферы, почв, растительности. К таким практическим подходам можно отнести, например, проблемы реконструкции, оптимального размещения и режима работы промышленных предприятий
с целью минимизации нагрузки на экологически значимые районы; выявление наиболее вероятных зон повышенных атмосферных загрязнений для принятия рациональных решений. Вышеизложенное обусловливает актуальность данной работы.
К настоящему времени уже накоплен достаточно большой опыт в решении задач охраны воздушного бассейна (Гандин, Соловейчик, 1958; Вызова, Осипов, 1970; Вельтищева, 1975а,б; Берлянд, 1975, 1985; Марчук, 1976, 1982, 1992; Алоян и др., 1981, 1991; Пушистов, Мальбахов, Кононенко, 1982; Ивлев, 1982; Оке, 1982; Кароль, Розанов, Тимофеев, 1983; Израэль, 1984; Пененко, Алоян, 1985; Ровин-ский, Егоров, 1986; Бримблкумб, 1988; Волощук, 1991, 1992; Марчук, Кондратьев, 1992; Монин, Яглом, 1992; Бородулин, 1993а,б; Белолипецкий, Шокин, 1997; Пененко, Цветова, 1999; Кейко, Филиппов, Каганович, 1995; Кейко и др., 1999 и др.).
Надо отметить, что в теоретических исследованиях и практических расчетах определяют в основном абсолютные значения концентраций ингредиентов при выбранных каким-то образом метеорологических ситуациях. Однако при решении ряда народнохозяйственных задач представляет интерес не только информация о мгновенных величинах концентраций, но и оценка экологического благополучия района в целом за рассматриваемый интервал времени. Так, например, заслуживают внимания сведения о том, как долго живые организмы, в том числе и человек, пребывают в зонах с повышенными концентрациями определенных субстанций.
Все реальные экосистемы находятся под воздействием внешней среды, состояние которой может меняться случайным образом, то есть ряд параметров, обусловливающих это состояние, имеет случайные составляющие. Поэтому необходимо большое внимание уделять разработке концепции стохастических моделей, которые, кроме об-
щепринятых мгновенных и осредненных характеристик, дают вероятностную оценку наступления интересуемого события.
Цель работы заключается в создании комплекса математических моделей для оценки распределения антропогенных газовых и аэрозольных примесей с учетом вероятностной структуры реализации климатических характеристик конкретных регионов (с произвольными функциями плотности вероятности распределения метеорологических параметров). Объектом использования моделей являются предприятия теплоэнергетики, а также другие промышленные предприятия, для которых с целью принятия оптимальных решений могут проигрываться различные рабочие сценарии как в диагностическом, так и прогностическом вариантах.
Научная новизна работы состоит в следующем.
Предложен новый подход к построению комплекса математических моделей для оценки распределения антропогенных примесей, попадающих в окружающую среду путем выбросов промышленных предприятий через трубы, вентиляционные решетки, золоотвалы и пр. Все модели учитывают случайность состояния среды, в которой распространяется примесь, посредством введения функции плотности переходных вероятностей ее состояний. По мнению автора, расчеты для конкретных промышленных объектов, проводимые по предлагаемым им моделям, существенно дополняют принципиально новой информацией уже имеющийся комплекс моделей для решения задач по охране окружающей среды.
В качестве уравнения, описывающего переходные вероятности системы, автором предлагается использовать прямое (второе) уравнение Колмогорова (Фоккера-Планка-Колмогорова), в котором за фазовую координату выбирается концентрация примеси.
Разработана методика вывода замыкающих соотношений для
коэффициентов уравнения Колмогорова.
Получено дифференциальное уравнение в частных производных, описывающее динамику поведения средних концентраций с учетом случайных флуктуации среды и источников антропогенной примеси. Доказаны теоремы единственности его решения при различных наборах краевых условий. Частным случаем этого уравнения является классическое уравнение переноса и турбулентной диффузии примеси.
Даны алгоритмы решений полученного дифференциального уравнения и уравнения Колмогорова, на основе которого может быть вычислена вероятность возникновения определенной концентрации, а также вероятность нарушения лимитирующего фактора (например, предельно допустимой концентрации). Разработаны пакеты прикладных программ для персонального компьютера.
Показаны возможности применения моделей для оценки накопления на подстилающей поверхности полидисперсных аэрозолей приподнятых источников и золоотвалов ТЭЦ.
Рассмотрены частные случаи использования аналитических решений уравнений переноса и турбулентной диффузии примесей с построением функций плотности вероятностей параметров среды.
Все модели прошли многолетнюю апробацию на различных промышленных предприятиях энергетики России, Монголии, Китая с подтверждением значимости полученных результатов Актами внедрений.
Достоверность полученных результатов подтверждена большим количеством численных экспериментов по исследованию влияния неопределенности входных (управляющих) параметров; тестированием численных алгоритмов на конкретных примерах с аналитическими решениями; проверкой поведения полученных решений путем сгущения узлов разностной сетки, сравнительным анализом различ-
ных разностных схем; установлением качественной и количественной близости расчетных характеристик с имеющимися в распоряжении материалами сетевых, маршрутных постов наблюдений и данными специально организованных экспериментов, а также публикациями и актами внедрения.
На защиту выносятся:
- Новый подход к математическому моделированию распреде
ления антропогенных примесей, позволяющий учесть климатические
особенности изучаемых регионов через функцию плотности переход
ных вероятностей состояний среды, в которой находится примесь, и
оценить вероятности возникновения опасных концентраций,
оконтурить области повышенной антропогенной нагрузки, 3) рассчитать потоки взвешенных частиц на подстилающую поверхность, 4) установить продолжительность пребывания живых организмов в опасных зонах, 5) найти средние концентрации ингредиентов с учетом флуктуации как метеорологических параметров, так и интенсивности источников за рассматриваемый отрезок времени.
Постановка задач.
Методы решения.
Алгоритмы реализации моделей.
Результаты расчетов по предлагаемым моделям для реальных промышленных объектов, анализ полученных результатов.
Теоретическая и практическая значимость работы заключается в том, что разработаны принципиально новые математические модели, которые могут быть использованы для получения необходимых характеристик экологического состояния регионов с учетом их климатических особенностей. Модели работают как в диагностическом, так и прогностическом вариантах и дают хорошую информацию различным специалистам: проектировщикам и руководителям
промышленных комплексов (например, обоснованный выбор вариантов модернизации объектов, оправдываемость ввода в строй очистного оборудования, выбора площадки для ввода в строй новых блоков или объектов и пр.); городским властям (для принятия оптимальных мер); врачам (для выявления причин специфического заболевания населения); дендрологам (для установления зон потенциальных условий поражения растительности); экспериментаторам (для выбора обоснованных точек наблюдения).
Апробация работы и публикации. По мере выполнения полученные результаты постоянно докладывались на научных конференциях и симпозиумах различного уровня (свыше 50 выступлений) и обсуждались многократно со специалистами в области конструирования математических моделей, с руководителями как промышленных предприятий, так и экологических служб природопользовательских и природоохранных организаций в России, Монголии, Китае, Германии, а также использовались при подготовке и обучении студентов и аспирантов в рамках Иркутского государственного и Хэйлунцзянско-го (КНР) университетов. По теме диссертации опубликовано 90 работ, включая две коллективные монографии и учебное пособие для чтения курса "Моделирование в задачах охраны окружающей среды".
Вклад автора в работы, выполненные в соавторстве, заключается в обсуждениях и постановках задач на каждом этапе научной работы, непосредственном участии в разработках алгоритмов, составлении программ для ПК, их отладке, тестировании, расчетах, анализе и оформлении полученных результатов. Все основные теоретические и практические результаты работы получены соискателем лично.
Работа состоит из введения, пяти глав и заключения.
В первой главе дан обзор различных подходов к математическому моделированию распределения загрязняющих веществ, выбра-
сываемых антропогенными источниками в окружающую среду.
Во второй главе на основе аналитических решений полуэмпирических уравнений, описывающих перенос и турбулентную диффузию атмосферных субстанций, предлагаются методы расчета по-вторяемостей выше предельно допустимого уровня концентраций примесей и оценки накопления на подстилающей поверхности твердых взвесей, выбрасываемых в атмосферу произвольной системой источников (трубами, вентиляционными шахтами, золоотвалами). При создании моделей преследовалась цель получить эффективную расчетную схему, учитывающую вероятностную функцию распределения всех ветров, имевших место за рассматриваемый временной интервал. По данным моделям можно оконтурить опасные с точки зрения нарушения установленных критериев области, оценить продолжительность пребывания в них, что является естественным критерием неблагоприятного воздействия на человека и различные биологические системы. Анализируются модельные варианты расчетов, приводятся результаты верификации моделей.
В третьей главе даны примеры применения моделей, рассмотренных во второй главе, для различных промышленных объектов (Иркутска, Тулуна, Омска, Хабаровского края) как в диагностическом, так и прогностическом вариантах.
В четвертой главе дается постановка более общего подхода к моделированию переноса и осаждения примесей с использованием идеи о связи стохастического и динамического описаний физических процессов. В основу описания случайного процесса положено второе уравнение Колмогорова, описывающее переходные вероятности состояния системы и позволяющее связывать скорость изменения плотности вероятности распределения субстанций с расширением ее потока, при условии, что краевые условия, накладываемые на плотность
вероятности, удовлетворяют условиям неотрицательности и согласующейся нормировки. Проводится последовательное замыкание уравнения Колмогорова для отыскания входящих в него коэффициентов. В результате этой операции выведено дифференциальное уравнение в частных производных, которое описывает изменение средних концентраций ингредиентов в анизотропной среде с учетом ее флуктуации, а потому представляет самостоятельный интерес. Исследуется единственность решения краевой задачи.
Непрерывное многообразие возможных состояний среды аппроксимируется многолетними климатическими рядами наблюдений на стационарных станциях и постах. Трудности, связанные с неэргодичностью природных явлений, преодолеваются путем усреднения не по времени, а по реализациям. Полученные замкнутые уравнения (уравнение Колмогорова и для одного из его коэффициентов) решаются численным интегрированием в декартовой прямоугольной системе координат с применением метода фиктивных областей. Конечно-разностные аппроксимации производных по пространственным переменным строятся на основе интегроинтерполяционного метода, а по времени - с помощью двуциклического полного расщепления. Для численной реализации конечно-разностных уравнений используется немонотонная прогонка. Проводится сравнение численных и аналитических решений.
В пятой главе приведена практическая реализация предлагаемых в четвертой главе моделей для конкретных объектов Южного Прибайкалья, Южного и Среднего Байкала, Гусиноозерска, Монголии, Китая. Рассматриваются возможности моделирования некоторых аварийных ситуаций. Проводится сравнение с имеющимися данными натурных экспериментов.
В приложении представлены Акты внедрения предлагаемых ма-
тематических моделей и выполненных на их основе оценок экологического состояния отдельных районов (МНР, Китай, г.г. Иркутск, Омск), а также обоснованного выбора проектных решений (Хабаровский край, Иркутская область, Бурятия).
Основные новые результаты исследования получены в Иркутском госуниверситете по научным программам Министерства образования Российской Федерации и гранту РФФИ "Разработка вероятностных моделей для решения задач геоэкологии и рационального природопользования" (тема № 98-05-64020 - руководитель). Отдельные результаты получены автором при выполнении следующих тем научно-исследовательских программ СО РАН : "Модели переноса энергии и импульса движения в водных и газовых средах" (№ГР 01827030573); "Разработка экологических основ охраны и рационального использования природных комплексов Байкала и его бассейна" (№ГР 01860102048); "Математическое моделирование гидротермодинамических процессов в геофизических системах" (№ГР 01860090348), которые входили составными частями в программу "Сибирь", а так же по теме "Исследование химического состава аэрозоля и атмосферных выпадений в регионе оз. Байкал; верификация моделей по атмосферному переносу в Байкальском регионе" (№ГР 01920003215). Некоторые практические результаты получены при выполнении ряда хоздоговорных тем (Приложение. Акты внедрения).
В диссертации используется следующая система обозначений и ссылок. В каждой главе формулы имеют тройную нумерацию: первая цифра - номер главы, вторая - номер параграфа, третья - номер формулы в этом параграфе. Таблицы и рисунки имеют двойную нумерацию: первая цифра - номер главы, вторая - номер таблицы или рисунка в этой главе. Цитируемая литература указана в скобках. Список литературы составлен в алфавитном порядке.
Модели, основанные на аналитических и численных решениях уравнений переноса и турбулентной диффузии примесей
Значительное развитие получили работы по прогнозу потенциала загрязнения воздуха (Берлянд, 1975; Безуглая, 1980; Fitch, Brazel, 1994 и др.). В основу этих работ заложен учет статистической повторяемости условий (например, антициклональный тип погоды с застоями воздуха, слабыми ветрами, температурными инверсиями и т.д.), опасных с точки зрения формирования высоких уровней концентраций.
В некоторых работах (Матвеев, Матвеев, 1994) на основе измерений концентраций загрязняющих ингредиентов строятся их эмпирические функции распределения, которые в дальнейшем используются для оценки вероятности превышения предельно допустимых концентраций (ПДК).
На основе обработки, анализа и обобщения результатов наблюдений сети станций фонового мониторинга разработаны статистические модели, позволяющие описать исходную информацию о загрязнении приземного слоя воздуха (Зеленюк, Черханов, 1986).
Надо отметить, что эксперимент, как бы тщательно он ни был подготовлен и проведен, не может обеспечить прогноз загрязнения среды в зависимости от изменения параметров источников, введения в строй новых промышленных объектов или очистных сооружений, реорганизации предприятий и пр. К тому же экспериментальные данные определяют уровень загрязнения, сформированный под действием как природных, так и антропогенных источников, что существенно осложняет не только интерпретацию результатов измерений концентраций загрязняющих веществ с целью выделения источника загрязнения, но и разработку методов и средств контроля качества атмосферного воздуха (Ровинский, Егоров, 1986).
Стандартные методики утверждены ГОСТом и рекомендованы всем промышленным предприятиям как нормативный документ для составления "Томов предельно допустимых выбросов". Действующие в нашей стране методики (Указания..., 1975; Методика..., 1987; Унифицированная ..., 1990) и их модификации позволяют на основе эмпирических и полуэмпирических формул выявлять степень опасности загрязнения приземного слоя атмосферы выбросами вредных веществ по наибольшей рассчитанной величине приземной концентрации, которая может устанавливаться на некотором расстоянии от места выброса при неблагоприятных метеорологических условиях (например, штиль, опасная скорость ветра и пр.). Согласно этим методикам величины приземных концентраций ингредиентов по оси факела оцениваются при тех же (неблагоприятных) метеорологических условиях с учетом эмпирического поправочного коэффициента, зависящего от величины отношения расстояния, на котором ищется концентрация, к расстоянию, на котором достигается максимальная концентрация. Аналогично определяются значения концентраций вредных веществ и при других значениях скоростей ветра (например, при модальной скорости). Величины приземных концентраций по перпендикуляру от оси факела определяются при заданной скорости ветра с учетом концентраций, рассчитанных на оси, и эмпирического поправочного коэффициента, зависящего от величины отношения расстояния от рассматриваемой точки по перпендикуляру до оси факела к расстоянию до источника по оси факела. Предлагаемые эмпирические формулы отличаются между собой учетом конфигурации устья трубы, температурного режима выходящей смеси (холодные и горячие выбросы), расчетом расстояния, на котором достигается максимальная концентрация и пр. Попытки учета влияния рельефа местности, температурной стратификации, скорости осаждения частиц примеси сводятся к введению безразмерных коэффициентов, искусственно увеличивающих или уменьшающих рассчитанные концентрации. Так, например, для точечных источников, выбрасывающих частицы пыли, расчет гравитационной скорости осаждения в зависимости от размера частиц подменяется умножением значений концентрации на коэффициенты 2; 2,5; 3 в зависимости от степени очистки выбрасываемой пыли соответственно на 90% и более, 75-90 или менее 75%. Один и тот же коэффициент температурной стратификации берется для слишком обширных территорий (его значение равно 200 для Сибири, Нижнего Поволжья, Дальнего Востока, Кавказа, и территории Средней Азии, расположенной севернее 40 с. ш.). Кроме того, дефект симметричного расчета по секторам круга завуалирован для группы действующих источников их различной мощностью. Поэтому можно сделать вывод, что тестированные методики, во-первых, не учитывают климатические особенности местности и, во-вторых, могут давать лишь качественную картину загрязнения при ситуациях, близких штилевым. Однако хорошо известен тот факт, что ветры различных направлений в зависимости от расположения предприятий могут существенно увеличить загрязнение в расчетной точке. Причем эта ситуация будет повторяться с вероятностью реализации ветров данного направления (Аргучинцев, Аргучинцева, Галкин, 1992; Ар-гучинцева, 1994 а,б).
Метод оценки накопления на подстилающей поверхности тяжелой примеси от приподнятых источников
Информация для г. Иркутска о среднем климатическом значении коэффициента турбулентности к =0,08м/с взята из справочного пособия (Климатические ..., 1983). Значение коэффициента ko=10 М выбрано согласно характерному горизонтальному масштабу решаемой задачи.
По предлагаемой модели расчеты количества осаждения твердых взвесей за рассматриваемый период устойчивого снежного покрова были выполнены как с учетом всех зарегистрированных (270) источников (линия 3, рис.2.4), выбрасывающих пыль в атмосферу г. Иркутска, так и отдельно для ТЭЦ. Установлено, что источники Ново-Иркутской ТЭЦ дают примерно 60% в общее накопление тяжелых частиц вблизи этой ТЭЦ. Как видно из сравнения линий (см. рис. 2.4), точки, нанесенные по стандартной методике (СМ), расположены менее регулярно, чем по формуле, предложенной авторами (ФА). Вероятно, это следствие того, что число операций, выполненных при измерениях и вычислениях по СМ, в несколько раз больше, чем по ФА (Аргучинцев, Аргучинцева и др., 1989). Если предположить, что все операции вносят одинаковую ошибку, то ошибки СМ в 3-4 раза выше, чем ФА. Относительная ошибка результатов СМ и ФА меняется от 5 до 85 %, ее среднее значение 30,6 %.
Сделанные замечания позволяют предположить, что результаты обработки эмпирических материалов снегосъемки по ФА наиболее объективно отражают накопление примесей в снежном покрове, поэтому оценку результатов измерений накопления примесей целесообразно проводить по ФА.
При сравнении результатов расчетов и измерений видно, что линии 2 и 3 (см. рис. 2.4) смещены относительно друг друга. Из всех возможных объяснений наиболее объективно предположить влияние фона данной местности, который невозможно учесть в расчетных методах из-за отсутствия информации. Следует заметить, что в точках 1, 2, 4, 10, 11, 12 (см. рис. 2.4) наблюдаются большие смещения по сравнению с другими. Как следует из схемы размещения точек отбора проб (см. рис. 2.3), точки 1, 2, 10, 11, 12 размещаются недалеко от жилых массивов города, а точка 4 - в окрестности шоссе Иркутск - Шелехов, на краю борта долины р. Олхи, где расположен г. Шелехов. Естественно, что в этих точках сказался вклад неучтенных источников пыли жилого района г. Иркутска, шоссе и г. Шелехова. Поэтому для приближенной оценки естественного фона были рассмотрены значения в точках, менее подверженных влиянию неучтенных источников, то есть из 14 точек исключены перечисленные выше. Фон, как среднее значение сдвига по оставшимся 9 точкам, дал значение 4,4 г/м . Относительная ошибка расчетов с учетом фона не превышает 20 %.
Физическая сущность пыления труб и золоотвалов ТЭЦ, а также отвалов горно-рудных предприятий различна, а именно: наибольшие концентрации примесей вблизи высотных источников возникают при штилевых ситуациях, в то время как интенсивность пыления отвалов и золоотвалов наименьшая. Поэтому, принимая во внимание полидисперсность пыли, решение задачи пыления несколько усложняется тем, что, во-первых, для каждой фракции частиц необходимо найти критическую скорость отрыва от подстилающей поверхности, а во-вторых, указать интенсивность пыления источника. Вопросам перехода частиц с подстилающей поверхности в аэрозольное состояние посвящено ряд работ (например, Фукс, 1955; Дюнин, 1959; Махонько, 1979; Буйков, 1992). Согласно Н.А. Фуксу (1955), критическая скорость v отрыва частиц пропорциональна л/г (Г - радиус частиц). Спектральная фракция золы и шлаков ТЭЦ очень близка к фракции песков, для которых установлены критические скорости отрыва (табл. 2.2) в сухом и влажном состоянии. Аналогично, частицы в золоотва-лах также могут быть как в сухом, так и влажном состоянии, так как пылящие пляжи периодически орошают.
В модели пылящие пляжи аппроксимируются дискретной структурой і участков, каждый из которых имеет потенциальную интенсивность пыления Mj = MSj /S (М- среднее количество вещества, выбрасываемого предприятием в единицу времени; S- общая площадь пыления; Sj - площадь отдельного участка). Реальная интенсивность пыления (Mp)j каждого участка есть функция спектральной плотности частиц и скорости ветра, и для ее отыскания предложена формула и где V Ущэ., L - количество фракций частиц, к - числовая константа, зависящая от вида вещества, М - интенсивность вещества, взвешенная по процентной фракции частиц. Так, для золоотвалов (по аналогии с песком) считается k=3. Поднявшиеся частицы с течением времени осаждаются на подстилающую поверхность. Оценка накопления частиц на подстилающей поверхности за определенный интервал времени ведется далее по алгоритму, описанному в п. 2.3.
Реализация моделей для промышленных источников г. Тулуна (Иркутская область)
Из анализа расчетов видно, что наиболее неблагоприятная обстановка в декабре складывается в северо-западной части города (Военный городок, Ново-Ленино, Иркутск Сортировочный), где концентрации оксида азота (IV) превышают допустимые нормы в течение 361 ч в месяц. Учитывая, что максимальные разовые ПДК являются оценкой кратковременного воздействия на организм человека (20 - 30-минутный интервал времени), молшо констатировать, что население, проживающее в указанных районах города, дышит в декабре полмесяца воздухом, в котором концентрации оксида азота превышают указанный критерий. Особенно большой вклад в загрязнение атмосферы северо-западной части города вносит теплоэнергетический цех №2 Авиационного завода, выброс по оксидам азота которого составляет 0,071 кг/с. Если условно прекратить работу этого цеха (рис. 3.2), то зона опасных концентраций в этой части города резко сокращается (ср. рис. 3.1 и 3.2).
Полное разрушение антициклона в апреле улучшает экологическое состояние атмосферы. Однако в северо-западной части города по-прежнему очень высокая повторяемость превышения максимальных разовых концентраций оксида азота (см. рис. 3.3), хотя площадь опасного пятна загрязнения сокращается с 80 км (в декабре) до 30 км2 (в апреле).
Изолинии повторяемости повышенных концентраций оксида серы (IV) соответственно для декабря и апреля проведены на рисунках 3.4 и 3.5. Наиболее опасная ситуация складывается не только в северо-западной части города, но и в центре города, который подвержен загрязнению выше указанной нормы с вероятностью более 0,3 (не менее 216 ч в месяц) в декабре. Если в качестве лимитирующих факторов взять средние суточные ПДК, то более детальные расчеты показывают, что в декабре возможно 25-кратное превышение оксида азота (IV) и 10-кратное превышение оксида серы (IV).
Расчеты по возможному превышению ПДК указанных ингредиентов проводились для всех многолетних месяцев года. На рисунке 3.6 приведены кривые изменения по месяцам максимальных частот превышения ПДК соответственно для оксида азота (IV) и оксида серы (IV). Сравнение рисунков 3.6 и 2.2 показывает, что изменение кривых максимальных частот и площадей опасных пятен загрязнения соответствуют друг другу. С увеличением векторного среднего квад-ратического отклонения вектора скорости ветра значения максимальных частот появления опасных концентраций ингредиентов уменьшаются.
Результаты расчетов сравнивались с данными натурных измерений концентраций оксидов азота (IV) и серы (IV) на пяти стационарных постах слежения за чистотой атмосферного воздуха, проводимых в течение 22 лет (1974-1995). Максимальная несогласованность расчетов с натурными данными достигает 30% . При расчетах во внимание принимались зарегистрированные источники, то есть оценен только их вклад в общее загрязнение воздушного бассейна города. В действительности же загрязнение города дополняется выбросами многочисленных мелких неучтенных источников, автотранспорта, дальним переносом и др. Следовательно, экологическая обстановка в городе по рассматриваемым ингредиентам более напряженная, чем показывают приведенные расчеты.
Следует отметить, что модель дает оценку вероятности превышения заданного критерия концентрации. Чтобы уточнить во сколько раз превышен критерий, необходимо расчеты повторить с новым назначенным критерием.
Загрязнение окружающей среды антропогенными выбросами оказывает негативное влияние на живые организмы, почву, здания, архитектурные памятники, сооружения, вызывает коррозию металлов, понижает прозрачность атмосферы. Под влиянием силы тяжести загрязняющие вещества осаждаются из атмосферы на подстилающую поверхность (почву, водоемы). С поверхностным стоком происходит вторичное загрязнение водоемов (частичный смыв с почвы загрязняющих веществ). Поэтому представляет несомненный интерес оценка потока загрязняющих веществ из атмосферы на подстилающую поверхность.
Рассмотрим конкретные оценки осаждения твердых частиц на подстилающую поверхность. Известно, что частицы, выбрасываемые антропогенными источниками в атмосферу, обладают значительной полидисперсностью, от которой зависят физические свойства аэрозолей. Распределение размеров частиц обычно задают долей (процентом) df числа частиц, радиусы которых лежат в пределах (г, Г + dr), то есть df = f(r) dr при условии, что функция распределения размеров частиц обладает свойством.
Моделирование потенциальных виновников сложившейся опасной экологической ситуации
С целью наиболее оптимального выбора мест размещения стационарных постов слежения за загрязнением атмосферного воздуха в городе Тулуне были проведены расчеты частот превышения ПДК легких примесей и накопления тяжелых частиц на подстилающей поверхности (рис. 3.9 и 3.10).
Иркутским управлением по мониторингу и контролю природной среды были представлены метеорологические наблюдения за 1985 г. Поэтому статистическая обработка метеопараметров за каждый месяц была выполнена в виде эмпирических функций распределения ветрового режима, так как выборка за один год не является репрезентативной. В качестве критериев ограничения концентраций легкой примеси были выбраны средние суточные ПДК, которые с нашей точки зрения надежнее использовать для населенных пунктов. Так как мы не располагали данными аэрологических наблюдений, то использовали аналитическое решение в летний период и ку = 10 м2/с, kz = 5 м2/с в зимний период.
Расчеты показали, что от источников Тулуна во все месяцы возникают опасные концентрации оксида серы (IV). Оксиды азота и углерода средние суточные ПДК не превышают. Для иллюстрации на рисунке 3.9 приведены области опасных концентраций оксида серы (суммарная мощность выбросов составляет 0,110 кг/с), возникающие в течение года в приземном слое атмосферы от 29 действующих в городе источников. Изолинии проведены с шагом 36 дней, что соответствует вероятности 0,1.
Для частиц, имеющих собственную скорость осаждения, расчеты проводились с использованием аналитического решения (2.3.7). Значения параметров выбирались следующим образом: П = 0,15 (среднее значение показателя степени, характеризующее изменение скорости с высотой), kj =0,1 м2/с (среднее климатическое значение коэффициента турбулентности на высоте 1 м по данным теплобалансо вых станций, см. Климатические..., 1983), k0 = 10 м, wg = ОД м/с (средняя гравитационная скорость модальных частиц).
В течение года на подстилающую поверхность от 48 действующих источников (общей интенсивностью около 0,3 кг/с) осаждается наибольшее количество пыли в северо-западной и юго-восточной частях города, где более мощные предприятия создают локальные зоны накопления тяжелых частиц ( см. рис. 3.10).
Анализ расчетов с учетом климатических особенностей местности (см. рис. 3.9 и 3.10) позволил работникам Иркутского управления по контролю природной среды рационально выбрать площадку для размещения стационарного поста наблюдений за загрязнением атмосферного воздуха (это подтверждено Актом о внедрении в Приложении).
В районе села Нижнетамбовское Хабаровского края на правом берегу Амура в 100 км ниже по течению от Комсомольска-на-Амуре предполагалось построить промышленный комплекс. Долина реки в данном районе ориентирована в генеральном юго-западном - северовосточном направлении. Рельеф местности снят с шагом 250 м. Особенности рельефа, близость к океану обусловливают преобладание в течение года ветров двух направлений: в теплый период (с апреля по сентябрь) - северо-восточный и в холодный период (с октября по март) - юго-западный (Климатические условия..., 1987). По расчетному потенциалу загрязнения территория входит в пятую зону -«опасный потенциал загрязнения», в которой по условиям защиты атмосферы нежелательно строительство крупных предприятий и больших городов.
По различным соображениям проектировщиками было предложено 19 вариантов размещения строительных площадок, из которых необходимо было выбрать тот вариант, который обеспечивал бы наименьшее отрицательное воздействие на состояние природной среды. Сжатые сроки проектирования заставили городские власти обратиться к методам моделирования.
Используя климатические характеристики, полученные путем обработки многолетних данных наблюдений метеорологической станции Нижнетамбовская, на основе решения (2.1.3) найдены области повторяемостей опасных (с точки зрения нарушения установленных норм - ПДК среднесуточной, максимальной разовой, рабочей зоны) концентраций ингредиентов (оксиды азота и серы, аммиак, дымы ванадия, свинец, технический углерод, пыль аммиачной селитры и карбомида) для всех месяцев. Ввиду отсутствия для данного района какой-либо информации, позволяющей приближенно оценить коэффициенты турбулентности, их значения задавались следующим обра Моделирование работы промышленного комплекса проводилось при условии переменной нагрузки ТЭЦ в зависимости от времени года, полной нагрузки остальных промышленных мощностей, возможных различий в видах топлив - твердое, жидкое, газообразное и различных вариантов размещения объектов. Отдельные фрагменты расчетов представлены на рисунках 3.11-3.15. Так, например, для одного из вариантов размещения стройплощадки, на которой планировалось задействовать 24 источника, выбрасывающих в атмосферу пыль свинца, зоны повторяемостей концентрации выше средней суточной ПДК=0,0003 мг/м3 проведены с шагом 72 ч для июня (рис. 3.11) и августа (рис. 3.12). Источники свинцовых выбросов расположены так, что их совокупное действие проявляется как от одиночного источника (см. рис. 3.11-3.12). Наибольшая повторяемость опасного превышения вокруг источников достигает почти 100%.
Из 30 источников оксида серы (IV) наиболее опасен один - ТЭЦ (рис. 3.13). Действие в июне двух источников, выпускающих в атмо-сферу дымы ванадия (рис. 3.14), дает превышение ПДК=0,002 мг/м на площади не менее 15 км (с вероятностью не менее 0,2).
