AERMOD КӨМЕГІМЕН ШЛЕЙФТІҢ ТАРАЛУЫН КЕҢЕЙТІЛГЕН МОДЕЛЬДЕУ

РАСШИРЕННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ШЛЕЙФА С ПОМОЩЬЮ AERMOD

Оразбаева Талшын Рыскелдіқызы

магистр естественных наук, Казахский национальный университет имени Аль-Фараби,

Казахстан, г. Алматы

Мадибеков Азамат Сансызбаевич

PhD, ассоцированный профессор, руководитель лаборатории гидрохимии и экологической токсикологии,  АО «Институт географии и водной безопасности»,

Казахстан, г. Алматы

ADVANCED PLUME PROPAGATION MODELING WITH AERMOD

Talshyn Orazbayeva

Master of Science, Al-Farabi Kazakh National University,

Kazakhstan, Almaty

Azamat Madibekov

PhD, associate professor, Head of the Laboratory of Hydrochemistry and Ecotoxicology, JSC «Institute of geography and water security»,

Kazakhstan, Almaty

Кілт сөздер: AERMOD моделі, сандық модель, қоршаған ортаның дисперсиясы, алгоритм.

Ключевые слова: Модель AERMOD, численная модель, дисперсия окружающей среды, алгоритм.

Keywords: AERMOD model, numerical model, environmental dispersion, algorithm.

AERMOD шлейфтің көтерілу үлгісін жақсарту (PRIME) алгоритмдерін (Schulman және т.б., 2000) шлейфтің жылдам өсуін және ғимараттың тітіркенуінен зардап шеккен шлейфтердің шектеулі көтерілуін (АҚШ Қоршаған ортаны қорғау агенттігі, 1995) қамтиды. PRIME шлейф массасын қуыс шекараларын кесіп өту үшін есептелген шлейф массасының үлесі негізінде қуыстың рециркуляция аймағы мен дисперсиясы күшейтілген ояту аймағы арасында бөледі. Бұл шекаралар бүйірлік және тік бөлу ток сызықтарының позицияларын бағалау негізінде белгіленеді. Рециркуляциялық қуыстың массалық таралуы ғимараттың геометриясына негізделген және тігінен біркелкі араласады деп есептеледі. Қуыс аймағының шекарасында қуыс массасы оятуға лақтырылады. Мұнда ол қуыспен ұсталмаған шлейф массасымен қосылып, көздің орналасуына, босату биіктігіне және ғимараттың геометриясына байланысты жоғары жылдамдықпен таралады. Ояну турбуленттігінің артуы қашықтыққа қарай бірте-бірте ыдырайды, бұл қоршаған алыс өрістегі турбуленттілік деңгейлеріне тегіс өтуді қамтамасыз етеді. Ықтималдық тығыздығы функциясының моделі және құйынды диффузиялық моделі (Weil 1996) сәйкесінше жақын және алыс ояну аймақтарындағы дисперсияны бағалау үшін қолданылады. Ғимараттың әсерінен болатын көздер үшін шлейфтің көтерілуі ғимараттың жанындағы сызық сызығының ауытқуы, жел жылдамдығының тік ығысуы, турбулентті оятудан жоғарылатылған сұйылту және жылдамдық тапшылығы әсерлерін қамтитын сандық модель арқылы бағаланады. Жалпы алғанда, бұл құрылыс әсерлері ғимарат болмаған кезде шлейфтің көтерілуін шектеу үшін әрекет етеді.

PRIME бастапқыда Pasquill Gifford (PG) дисперсиясын (Pasquill 1961; Gifford 1961) пайдаланып шлейфтің өсуін жеделдету үшін әзірленген (Schulman және т.б. 2000). Шлейфтің өсуін AERMOD бағалауы PG тәсіліндегідей радиациялық базалық турбуленттілік суррогаттарынан емес, турбуленттілік профильдерінен алынған дисперсиялық параметрлерге негізделген. PRIME-ді AERMOD-ға енгізудің негізгі дизайн принципі: 1) PG дисперсиясының орнына AERMOD қоршаған орта дисперсиясы пайдаланылғанын және 2) ғимараттардың әсері болатын аумақтан тыс жерде болуын қамтамасыз ете отырып, PRIME тұжырымын мүмкіндігінше тығыз сәйкестендіру болды. елеусіз. концентрациялары AERMOD бағалауына жақындайды. Осылайша, PRIME алгоритмдері кіріс ретінде AERMOD алынған қоршаған ортаның турбуленттігінің қарқындылығы деректерін пайдаланып концентрацияны есептеу үшін ғана пайдаланылады. PRIME бойынша есептелген жол ішіндегі концентрациялар мен AERMOD алыс далалық бағалаулары арасындағы тегіс ауысуды қамтамасыз ету үшін жолдан тыс концентрациялар екі есептеудің салмақты қосындысы ретінде бағаланады.

Қала бетінің сипаттамалары (кедір-бұдыр, альбедо және т.б.) барлық уақытта шекаралық қабат параметрлеріне әсер еткенімен, қалалық ішкі қабаттың шекаралық қабат құрылымына әсері түнде көбірек болады, ал күндіз салыстырмалы түрде болмайды (Оке, 1998). Қалалық «конвективті» шекаралық қабат түнгі уақытта тұрақты ауыл ауасы қаланың жылы беткейіне ағып жатқанда пайда болады. Күн батқаннан кейін қаланың беті ауылдық жерлерге қарағанда баяу салқындайды, өйткені қалалық жерлердегі ғимараттар шығатын жылулық радиацияны ұстайды, ал қаланың ішкі бөлігінің жылу сыйымдылығы жоғары. AERMOD мұны тұрақты ауылдық шекаралық қабатта байқалатын турбуленттіліктің жоғарылауы арқылы түсіндіреді (яғни, қалалық SBL-дегі жалпы турбуленттілікке конвективті қалалық үлес). Конвективтік үлес конвективтік жылдамдық шкаласының функциясы болып табылады, ол өз кезегінде жер бетіндегі жылу ағынына және қалалық аралас қабаттың биіктігіне байланысты. Жоғары қарай жылудың ағыны қала мен ауыл арасындағы температура айырмашылығының функциясы болып табылады.

Қала мен ауыл арасындағы температура айырмашылығы AERMOD сияқты қолданбалы үлгілерге оңай қосылмайтын көптеген факторларға байланысты. Қарапайымдылық үшін Оке (1973; 1982) ұсынған деректер эмпирикалық модельді құру үшін пайдаланылады.

Жалпы, AERMOD шлейфті екі төтенше жағдайдың қосындысы ретінде үлгілейді: көлденең шлейф (жерге соқтығыс) және жер бедерінің соңынан кейінгі шлейф. Сондықтан барлық жағдайлар үшін рецептордағы жалпы концентрация сол жағдайлардан алынған концентрация болжамымен шектеледі. Тегіс жерлерде бұл екі жағдай тең. Таулы аймақтардағы бөлу биіктігін ретке келтіру тұжырымдамасын пайдалана отырып, жалпы AERMOD концентрациясы осы екі төтенше жағдайға немесе шлейф күйіне байланысты концентрациялардың салмақты қосындысы ретінде есептеледі (Venkatram және т.б. 2001).

AERMOD Жер препроцессоры (AERMAP) әрбір рецептор үшін рельефтік әсер ету биіктігін (hc) есептеу үшін торланған жер деректерін пайдаланады, осыдан AERMOD рецепторға тән Hc мәндерін есептейді. Осы тәсілдің көмегімен AERMOD бір модельдеу шеңберінде ойпат та, таулы жер үшін де ластаушы заттардың әсерін есептейді, осылайша қарапайым және күрделі рельеф формулаларын (алдыңғы нормативтік үлгілерде талап етілгендей) ажырату қажеттілігін жояды.

The AERMOD terrain pre-processor (AERMAP) uses gridded terrain data to calculate a representative terrain-influence height (hc) for each receptor with which AERMOD computes receptor specific Hc values. Through this approach, AERMOD handles the computation of pollutant impacts in both flat and elevated terrain within the same modeling framework thereby obviating the need to differentiate between the formulations for simple and complex terrain (as required with previous regulatory models) .

Әдебиеттер тізімі:

1. Schulman, L. L., D. G. Strimaitis, and J. S. Scire, 2000: Development and evaluation of the PRIME plume rise and building downwash model. Journal of the Air & Waste Management Association, 50, 378-390.
2. Weil, J. C., 1996: A new dispersion model for stack sources in building wakes. Preprints, Ninth Joint Conference on Applications of Air Pollution Meteorology with the Air & Waste Management Association, American Meteorological Society, Boston, MA, 333-337.
3. Pasquill, F., 1961: The estimation of the dispersion of windborne material. Meteorol.Mag., 90, 33-49.
4. Gifford, F. A., 1961: Uses of routine meteorological observations for estimating atmospheric dispersion. Nuclear Safety, 2, 47-51.
5. Oke, T. R., 1998: An algorithmic scheme to estimate hourly heat island magnitude. Preprints, 2nd Urban Environment Symposium, American Meteorological Society, Boston, MA, 80-83.
6. Oke, T. R., 1973: City size and the urban heat island. Atmos.Environ., 7, 769-779.
7. Oke, T. R., 1982: The energetic basis of the urban heat island. Quart.J.Roy.Meteor.Soc., 108, 1- 24.
8. Venkatram, A., R. Brode, A. Cimorelli, R. Lee, R. Paine, S. Perry, W. Peters, J. Weil, and R. Wilson, 2001: A complex terrain dispersion model for regulatory applications. Atmospheric Environment, 35, 4211-4221.