На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


реферат Мониторинг загрязнения окружающей среды

Информация:

Тип работы: реферат. Добавлен: 18.09.2012. Сдан: 2011. Страниц: 8. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


Задача моделирования  загрязнения воздуха состоит  в оценке концентрации загрязняющих веществ в воздухе вне помещений, вызванной, например, ростом промышленного  производства, случайными выбросами  или движением транспорта. Моделирование  загрязнения воздуха используется для установления общей концентрации загрязняющего вещества, а также для выяснения причины необычно высоких ее уровней. Для проектов на стадии планирования предварительный расчет дополнительного загрязнения сверх существующего уровня может быть произведен заранее, и условия эмиссии загрязняющих веществ могут быть оптимизированы. 
 
В зависимости от стандартов содержания в воздухе, определенных для данного загрязняющего вещества, интерес представляют среднегодовые показатели или кратковременные пиковые концентрации. Обычно концентрации  следует определять в зоне активной жизнедеятельности человека, то есть  на высоте приблизительно двух метров от уровня земли. 
 
Параметры, влияющие на рассеивание загрязняющего вещества.
 
На рассеивание загрязняющего вещества оказывают влияние два типа параметров: параметры источника и метеорологические параметры. Для параметров источника концентрации пропорциональны количеству выделяемого загрязняющего вещества. В случае пылевого загрязнения для определения осаждения и отложения пыли необходимо знать диаметр ее частичек (VDI 1992). Поскольку, чем выше дымовые трубы, тем ниже поверхностная концентрация, этот параметр тоже надо учитывать. Кроме того, концентрации зависят не только от  общего количества выпускаемого газа, но и от его температуры и скорости. Если температура выпускаемого газа выше температуры окружающего воздуха, то это приводит к термической плавучести газа.  Скорость его испускания, которую можно рассчитать по внутреннему диаметру трубы и объему выпускаемого газа, вызывает  динамическую плавучесть газа. Для описания этих особенностей могут применяться эмпирические формулы (VDI 1985; Venkatram and Wyngaard 1988). Необходимо подчеркнуть, что термическая и динамическая плавучесть газа зависит не от массы конкретного загрязняющего вещества, а от общей массы газа.

К метеорологическим  параметрам, влияющим на рассеивание  загрязняющего вещества, относятся  скорость и направление ветра, а  также вертикальная температурная  стратификация. Концентрация загрязняющего  вещества обратно пропорциональна  скорости ветра. В основном это связано с высокой скоростью движения транспорта. Более того, с возрастанием скорости ветра растет и турбулентное смешивание. Поскольку так называемые инверсии (т.е. ситуации, когда температура возрастает с увеличением высоты) препятствуют турбулентному смешению, максимальные поверхностные концентрации наблюдаются при высокой стабильности стратификации. Напротив, конвекционные явления усиливают вертикальное смешивание и, следовательно, показатели концентрации оказываются в этих случаях самыми низкими. 
 
Стандарты качества воздуха - например, среднегодовые цифры или 98 процентилей (percentiles) - обычно основаны на данных статистики. Следовательно, требуется серия замеров соответствующих метеорологических параметров за определенное время. В идеале статистика должна опираться на данные  наблюдений за десять лет. Если в наличии имеется лишь серия данных за более короткое время, следует убедиться в том, что они являются репрезентативными и на более длительный срок. Этого можно достичь, например, путем анализа серии данных за более длительное время, взятых в других пунктах наблюдения. 
 
Использованные серии метеорологических данных должны также быть репрезентативными для данного места, т.е. должны отражать местные особенности. Это особенно важно по отношению к стандартам качества воздуха, основанным на пиковых фракциях распределения, например, 98 процентилей (percentiles). Если в наличии не имеется такой серии данных, то для ее расчета может быть использована модель метеорологического потока, как будет описано ниже.  
 
Концепции моделирования загрязнения воздуха. 
Как отмечалось выше, рассеивание загрязняющих веществ зависит от условий их эмиссии, переноса и турбулентного смешивания. Использование полного уравнения для описания этих особенностей называется эйлеровским моделированием рассеивания (Pielke 1984). При этом способе увеличение и снижение содержания конкретного загрязняющего вещества нужно определять в каждой точке воображаемой пространственной сетки и  за отдельные промежутки времени. Так как этот метод очень сложен и требует длительных компьютерных расчетов, им обычно нельзя пользоваться постоянно. Однако во многих случаях применения он может быть упрощен при следующих условиях: 
     

· неизменность условий выделения загрязняющих веществ со временем
· неизменность метеорологических условий во время  переноса
· скорость ветра  менее 1 м/с.  
 
В этом случае упомянутое выше уравнение может быть решено аналитически. В результате выводится формула, которая описывает шлейф (перо) с гауссовым распределением концентрации - так называемую гауссову перьевую модель (VDI 1992). Параметры распределения зависят от метеорологических условий и расстояния в направлении ветра, а также от высоты дымовой трубы. Они должны определяться опытным путем (Venkatram and Wyngaard 1988). Ситуации, когда эмиссии и/или метеорологические параметры значительно варьируются во времени и /или пространстве, могут быть описаны с помощью гауссовой модели дымного клуба (VDI 1994). При этом подходе отдельные клубы дыма выпускаются через фиксированные промежутки времени и каждый из них следует по собственной траектории в соответствии с метеорологическими условиями в данный момент. По пути каждый клуб увеличивается в размерах в соответствии с турбулентным смешиванием. Параметры, описывающие его рост, также должны быть определены исходя из эмпирических данных (Venkatram and Wyngaard 1988). Однако необходимо подчеркнуть, что для выполнения этой задачи необходимо иметь в распоряжении исходные параметры с необходимым уровнем временной / пространственной точности (разрешения). 
 
Для случайных выбросов или анализа отдельных случаев рекомендуется  модель Лагранжа, или модель частиц (VDI Guideline 3945, часть 3). Ее основная идея состоит в вычислении траекторий множества частиц, каждая из которых содержит фиксированное количество рассматриваемого загрязняющего вещества. Отдельные траектории складываются под влиянием переноса при средней скорости ветра, а также под влиянием  вероятностных нарушений. Из-за элемента вероятности траектории не полностью согласуются, но описывают смесь, возникающую  вследствие турбулентности. В принципе модели Лагранжа способны описывать комплексные метеорологические условия - в частности, ветер и турбулентность; поля (области), рассчитанные с помощью моделей потока, описанных ниже, могут использоваться для моделирования рассеивания по Лагранжу.  
 
Моделирование рассеивания на местности со сложным рельефом. 
Если концентрации загрязняющего вещества необходимо определить на местности со сложным рельефом, при моделировании может быть необходимо учитывать влияние топографических эффектов на рассеивание загрязняющего вещества. К таким эффектам относится, например, перенос, следующий топографической структуре, или термические ветровые системы - морские бризы или горные ветры, изменяющие направление ветра в течение дня.

Если такие  эффекты имеют место в более  крупном масштабе, чем моделируемая область, то их влияние можно рассматривать, используя метеорологические данные, учитывающие местные особенности. Если таких данных не имеется, то благодаря использованию соответствующей модели потока можно получить трехмерную структуру влияния топографических особенностей на воздушный поток. На основании этих данных может быть проведено и само моделирование рассеивания при условии допущения горизонтальной однородности, как описано выше в случае гауссовой перьевой модели. Однако в ситуациях, когда условия ветра значительно меняются внутри моделируемой зоны, само моделирование рассеивания должно принимать во внимание влияние топографической структуры на трехмерный воздушный поток. Как уже указывалось, это можно сделать, используя гауссову модель дымового клуба или модель Лагранжа. Другим способом является выполнение более сложного моделирования по Эйлеру.  
 
Для определения направления ветра на местности со сложной структурой рельефа можно использовать моделирование устойчивости массы или диагностического потока (Pielke 1984). При таком подходе воздушный поток “подгоняется” к особенностям рельефа путем минимальных изменений исходных показателей и сохранения постоянства массы. Поскольку этот подход дает быстрые результаты, он также может быть использован для расчета статистики ветра для участка местности, где невозможны наблюдения. Для этого используются геострофические статистические данные (например, данные из верхних слоев атмосферы, полученные с шаров-зондов). 
 
Если все же необходимо рассматривать термальные ветровые системы более подробно, то следует воспользоваться так называемыми прогностическими моделями. В зависимости от величины и рельефа моделируемой местности можно применять гидростатический или даже более сложный негидростатический метод (VDI 1981). Модели этого типа требуют сложной компьютерной обработки, а также большого опыта в их применении. С помощью этих моделей определение концентраций на основе среднегодовых показателей, как правило, невозможно. Зато, учитывая лишь одно из направлений ветра и те параметры стратификации, которые приводят к наибольшей поверхностной концентрации загрязнения, можно моделировать ситуацию максимально возможного загрязнения. Если рассчитанные таким образом показатели концентрации загрязнения не превышают стандартов качества воздуха, то в более детальных исследованиях нет необходимости.

Моделирование рассеивания в  случае низко расположенных источников загрязнения 
При исследовании загрязнения воздуха из низко расположенных источников (например, дымовые трубы  на уровне высоты здания или выхлопные газы автомобилей) нужно учитывать влияние окружающих построек. Значительная часть выхлопных газов автомобилей может  задерживаться в глубоких “каньонах” улиц. Для описания этого процесса были найдены эмпирические закономерности (Yamartino and Wiegand 1986). 
 
Загрязняющие вещества, испускаемые низко расположенной дымовой трубой на крыше здания, подхватываются циркуляцией воздуха с подветренной стороны здания. Амплитуда этой подветренной циркуляции зависит от высоты и ширины здания, а также от скорости ветра. Следовательно, в таком случае в основном непригодны упрощенные методы описания рассеивания загрязняющих веществ, основанные исключительно на высоте здания. Вертикальные и горизонтальные параметры подветренной циркуляции были получены в результате аэродинамических исследований (Hosker 1985) и могут применяться в диагностических моделях, основанных на устойчивости массы. После определения области потока она может быть использована для расчета переноса и турбулентного смешивания испускаемого загрязняющего вещества. Этого можно достичь с помощью моделирования рассеивания по Лагранжу ли по Эйлеру.  
 
Более детальные исследования - касающиеся, например, случайных выбросов - могут проводиться только  с использованием моделей негидростатического потока и рассеивания, а не диагностического метода. Поскольку для этого, как правило, требуется вычислительная техника высокой мощности, перед началом построения полной статистической модели рекомендуется применять описанный выше метод моделирования наихудшей возможной ситуации.
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

                               Modeling of air pollution transport.  

    The problem of modeling of air pollution consists in an estimation of concentration of polluting substances in air out of the premises, caused, for example, industrial production growth, casual emissions or a traffic. Air pollution modeling is used for an establishment of the general concentration of polluting substance, and also for finding-out of the reason of its unusually high levels. At a stage of planning predesign of additional pollution over existing level can be made for projects in advance, and conditions of issue of polluting substances can be optimized.
    Depending on maintenance standards in air, defined for the given polluting substance, interest is represented by mid-annual indicators or short-term peak concentration. Usually concentration should be defined in a zone of active ability to live of the person, that is at height approximately two meters from earth level. 

The parameters influencing dispersion of polluting substance.
   
    Dispersion of polluting substance is influenced by two types of parameters: parameters of a source and meteorological parameters. For parameters of a source of concentration are proportional to quantity of allocated polluting substance. In case of dust pollution for definition of sedimentation and dust adjournment it is necessary to know diameter of its parts (VDI 1992). As, the above chimneys, the more low superficial concentration, this parameter too should be considered. Besides, concentration depend not only on total of let out gas, but also from its temperature and speed. If temperature of let out gas above air temperature it leads to thermal buoyancy of gas. Speed of its emission which can be calculated on internal diameter of a pipe and volume of let out gas, causes dynamic buoyancy of gas. Empirical formulas can be applied to the description of these features (VDI 1985; Venkatram and Wyngaard 1988). It is necessary to underline that thermal and dynamic buoyancy of gas depends not on weight of concrete polluting substance, and from gas lump.
    To the meteorological parameters influencing dispersion of polluting substance, speed and a wind direction, and also vertical temperature stratification concern. Concentration of polluting substance inversely proportional speeds of a wind. Basically it is connected with high speed of a traffic. Moreover, with increase of speed of a wind turbulent mixing grows also. As so-called inversions (i.e. situations when the temperature increases with height increase) interfere with turbulent mixture, the maximum superficial concentration are observed at high stability of stratification. On the contrary, konvection the phenomena strengthen vertical mixing and, hence, concentration indicators appear in these cases the lowest.
    Air quality standards - for example, mid-annual figures or 98 percentiles (percentiles) - are usually based on the statistics data. Hence, a series of gaugings of corresponding meteorological parameters in a definite time is required. In an ideal of the statistican should lean against the data of supervision for ten years. If available there is only a series of the data for shorter time, it is necessary to be convinced that they are representative and for longer term. It it is possible to reach, for example, by the analysis of a series of the data for longer time, taken in other points of supervision.
    The used series of the meteorological data should be also representative for the given place, i.e. should reflect local features. It is especially important in relation to the quality standards of air based on peak fractions of distribution, for example, of 98 percentiles (percentiles). If available there is no such series of the data for its calculation the model of a meteorological stream as it will be described more low can be used. 

Concepts of modeling of air pollution. 

    As it was marked above, dispersion of polluting substances depends on conditions of their issue, carrying over and turbulent mixing. Use of the full equation for the description of these features is called Ailer dispersion modeling (Pielke 1984). At this way the increase and decrease in the maintenance of concrete polluting substance need to be defined in each point of an imagined spatial grid and for separate time intervals. As this method is very combined and demands long computer calculations, it usually can't use constantly. However in many cases of application it can be simplified under following conditions:
        
• an invariance of conditions of allocation of polluting substances in due course
• an invariance of weather conditions during carrying over
• speed of a wind less than 1 km/s.  

In this case the equation mentioned above can be solved analytically. The formula which describes a loop (feather) with Gauss concentration distribution - so-called Gauss model (VDI 1992) is as a result deduced. Distribution parameters depend on weather conditions and distance in a wind direction, and also from chimney height. They should be defined by practical consideration (Venkatram and Wyngaard 1988). Situations when issues and-or meteorological parameters considerably vary in time and / or space, can be described with the help Gauss models of smoky club (VDI 1994). At this approach separate clubs of a smoke are issued through the fixed time intervals and each of them follows on own trajectory according to weather conditions at present. On the way each club increases in sizes according to turbulent mixing. The parameters describing its growth, also should be defined proceeding from the empirical data (Venkatram and Wyngaard 1988). However it is necessary to underline that for performance of this problem it is necessary to have on hand initial parameters with necessary level time spatial accuracy (permission).
    For casual emissions or the analysis of separate cases the model of  Lagranzh, or model of particles (VDI Guideline 3945, a part 3) is recommended. Its basic idea consists in calculation of trajectories of set of particles, each of which contains the fixed quantity of considered polluting substance. Separate trajectories develop under the influence of carrying over at average speed of a wind, and also under the influence of likelihood infringements. Because of an element of probability of a trajectory won't completely be coordinated, but describe a mix arising owing to turbulence. Basically models of  Lagranzh are capable to describe complex weather conditions - in particular, a wind and turbulence; the fields (area) calculated by means of models of a stream, described more low, can be used for dispersion modeling on Lagranzh. 

Dispersion modeling on district with a difficult relief. 

    If concentration of polluting substance are necessary for defining on district with a difficult relief, at modeling it can be necessary to consider influence of topographical effects on dispersion of polluting substance. The carrying over following topographical structure, or thermal wind systems concerns such effects - sea breezes or the mountain winds changing a direction of a wind during the day, for example.
    If such effects take place in more vast scale, than modelled area their influence can be considered, using the meteorological data considering local features. If such data isn't available, thanks to corresponding model of a stream it is possible to receive three-dimensional structure of influence of topographical features on an air stream. On the basis of this data can be spent and modeling of dispersion under condition of an assumption of horizontal uniformity as it is described above in a case Gauss models. However in situations when wind conditions considerably change in a modelled zone, modeling of dispersion should take into consideration influence of topographical structure on a three-dimensional air stream. As it was already specified, it can be done, using Gauss model of smoke club or model of Lagranzh. Performance of more difficult modeling on Euler In another way is.
    For definition of a direction of a wind on district with difficult structure of a relief it is possible to use modeling of stability of weight or a diagnostic stream (Pielke 1984). At such approach the air stream "is adjusted" to features of a relief by the minimum changes of initial indicators and preservation of a constancy of weight. As this approach yields fast results, it also can be used for calculation of statistics of a wind for a district site where supervision are impossible. The geostrophe statistical data (for example, the data from an upper atmosphere, received with sounding balloons) is for this purpose used.
    If nevertheless it is necessary to consider thermal wind systems in more details it is necessary to use so-called prognostic models. Depending on size and a relief of modelled district it is possible to apply hydrostatic or even more difficult not hydrostatic method (VDI 1981). Models of this type demand difficult computer processing, and also a wide experience in their application. By means of these models definition of concentration on the basis of mid-annual indicators, as a rule, is impossible. But, considering only one of directions of a wind and those parameters of stratification which lead to the greatest superficial concentration of pollution, it is possible to model a situation of the greatest possible pollution. If the indicators of concentration of pollution calculated thus don't exceed air quality standards in more detailed researches there is no necessity. 

Modeling of dispersion in case of low located sources of pollution
и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.