9.5. Методики прогнозирования химических загрязнений воздушной среды городов

Прогнозирование загрязнений атмосферы городов и промышленных райо­нов в настоящее время привлекает широкое внимание ученых и организаторов природоохранной деятельности в связи с необходимостью адекватного реаги­рования на изменения экологической обстановки и предотвращения сверхдо­пустимых техногенных воздействий. Заметим, что в данном случае более пра­вильно говорить о загрязнении воздушной среды городов, ибо промышленные выбросы содержат кроме АХОВ значительное количество загрязняющих ве­ществ.

При нормальном (безаварийном) функционировании объектов, являющих­ся источниками загрязнения воздушной среды, признается целесообразным проводить два вида прогнозирования [140]:

— прогнозирование загрязнения атмосферного воздуха в районе располо­жения отдельных источников;

— прогнозирование загрязнения атмосферы по городу в целом. Первый вид прогнозирования применяется для источников, обладающих

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

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

Оперативное прогнозирование загрязнения атмосферы по городу включает два вида прогноза [140]:

— предварительный — на сутки вперед;

— уточненный — на 6—8 часов вперед (утром — на текущий день, днем — на вечер и ночь).

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

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

В соответствии со сложившимися взглядами [140], смысл первого вида прогнозирования сводится к предсказанию установленных заранее условий погоды, вызывающих высокие концентрации примеси в приземном слое воз­духа в районе источника, и к расчету создаваемых выбросами данного источ­ника концентраций примесей. Имеется в виду, что неблагоприятные метеоро­логические условия устанавливаются на основании результатов теоретических исследований и расчетов и охватывают все случаи увеличения концентрации за счет влияния атмосферных процессов.

В общем случае методикой прогнозирования предусматривается:

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

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

Расчет максимальных концентраций может быть проведен с помощью фор­мул, которые вытекают из теории турбулентной диффузии и распространения примесей в приземном слое атмосферы, развитой в ряде упоминавшихся ра­нее работ отечественных и зарубежных авторов. В частности, для проведения расчетов можно пользоваться формулами [125]:

а) для горячих выбросов

A ■ M ■ m ■ n ■ ц ■F

N

—(9.8)

q AT

б) для холодных выбросов

^CM = Z^= -' _8q ■ (9.9)

A ■ M ■ F ■ n ■ N ■ц D HW 8q

В этих формулах:

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

M — количество выбрасываемого вещества, г/с;

m, n — коэффициенты, учитывающие условия выхода газовоздушной смеси из устья источника;

| — безразмерный коэффициент, учитывающий влияние рельефа местно­сти;

F — безразмерный коэффициент, учитывающий скорость оседания вред­ных веществ;

H — высота источника, м;

N — количество одинаковых по высоте, другим параметрам и расположен­ных близко друг от друга источников;

q — суммарный расход выбрасываемой групповым источником газовоз­душной смеси, м³с;

AD — разность температур ГАС и атмосферного воздуха, °C;

D — диаметр устья источника (трубы), м.

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

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

Опасные скорости ветра обычно рассчитываются по соответствующим ме­тодикам, содержащимся в нормативных документах [125]. Неблагоприятными направлениями ветра считаются такие, при которых перенос примесей может распространяться на районы города с плотной застройкой, районы располо­жения детских и лечебных учреждений и т.п. К неблагоприятным относятся также направления, при которых в наибольшей степени происходит наложе­ние выбросов ряда источников.

На основании выполненных для ряда городов исследований оказалось воз­можным выделить комплексы опасных метеопараметров, которые могут испо­льзоваться при прогнозировании загрязнения воздуха [140]. Эти комплексы параметров следующие:

а) для высоких источников с горячими выбросами:

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

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

• скорость ветра более 2 м/с, туман;

• неблагоприятное направление ветра при его скорости 3—7 м/с;

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

б) для высоких источников с холодными выбросами:

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

• скорость ветра 0—2 м/с, туман;

• неблагоприятное направление ветра при его скорости не более 3 м/с;

• штиль у поверхности земли, на уровне выбросов скорость ветра 2—4 м/с;

• фактический рост концентраций под факелом объекта при слабом ветре;

в) для низких источников неорганизованных выбросов:

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

Ответственный и непростой этап прогнозирования связан с вероятностной оценкой возникновения неблагоприятных метеоусловий. Для прогноза уров­ня загрязнения некоторые параметры, в частности скорость ветра, требуется предсказывать с большей точностью, чем в обычных прогнозах. Считается [140],что при наличии прогностических карт давления это не представляет особых трудностей. В меньшей степени разработан вопрос прогнозирования аэрологических характеристик, от которых зависит уровень загрязнения воз­духа, в частности приподнятых и приземных инверсий, вертикального гради­ента температуры воздуха и др. Однако возможности прогноза этих характери­стик в настоящее время имеются [140].

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

Для оценки степени загрязнения атмосферы используются различные обобщенные показатели [125, 140].

Наиболее простым показателем является нормированная концентрация примесей С*, осредненная по всему городу и всем срокам наблюдений:

^{^411 <9.1°>}

где: Cj — средняя за день концентрация в i-м пункте наблюдения; Cj — среднесезонная концентрация в том же пункте; N — число пунктов наблюдения.

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

N

^a_{i =Х}^ф_{1/ •} ^c_i^, _(9.11)

i=1

где: фц — компоненты первой естественной ортогональной функции;

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

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

Наибольшее распространение получил третий показатель загрязнения воз­душной среды города в целом — параметр P, характеризующий загрязнение воздуха на тот или иной день. Он определяется как отношение числа наблюде­ний m, результаты которых удовлетворяют условию c_t = c_t • a (здесь Cj — кон­центрация в любом пункте наблюдения, c_t — среднесезонная концентрация

в том же пункте наблюдения, a — коэффициент, значение которого принима­ется обычно равным 1,5), к общему числу наблюдений в течение одного дня на всех стационарных пунктах п. [125, 128, 140].

m

P = -. (9.12)

п

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

• высокий, когда P > 0,35;

• повышенный, когда 0,20 < P < 0,35;

• пониженный, когда P < 0,20.

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

• метод распознавания образов;

• метод последовательной графической регрессии;

• метод линейного регрессионного анализа.

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

При этом опираются на определенные прогностические правила [128]. В соответствии с этими правилами предусматривается краткосрочное прогно­зирование комплексов метеорологических параметров, являющихся призна­ками (предикторами) определенного уровня загрязнения воздуха. Кратко­срочное прогнозирование полей метеорологических элементов осуществляет­ся с заблаговременностью до 72 часов.

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

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

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

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

• относительно высокая температура воздуха при слабом (до 5 м/с) ветре в утренние часы данного дня, а накануне P > 0,3;

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

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

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

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

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

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

• накануне во второй половине дня P' < 0,15 (оправдываемость правила

около 90 %).

Поскольку в приведенных прогностических правилах важное значение имеет показатель загрязнения воздуха в предшествующий прогнозу день P', то чем более поздние данные о концентрациях используются для расчета этого показателя, тем точнее будет прогноз.

Правила прогнозирования, основывающиеся на анализе синоптических условий, сводятся к следующему:

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

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

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

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

Совокупность характеристик ситуации %1, x^, x_n формально рассматри­вают как точку в N-мерном пространстве (фазовом пространстве ситуаций). В качестве характеристик (предикторов) обычно выбирают: скорости ветра на высоте 10 м (^ю)и 500м(^500), разности температур воздуха у земной поверх­ности (T)) и на высоте 500 м (T500) AT = T) - T500, параметр P' за предшествую-

щий день, нижнюю границу приподнятой инверсии (H₂), градиент приземно-( _AP \

го давления [140].

\^AH J

Для разработки прогностической схемы применительно к тому или иному городу набирается статистический материал по численным значениям вы­бранных для прогноза предикторов. Значения предикторов разносятся по трем группам, соответствующим высокому, повышенному (среднему) и пони­женному уровням загрязнения воздушной среды города. В каждой группе определяются средние значения и дисперсии предикторов. В табл. 9.5 для примера приведены значения этих статистических параметров для Санкт-Пе­тербурга по данным [140].

Таблица 9.5

Статистические параметры случайных значений предикторов

для Санкт-Петербурга

Предик­торы	Зима, 1-я половина дня			Лето, 2-я половина дня
	Уровни загрязнения атмосферы
	высокий	повы­шенный	пони­женный	высокий	повы­шенный	пони­женный
P'	0,34/0,08	0,22/0,12	0,16/0,08	0,38/0,13	0,27/0,11	0,16/0,07
	—	—	—	2,8/1,2	3,1/1,6	2,9/1,8
^500	9,3/4,16	11,0/6,3	10,4/4,4	7,8/3,4	7,4/4,2	8,0/4,2
AT	0,0/4,06	0,8/4,06	4,6/3,55	—	—	—
AP/AH	1,3/0,94	1,8/1,18	1,7/0,99	—	—	—
H2	346/519	376/471	708/348	747/645	863/620	864/562

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

^{P2 =ZV} ₂^{'' , (9.13)}

где: Xjj — среднее значение '-й характеристики (предиктора) в группе уров­ня загрязнения;

X_' — фактическое значение '-й характеристики (предиктора); a² — дисперсия значений характеристики (предиктора) в группе уров­ня загрязнения;

N — количество предикторов, используемых для проведения оценки; Pj² — «расстояние» от произвольной точки в фазовом пространстве си­туаций до центра тяжести j-й группы уровня загрязнения.

При проведении прогнозирования по приведенной формуле рассчитыва­ются величины P² для высокого, повышенного и пониженного уровней за­грязнения воздуха. На основании полученных данных делается вывод о при­надлежности фактической ситуации к той или иной группе. Основанием для этого является наименьшее из трех значений величины «расстояния» P².

Оправдываемость прогнозов по уровню загрязнения атмосферы составляет 73—75 % [140].

Метод последовательной графической регрессии основан на использова­нии для прогноза загрязнения воздуха предварительно составляемых корреля­ционных графиков, которые выражают зависимость уровня загрязнения от определенного числа предикторов. Причем для реализации метода преду­сматривается вначале построение корреляционных графиков, на которых вы­ражаются зависимости предиканта (уровня загрязнения воздуха) от двух пре­дикторов. Эти два предиктора по возможности выбираются таким образом, чтобы характер связи между загрязнением воздуха и одним из них зависел от значения другого. Общее количество используемых предикторов, а следо­вательно, и число корреляционных графиков не ограничивается. Непремен­ным условием является наличие связи между этими предикторами и уровнем загрязнения воздуха. Для построения графиков используется вся имеющаяся информация по результатам наблюдений в данном городе за несколько лет.