Анализ атмосферного воздуха с помощью газоанализаторов

Газоанализаторы в отличие от стационарных приборов (хроматографы, полярографы и др.) не позволяют достигнуть столь же высокой чувствительности, точности и селективности.

Однако при необходимости оперативного контроля содержания примесей загрязняющих веществ в атмосферном воздухе и особенно в воздухе рабочей зоны и в промышленных выбросах они могут быть полезны.

Марки газоанализаторов «Платан-1» «Гамма-М», Палладий-М3, Палладий-М6 ГМК-З, «Нитрон» «Сирена-2».

Каждый из газоанализаторов предназначен как правило для определения 1-2 веществ. С их помощью ведут определение SO₂, NO, СО и других газов.

РАЗДЕЛ 5.ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ НАБЛЮДЕНИЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ СИТУАЦИИ. ОЦЕНКА АНТРОПОГЕННОЙ НАГРУЗКИ НА ОКРУЖАЮЩУЮ СРЕДУ. МЕТОДЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И АНАЛИЗА ДАННЫХ В СИСТЕМЕ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА

Статистические характеристики в экологическом мониторинге

Поскольку мониторинг представляет собой систему повторных наблюдений показателей состояния окружающей среды в пространстве и во времени, то в нем нашли широкое применение статистические характеристики.

• среднее арифметическое значение концентрации примеси

,

i- порядковый номер замера (результата анализа);

n - число замеров;

С_i - концентрация вещества в i-ом замере, мг/м³;

• среднее квадратическое отклонение результатов измерений от среднего арифметического (s)

• коэффициент вариации, показывающий долю изменчивости показателя от среднего арифметического значения (V, %)

- среднюю кратность превышения ПДК (К_ср)

,

где К_ср - средняя кратность превышения ПДК;

С_i - максимально разовая концентрация, мг/м³;

n - число анализов;

ПДК_i - предельно допустимая концентрация, мг/м³;

- максимальное значение концентрации примеси;

• максимальную кратность превышения ПДК (К_max)

,

где С_imax - максимально разовая концентрация i-го вещества, загрязняющего атмосферу, мг/м³;

n - число анализов;

ПДКi - предельно допустимая концентрация, мг/м³;

А также удельный вес результатов анализа с превышением ПДК, рассчитываемый по формуле

УВ = (n/N)100%,

где n - число результатов анализа, в которых имело место превышение ПДК;

N – общее число анализов.

Статистические характеристики применяются при большом числе наблюдений.

Анализ однородности рядов данных наблюдений за качеством окружающей среды

Для установления надежности результатов определения концентраций примесей в воздухе городов и оценки возможной погрешности измерений проводится регулярный критический контроль исходных данных. Критический контроль позволяет выявить сомнительную информацию и определить достоверность средних и максимальных характеристик на определенном уровне значимости [14].

Для проведения контроля качества данных наблюдений в городе выполняют предварительную статистическую обработку результатов наблюдений за уровнем загрязнения воздуха в предыдущие годы и устанавливают критерии контроля, а также закономерности пространственных изменений концентраций примесей.

Критерии устанавливаются из однородного временного ряда данных о концентрациях примесей, поэтому необходимо проверить, является ли рассматриваемый ряд однородным. Выделяется два вида однородности: статистическая и климатологическая. Нарушение статистической однородности ряда возникает при изменении условий определения концентрации примеси, в том числе при установке нового прибора, изменении метода определения концентраций, местонахождения поста или условий окружающей местности.

Нарушение климатологической однородности ряда связано с антропогенными воздействиями, такими как изменение объемов выбросов при появлении нового источника загрязнения или закрытии действующего, введении в действие газоочистных сооружений или новой технологии производства, смена вида топлива. Устранению климатологической неоднородности, т.е. получению сравнимых рядов значений концентрации примесей на отдельных постах, должно предшествовать исследование статистической однородности ряда.

Статистически однородные ряды используются для выявления тенденции изменения уровня загрязнения атмосферы за длительный период, связанных с антропогенным воздействием. Статистически и климатографически однородные ряды наблюдений применяются для получения статистических характеристик загрязнения воздуха из многолетнего ряда наблюдений, например, для определения фоновой концентрации примесей в городе [14].

Для оценки однородности многолетнего ряда концентраций примеси сравнивают значения средних за j месяцев рассматриваемого периода концентраций примеси q_j на посту с наибольшим q_jмакс или наименьшим q_jмин из рассматриваемой выборки (q₁, ..., q_j), где j ³ 12. Из этого ряда вычисляется среднее

,

и его среднее квадратическое отклонение

.

Чтобы оценить принадлежность наибольшего q_jmax или наименьшего q_jмин из q_j к данной однородной выборке за J месяцев, находят отношения

,

.

Результаты сравнивают с величиной U_a, приведенной в таблице, для данного ряда выборки J и принятой доверительной вероятности a = 0,05. Значение q_jмакс (q_jмин) принадлежит к совокупности ряда (однородный ряд), по которой рассчитано q_j, если

U_макс < U_a (U_мин < U_a ).

Если U_макс ³ U_a, то q_jм исключается из дальнейшей обработки при отсутствии подтверждения достоверности q_jм сведениями о значительном изменении режима выбросов или условий рассеивания примесей.

Если U_мин ³ U_a ,то q_jмин исключается из дальнейшей обработки при тех же условиях, что и U_макс. После исключения q_jмакс или q_jмин повторно проводят расчёты q_j, _a и U по формулам 1 - 4, уменьшая на количество исключённых J до тех пор, пока не будет достигнуто условия U < U_a , т.е. получен однородный ряд наблюдений.