인위적 및 생물학적 배출원에 의한 도시 대기 오염의 수학적 모델링. 대기 중 유해 물질의 분산 과정에 대한 수학적 모델링

특히 위험한 오염 조건으로 인한 위생 및 위생 상황에 대한 연구에 특별한주의를 기울이면서 단일 산업 소스에서 오염이 확산되는 생물권 과정을 고려합시다.

일반적인 경우 농도 U의 평균값의 변화는 다음 방정식으로 설명됩니다.

여기서 x 및 y 축은 수평면에 있습니다. z축 - 수직; t는 시간입니다. V, P, W - 축 x, y, z의 방향에 대한 불순물의 평균 이동 속도의 구성 요소; - 교환 계수의 수평 및 수직 성분; - 불순물의 변형으로 인한 농도 변화를 결정하는 계수.

그러나 기류가 역전되지 않은 상태의 경우 도시의 대기 오염은 미미할 수 있으며 인구를 보호하기 위한 특별한 방법이 필요하지 않습니다.

또 다른 상황은 불쾌한 기상 조건(가벼운 바람과 잔잔한 날씨의 온도 역전)으로 인해 발생합니다. 불쾌한 기상 조건에 대한 설명은 거의 연구되지 않은 문제 중 하나입니다.

역전이 발생하는 동안 대기의 지속적인 열 성층화의 경우와 같이 표층의 공기 온도가 상승하고 떨어지지 않습니다. 혼합이 약하게 일어나며, 역전층의 하부는 오염물질의 토치를 부분적 또는 완전히 반사하는 스크린 역할을 하며, 표층의 유해불순물의 농도는 인체의 건강에 유해한 값으로 증가하고, 삶.

대기 오염을 계산하기 위한 이론 모델은 극한 상황에서 산업 소스의 오염에 영향을 미치는 전체 요소 집합을 반영하지 않고 모델 및 프로세스 매개변수의 계수를 결정하기 위해 복잡한 추가 연구(이론 및 실험)가 필요한 근사 모델일 뿐입니다. 그들이 사용된다면 연습에. 대기의 표면 역전과 난류 교환이 없을 때 발생하는 오염으로 인한 극한 조건은 일반 확산 방정식의 특정 경우로 설명됩니다. 그러나 인간의 건강에 가장 위험한 것은 바로 그러한 조건이며 산업 구역의 위치를 ​​계획하는 경우 위생 예측의 대상이어야합니다.

이 목표를 달성하기 위해서는 다음과 같은 장점이 있는 자기 조직화 원칙에 기반한 예측 방정식을 만드는 것이 필요합니다.

예측 방정식의 구조와 알고리즘 모델의 계수는 적절한 조건에서 오염 물질 농도에 대한 현장 관찰 데이터에서 발견되며, 이는 모델의 상당한 개선을 제공합니다.

사업자 등급에 대한 이론적인 정보를 사용하며 최종 사업자 형태의 최종 계산식은 간단하여 기업의 위생 및 위생 구역을 지정할 수 있습니다.

이 기술에 따르면 먼저 미분 연산자 형태의 이론 모델과 반 제국주의 아날로그가 관측 데이터를 사용하여 결정된 다음 식별에 참여하지 않는 데이터로 농도를 계산할 때 적합성을 확인합니다.

단일 소스에서 불순물 전파에 대한 이론적 모델은 원통형 좌표의 확산 방정식입니다.

단일 점 소스의 경우 가장 일반적인 형식을 고려하면 방정식 (3.2)의 형식은 다음과 같습니다.

여기서 M은 단위 시간당 방출 질량입니다. r은 소스로부터의 거리입니다. z는 수직 거리입니다. - 축을 중심으로 한 회전 각도; - 기능:

식 (3.3)에서 볼 수 있듯이 오염원은 높이 H에서 r = 0 지점에 있습니다. r = 0 이외의 지점에서 식은 다음과 같은 형식을 갖습니다.

높이에서 토치를 따라 최대 오염선을 따라 잘라 보겠습니다.

확산 방정식(3.3)은 1차원이 됩니다.

함수는 일반적으로 소스 위치 H의 높이의 함수이기도 합니다. ; ...

방정식 (3.7)의 구조는 차이점 아날로그를 식별하기 위한 초기 구조입니다. 즉, 산업 소스의 대기 오염 모델입니다.

산업 배출에 대한 현장 관찰은 개별 성분의 분포에 대한 방정식을 구성하는 데 사용되었으며 실제 모델 검증의 기초를 형성합니다.

먼지 오염의 최대 수준을 예측하기 위한 방정식의 합성:

함수를 근사화하기 위해 다음 표현식이 사용되었습니다.

선형 함수는 어디에 있습니까?

우리는 해당 차이의 형태로 파생 상품을 씁니다.

그런 다음 차분 연산자의 구조는 선형 연산자 F의 클래스에서 찾아야 합니다.

i - 지점에서 오염 물질의 농도는 어디에 있습니까? - 원점에서 i - 점까지의 반경을 넘어선 거리.

우크라이나의 여러 도시에 대한 연구 데이터에 따르면 오염 관찰의 연속 곡선이 근사화되었습니다. 조합 알고리즘은 모델을 생성합니다.

어디; ; - 먼지 농도(점에서의 최대값).

따라서 도시의 대기 품질을 결정하는 방법은 농도가 주어진 물질에 허용되는 최대 값에 도달 할 때까지 오염 물질의 농도를 계산하는 것으로 구성됩니다.

현대 생태 상황의 조건에서 대기 오염의 모델링은 시급한 문제입니다. 오염 유형, 배출 매개변수, 기상, 지형 및 오염 물질의 분산에 영향을 미치는 기타 조건에 따라 모델링되는 물리화학적 프로세스를 설명하는 다양한 수학적 접근을 사용하여 대기 대기 질 상태의 모델링이 고려됩니다. 대기 오염 모델에 대한 주요 요구 사항이 제공됩니다. 대기 오염 모델의 구성 및 분류 단계가 고려됩니다. 대기 오염 모델의 유형 중 하나는 대기에서 발생하는 물리적 과정에 대한 수학적 설명에 기반한 모델입니다. 난류 확산 방정식의 솔루션을 기반으로 하는 모델은 유사합니다. "코일", 토치 "," 상자 "및" 유한차이 "모델에 대한 오염 물질의 이동 및 확산 현상을 설명하기 위한 방정식의 솔루션이 고려됩니다. 이러한 모델의 장점과 단점이 설명되어 있습니다. "횃불" 모델의 소프트웨어 구현이 설명됩니다.

대기 오염

모델링

"실꾸리"

난류 확산 방정식

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현대 생태 상황의 조건에서 대기 오염의 모델링은 시급한 문제입니다.

컴퓨터 기술의 발전으로 수학적 모델링 장치를 사용하여 대기 확산, 대기 중 오염 물질의 변형, 불순물의 세척 및 침전 과정 등과 같은 복잡한 물리 화학적 과정을 연구하는 것이 가능합니다. 기상 및 지형 조건.

대기 오염 모델은 다음과 같은 기본 요구 사항을 충족해야 합니다. 기상 조건과 접촉 지점의 대류권 및 지표면, 오염원 유형을 고려합니다. 정보의 양이 증가하거나 품질이 향상됨에 따라 모델의 정확도가 증가합니다.

대기 오염 모델을 구축하는 단계는 그림 1에 나와 있습니다. 1.

모델링 결과는 시공간의 유해물질 농도 분포이다.

모델링 문제의 공식화 내용은 운영 예측 또는 장기 계획의 수령일 수 있습니다. 예측은 30분에서 1일 동안 작동하는 것으로 간주됩니다. 다른 출처는 다른 예측 기간을 고려합니다. 1-2시간의 시간을 가정한 명시적 또는 운영적, 12시간에서 1-2일 동안의 단기적, 3일에서 2-3주까지의 장기-전향적- 한 달에서 몇 년 ...

대기에서 발생하는 과정을 모델링하기 위한 다양한 접근 방식이 존재하는 것은 대기 확산 현상의 모든 매개변수를 고려하는 일반화된 물리 및 수학적 모델이 없기 때문입니다. 모델링 접근 방식의 선택은 문제의 공식화에 따라 달라지며 모델의 품질과 예측의 정확성을 결정합니다.

쌀. 1. 대기오염 모델 구축 단계

대기 오염을 모델링할 때 예측의 유형과 시간을 고려하고 대기 오염원의 등급(포인트, 선형, 면적 등)과 오염원의 영토 위치를 결정해야 합니다.

대기에서 발생하는 프로세스를 모델링하는 접근 방식의 분류는 그림 1에 나와 있습니다. 2.

대기 오염 모델의 유형 중 하나는 대기에서 발생하는 물리적 과정에 대한 수학적 설명에 기반한 모델입니다. 난류 확산 방정식의 솔루션을 기반으로 구축된 모델도 유사합니다(그림 3).

이 모델에서 대기 중 오염 물질의 이동 및 확산의 물리적 현상은 다음 방정식으로 설명됩니다.

여기서 C는 오염 물질의 농도, 난류 확산 계수는 공기 속도의 평균 필드 벡터입니다. QC는 오염원입니다.

식 (1)을 푸는 문제의 수학적 공식화를 위해서는 초기 및 경계 조건을 설정하는 것이 필요하며, 그 선택은 오염원의 유형과 표면의 특성에 기인합니다.

특정 가정 및 제한 하에서 또는 수치적 방법을 사용하는 경우에만 방정식 (1)에 대한 해를 얻을 수 있습니다.

쌀. 2. 대기오염 모델 분류

쌀. 3. 난류확산방정식의 해에 기초한 모델

식 (1)에서 공기 흐름으로 오염 물질 입자의 전파가 없다고 가정하고 대기의 불균일성과 오염원이 지역 외부에 있다고 가정하면 방정식을 얻습니다.

(2)

이 방정식의 기본 솔루션은 가우스 곡선이며 "코일" 및 "토치" 모델에 사용됩니다.

코일 모델은 오염원이 순간적이라고 가정합니다. 바람의 영향을 받는 오염물질 배출의 이동은 움직이는 좌표계로 표현됩니다.

탱글 모델은 다음과 같습니다.

여기서 x, y, z - 움직임의 궤적을 결정하는 "볼"중심의 좌표. u, v, w - 시간 t에서 x, y, z 방향의 풍속 평균값; σ x, σ y, σ z - 각각 x, y, z 방향에서 "코일" 크기의 표준 편차. Q는 시간 t에서 배출원에서 배출된 오염물질의 양입니다.

"볼" 모델은 x, y, z 방향의 풍속을 여러 번 측정해야 하고, 오염 물질의 볼 매개변수(중심 높이, 방향에 따른 치수 편차)를 식별하는 어려움과 같은 몇 가지 단점이 있습니다. 소프트웨어 구현의 복잡성.

토치 모델을 고려하십시오. 이 모델에서는 소스가 포인트라고 가정하고 연속적으로 작동합니다.

"토치" 모델은 높이가 다른 점 오염원에서 오염 물질을 배출하는 경우 사용되며 배출의 온도와 특성은 고려되지 않습니다.

토치 모델은 다음과 같습니다.

여기서 C(x, y, z, H)는 좌표 x, y, z를 따른 농도 분포이고, Q는 오염 물질의 방출 속도입니다. u는 평균 풍속입니다. σ y (x), σ z (x)는 주어진 x에서 수평 및 수직 방향의 "토치" 치수의 표준 편차이고, H = h + Dh는 토치 상승의 유효 높이입니다. h는 파이프의 높이입니다. Dh - 부력으로 인한 횃불의 상승.

모델을 고려할 때 다음 가정을 고려합니다.

고려 지역 내에서 기상 조건은 일정하며 시간이 지나도 변하지 않습니다.

오염 물질과의 화학 반응은 일어나지 않습니다.

오염 물질은 표면에 흡수되지 않습니다.

고려 영역에서 표면은 평평합니다.

"횃불" 모델은 비교적 간단하며 실험적으로 결정된 제한된 수의 매개변수를 사용하여 오염물질의 농도를 계산할 수 있다는 것이 주요 이점입니다. 연구 경험에 따르면 이 모델은 기상 상황의 70%에 적용될 수 있습니다.

상자 모델은 큰 표면 소스의 오염 수준을 대략적으로 추정하는 데 사용됩니다.

이 모델은 다음과 같은 형식을 가지고 있습니다.

여기서 l은 "상자"의 너비, h는 높이, C는 "상자"의 뒤쪽(바람 방향) 벽의 평균 농도입니다. u는 "상자"를 통과하는 평균 풍속입니다.

확산 방정식을 풀기 위해 수치적 방법을 사용할 때 "유한 차분" 모델을 얻습니다. 이러한 방식으로 얻은 모델은 소스, 환경 및 경계 조건의 매개변수에 의존하지 않습니다.

이러한 모델의 주요 단점은 안정성과 정확성을 결정하는 복잡성과 높은 계산 오류 확률입니다.

이 문서는 "횃불" 모델의 소프트웨어 구현을 고려합니다. 프로그램은 볼랜드 C++빌더 6.0 개발환경에서 C++언어로 실행됩니다.

"대기 오염 모델"프로그램의 메뉴는 파일, 계산, 도움말의 세 가지 항목으로 구성됩니다. 메뉴 항목의 내용은 그림 1에 나와 있습니다. 4. 프로그램은 파일에서 계산 매개변수를 로드하고 키보드에서 입력할 수 있습니다. 또한 프로그램 작업에 대한 자세한 지침을 제공합니다.

프로그램의 메인 창은 매개변수를 채우는 세 영역과 계산된 결과를 표시하는 영역으로 구성되어 있습니다. 왼쪽 상단 영역에는 풍속 및 방향과 같은 대기 매개변수를 입력하기 위한 필드가 있습니다. 오른쪽은 오염원의 매개변수를 입력하는 영역입니다. 프로그램이 시작되면 값 "1"이 "소스 번호" 입력 필드에 설정됩니다. 다음으로 소스 좌표, 오염율, 파이프 높이 및 화염 높이 필드를 입력합니다. "저장"버튼을 누르면 현재 소스의 매개 변수가 저장되고 입력 필드의 값이 재설정되며 "소스 번호"필드가 숫자의 다음 값으로 자동 변경됩니다.

쌀. 4. 메뉴 항목의 내용

쌀. 5. 메인 창

왼쪽 하단 영역에는 측정 지점의 좌표를 입력하기 위한 필드가 있습니다. 각 소스에 대한 모든 데이터를 입력한 후 "계산" 버튼을 클릭합니다.

메인 창 하단에는 결과를 표시하는 필드가 있습니다. 이 필드는 각 측정 지점에 대해 계산된 오염 물질 농도 값을 누적합니다. 프로그램 결과는 텍스트 파일로 저장할 수 있습니다. 이 파일에는 각 측정 지점에 대한 결과가 포함되어 있습니다: 대기의 입력된 매개변수, 일련 번호에 따른 오염원의 수 및 매개변수, 측정 지점의 좌표.

매개변수를 로드하기 위한 입력 파일에는 풍속, 풍향, 세 방향의 측정점 좌표, 소스 수 및 각 소스에 대해 각각 현재 소스의 수와 같은 데이터가 주어진 순서대로 포함되어야 합니다. 오염 속도, 파이프 높이, 토치 높이의 세 방향으로 소스 좌표.

채워진 입력 필드와 5개의 측정 지점에 대한 계산된 결과가 있는 기본 프로그램 창은 그림 1에 나와 있습니다. 5.

이 논문에서는 오염 유형, 배출 매개변수, 기상, 지형 및 오염 물질의 분산에 영향을 미치는 기타 조건을 고려하는 다양한 수학적 접근을 사용하여 대기 공기의 상태를 설명하는 오염 물질 분포의 다양한 모델을 고려합니다. 대기 오염 모델에 대한 주요 요구 사항이 제공됩니다. 대기 오염 모델의 구성 및 분류 단계가 고려됩니다.

"횃불" 모델은 소프트웨어로 구현됩니다. 개발된 프로그램은 측정 지점에서 오염 물질의 농도를 계산하는 기능을 제공합니다. 시뮬레이션에서 얻은 결과는 실험적으로 확인되었습니다.

앞으로는 대기 오염 수준에 대한 운영 예측과 장기 계획이 모두 가능한 자동화 시스템을 구축할 계획입니다.

참고문헌

4.1. 오염의 수학적 모델

대기

이탄 화재의 결과로 공기는 이탄 연소 생성물로 과포화됩니다. 일산화탄소와 이산화탄소의 함량뿐만 아니라 오염 물질의 가장 작은 입자 형태로 연소되지 않은 제품도 증가합니다. 이러한 상황은 기관지 천식, 만성 기관지염, 폐쇄성 폐 질환과 같은 만성 기관지 폐 질환으로 고통받는 사람들이 매우 잘 견디지 못하는 것이 분명합니다. 뇌와 심장 혈관 문제가 있는 사람들은 또한 공기 중 일산화탄소와 이산화탄소의 증가로 고통받습니다. 일반적으로 스모그로 인한 피해는 물론 모든 사람이 경험합니다.

1톤의 천연 수분 이탄이 연소되는 동안 대기 중으로 유해 물질이 배출되는 데이터가 표에 나와 있습니다. 4.1.

표 4.1 토탄의 연소 생성물 물질 배출 질량(kg/t 천연 연료) 고형물(검댕, 무기 분진, SiO2) 32, 이산화황(SO2) 1, 일산화탄소(CO) 24, 이산화질소(NO2) 1 , 문제 환경 품질 관리는 유해한 불순물의 운송 및 확산 과정에 대한 수학적 모델링과 불가분의 관계가 있습니다. 개별 문제를 해결하는 데 수학적 방법을 사용하는 성공은 주로 연구 중인 환경에서 발생하는 실제 프로세스를 설명하는 데 사용되는 모델의 적절성에 달려 있습니다. 작업은 대기 오염의 수학적 모델의 개발 및 사용에 전념합니다.

환경 오염의 수학적 모델의 구성은 특정 대상과 관련하여 생성하는 프로세스를 공식화하여 단순화됩니다. 일반적으로 환경오염의 수학적 모델은 수학적 모델이 사용되는 솔루션의 과제, 그 구조, 연구된 현상의 세부사항, 사용된 실험 정보의 양에 따라 통계적 모델과 확산 모델로 나눌 수 있습니다. 각 접근 방식에는 고유한 장점과 단점이 있으며 연구된 오염 과정의 조건이 얼마나 적절한지에 따라 크게 달라집니다.

대기 확산에 대한 첫 번째 작업에서도 표면 공기층에서 혼합물의 전파에 대한 이론적 연구에 대한 두 가지 접근 방식이 설명되었습니다. 그 중 하나는 일정한 계수를 갖는 난류 확산 방정식의 솔루션을 기반으로 한 A. Roberts의 작업과 관련되었습니다. O. Setton이 개발한 또 다른 접근 방식은 통계적으로 얻은 공식을 사용하여 출처의 불순물 농도를 결정하는 것이었습니다.

Setton에 따르면 서로 다른 방향으로 점 소스 근처의 불순물 분포는 가우스 법칙으로 설명됩니다.

처음에 Setton은 지상 기반 소스의 경우에 대한 공식을 얻었고, 이후 상대적으로 짧은 거리(수백 미터)에 대한 평형 조건에서 Norton(영국)의 관측 결과에 의해 확인되었습니다. 이후 이 공식은 충분한 근거 없이 고지대 수원의 경우에 적용되었다.

블랙박스 모델이라고 불리는 통계 모델은 주어진 기준을 최소화하여 측정 정보를 기반으로 구조와 매개변수를 결정한다는 점이 다릅니다. 이러한 모델에는 두 가지 주요 그룹이 있습니다. 첫 번째는 모델의 구조에 대한 선험적 지식이 부족한 것이 특징이며, 연구자는 여러 가능한 구조를 순차적으로 검증한 결과로 모델을 개발합니다. 두 번째로, 모델의 구조는 재료 균형 비율 또는 이전에 알려진 프로세스 및 현상 설명을 기반으로 부분적으로 또는 완전히 결정될 수 있습니다. 이 클래스의 모델의 장점은 연구 대상의 무작위 변동에 대한 단순성과 상대적으로 낮은 민감도입니다.

대기 오염에 대한 통계 모델은 과거 데이터를 기반으로 구축되며 때로는 실제 물리적 프로세스에 대한 지식 없이 구축됩니다. 경험적 관측 데이터를 사용하여 기상 조건의 특정 조합과 혼합물의 농도가 높은 경우 사이의 상관 관계가 설정됩니다. 그러나 대기 오염과 기상 매개변수 사이의 통계적 연관성이 항상 충분히 가까운 것은 아닙니다. 통계 모델 사용의 주요 제한 사항은 사용 조건이 구축 조건과 다를 수 있다는 것입니다. 이러한 모델이 해결하는 주요 작업은 관측소가 없는 장소의 오염 수준을 예측하는 것입니다. 높은 농도 값의 발생 빈도 및 높은 수준의 오염 기간 예측; 장기 계획의 문제를 해결할 때 해당 지역의 농도의 정상 상태 값 결정.

가장 널리 퍼진 것은 불순물 확산에 대한 해당 미분 방정식의 솔루션을 기반으로 하는 모델입니다. 그러나 환경 대상은 상호 관련된 매개변수가 엄청나게 많은 매우 복잡한 시스템이기 때문에 일반적으로 신속한 평가가 어렵기 때문에 결정론적 모델의 정확도는 제한적입니다. 그들은 환경의 물리 화학적 및 생물학적 과정에 대한 연구를 기반으로하며 시간이 지남에 따라 이러한 과정의 발전을 반영합니다. 그들의 존엄성은 이러한 과정에서 인과 관계의 가시성에 있습니다.

사용은 공간적, 시간적 규모에서 국부적인 특정 문제를 해결하는 데 효과적입니다. 이러한 모델의 적용 한계에 대한 질문은 아직 자세히 연구되지 않았습니다.

수치적 방법으로 확산 방정식을 푸는 것을 기반으로 하는 모델에는 네 가지 주요 유형이 있습니다.

"코일" 모델은 순간적인 오염원에 대한 가정을 포함합니다. 바람의 영향으로 소스에서 형성된 구름이 이동하는 과정은 움직이는 좌표계에서 고려됩니다. 이 모델의 단점은 많은 양의 기상 데이터(특히 세 좌표에서 풍속 측정)에 대한 요구 사항, "공"의 무게 중심의 초기 높이를 결정하는 어려움, 계산 프로그램.

"토치" 모델은 지속적으로 작동하는 소스의 가정을 기반으로 하며 시간 경과에 따른 기본 확산 방정식의 통합을 제공합니다. 모델에는 다음과 같은 요구 사항이 적용됩니다. 수평 방향 기상장의 균일성 및 정상성; 대기에 머무는 동안 오염 물질의 미미한 물리적 및 화학적 변형; 평평한 기본 표면. 모델의 주요 장점은 단순성과 실험적으로 결정된 소수의 매개변수에서 농도장을 계산할 수 있다는 것입니다. 그러나 모델의 예측 정확도는 높지 않습니다. "토치" 모델은 높은 소스(높이가 100 ... 200m인 굴뚝)와 기상 매개변수의 특정 분포에서 농도 필드 계산을 기반으로 한 장기 계획 문제를 해결하는 데 가장 효과적입니다. .

상자 모델은 큰 표면 소스에서 나오는 오염 물질의 농도를 대략적으로 추정하는 데 사용됩니다. 모델을 구성할 때 풍속은 높이가 동일하고 제트의 가로 및 세로 방향의 확산이 작다고 가정합니다. 이러한 조건은 대기 오염의 원인을 건물, 구조물, 지역의 지형적 특징, 역전으로 제한할 때 충족됩니다. 단일 "박스" 모델 외에도 분포된 배출원에서 농도를 추정하기 위한 다중 박스 모델을 구성하는 알려진 옵션이 있습니다. 이 경우 대기는 "상자" 시스템으로 나뉘며, 내부의 농도는 좌표 y와 z에 의존하지 않으며 물질 입자는 매체에 대해 상대적으로 이동하지 않습니다. 그런 다음 "상자" 사이의 불순물 플럭스와 각 상자의 농도가 계산됩니다. 하단 "상자"는 지표면, 위의 반전 높이 또는 임의의 상한 경계에 의해 제한됩니다.

"유한차" 유형 모델은 3차원 셀이 있는 수치 솔루션을 얻기 위해 공기 유역을 근사하는 것을 기반으로 합니다. 이러한 모델에서 발생하는 문제는 안정성, 정확성, 시간 비용 및 컴퓨터 메모리 양과 관련된 문제입니다. 계산 오류는 종종 가정 시스템(높이에 따른 풍속의 불변성, 할당된 체적의 경계를 가로지르는 수평 이동의 부재 등)으로 인해 중요합니다. 수치적 방법의 사용은 농도장 자체의 불균일성으로 인해 복잡하며, 이는 소스 근처에서 최대 수준에 도달하고 거리가 멀어질수록 급격히 감소합니다.

확산 이론에 기초하여 얻은 모델은 대기 중 오염 물질의 확산 과정을 연구하는 데 이론적이고 실용적인 가치가 있습니다. 그러나 이들의 실제 적용은 첫째, 고유한 한계로 인해 어렵습니다. 둘째, 기상 매개변수, 지형 지형 등에 포함된 불확실성으로 인해

난류 확산 방정식을 사용하여 혼합물의 이동에 대한 설명은 일반적으로 공간에 고정된 좌표계를 참조하므로 오일러 특성과 관련이 있습니다. 대기 확산 과정에 대한 통계적 설명에서 대부분은 라그랑주 좌표계에서 진행됩니다. 이 두 접근 방식을 연결하기 위해서는 난류 매질의 라그랑주 특성과 오일러 특성 사이의 관계를 연구하는 것이 중요합니다.

소련에서 수행된 작업에서 대부분의 경우 난류 확산 방정식을 풀기 위해 경로가 선택되었습니다. 이 접근 방식은 더 보편적이어서 다양한 유형의 소스, 환경의 다양한 특성 및 경계 조건과 관련된 문제를 연구할 수 있습니다. 이러한 상황은 배출 규제를 포함하여 이론 결과의 실제 사용 개발에 매우 ​​중요합니다.

4.2. 대기 오염 평가 방법 및 현재 규제 프레임워크와의 관계 공기 분산 시스템인 대기는 다양한 양의 자연 및 인위적 기원의 다양한 불순물을 포함합니다. 오염된 공기는 일반적으로 불순물이 포함된 공기라고 하며, 그 구성과 농도는 인간과 환경 물체, 동물군, 식물군, 건물 등에 피해를 줄 수 있습니다.

공기 중 오염 물질은 기체 상태일 수 있으며 액체 및 고체 에어로졸 형태로 부유할 수 있습니다. 대기 오염 물질은 대기의 화학적(광화학적) 상호 작용의 결과로 형성되는 자연적 및 인위적 기원일 수 있습니다. 대기 중 화학적 변형의 산물은 원래의 화학 물질보다 환경적으로 더 위험할 수 있습니다.

대기 오염 수준은 기온과 습도, 우세한 바람의 방향과 속도, 온도 역전 등 기상 조건에 따라 다릅니다. 공기의 물리적 특성에 따라 공기에 포함된 오염물질의 물리적, 화학적 활성이 변합니다.

대기 질 표준을 설정하려면 허용 가능한 수준을 정의해야 합니다. 화학적 요인의 허용 가능한 함량 표준화는 행동에 임계 값이 있다는 아이디어를 기반으로합니다. 역치 농도의 값은 상대적이며 물리적(물질의 응집 상태, 환경, 체제, 섭취 기간 등) 및 생물학적(신체의 생리적 상태, 연령, 경로 섭취 등). 다른 국가에서는 오염 표준 적용 장소 문제에 다르게 접근합니다. 일부 국가에서는 유해 물질을 대기 중으로 배출하는 기준이 설정되고 다른 국가에서는 원자재 품질, 구내에 대한 기준이 설정됩니다.

어떤 현상을 연구할 때 문제에 대한 질적 설명이 먼저 얻어집니다. 모델링 단계에서는 정성적 표현이 정량적 표현으로 바뀝니다. 이 단계에서 각 솔루션 옵션에 대한 변수와 시스템의 출력 데이터인 입력 데이터 간의 기능적 종속성이 결정됩니다. 모델 구축은 비공식적 절차이며 연구원의 경험에 크게 의존하며 항상 특정 실험 자료에 의존합니다. 모델은 현상을 올바르게 반영해야 하지만 이것으로 충분하지 않습니다. 사용하기 쉬워야 합니다. 따라서 모델의 세부 정도, 표현 형식은 연구에 따라 다릅니다.

실험 자료를 연구하고 공식화하는 것이 수학적 모델을 구축하는 유일한 방법은 아닙니다. 보다 일반적인 모델에서 특정 현상을 설명하는 모델을 얻는 것이 중요한 역할을 합니다. 오늘날 수학적 모델링은 다양한 지식 분야에서 사용되며 상당히 일반적인 성격의 많은 원리와 접근 방식이 개발되었습니다.

수학적 모델의 장점은 정확하고 추상적이며 논리적으로 모호하지 않은 방식으로 정보를 전달한다는 것입니다. 모델은 실험을 설정하거나 필요한 관찰을 수행하여 실제 데이터와 비교할 수 있는 예측을 수행할 수 있기 때문에 정확합니다.

모델은 추상적입니다. 수학의 기호 논리는 모든 관련 없는 의미를 제외하고 추론의 연역 논리에 중요한 요소만 추출하기 때문입니다.

수학적 모델의 단점은 종종 수학적 장치의 복잡성에 있습니다. 수학 언어의 결과를 실생활 언어로 번역하는 데 어려움이 있습니다. 아마도 수학적 모델의 가장 큰 단점은 특정 모델을 고집스럽게 옹호함으로써 문제 자체에 도입될 수 있는 왜곡과 관련이 있을 뿐만 아니라 실제로는 사실과 일치하지 않음에도 불구하고 때때로 발생하는 어려움과 관련이 있습니다. 유망하지 않은 것으로 판명 된 모델을 포기해야합니다. ...

수학은 "자연 및 사회적 환경에서 인간 활동의 긍정적이고 부정적인 결과"인 자연 물체 및 현상의 상태를 정량화하는 능력 개발을 위한 조건을 만듭니다. 텍스트 작업을 통해 환경에 대한 질문을 밝힐 수 있고, 환경을 돌보고, 합리적인 자연 관리, 자연 자원의 복원 및 증대 각 수학 과정은 환경 인식 형성에 기여할 수 있습니다.

수학자들은 과학적 문제를 논의할 때 서로 말하고 특별한 "수학 언어"로 글을 쓴다는 점에서 비수학자와 다릅니다. 이것은 어리석은 것이 아닙니다. 수학 언어에서 많은 진술이 더 명확하고 투명해 보이기 때문에 이것은 필수입니다. 일반 언어보다.

다음은 몇 가지 친숙한 진술입니다.

1) "용어의 장소가 바뀌어도 금액은 변하지 않습니다."

"분모가 같은 두 분수를 더하려면 분자를 더하고 분모는 그대로 두어야 합니다."

수학자는 다양한 숫자, 문자(변수), 산술 기호 및 기타 기호를 사용하는 수학적 언어로 작성된 진술을 번역합니다.

수학 언어로 작성된 두 문장은 다음과 같습니다.

1) a + b = b + a; 2)

수학적 언어에서 일반 언어로 번역하면 더 긴 문장을 얻을 수 있습니다.

예를 들어, 수학 언어에서 곱셈의 분포 법칙은 다음과 같이 작성됩니다. a (b + c) = ab + ac.

그리고 일반 언어로:

"숫자를 숫자 b와 c의 합으로 곱하려면 숫자에 각 항을 차례로 곱하고 결과 곱을 더해야 합니다."

"수학적 모델"을 무엇이라고 합니까?

대수학은 기본적으로 다양한 실제 상황을 수학적 모델의 형태로 수학적 언어로 기술한 다음 실제 상황을 다루지 않고 이러한 모델을 대수학에서 발전된 다양한 규칙, 속성, 법칙을 이용하여 다룬다는 사실을 다룬다.

다음은 수학적 모델입니다. 몇 가지 실제 상황:

실제 상황 수학적 모델

1. 여학생과 남학생의 학급에서 동등하게 a = b

2. 남아보다 여아가 2명 더 많다 a - b = 2 or a = b 2 or a-2 = b

3 3명의 여학생이 수업을 떠나면 남학생 b = 3(a-3)

3배가 된다

짧은 표현 표기법 외에 실제 상황에서 수학적 모델이 필요한 이유는 무엇입니까? 이 질문에 답하기 위해 다음 문제를 풀어보자.

3일 반에 여학생이 남학생보다 두 배나 많습니다. 세 명의 여학생이 이 반을 떠나고 세 명의 남학생이 오면 남학생보다 여학생이 4명이 더 많습니다. 이 반에 몇 명의 학생이 있습니까?

해결책. x를 학급의 남학생 ​​수라고 하면 2x는 여학생 수입니다. 세 명의 소녀가 떠나면 (2x-3) 소녀가 남습니다. 세 소년이 오면 (x + 3) 소년이 있습니다. 조건에 따라 남아보다 여아가 4명 더 많습니다. 수학 언어에서는 다음과 같이 작성됩니다. (2x-3) - (x + 3) = 4. 이 방정식은 문제의 수학적 모델입니다. 방정식을 풀기 위해 우리에게 알려진 규칙을 사용하여 다음을 얻습니다.

2x-3-x-3 = 4(괄호 여는 부분), x-6 = 4(유사한 용어가 제공됨), x = 6 + 4, x = 10.

이제 우리는 문제의 질문에 답할 수 있습니다. 한 반에 남학생이 10명 있다는 것은 여학생이 20명(조건에 따라 두 배 더 많았던 것으로 기억합니다), 즉 한 학급에 30명의 학생이 있다는 의미입니다. 눈치 챘다면 문제를 해결하는 과정에서 추론이 세 단계로 명확하게 구분되었습니다.

첫 번째 단계에서 수학적 모델이 작성되었습니다 (방정식 (2x-3)-(x + 3) = 4의 형태로).

두 번째 단계에서 우리의 지식을 적용하여 이 모델을 풀거나 오히려 가장 단순한 형태(x = 10)로 가져왔습니다.

이 단계에서 우리는 소녀나 소년에 대해 생각하지 않고 "순수하게" 수학 연산을 수행했습니다.

세 번째 단계에서는 얻은 솔루션을 사용하여 문제의 질문에 답했습니다.

수학을 녹색화하는 것은 학생들이 주변 세계와 환경 문제에 대한 지식을 얻는 데 도움이 될 것입니다.

1. 숲 - 질서 정연한 분위기. 가문비나무 농장 1헥타르는 연간 최대 32톤의 먼지, 소나무 - 최대 35톤, 느릅나무 - 최대 43톤, 참나무 - 최대 54톤, 너도밤나무 - 최대 68톤을 보유할 수 있습니다. 10헥타르의 가문비나무 숲이 3년 동안 유지됩니까? 6개월에 3헥타르의 참나무?

2. 가장 작은 물방울로 하루에 150리터의 물이 결함이 있는 수도꼭지에서 흘러 나옵니다.

A) 각 가정의 아파트에 수도꼭지가 하나 이상 고장난 경우 20가족이 10일 동안 잃을 수 있는 물의 양은 얼마입니까? b) 20 ° C의 온도에서 길이 5-6cm의 진주 보리 한 개는 하루에 최대 16리터의 물을 정화합니다. 그녀는 잃어버린 물을 되찾기 위해 얼마나 오래 일해야 할까요?

3. 과학자와 전문가들은 Kalmykia를 생태 재앙의 지역으로 선언했습니다. Kalmykia의 움직이는 모래 면적은 560,000 헥타르이며 매년 40,000 헥타르가 추가로 증가합니다. Kalmykia의 면적이 76,000km3임을 알면 인간의 잘못으로 인해 유럽에 실제 사막이 몇 년 동안 나타날 것인지 계산하십시오.

4. 우리나라 산림이 7억 9160만 헥타르(세계 전체 산림의 5분의 1)를 차지한다면 전 세계 산림의 면적은 얼마인가?

관찰 및 계산에 따르면 18cm 두께의 토양 층이 휴경지보다 3.5배 느린 작물 아래, 작물 아래보다 150배 느린 숲 아래에서 15년 동안 사용하지 않고 씻겨나갑니다. 숲 아래의 토양층이 휴경지 아래보다 얼마나 더 천천히 씻겨 나가는지 결정하십시오.

작은 잎이 달린 린든은 최대 400 년 동안 숲에서 살며 도시 조건에서는 2.5 배 적습니다. 린든 나무는 도시에서 몇 년을 살 수 있습니까? 왜 도시에서 나무의 기대 수명이 줄어들고 있다고 생각합니까?

자연 방사성 배경은 모든 사람에게 영향을 미칩니다. 내부 및 외부 조사의 결과로 사람은 연간 평균 0.1rem을 받습니다. 사람이 일생 동안 받는 방사선량. 일생에 큰 위험이 없다면 사람은 35rem을 얻을 수 있습니다.)

현재 지구상의 숲은 약 4천만 km2를 차지합니다. 이 값은 매년 2%씩 감소합니다. 이 과정이 중단되지 않으면 행성은 언제 "폐" 없이 남게 될까요?

9. 아프리카에서는 숲이 영토의 60%를 차지했지만 지금은 17%에 불과합니다. 아프리카의 영토가 3,030만 제곱킬로미터라면 아프리카의 산림 면적은 몇 백만 제곱킬로미터가 줄어들었습니까?

시베리아에서는 매년 60만 헥타르의 숲이 베어지고 같은 양의 숲이 화재로 소멸됩니다. 연간 20만 헥타르를 인위적으로 복원합니다. (삼림 벌채를 보상하기 위해 매년 150만 헥타르의 숲을 심어야 합니다.) 필요한 것으로부터 복원되는 숲의 비율은 얼마입니까?

세계에서 매년 16억 m3의 목재가 추출되며 전체 목재의 약 20%가 연료로 사용됩니다.

연간 몇 입방 미터의 나무가 태워집니까?

마스카렌 제도에서는 토종 조류 28종 중 24종이 멸종했는데, 세계에서 멸종된 조류 중 가장 높은 비율은?

혹독한 겨울에는 최대 90%의 새가 숲에서 죽을 수 있습니다. 숲에 3400마리의 새가 있었다면 몇 마리나 남았을까? 그들의 죽음의 주된 이유는 무엇입니까?

벌채나 화재가 있었던 시베리아 소나무(삼나무)가 정착한 것은 주로 호두까기 새가 숲 바닥에 견과류를 숨겨 보호 구역을 만들어 놓았기 때문입니다. 일반적으로 호두까기 인형은 매장량의 20%만 발견하고 나머지는 싹을 틔웁니다. 호두까기 인형이 25곳에 자리를 잡으면 발아할 견과류가 몇 곳이나 될까요?

토양 침식의 결과 토양 비옥도 감소, 지하수 수위 감소, 하천 수위 감소 등 지난 100년 동안 전체 경작지의 27%가 침식되었습니다. 경작지가 약 40억 헥타르이면 이것은 몇 헥타르입니까?

Novgorod 지역에서 1992 년 차량의 오염 물질 배출량은 탄소 산화물 - 58,000 톤, 탄화수소 - 10,000 톤, 질소 산화물 - 4,000 톤을 포함하여 72,000 톤에 달했습니다.

총 배출량에서 이러한 각 물질의 비율을 결정하십시오.

1928년 BP Tokin 교수는 많은 병원성 미생물을 죽일 수 있는 휘발성 물질(피톤치드)을 방출하는 많은 산림 식물 종의 귀중한 특성을 밝혔습니다. 산업 도시의 공기에 1m3에 50,000 박테리아가 있다면 피톤치드의 작용 덕분에 숲에는 200 박테리아 만 있습니다. 숲 "구역의 공기 중 박테리아 수는 몇 퍼센트까지 감소합니까?

물 전체 섭취부터 담수. 아시아(117,037백만 m3)에서는 산업이 49%, 농업 - 34%, 주택 및 공동 서비스 - 13%, 운송 - 4%를 차지합니다.

산업에서 대부분의 물은 에너지 부문에서 소비됩니다(약 60%). 에너지는 몇 리터의 물을 사용합니까?

1992년 영양실조 인구는 5억 명 이상이었고 세기말에는 5억 3200만 명으로 증가했습니다(UN 전문가에 따르면). 빈곤선 이하로 생활하는 사람들의 수는 몇 퍼센트까지 증가했습니까?

개발 도상국의 100가구 중 72가구는 판자집과 빈민가에, 최대 92가구는 아프리카에 살고 있습니다. 이러한 정착촌의 특성은 이름에 반영되어 있습니다: 라틴 아메리카 -(버섯), 프랑스어를 사용하는 아프리카 -(통조림 공장 ). 기본적인 위생시설 없이 생활하는 가정의 비율은 몇 퍼센트입니까? 이와 관련하여 환경 보호 및 인간 건강의 어떤 문제가 발생합니까?

21. 강과 숲은 산업 공해로 고통 받고 있습니다. 예를 들어, 스웨덴에는 영토에 100,000개 이상의 호수가 있으며 그 중 18,000개는 "죽은" 수역입니다. 전체 호수의 몇 퍼센트

스웨덴의 죽은 호수는?

22. 약 10,000년 전에 지구는 끝없는 숲으로 덮여 있었고 그 면적은 60억 헥타르가 넘습니다. 경작지와 목초지를 위한 산림 개간과 산업 벌목으로 삼림 면적이 3분의 1로 줄어들었습니다. 산림 면적은 몇 퍼센트까지 감소했습니까?

23. XVI 세기부터 사회의 요구를 확장합니다. , 서유럽의 삼림 벌채를 가속화했습니다. 따라서 한때 국가 영토의 80 %를 차지했던 프랑스의 삼림 면적은 1789 년까지 이미 14 %로 감소했습니다. (역사상 최소 지표.) 18세기 말까지 프랑스의 숲은 어느 지역을 차지했습니까? ?

24. 러시아에서는 총 담수 섭취량(1억 1703만 3700m3) 중 공업, 농업, 주택, 공동 서비스가 가장 많은 비중을 차지한다. 비율을 결정하면 백분율로 얼마인지 알 수 있습니다.

산업: x: 28 = 7: 4

농업: 2: x = 6: 102

유틸리티: 9.1: 4.2 = x: 6

25. 산업도시에서 정상적인 생활을 하려면 1인당 25m2의 녹지가 필요한 것으로 추정됩니다. 약 248,000명이 거주하는 Novgorod시의 녹지 면적은 얼마입니까? (녹색 거리의 공기 중 먼지 함량은 나무가 없는 거리보다 3배 적습니다.) 우리 도시에 충분한 녹지 공간이 있다고 생각하십니까?

26. 가장 큰 위험은 인간 활동의 결과로 인한 생물권의 오염입니다. 방사능은 인체에 심각한 변화를 일으킬 수 있으므로 모든 사람이 허용량을 알아야 합니다. 어떤 지역에서 연간 방사선량이 정상보다 높을 수 있습니까?

450렘 중증 방사선병(피폭자의 50% 사망)

100rem은 개발의 하위 수준입니다. 가벼운 방사선 질병

혈액 구성의 75 rem 단기적인 사소한 변화

30 rem 위의 형광투시법 조사

25 rem 허용 비상 사태(1회)

인원 노출

10 rem 허용 비상 사태(1회)

인구 노출

5 rem 연간 연구 센터 직원의 허용 노출

치과 형광투시를 이용한 3렘 조사

연간 인구의 500mrem 허용 노출

100mrem 배경 조사 당

TV에서 하키 경기를 시청하는 1 mkrem

27. 유기체의 50%에 치명적인 시간당 방사선량은 400rem(인간의 경우), 1000-2000rem(어류와 새의 경우), 1000-150,000 rem(식물의 경우), 100,000 rem(곤충의 경우)입니다. 막대 차트를 작성합니다.

28. "백만장자 도시"의 수: XIX 세기 중반. - 4; 1920-25년; 1960년. -140, 현재 약 200. 백만장자 도시 수의 증가를 막대 그래프로 표시합니다.

29. 도시생태계의 문제는 무엇보다도 각종 오염물질이 환경으로 배출되는 것을 줄이는 문제이다. 자연환경에서 종이가 분해되는 데는 최대 10년, 깡통은 최대 90년, 담배 필터는 최대 100년, 비닐 봉투는 최대 200년, 플라스틱은 최대 500년, 유리의 경우 최대 1000년. 비닐 봉지나 병을 숲에 버리기 전에 이것을 기억하십시오. 적절한 막대 차트를 작성하십시오.

30.20kg의 폐지가 1개의 큰 나무, 1톤 - 0.5헥타르의 중년 숲에 의해 보존됩니다. 폐지 재활용 비율: - 일본 - 50%;

스웨덴-40%; 라틴 아메리카 - 32%; 미국 - 29% 러시아 - 19%

아프리카-17%.

다른 국가의 폐지 재활용을 비교하는 막대 그래프를 그립니다.

31. 척추동물의 생태학적 멸종 위협: 서식지 파괴 - 종의 67%; 남획 - 종의 37%; 이전 종들의 틈새를 차지한 새로운 종의 도입 - "종의 19%, 기타 위험 요소 - 종의 10%.

다른 종의 멸종 원인을 비교하기 위해 막대 그래프를 그립니다. -,

32. 세계 에너지 소비 구조: 석탄 - 28%, 석유 - 33%, 가스 - 18%, 수력 - 6%, 원자력 - 4%, 비전통적 소스 - 0.4%. 세계의 에너지 소비에 대한 막대 그래프를 작성하고 비전통적인 에너지 생산 소스에 대해 알려주십시오.

가치

33. XIX 세기에 다음 데이터를 사용하여 지구 인구의 성장 역학 그래프를 작성하십시오. 10억 인구, 20억 - 1920년대 말(약 110년 후), 30억 - 1950년대 말(32년 후), 40억 - 1974년(후

14 년), 50 억 - 1987 년 (13 년 후), 1992 년에 인구는 54 억 명이 넘었습니다. UN 전문가에 따르면 XXI 세기 초. 60억 명에 이를 것입니다. 사람들의 생식력, 건강 상태, 사망률 및 기대 수명에 영향을 미치는 요인은 무엇입니까?

34. 인구조사는 우리 시대 이전에도 이집트와 중국에서 행해진 것으로 알려져 있다. 이차 방정식 4a2 - 24a + 36 = 0을 풀면 기원전 천년기가 무엇인지 결정할 수 있습니다. NS.

35. 통계 데이터를 기반으로 오염된 물의 최대 배출 지역을 식별하는 것이 가능합니다. 이들은 크라스노다르 영토와 모스크바입니다. 이 지역이 제공하는 총 오염된 물의 양의 몇 퍼센트인지 방정식 x2 - 19x + 88 = 0을 풀면 알 수 있습니다.

36. 산성 강수는 대리석 및 기타 재료로 만들어진 구조물을 파괴합니다. 수천 년 동안 서 있던 그리스와 로마의 역사적 기념물이 최근 몇 년 동안 우리 눈앞에서 파괴되었습니다. "세계 하울"은 1974년 4월 10일에 물보다 식초를 더 닮은 비가 내린 스코틀랜드 마을에 속합니다. 구두로 방정식을 풀고 이 "유명한" 마을의 이름을 읽으십시오.

[피틀로크리. ]

x2 = 0.49 루트 없음 AND

x2 + 16 = 0 28 X

2x2 - 4 = 0 16 0

2-8 = 0-2; -8 R

(x + 5) 2 = 9 ± 0.7p

4x2 - 4 = 0 36리터

44. 호밀 한 이삭에는 최대 66개의 곡물이 들어 있습니다. 발아 능력은 최대 32년입니다. 5년 동안 호밀 10알의 수확량을 계산하십시오.

45. 철갑상어는 50년을 산다. 매년 그는 300,000개의 알을 낳고 평생 1,500만 개 이상의 알을 낳습니다. 10년 동안 3명의 암컷이 잠재적으로 자손을 낳을 수 있는지 계산하십시오.

46. ​​농장에서 소들에게 며칠 동안 두 종류의 사료를 먹였습니다. 첫 번째 유형의 사료 1센트에는 15kg의 단백질과 80kg의 탄수화물이 포함되어 있습니다. 두 번째 유형의 1센트에는 5kg의 단백질과 30kg의 탄수화물이 포함되어 있습니다. 전체 사료가 단백질 10.5센트와 58센트인 경우 각 사료 유형은 몇 센트입니까? 탄수화물?

단백질 탄수화물

115kg 80kg

2 5kg 30kg 총계: 10.5 c. 58 다.

x 중심의 사료 1 유형, y c. - 두 번째 유형의 피드. 조건을 고려하여 방정식 시스템을 구성합니다.

0.15x + 0.05y = 10.5

0.8x + 0.3y = 58

그것을 해결하면 다음을 얻습니다. x = 50, y = 60

3마리의 숫양과 1마리의 소는 하루에 11kg의 복합 사료를 먹고 1마리의 숫양과 3마리의 소는 17kg을 먹습니다. 양 1마리와 소 1마리는 하루에 몇 kg의 복합사료를 먹습니까?

일일 식단: 음식을 섭취한 동물의 수

양 x 11kg 33 x

소

양 x 17kg 1 x

소

연립방정식을 작성해 보겠습니다. 3x + y = 11 x + 3y = 17

그것을 해결하면 다음을 얻습니다. x = 2, y = 5

답: 2kg - 숫양이 먹고 5kg - 소.

두 명의 작업자가 131개의 부품을 만들었습니다. 이 중 65개의 부품을 1명의 작업자가 만들었는데, 작업 시간이 2일보다 1일 단축되었습니다. 하루에 첫 번째 작업자는 두 번째 작업자보다 부품을 두 개 더 만듭니다. 팀원들은 하루에 몇 개의 부품을 만들었을까?

생산성 노예 일하다

1 (x + 2) 65 / (x + 2) 65

2 x66 / x66 첫 번째 작업자의 시간이 두 번째 작업자의 시간보다 하루 짧기 때문에 방정식 66 / x -65 / (x + 2) = 1을 만들고 방정식을 풀면 다음을 얻습니다. x = 11

답변: 24개의 부품이 함께 만들어졌습니다.

동식물의 상태.

도시 지역의 가장 중요한 구성 요소는 녹지(도시 숲, 공원, 정원 및 초원)와 이에 서식하는 곤충, 새 및 동물입니다. 환경 복원 시스템으로서 식생은 도시 사람들의 안락한 생활 조건을 보장하고 공기의 가스 구성과 오염 정도, 도시 지역의 기후 특성을 (일정한 범위 내에서) 조절하여 영향을 줄입니다. 소음 요인의 원인이며 미적 지각의 원천입니다. 예를 들어, 1헥타르의 숲은 연간 10,000kg을 생산합니다. 나무와 나뭇잎, 연간 태양 에너지 유입량 3.8 · 1010 kJ/ha. 생성된 물질의 각 그램에는 평균 19kJ가 들어 있습니다. 숲은 떨어지는 에너지의 몇 퍼센트를 사용합니까?

초기 데이터: 생태계에서 식물의 질량은 동물보다 몇 배나 더 큽니다. 일반적으로 생물량은 전체 생물권 질량의 0.01%에 불과합니다. 평균적으로 현대 데이터에 따르면 지구상의 바이오 매스는 약 2.856 1012 톤이며 녹색 육상 식물의 질량은 97 %, 동물 및 미생물은 3 %입니다. 지구의 녹색 식물은 연간 약 1000억을 형성합니다. 약 1.8 · 1018 kJ(45 · 1017 kcal) 에너지를 포함하는 유기물 톤. 동시에 약 1.7 · 108 톤의 이산화탄소를 흡수하고 약 11.5 · 107 톤의 산소를 방출하며 1.6 · 1013 톤의 물을 증발시킵니다.

호주 토끼 이야기의 예에 대한 생태계의 자율 규제: 유럽에서 온 남자가 다른 대륙으로 이동하기 시작했을 때 그는 토끼를 포함한 애완 동물을 데려갔습니다. 1859년에 호주의 한 농장에서 12쌍의 수입 토끼가 풀려났습니다. 호주 생태계에는 토끼를 잡아먹을 수 있는 포식자가 너무 적었습니다. 40년 후, 토끼의 수는 수억 마리에 이르렀습니다. 그들은 거의 대륙 전체에 퍼져 초원과 목초지를 황폐화하고 국가 경제를 손상시킵니다.

따라서 자연 생태계의 개체 수는 인위적 요인의 영향으로 자연 먹이 사슬의 붕괴를 자체 규제하고 생태계에 대한 불합리한 간섭은 특정 종의 개체 수를 통제 할 수없는 증가로 이끌 수 있으며 자연 생태계의 파괴 커뮤니티.

이산화황과 함께 식물에 가장 위험한 질소 산화물로 도시 대기 분지의 강한 오염은 작은 땅의 과도한 성장으로 인한 나무 줄기와 아래쪽 가지의 거의 유비쿼터스 "녹화"로 입증됩니다 공기를 통해 풍부한 질소 영양을 공급받는 나무 껍질에 있는 조류. 토양 및 식물 조직에 오염 물질이 축적됨에 따라 산림은 생물학적 안정성을 상실하고 도시의 기존 산업 및 차량 배출 수준을 유지하면서 단기간에 산림 생태계로 훼손될 수 있습니다.

공공 녹지 공간의 구조는 공원(도시, 특화), 지구 및 어린이 공원, 광장 및 대로를 포함합니다. 거리 녹화는 도시의 생태 상태를 개선하고 건축 외관에 적극적으로 영향을 미치고 여름에 보행자에게 필요한 그늘을 제공하는 데 특별한 위치를 차지합니다. 녹지 공간은 교통 소음으로부터 주거 지역을 보호하는 또 하나의 기능을 수행해야하지만,이를 위해 여러 줄의 나무 심기는 관목으로 크라운 아래 공간을 점유하여 수행해야하기 때문에 수행하지 않습니다.

수중 생태계 모델링.

과학 기술의 발전, 농업의 발전, 도시화는 자연수의 오염을 초래했습니다. 수질오염 문제는 전지구적 성격을 띠고 있으며, 전지구적 탄화물질은 오염원의 종류에 따라 다양한 방식으로 수중환경에 유입되고 있다. 그들은 대기에서 올 수 있습니다. 농경지와 토지에서 지하수와 강물로 흘러드는 사면 유출수에 의해 씻겨 나갈 수 있습니다. 오염은 또한 수생 식물의 발달과 죽음으로 인해 박테리아가 될 수 있습니다. 저수지로의 오염물질 유입은 지속적으로(시간에 따라) 발생하거나 대량 배출의 결과로 점오염원 또는 공간에 분포된 배출원의 형태로 발생할 수 있습니다.

수질 오염.

연간 물에 대한 인간과 동물의 생물학적 필요량은 자신의 체중의 10배입니다. 인간의 가정, 산업 및 농업 요구는 훨씬 더 인상적입니다. 그래서 "비누 1톤을 생산하려면 물 2톤, 설탕 9개, 면제품 200개, 철강 250개, 질소비료 또는 합성섬유 600개, 곡물 1000개 정도, 종이 1000개, 합성고무 2톤이 필요하다. - 물 2500톤."

인간이 사용한 물은 결국 자연환경으로 돌아간다. 그러나 증발된 물 외에 이것은 더 이상 순수한 물이 아니라 일반적으로 정화되지 않거나 불충분하게 정화된 가정, 산업 및 농업 폐수입니다. 따라서 강, 호수, 육지 및 바다 연안 지역과 같은 담수 수역이 오염됩니다.

대기 오염

대기 오염의 두 가지 주요 원인은 자연 및 인위적입니다.

천연 소스는 화산, 먼지 폭풍, 풍화, 산불, 동식물의 분해입니다.

인위적, 주로 산업, 가정용 보일러, 운송의 세 가지 주요 대기 오염 원인으로 나뉩니다. 총 대기 오염에서 이러한 원인 각각의 비율은 장소에 따라 크게 다릅니다.

이제 산업 생산이 공기를 가장 많이 오염시킨다는 것이 일반적으로 받아들여지고 있습니다. 오염원은 연기와 함께 이산화황과 이산화탄소를 대기 중으로 방출하는 화력 발전소입니다. 질소 산화물, 황화수소, 염소, 불소, 암모니아, 인 화합물, 입자 및 수은 및 비소 화합물을 공기 중으로 방출하는 야금 기업, 특히 비철 야금; 화학 및 시멘트 공장. 유해 가스는 산업, 난방, 운송, 가정 및 산업 폐기물의 소각 및 처리에 필요한 연료를 태운 결과 공기 중으로 들어갑니다.

과학자들(2000)에 따르면 인간 활동의 결과로 전 세계적으로 매년 255억 톤의 탄소 산화물, 1억 9천만 톤의 황 산화물, 6,500만 톤의 질소 산화물, 140만 톤의 클로로플루오로카본(프레온), 유기 납 화합물, 발암성(암 유발)을 포함한 탄화수소.

인위적 기원의 유해한 주요 불순물

상위 10가지 생물권 오염 물질(UNESCO Courier, 1973년 1월) 1

이산화물 모든 연료의 연소에 의해 형성됩니다. 에서 그 내용을 증가

대기의 탄소는 온도를 상승시켜 유해한 지구 화학적 및 환경적 결과를 초래합니다.

산화물 연료의 불완전 연소에 의해 형성됩니다. 열 균형을 깨뜨릴 수 있음

상층 대기 탄소.

유황 산업 흄에 포함되어 있습니다. 악화

호흡기 질환 가스, 식물에 해로움. 석회암과 일부 돌을 부식시킵니다.

산화물 스모그를 생성하고 신생아에게 호흡기 질환 및 기관지염을 일으킴.

질소 수생 식물의 과성장을 촉진합니다.

수은 특히 해양 기원의 가장 위험한 식품 오염 물질 중 하나입니다. 몸에 축적되어 신경계에 해로운 영향을 미칩니다.

가솔린에 첨가된 납. 살아있는 세포의 효소 시스템과 대사에 작용합니다.

기름 유해한 생태학적 결과를 초래하고 플랑크톤 유기체, 물고기, 바닷새 및 포유류의 죽음을 초래합니다.

DDT 및 기타 갑각류에 매우 유독함. 먹이 역할을 하는 물고기와 유기체를 죽입니다.

물고기를 위한 살충제. 많은 것이 발암성입니다.

방사선 허용량을 초과하면 악성 신생물 및 유전적 돌연변이가 발생합니다.

가장 흔한 대기 오염 물질은 주로 두 가지 형태로 유입됩니다. 부유 입자(에어로졸) 또는 가스 형태입니다. 무게 기준으로 보면 인간 활동으로 인해 대기로 배출되는 모든 물질의 80-90%가 가스 배출입니다. 가스 오염의 3가지 주요 원인은 가연성 물질의 연소, 산업 생산 공정 및 천연 공급원입니다.

일산화탄소. 탄소질 물질의 불완전 연소로 얻어진다. 그것은 산업 기업의 배기 가스 및 배출과 함께 고체 폐기물 소각의 결과로 공기 중으로 들어갑니다. 이 가스는 연간 최소 1억 2500만 톤의 대기로 유입되며, 일산화탄소는 대기의 구성 성분과 활발하게 반응하여 지구의 온도 상승과 온실 효과 생성에 기여하는 화합물입니다.

아황산 무수물. 그것은 황 함유 연료의 연소 또는 유황 광석의 처리 중에 방출됩니다(연간 최대 1억 7천만 톤). 일부 황 화합물은 광산 매립지에서 유기 잔류물이 연소되는 동안 방출됩니다. 미국에서만 대기로 배출되는 이산화황의 총량은 전 세계 배출량의 65%에 달했습니다.

황산 무수물. 이산화황의 산화에 의해 형성됩니다. 반응의 최종 산물은 토양을 산성화하고 인간의 호흡기 질환을 악화시키는 에어로졸 또는 빗물의 황산 용액입니다. 화학 기업의 연기 플레어에서 나오는 황산 에어로졸의 낙진은 구름이 적고 습도가 높을 때 나타납니다. 11km 미만의 거리에서 자라는 식물의 잎사귀. 그러한 기업에서 그들은 일반적으로 황산 방울이 침전되는 장소에 형성된 작은 괴사 반점으로 조밀하게 덮여 있습니다. 비철 및 철 야금의 건식 야금 기업과 화력 발전소는 매년 수천만 톤의 무수 황산을 대기로 방출합니다.

황화수소 및 이황화탄소. 그들은 별도로 또는 다른 황 화합물과 함께 대기로 들어갑니다. 주요 배출원은 인공 섬유, 설탕, 코크스 화학 물질, 정유 및 유전을 생산하는 공장입니다. 대기에서 다른 오염 물질과 상호 작용할 때 황산 무수물로 천천히 산화됩니다.

질소 산화물. 주요 배출원은 질소 비료, 질산 및 질산염, 아닐린 염료, 니트로 화합물, 레이온 실크, 셀룰로이드를 생산하는 기업입니다. 대기 중으로 방출되는 질소 산화물의 양은 연간 2천만 톤입니다.

불소 화합물. 오염원은 알루미늄, 에나멜, 유리, 도자기, 철강, 인 비료를 생산하는 기업입니다. 불화 물질은 기체 화합물의 형태로 대기에 들어갑니다 - 불화수소 또는 나트륨 및 불화 칼슘의 먼지. 화합물은 독성이 있습니다. 불소 유도체는 강력한 살충제입니다.

염소 화합물. 염산, 염소 함유 살충제, 유기 염료, 가수분해 알코올, 표백제, 소다를 생산하는 화학 공장에서 대기로 방출됩니다. 대기에서 그들은 염소 분자와 염산 증기의 혼합물로 발견됩니다. 염소 독성은 화합물의 유형과 농도에 따라 결정됩니다. 야금 산업에서 선철을 제련하고 강철로 가공하는 동안 다양한 중금속과 유독 가스가 대기 중으로 방출됩니다. 따라서 1톤의 선철을 제외하고 12.7kg이 할당됩니다. 비소, 인, 안티몬, 납, 수은 증기 및 희금속, 수지 물질 및 시안화수소 화합물의 양을 결정하는 이산화황 및 14.5kg의 먼지 입자.

기체 오염 물질 외에도 많은 양의 입자상 물질이 대기로 방출됩니다. 이들은 먼지, 그을음 및 그을음입니다. 중금속으로 인한 자연 환경 오염은 큰 위험을 안고 있습니다. 납, 카드뮴, 수은, 구리, 니켈, 아연, 크롬, 바나듐은 산업 중심지에서 거의 영구적인 공기 성분이 되었습니다.

에어로졸은 공기 중에 떠 있는 고체 또는 액체 입자입니다. 어떤 경우에는 에어로졸의 고체 성분이 유기체에 특히 위험하며 인간의 경우 특정 질병을 유발합니다. 대기에서 에어로졸 오염은 연기, 안개, 연무 또는 연무로 인식됩니다. 에어로졸의 상당 부분은 고체 및 액체 입자가 서로 또는 수증기와 상호 작용할 때 대기에서 형성됩니다. 에어로졸 입자의 평균 크기는 1-5 미크론입니다. 지구의 대기는 매년 약 1 입방 미터를받습니다. km의 인공 먼지 입자. 인간의 생산 활동 과정에서도 많은 수의 먼지 입자가 형성됩니다.

인공 에어로졸 대기 오염의 주요 원인은 고회분 석탄을 소비하는 화력 발전소, 가공 공장, 야금, 시멘트, 마그네사이트 및 그을음 공장입니다. 이러한 출처의 에어로졸 입자는 매우 다양한 화학적 조성을 가지고 있습니다. 대부분의 경우 규소, 칼슘 및 탄소 화합물은 구성에서 발견되며 덜 자주 - 금속 산화물: 철, 마그네슘, 망간, 아연, 구리, 니켈, 납, 안티몬, 비스무트, 셀레늄, 비소, 베릴륨, 카드뮴, 크롬, 코발트, 몰리브덴 및 석면.

결론.

일반적으로 환경 상황 및 환경 보호 활동에 대한 분석을 통해 환경 자원의 재생을 위한 통합 환경 프로그램을 개발하고 구현하는 것이 필요하다는 결론을 내릴 수 있습니다. 가장 중요한 과제는 학교, 중등 및 고등 교육 기관에 체계적인 환경 교육을 도입하여 미디어를 통해 대중의 인식을 높이는 것입니다.

오늘날의 생태 위기는 더 이상 한 지역, 국가 또는 대륙만의 문제가 아닙니다. 미래 세대의 생존 문제는 지구 시민의 정신과 마음을 점점 더 끈질기게 점유하고 있습니다. 사람들은 토양, 물, 공기 오염과 싸우는 것만으로는 충분하지 않다는 것을 이해하기 시작했습니다. 훨씬 더 무서운 것은 영적 오염으로, 다른 사람의 슬픔에 대한 무관심을 은폐하고 가장된 낙관주의와 가정된 안주를 배경으로 두려움, 증오, 냉소, 불신의 분위기를 조성합니다.

자연의 변화는 필연적이지만 자연을 무한정 정복한다는 사상은 부도덕하고 파괴적이다. 인류의 생존에 대한 전망은 자연, 사회, 인간의 상호 진화와 관련이 있습니다. 모든 사회적, 과학적, 사회적 및 과학적 연구는 환경적 중요성 측면에서 평가되어야 합니다. 순간의 이익을 위해 환경안전을 소홀히 할 때 자연에 대한 권세는 인간에게 등을 돌린다. 가능한 환경적 결과를 고려하지 않고 자연의 변형은 용납될 수 없습니다. 오늘날 환경 문제는 발생하지 않았습니다. 그러나 오늘날 상황은 급격히 악화되었습니다. 매분 23헥타르의 숲과 3종의 생물종이 지구상에서 사라지고 있습니다.

따라서 생태학에 세심한주의를 기울이는 사람은 우선 자신을 보호하려고 노력합니다. 그러나 자신을 구하려면 자연을 구해야 합니다.

그러나 인간의 의식에 변화가 없다면 자연환경을 살리려는 모든 계획은 좋은 바람으로 남을 것입니다. 교육의 임무 중 하나는 환경 의식의 형성입니다. 이것은 모든 생물에 대한 사랑과 존중일 뿐만 아니라 주변에서 일어나는 일에 대한 개인적인 책임감, 행동의 필요성입니다.

대기 중 유해물질 농도의 공간적 변동성에 대한 정보를 얻고 실험 데이터를 기반으로 대기오염 지도를 작성하기 위해서는 0단계로 규칙적인 그리드의 노드에서 대기 샘플을 체계적으로 채취할 필요가 있다. 2km 이상. 그러한 작업은 사실상 불가능합니다. 따라서 농도장을 구성하기 위해 컴퓨터에서 구현되는 대기 중 불순물의 분산 과정에 대한 수학적 모델링 방법이 사용됩니다. 수학적 모델링은 기상 특징 및 배출 매개변수에 대한 신뢰할 수 있는 데이터의 가용성을 가정합니다. 실제 조건에 대한 모델의 적용 가능성은 네트워크 또는 특별히 구성된 관측 데이터를 사용하여 확인됩니다. 계산된 농도는 샘플링 지점에서 관찰된 농도와 일치해야 합니다.

대기 중의 불순물 분산 과정을 시뮬레이션할 수 있는 모든 알고리즘 또는 아날로그 시스템이 모델 역할을 할 수 있습니다.

우리나라에서는 M.E. 교수의 모델입니다. 베를린. 이 모델에 따르면 연속적으로 운영되는 배출원의 유해물질 배출에 의한 대기 오염 정도는 일정 거리(xm ) 풍속이 위험한 값(Vm)에 도달하고 표층에서 격렬한 난류 교환이 발생할 때 불리한 기상 조건에서 방출 지점에서 발생합니다. 이 모델을 사용하면 가열 및 저온 배출과 함께 단일 배출원 및 배출원 그룹에서 배출될 때 지표면에서 일회성 최대 불순물 농도 필드를 계산할 수 있으며 동시에 영향을 고려할 수 있습니다. 이질적인 배출원을 분석하고 고정 및 이동 배출원의 배출량을 합산하여 총 대기 오염을 계산합니다.

최대 농도 필드를 계산하는 알고리즘 및 절차는 "기업의 배출에 포함된 대기 중 유해 물질 농도 계산 방법. OND - 86" 및 계산 프로그램에 대한 해당 지침에 설명되어 있습니다.

컴퓨터에서 수행된 계산 결과 다음을 얻습니다.

• · 계산 그리드의 노드에서 불순물의 최대 농도, mg / m 3;
• · 유해 물질의 배출원에 대한 최대 표면 농도(Cm) 및 도달 거리(xm);
• · 계산 그리드의 노드에서 주요 배출원의 기여 몫;
• · 대기 오염 지도(MPC mr의 분수);
• · 오염원, 기상 매개변수, 해당 지역의 물리적 및 지리적 특징에 대한 입력 데이터 출력;
• · 대기 오염 수준에 가장 큰 기여를 하는 출처 목록;
• · 기타 데이터.

오염원이있는 도시의 포화도가 높기 때문에 일반적으로 도시의 대기 오염 수준은 교외 지역보다 훨씬 높으며 농촌 지역에서는 훨씬 더 높습니다. 어떤 기간에는 배출물의 분산에 불리하고 유해 물질의 농도가 평균 및 배경 도시 오염에 비해 크게 증가할 수 있습니다. 대기 오염이 심한 기간의 빈도와 기간은 유해 물질의 배출 방식(일회성, 비상 사태 등)과 농도 증가에 기여하는 기상 조건의 특성 및 기간에 따라 달라집니다. 표면 공기층의 불순물.

유해물질의 확산에 불리한 기상조건하에서 대기오염 수준이 증가하는 것을 방지하기 위해서는 이러한 조건을 예측하고 고려하는 것이 필요하다. 현재 기상 조건이 변할 때 대기 중 유해 물질 농도의 변화를 결정하는 요인이 설정되었습니다.

불리한 기상 조건의 예측은 도시 전체와 소스 그룹 또는 개별 소스 모두에 대해 이루어질 수 있습니다. 일반적으로 배출원에는 세 가지 주요 유형이 있습니다. 고온(따뜻한) 배출은 높음, 저온 배출은 높음, 낮음입니다.

불리한 기상 조건의 복합체 외에도 다음을 추가할 수 있습니다.

• - 뜨거운(따뜻한) 방출이 있는 온천의 경우:
  • · 혼합 층의 높이는 500m 미만이지만 소스의 유효 높이보다 큽니다.
  • · 소스 높이의 풍속은 위험한 풍속에 가깝습니다.
  • · 안개가 있고 풍속이 2m/s 이상일 것.
• - 저온 배출이 있는 고배출원의 경우: 안개와 고요함의 존재.
• - 저방출 소스의 경우: 고요함과 표면 반전의 조합.

또한 불순물이 밀집된 지역이나 어려운 지형 조건으로 옮겨지면 농도가 몇 배 증가할 수 있다는 점을 염두에 두어야 합니다.

도시 전체의 대기 오염을 특성화하기 위해, 즉 배경 특성의 경우 매개변수 P가 일반화된 지표로 사용됩니다.

여기서 N은 모든 고정 기둥에서 하루 동안 도시의 불순물 농도를 관찰한 횟수입니다. M은 같은 날 불순물 농도(q)가 평균 계절 값(qЇ cc)을 1.5배 이상(q> 1.5 qЇ cc) 초과하여 증가된 관찰 횟수입니다.

P 매개변수는 개별 불순물 및 모두에 대해 매일 계산됩니다. 이 매개변수는 상대적인 특성이며 그 값은 주로 도시 전체의 대기 상태에 영향을 미치는 기상 요인에 의해 결정됩니다.

도시 전체의 대기 오염 특성(예측자)으로 예측에서 매개변수 P를 사용하면 표에 주어진 특성에 따라 결정되는 세 그룹의 대기 오염을 할당할 수 있습니다. 1

극도로 높은 수준의 오염을 방지하기 위해 P> 0.5의 계조 하위 그룹이 첫 번째 그룹과 구별되며 반복성은 1 - 2%입니다.

도시의 대기 중 유해 물질 농도의 예상 증가를 예측하는 방법은 상태에 대한 다년간의 관찰 경험을 기반으로 각 도시에 대해 개발된 예측 대기 오염 계획의 사용을 제공합니다. 그 분위기. 예측 체계를 구성하는 일반적인 원칙을 고려해 보겠습니다.

도시의 대기 오염에 대한 예측 계획은 일년 중 각 계절과 각 반일별로 별도로 개발되어야 합니다. 공기 샘플링의 슬라이딩 일정을 사용하면 샘플링 시간은 전반부에 7, 10 및 13시간이고, 초는 15, 18 및 21시간이고, 초는 13 및 19입니다. 시간.

하루의 전반부에 대한 기상 예보는 6시간 동안, 라디오 사운드 데이터는 3시간 동안, 후반부에는 15시간 동안의 기상 요소를 예보자로 취합니다. 기상조건 및 예측변수의 특성과 예보에 활용하는 절차는 '도시대기오염예보지침'에 자세히 설명되어 있다.

대기 오염에 대한 운영 예측은 기상 조건이 좋지 않은 기간 동안 대기 중으로 방출되는 유해 물질의 단기 감소를 목표로 수행됩니다.

일반적으로 도시의 대기 오염에 대한 두 가지 유형의 예측이 이루어집니다. 예비(1일 전) 및 업데이트(6~8시간 전, 당일 오전, 오후 오후 및 야간) .