Matematické modelovanie znečistenia ovzdušia v mestách zdrojmi antropogénnych a biogénnych emisií. Matematické modelovanie procesov rozptylu škodlivých látok v atmosférickom vzduchu

Pozrime sa na biosférické procesy šírenia znečistenia z jednotlivých priemyselných zdrojov, pričom osobitnú pozornosť venujeme štúdiu sanitárnych a hygienických situácií v dôsledku obzvlášť nebezpečných podmienok znečistenia.

Vo všeobecnom prípade je zmena stredných hodnôt koncentrácie U opísaná rovnicou

kde osi x a y sú umiestnené v horizontálnej rovine; os z - vertikálna; t je čas; V, P, W - zložky priemernej rýchlosti pohybu nečistôt vzhľadom na smer osí x, y, z; - horizontálne a vertikálne zložky výmenného koeficientu; - koeficient, ktorý určuje zmenu koncentrácie v dôsledku premeny nečistôt.

Znečistenie ovzdušia v meste v prípade neinverzného stavu povodia však môže byť nepatrné a nevyžaduje špeciálne metódy ochrany obyvateľstva.

Iná situácia vzniká v dôsledku nepríjemných meteorologických podmienok (teplotné inverzie pri slabom vetre a bezvetrie). Účtovanie nepríjemných meteorologických podmienok patrí k málo prebádaným problémom.

Pri výskyte inverzií teplota vzduchu v povrchovej vrstve stúpa a neklesá ako pri pretrvávajúcom tepelnom zvrstvení atmosféry. Miešanie prebieha slabo a spodná časť inverznej vrstvy hrá úlohu clony, od ktorej sa čiastočne alebo úplne odráža pochodeň škodlivín a koncentrácia škodlivých nečistôt v povrchovej vrstve sa zvyšuje na hodnoty nebezpečné pre ľudské zdravie. a život.

Teoretické modely na výpočet znečistenia ovzdušia nezohľadňujú celý súbor faktorov, ktoré ovplyvňujú znečistenie z priemyselného zdroja v extrémnych situáciách, ale sú len približnými modelmi, ktoré si vyžadujú komplexný dodatočný výskum (teoretický aj experimentálny) na určenie koeficientov modelov a parametrov procesu. ak sa používajú.na praxi. Extrémne podmienky v dôsledku znečistenia, ktoré vznikajú pri povrchových inverziách v atmosfére a pri absencii turbulentnej výmeny, popisuje konkrétny prípad všeobecnej difúznej rovnice. Práve tieto podmienky sú však pre ľudské zdravie najnebezpečnejšie a mali by byť predmetom hygienických prognóz v prípade plánovania umiestnenia priemyselných zón.

Na dosiahnutie tohto cieľa je potrebné vytvoriť predikčné rovnice založené na princípoch samoorganizácie, ktoré majú nasledujúce výhody:

Štruktúra predikčnej rovnice a koeficienty algoritmických modelov sa zisťujú z terénnych pozorovaní koncentrácie znečisťujúcich látok za vhodných podmienok, čo poskytuje výrazné spresnenie modelu;

Používajú sa teoretické informácie o triede prevádzkovateľov a konečné výpočtové vzorce vo forme konečných prevádzkovateľov sú jednoduché a umožňujú určiť sanitárne a hygienické zóny podnikov.

Podľa tejto techniky sa najprv pomocou pozorovacích údajov určia teoretické modely vo forme diferenciálnych operátorov a ich poloimperiálnych analógov a potom sa skontroluje ich primeranosť pri výpočte koncentrácií s údajmi, ktoré sa nezúčastňujú identifikácie.

Teoretickým modelom šírenia nečistôt z jedného zdroja je difúzna rovnica vo valcových súradniciach:

V prípade jedného bodového zdroja, berúc do úvahy v najvšeobecnejšom tvare, rovnica (3.2) má tvar:

kde M je hmotnosť vyvrhnutia za jednotku času; r je vzdialenosť od zdroja; z je vertikálna vzdialenosť; - uhol natočenia okolo osi; - funkcie:

Ako je zrejmé z rovnice (3.3), zdroj znečistenia sa nachádza v bode r = 0 vo výške H. V inom bode ako r = 0 má rovnica tvar:

Režme pozdĺž línie maximálnej kontaminácie pozdĺž horáka vo výške:

a difúzna rovnica (3.3) sa stáva jednorozmernou:

Všimnite si, že funkcie sú vo všeobecnom prípade tiež funkciami výšky zdrojového miesta H, t.j.; ; ...

Štruktúra rovnice (3.7) je východisková pre identifikáciu rozdielových analógov - modelov znečistenia ovzdušia z priemyselných zdrojov.

Terénne pozorovania priemyselných emisií sa použili na zostavenie rovníc pre distribúciu jednotlivých zložiek a tvoria základ pre praktické overenie modelu.

Syntéza rovnice na predpovedanie maximálnej úrovne znečistenia prachom:

Na priblíženie funkcií boli použité nasledujúce výrazy:

kde sú lineárne funkcie.

Deriváty zapisujeme vo forme zodpovedajúceho rozdielu:

Potom je potrebné nájsť štruktúru rozdielového operátora v triede lineárnych operátorov F:

kde je koncentrácia znečisťujúcej látky v bode i; - vzdialenosť za polomerom od začiatku k i - bodu.

Podľa údajov z výskumu v rôznych mestách Ukrajiny sa aproximovali súvislé krivky pozorovaní znečistenia. Kombinatorický algoritmus poskytuje model:

kde; ; - koncentrácia prachu (maximálna hodnota v bode i).

Metóda stanovenia kvality ovzdušia v meste teda spočíva vo výpočte koncentrácie znečisťujúcej látky, kým koncentrácia nedosiahne maximálne hodnoty prípustné pre danú látku.

V podmienkach modernej ekologickej situácie je modelovanie znečistenia ovzdušia naliehavým problémom. Modelovanie stavu kvality ovzdušia pomocou rôznych matematických prístupov popisujúcich fyzikálne a chemické procesy, ktoré sú modelované v závislosti od typu znečistenia, emisných parametrov, meteorologických, topografických a iných podmienok ovplyvňujúcich rozptyl znečisťujúcich látok. Uvádzajú sa kľúčové požiadavky na modely znečistenia ovzdušia. Zvažujú sa fázy konštrukcie a klasifikácie modelov znečistenia ovzdušia. Jedným z typov modelov znečistenia ovzdušia sú modely založené na matematickom popise fyzikálnych procesov prebiehajúcich v atmosfére. Modely založené na riešení rovnice turbulentnej difúzie sú podobné. Uvažuje sa o riešeniach rovnice na popis fenoménu transportu a difúzie znečisťujúcich látok pre modely "cievka", pochodeň "," box "a" model s konečným rozdielom. Popísané sú výhody a nevýhody týchto modelov. Je opísaná softvérová implementácia modelu „pochodne“.

znečistenie vzduchu

modelovanie

"zaklínať"

rovnice turbulentnej difúzie

1. Egorov A.F., Savitskaya T.V. Manažment bezpečnosti chemickej výroby založený na nových informačných technológiách. - M .: Chémia, KolosS, 2006 .-- 416 s.

2. Baranova M.E., Gavrilov A.S. Metódy výpočtového monitorovania znečistenia atmosféry v megacities // Prírodné a technické vedy. - M .: OOO "Vydavateľstvo" Sputnik + ", 2008. - č. 4. - S. 221–225.

3. Plotniková L.V. Environmentálny manažment kvality mestského prostredia vo vysoko urbanizovaných oblastiach. - M .: Vydavateľstvo Zväzu stavebných vysokých škôl, 2008. - 239 s.

4. Tsyplaková E.G., Potapov A.I. Hodnotenie stavu a manažmentu kvality ovzdušia: učebnica. - SPb .: Nestor-História, 2012 .-- 580 s.

5. Tyurikov B.M., Shkrabak R.V., Tyurikova Yu.B. Modelovanie procesov šírenia znečisťujúcich škodlivých látok v ovzduší pracovných zón výrobných lokalít podnikov agropriemyselného komplexu / B.M. Tyurikov, R.V. Shkrabak, Yu.B. Tyurikova // Bulletin Saratovskej štátnej agrárnej univerzity. - 2009. - č. 10. - S. 58–64.

6. Modelovanie šírenia znečisťujúcich látok v atmosfére na základe modelu „fakle“ / Kondrakov O.V. [a ďalšie] // Bulletin Tambovskej univerzity. - 2011. - T. 16, č. 1. - S. 196-198.

V podmienkach modernej ekologickej situácie je modelovanie znečistenia ovzdušia naliehavým problémom.

Rozvoj schopností výpočtovej techniky umožňuje využívať matematický modelovací aparát na štúdium takých zložitých fyzikálno-chemických procesov, ako je atmosférická difúzia, premeny znečisťujúcich látok v atmosfére, procesy vymývania a zrážania nečistôt atď. meteorologické a topografické podmienky.

Model znečistenia ovzdušia musí spĺňať tieto základné požiadavky: potrebné rozlíšenie predpovede v priestore a čase; zohľadňovať poveternostné podmienky a stav troposféry a zemského povrchu v miestach dotyku, druhy zdrojov znečistenia; zvýšenie presnosti modelu so zvyšujúcim sa množstvom informácií alebo zlepšovaním ich kvality.

Etapy budovania modelu znečistenia ovzdušia sú znázornené na obr. jeden.

Výsledkom modelovania je rozloženie koncentrácie škodlivých látok v priestore a čase.

Obsahom formulácie modelovacieho problému môže byť prijatie buď operatívnej prognózy alebo dlhodobého plánovania. Predpoveď sa považuje za funkčnú na čas od 30 minút do jedného dňa. Iné zdroje uvažujú o iných predpovedných obdobiach: expresné alebo prevádzkové, za predpokladu času 1-2 hodiny, krátkodobé na čas od 12 hodín do 1-2 dní, dlhodobé - od 3 dní do 2-3 týždňov, perspektívne - od 1 mesiaca do niekoľkých rokov...

Prítomnosť rôznych prístupov k modelovaniu procesov prebiehajúcich v atmosfére je spôsobená absenciou zovšeobecňujúceho fyzikálneho a matematického modelu, ktorý zohľadňuje všetky parametre atmosférických difúznych javov. Voľba prístupu k modelovaniu závisí od formulácie problému a určuje kvalitu modelu a presnosť prognózy.

Ryža. 1. Etapy budovania modelu znečistenia ovzdušia

Pri modelovaní znečistenia ovzdušia je potrebné zohľadniť typ a čas predpovede, určiť triedu zdrojov znečisťovania ovzdušia - bodové, líniové, plošné a pod., ako aj územné umiestnenie zdrojov znečisťovania.

Klasifikácia prístupov k modelovaniu procesov prebiehajúcich v atmosfére je znázornená na obr. 2.

Jedným z typov modelov znečistenia ovzdušia sú modely založené na matematickom popise fyzikálnych procesov prebiehajúcich v atmosfére. Podobné sú modely postavené na základe riešenia rovnice turbulentnej difúzie (obr. 3).

V týchto modeloch sú fyzikálne javy transportu a difúzie znečisťujúcej látky v atmosférickom vzduchu opísané rovnicou

kde C je koncentrácia znečisťujúcej látky, sú koeficienty turbulentnej difúzie, je vektor spriemerovaného poľa rýchlostí vzduchu; QC je zdrojom znečistenia.

Pre matematickú formuláciu úlohy riešenia rovnice (1) je potrebné nastaviť počiatočné a okrajové podmienky, ktorých výber je daný typom zdroja znečistenia a charakteristikou povrchu.

Riešenie rovnice (1) je možné získať len za určitých predpokladov a obmedzení, alebo pomocou numerických metód.

Ryža. 2. Klasifikácia modelov znečistenia ovzdušia

Ryža. 3. Modely založené na riešení rovnice turbulentnej difúzie

Za predpokladu, že v rovnici (1) neprítomnosť šírenia častíc znečisťujúcich látok prúdením vzduchu, nehomogenita atmosféry a tiež za predpokladu, že zdroj znečistenia je mimo regiónu, dostaneme rovnicu

(2)

Základným riešením tejto rovnice je Gaussova krivka a používa sa v modeloch "cievka" a "horák".

Model cievky predpokladá, že zdroj znečistenia je okamžitý. Transport emisií znečisťujúcich látok pod vplyvom vetra je znázornený v pohyblivom súradnicovom systéme.

Model spleti je nasledovný:

kde x, y, z - súradnice stredu "gule", ktoré určujú trajektóriu jej pohybu; u, v, w - priemerné hodnoty rýchlostí vetra v smeroch x, y, z v čase t; σ x, σ y, σ z - štandardné odchýlky veľkosti "cievky" v smeroch x, y, z; Q je množstvo znečisťujúcej látky emitovanej zdrojom v čase t.

Model "gule" má určité nevýhody, ako je potreba početných meraní rýchlostí vetra v smeroch x, y, z, obtiažnosť identifikácie parametrov gule znečisťujúcich látok (výška stredu, odchýlky rozmerov v smeroch), a zložitosť implementácie softvéru.

Zvážte model baterky. V tomto modeli sa predpokladá, že zdroj je bodový a pracuje nepretržite.

Model „pochodeň“ sa používa v prípade emisie škodlivín z bodových zdrojov rôznej výšky, teplota a charakter emisií sa nezohľadňujú.

Model baterky vyzerá takto:

kde C (x, y, z, H) je distribúcia koncentrácie pozdĺž súradníc x, y, z, Q je rýchlosť uvoľňovania znečisťujúcej látky; u je priemerná rýchlosť vetra; σ y (x), σ z (x) sú smerodajné odchýlky rozmerov „horáka“ v horizontálnom a vertikálnom smere pri danom x, H = h + Dh je efektívna výška stúpania horáka; h je výška potrubia; Dh - stúpanie pochodne v dôsledku jej vztlaku.

Pri zvažovaní modelu budeme brať do úvahy nasledujúce predpoklady:

V rámci uvažovanej oblasti sú poveternostné podmienky jednotné a v priebehu času sa nemenia;

Nedochádza k chemickým reakciám so znečisťujúcou látkou;

Znečisťujúca látka nie je absorbovaná povrchom;

V uvažovanej oblasti je povrch rovný.

Model „fakle“ je pomerne jednoduchý a umožňuje vypočítať koncentráciu znečisťujúcich látok pomocou obmedzeného počtu parametrov, ktoré sa stanovujú experimentálne, čo je jeho hlavnou výhodou. Skúsenosti z výskumu ukazujú, že tento model je možné aplikovať v 70 % meteorologických situácií.

Krabicový model sa používa na približný odhad úrovne znečisťujúcich látok z veľkých povrchových zdrojov.

Tento model má formu

kde l je šírka "boxu", h je výška, C je priemerná koncentrácia na zadnej (v smere vetra) stene "boxu"; u je priemerná rýchlosť vetra cez "box".

Pri použití numerických metód na riešenie difúznej rovnice sa získajú modely „konečnej diferencie“. Takto získané modely nezávisia od parametrov zdrojov, prostredia a okrajových podmienok.

Hlavnou nevýhodou týchto modelov je obtiažnosť pri určovaní ich stability a presnosti, ako aj vysoká pravdepodobnosť výpočtových chýb.

Tento článok sa zaoberá softvérovou implementáciou modelu „pochodne“. Program je spustený v jazyku C++ vo vývojovom prostredí Borland C++ Builder 6.0.

Menu programu "Model znečistenia ovzdušia" pozostáva z troch položiek: Súbor, Výpočet, Pomocník. Obsah položiek menu je znázornený na obr. 4. Program umožňuje načítanie parametrov výpočtu zo súboru a ich zadávanie z klávesnice. Poskytuje tiež podrobné pokyny na prácu s programom.

Hlavné okno programu pozostáva z troch oblastí na vyplnenie parametrov a jednej na zobrazenie vypočítaných výsledkov. Ľavá horná oblasť obsahuje polia na zadanie atmosférických parametrov: rýchlosť a smer vetra. Vpravo je plocha pre zadávanie parametrov zdrojov znečistenia. Po spustení programu sa vo vstupnom poli „Číslo zdroja“ nastaví hodnota „1“. Ďalej vyplňte polia pre súradnice zdroja, mieru znečistenia, výšku potrubia a výšku plameňa. Stlačením tlačidla „Uložiť“ sa uložia parametre aktuálneho zdroja, vynulujú sa hodnoty vo vstupných poliach a pole „Číslo zdroja“ sa automaticky zmení na nasledujúcu hodnotu čísla.

Ryža. 4. Obsah položiek menu

Ryža. 5. Hlavné okno

V ľavej dolnej oblasti sú polia na zadanie súradníc meracieho bodu. Po vyplnení všetkých údajov pre každý zdroj kliknite na tlačidlo „Vypočítať“.

V spodnej časti hlavného okna sa nachádza pole na zobrazenie výsledkov. Toto pole akumuluje hodnoty vypočítaných koncentrácií znečisťujúcich látok pre každý merací bod. Výsledky programu je možné uložiť do textového súboru. Tento súbor obsahuje výsledky pre každý merací bod: zadané parametre atmosféry, počet zdrojov znečistenia a ich parametre podľa poradového čísla, ako aj súradnice meracieho bodu.

Vstupný súbor pre načítanie parametrov musí obsahovať nasledovné údaje v danom poradí: rýchlosť vetra, smer vetra, súradnice meracieho bodu v troch smeroch, počet zdrojov a pre každý zdroj číslo aktuálneho zdroja, súradnice zdroja v troch smeroch, rýchlosť znečistenia, výška potrubia, výška horáka.

Hlavné okno programu s vyplnenými vstupnými poľami a vypočítanými výsledkami pre päť meracích bodov je znázornené na obr. 5.

V tomto príspevku sú uvažované rôzne modely distribúcie znečisťujúcich látok, ktoré popisujú stav atmosférického vzduchu pomocou rôznych matematických prístupov, ktoré zohľadňujú typy znečistenia, emisné parametre, meteorologické, topografické a iné podmienky, ktoré ovplyvňujú rozptyl znečisťujúcich látok. Uvádzajú sa kľúčové požiadavky na modely znečistenia ovzdušia. Zvažujú sa fázy konštrukcie a klasifikácie modelov znečistenia ovzdušia.

Model „pochodne“ je implementovaný softvérovo. Vyvinutý program poskytuje možnosť vypočítať koncentráciu škodlivín v mieste merania. Výsledky získané pri simulácii boli potvrdené experimentálne.

V budúcnosti sa plánuje vytvorenie automatizovaného systému, ktorý umožní operatívne predpovedanie úrovne znečistenia ovzdušia a dlhodobé plánovanie.

Bibliografický odkaz

4.1. Matematické modely znečistenia

atmosférický vzduch

V dôsledku požiarov rašeliny je vzduch presýtený produktmi spaľovania rašeliny: zvyšuje sa nielen obsah oxidu uhoľnatého a oxidu uhličitého, ale aj nespálené produkty vo forme najmenších častíc škodlivín. Je zrejmé, že takúto situáciu veľmi zle znášajú ľudia trpiaci chronickými bronchopulmonálnymi ochoreniami: bronchiálna astma, chronická bronchitída, obštrukčná choroba pľúc. Ľudia s mozgovými a srdcovými cievnymi problémami tiež trpia zvýšeným obsahom oxidu uhoľnatého a oxidu uhličitého vo vzduchu. Vo všeobecnosti, škody spôsobené smogom, samozrejme, zažívajú všetci.

Údaje o emisiách škodlivých látok do ovzdušia pri spaľovaní 1 tony prírodnej vlhkej rašeliny sú uvedené v tabuľke. 4.1.

Tabuľka 4.1 Produkty spaľovania rašeliny Látky Emisná hmotnosť (kg / t prírodného paliva) Tuhé látky (sadze, anorganický prach, SiO2) 32, Oxid siričitý (SO2) 1, Oxid uhoľnatý (CO) 24, Oxid dusičitý (NO2) 1 , Problémy manažérstva kvality životného prostredia sú neoddeliteľne spojené s matematickým modelovaním procesov transportu a difúzie škodlivých nečistôt. Úspešnosť použitia matematických metód pri riešení jednotlivých problémov do značnej miery závisí od primeranosti modelov používaných na popis reálnych procesov prebiehajúcich v skúmanom prostredí. Práce sú venované vývoju a využitiu matematických modelov znečistenia ovzdušia.

Konštrukcia matematického modelu znečistenia životného prostredia je zjednodušená formalizáciou procesu jeho tvorby vo vzťahu ku konkrétnemu objektu. Vo všeobecnosti, v závislosti od úloh, na riešenie ktorých sa používajú matematické modely, ich štruktúry, detailnosti skúmaného javu a množstva použitých experimentálnych informácií, možno matematické modely znečistenia životného prostredia rozdeliť na štatistické a difúzne modely. Každý prístup má svoje výhody a nevýhody a do značnej miery závisí od toho, aké primerané sú podmienky študovaného procesu znečistenia.

Už v prvých prácach o atmosférickej difúzii boli načrtnuté dva prístupy k teoretickým štúdiám šírenia sa prímesi v povrchovej vrstve vzduchu. Jedna z nich bola spojená s prácou A. Robertsa, založenou na riešení rovnice turbulentnej difúzie s konštantnými koeficientmi. Ďalším prístupom, ktorý vyvinul O. Setton, bolo použitie vzorcov získaných na štatistickom základe na určenie koncentrácie nečistoty zo zdroja.

Podľa Settona je distribúcia nečistôt v blízkosti bodového zdroja v rôznych smeroch popísaná Gaussovým zákonom.

Spočiatku Setton získal vzorec pre prípad pozemných zdrojov, ktorý potom potvrdili výsledky pozorovaní v Nortone (Anglicko) v rovnovážnych podmienkach na relatívne krátke vzdialenosti (niekoľko stoviek metrov). Následne bol tento vzorec aplikovaný bez dostatočného zdôvodnenia a pre prípad výškového zdroja.

Štatistické modely, alebo takzvané modely čiernej skrinky, sa líšia tým, že ich štruktúra a parametre sú určené na základe informácií z meraní minimalizáciou daného kritéria. Existujú dve hlavné skupiny takýchto modelov: prvá je charakterizovaná nedostatkom apriórnych znalostí o štruktúre modelu, výskumník ju rozvíja ako výsledok postupného overovania niekoľkých možných štruktúr; v druhom prípade môže byť štruktúra modelu čiastočne alebo úplne určená z pomerov materiálovej bilancie alebo na základe predtým známych popisov procesov a javov. Výhodou modelov tejto triedy je jednoduchosť a relatívne nízka citlivosť na náhodné výkyvy skúmaných objektov.

Štatistické modely znečistenia ovzdušia sú zostavené na základe údajov z minulosti a niekedy bez znalosti skutočných fyzikálnych procesov. Pomocou empirického pozorovacieho materiálu sa stanovujú korelácie medzi prípadmi vysokej koncentrácie prímesi s určitou kombináciou meteorologických podmienok. Štatistické súvislosti medzi znečistením ovzdušia a meteorologickými parametrami však nie sú vždy dostatočne úzke. Hlavným obmedzením použitia štatistických modelov je, že podmienky ich použitia sa môžu líšiť od podmienok, v ktorých boli postavené. Hlavnými úlohami, ktoré takéto modely riešia, je predikcia úrovne znečistenia v miestach, kde nie sú žiadne pozorovacie stanice; predpoveď frekvencie výskytu vysokých hodnôt koncentrácií a trvania vysokej úrovne znečistenia; stanovenie ustálenej hodnoty koncentrácií v regióne pri riešení problémov dlhodobého plánovania.

Najrozšírenejšie sú modely založené na riešení príslušných diferenciálnych rovníc pre difúziu nečistôt. Nakoľko sú však objekty životného prostredia veľmi zložité systémy s obrovským množstvom vzájomne súvisiacich parametrov, ktorých rýchle posúdenie je zvyčajne náročné, presnosť deterministických modelov je obmedzená. Vychádzajú zo štúdia fyzikálno-chemických a biologických procesov v životnom prostredí a odrážajú vývoj týchto procesov v čase. Ich dôstojnosť spočíva vo viditeľnosti vzťahov príčin a následkov v týchto procesoch.

Použitie je efektívne pri riešení konkrétnych problémov, ktoré sú lokálne v priestorovom a časovom meradle. Otázka limitov aplikácie týchto modelov ešte nebola podrobne preskúmaná.

Existujú štyri hlavné typy modelov založených na riešení difúznej rovnice numerickými metódami.

Model „cievky“ obsahuje predpoklad okamžitého zdroja znečistenia. Proces prenosu vytvoreného oblaku zo zdroja pod vplyvom vetra sa uvažuje v pohyblivom súradnicovom systéme. Medzi nevýhody modelu patrí požiadavka na veľké množstvo meteorologických údajov (najmä meranie rýchlosti vetra pozdĺž troch súradníc), náročnosť určenia počiatočnej výšky ťažiska „gule“, zložitosť výpočtový program.

Model „horáku“ je založený na predpoklade nepretržite pôsobiaceho zdroja a poskytuje integráciu základnej difúznej rovnice v čase. Na model sú kladené nasledujúce požiadavky: rovnomernosť a stacionárnosť meteorologického poľa v horizontálnom smere; nevýznamné fyzikálne a chemické premeny znečisťujúcej látky počas jej pobytu v atmosfére; rovný podkladový povrch. Hlavnými výhodami modelu sú jeho jednoduchosť a možnosť výpočtu koncentračných polí z malého počtu experimentálne stanovených parametrov. Presnosť predpovedí modelu však nie je vysoká. Model „fakle“ je najúčinnejší pre vyvýšený zdroj (komín s výškou 100 ... 200 m), ako aj pre riešenie dlhodobých plánovacích problémov na základe výpočtu koncentračných polí z konkrétneho rozloženia meteorologických parametre.

Krabicový model sa používa na približný odhad koncentrácie znečisťujúcej látky z veľkých povrchových zdrojov. Pri konštrukcii modelu sa predpokladá, že rýchlosť vetra je rovnaká vo výške a difúzia prúdu v priečnom a vertikálnom smere je malá. Tieto podmienky sú splnené pri obmedzení zdroja znečistenia ovzdušia na budovy, stavby, topografické vlastnosti územia, inverziu. Okrem jednoduchého „boxového“ modelu sú známe možnosti konštrukcie multiboxových modelov na hodnotenie koncentrácií z distribuovaných zdrojov emisií. V týchto prípadoch je atmosféra rozdelená na systém „škatúľ“, v ktorých koncentrácia nezávisí od súradníc y a z a častice hmoty sa nepohybujú vzhľadom na médium. Potom sa vypočítajú toky nečistôt medzi „škatuľkami“ a koncentrácia v každej z nich. Spodné „boxy“ sú ohraničené povrchom zeme, zhora inverznou výškou alebo ľubovoľnou hornou hranicou.

Modely typu „konečný rozdiel“ sú založené na aproximácii vzduchovej nádrže, aby sa získalo numerické riešenie s trojrozmernými bunkami. Problémy vznikajúce v týchto modeloch sú spojené s problémami stability, presnosti, s cenou času a množstvom pamäte počítača. Chyby vo výpočtoch sú často významné v dôsledku systému predpokladov (stálosť rýchlosti vetra pozdĺž výšky, absencia horizontálneho prenosu cez hranicu prideleného objemu atď.). Využitie numerických metód je brzdené nehomogenitou samotného koncentračného poľa, ktoré dosahuje maximálnu úroveň v blízkosti zdrojov a s rastúcou vzdialenosťou k nim rýchlo klesá.

Modely získané na základe teórie difúzie majú teoretickú a praktickú hodnotu pri štúdiu procesov šírenia znečisťujúcich látok v atmosfére. Ich praktická aplikácia je však ťažká, po prvé, kvôli ich prirodzeným obmedzeniam; po druhé, v dôsledku neistôt obsiahnutých v meteorologických parametroch, topografii terénu atď.

Opis transportu prímesi pomocou rovnice turbulentnej difúzie sa zvyčajne vzťahuje na súradnicový systém fixovaný v priestore, a teda súvisí s eulerovskými charakteristikami. Pri štatistickom popise atmosférických difúznych procesov sa väčšinou vychádza z Lagrangeovho súradnicového systému. Aby sa vytvorilo spojenie medzi týmito dvoma prístupmi, je dôležité študovať vzťah medzi Lagrangeovými a Eulerovskými charakteristikami turbulentného média.

V prácach vykonávaných v ZSSR bola z väčšej časti zvolená cesta na riešenie rovnice turbulentnej difúzie. Tento prístup je univerzálnejší, umožňuje študovať problémy so zdrojmi rôznych typov, rôznych charakteristík prostredia a okrajových podmienok. Tieto okolnosti sú veľmi významné pre rozvoj praktického využitia výsledkov teórie, vrátane regulácie emisií.

4.2. Metódy hodnotenia znečistenia ovzdušia a ich vzťah so súčasným regulačným rámcom Atmosférický vzduch ako aerodisperzný systém obsahuje rôzne nečistoty prírodného a antropogénneho pôvodu v rôznom množstve. Je zvykom nazývať znečistený vzduch obsahujúci nečistoty, ktorých zloženie a koncentrácie môžu spôsobiť škody na ľuďoch a objektoch životného prostredia, faune, flóre, budovách atď.

Polutanty vo vzduchu môžu byť plynné a suspendované vo forme kvapalných a pevných aerosólov. Znečisťujúce látky v ovzduší môžu byť prírodného a antropogénneho pôvodu, vznikajú v dôsledku chemických (fotochemických) interakcií v atmosfére. Produkty chemických premien v atmosfére môžu byť pre životné prostredie nebezpečnejšie ako pôvodné chemikálie.

Miera znečistenia ovzdušia závisí od meteorologických podmienok: teplota a vlhkosť, smer a rýchlosť prevládajúcich vetrov, teplotná inverzia atď. Podľa fyzikálnych vlastností ovzdušia sa mení fyzikálna a chemická aktivita škodlivín v ňom obsiahnutých.

Stanovenie noriem kvality ovzdušia si vyžaduje definovanie prijateľných úrovní. Štandardizácia prípustného obsahu chemických faktorov je založená na myšlienke prítomnosti prahov v ich pôsobení. Hodnoty prahových koncentrácií sú relatívne a závisia od mnohých dôvodov, tak fyzikálnych (stav agregácie látky, prostredie, režim, dĺžka príjmu atď.), ako aj biologických (fyziologický stav tela, vek, cesta príjmu atď.). Rôzne krajiny pristupujú k problematike miesta aplikácie noriem znečistenia rozdielne: v niektorých krajinách sú normy stanovené na emisie škodlivých látok do ovzdušia, v iných na kvalitu surovín, priestorov.

Pri štúdiu akéhokoľvek javu sa najskôr získa kvalitatívny popis problému. V štádiu modelovania sa kvalitatívne zobrazenie mení na kvantitatívne. V tejto fáze sa určujú funkčné závislosti medzi premennými pre každú možnosť riešenia a vstupnými údajmi a výstupom systému. Budovanie modelov je neformálny postup a veľmi závisí od skúseností výskumníka, vždy sa spolieha na určitý experimentálny materiál. Model by mal správne odrážať javy, ale to nestačí - mal by byť ľahko použiteľný. Preto miera detailnosti modelu, forma jeho prezentácie závisí od štúdie.

Štúdium a formalizácia experimentálneho materiálu nie je jediným spôsobom, ako zostaviť matematický model. Dôležitú úlohu zohráva získavanie modelov popisujúcich konkrétne javy zo všeobecnejších modelov. Dnes sa matematické modelovanie používa v rôznych oblastiach poznania, vyvinuli sa mnohé princípy a prístupy, ktoré majú dosť všeobecný charakter.

Výhodou matematických modelov je, že sú presné a abstraktné a sprostredkúvajú informácie logicky jednoznačným spôsobom. Modely sú presné, pretože umožňujú robiť predpovede, ktoré možno porovnať so skutočnými údajmi nastavením experimentu alebo vykonaním potrebných pozorovaní.

Modely sú abstraktné, pretože symbolická logika matematiky extrahuje len tie prvky, ktoré sú dôležité pre deduktívnu logiku uvažovania, pričom vylučuje všetky cudzie významy.

Nevýhody matematických modelov často spočívajú v zložitosti matematického aparátu. Ťažkosti vznikajú pri prekladaní výsledkov z jazyka matematiky do jazyka skutočného života. Snáď najväčšia nevýhoda matematického modelu je spojená so skreslením, ktoré môže byť vnesené do samotného problému vytrvalým obhajovaním konkrétneho modelu, aj keď v skutočnosti nezodpovedá skutočnosti, ako aj s ťažkosťami, ktoré niekedy vznikajú, keď je potrebné opustiť model, ktorý sa ukázal ako neperspektívny. ...

Matematika vytvára podmienky pre rozvoj schopnosti kvantifikovať stav prírodných objektov a javov, "pozitívne a negatívne dôsledky ľudskej činnosti v prírodnom a sociálnom prostredí. Textové úlohy umožňujú odhaľovať otázky o životnom prostredí, starostlivosti oň, o životnom prostredí, o starostlivosti oň, o životnom prostredí." racionálny manažment prírody, obnova a zveľaďovanie jej prírodných zdrojov Každý kurz matematiky môže prispieť k formovaniu environmentálneho povedomia.

Matematici sa od nematematikov líšia tým, že pri diskusii o vedeckých problémoch sa medzi sebou rozprávajú a píšu špeciálnym „matematickým jazykom“: To nie je hlúposť, to je nevyhnutnosť, keďže v matematickom jazyku mnohé výroky vyzerajú jasnejšie a prehľadnejšie. než v bežnom jazyku.

Tu je niekoľko známych výrokov.

1) "Súčet sa zmenou miesta pojmov nemení."

"Ak chcete pridať dva zlomky s rovnakým menovateľom, musíte pridať ich čitateľov a ponechať menovateľa nezmenený."

Matematik prekladá vyslovené výroky do matematického jazyka, ktorý používa rôzne čísla, písmená (premenné), aritmetické znaky a iné symboly.

Takto vyzerajú dva výroky v matematickom jazyku:

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

Pri preklade z matematického jazyka do bežného jazyka sa získa dlhšia veta.

Napríklad v matematickom jazyku je distribučný zákon násobenia napísaný takto: a (b + c) = ab + ac.

A v bežnom jazyku:

"Ak chcete vynásobiť číslo a súčtom čísel b a c, musíte postupne vynásobiť číslo a každým výrazom a pridať výsledné produkty."

Čo nazývame „matematický model“?

Algebra sa v podstate zaoberá tým, že popisuje rôzne reálne situácie matematickým jazykom vo forme matematických modelov, a potom sa nezaoberá reálnymi situáciami, ale týmito modelmi pomocou rôznych pravidiel, vlastností, zákonov vyvinutých v algebre.

Tu sú matematické modely: niekoľko reálnych situácií:

Reálna situácia Matematický model

1. V triede dievčat a chlapcov rovnako a = b

2. Je o 2 viac dievčat ako chlapcov a - b = 2 alebo a = b 2 alebo a-2 = b

3 Ak triedu opustia 3 dievčatá, potom chlapci b = 3 (a-3)

bude 3 krát viac

Vynára sa otázka, prečo potrebujeme matematický model v reálnej situácii, čo nám okrem krátkeho expresívneho zápisu dáva? Ak chcete odpovedať na túto otázku, poďme vyriešiť nasledujúci problém.

3 deň V triede je dvakrát toľko dievčat ako chlapcov. Ak z tejto triedy odídu tri dievčatá a prídu traja chlapci, bude o 4 dievčat viac ako chlapcov. Koľko žiakov je v tejto triede?

Riešenie. Nech x je počet chlapcov v triede, potom 2x je počet dievčat. Ak odídu tri dievčatá, zostanú (2x-3) dievčatá. Ak prídu traja chlapci, tak budú (x + 3) chlapci. Podľa podmienok bude o 4 dievčat viac ako chlapcov. V matematickom jazyku sa to píše takto: (2x-3) - (x + 3) = 4. Táto rovnica je matematickým modelom problému. Pomocou nám známych pravidiel na riešenie rovníc postupne dostávame:

2x-3-x-3 = 4 (otvorenie zátvoriek), x-6 = 4 (boli uvedené podobné výrazy), x = 6 + 4, x = 10.

Teraz môžeme odpovedať na otázku problému. V triede je 10 chlapcov, čiže 20 dievčat (pamätáte si, že ich bolo podľa kondície dvakrát toľko), čiže v triede je 30 žiakov. Ak ste si všimli, tak v priebehu riešenia problému došlo k jasnému rozdeleniu uvažovania do troch etáp.

V prvej fáze bol zostavený matematický model (vo forme rovnice (2x-3) - (x + 3) = 4.

V druhej fáze, s využitím našich vedomostí, sme tento model vyriešili, respektíve doviedli do najjednoduchšej formy (x = 10).

V tejto fáze sme neuvažovali o dievčatách alebo chlapcoch, ale robili sme „čisto“ matematické operácie.

V tretej fáze sme získané riešenie použili na zodpovedanie otázky problému.

Ekologizujúca matematika pomôže študentom získať vedomosti o svete okolo seba a jeho environmentálnych problémoch.

1. Les – usporiadateľ atmosféry. Jeden hektár smrekových porastov dokáže zadržať až 32 ton prachu ročne, borovica - do 35 ton, brest - do 43 ton, dub - do 54 ton, buk - do 68 ton. udrží 10 hektárov smrekového lesa za 3 roky? 3 hektáre dubu za 6 mesiacov?

2. Pri najmenšom pramienok vytečie z chybného kohútika 150 litrov vody za deň.

A) Koľko litrov vody môže stratiť 20 rodín za 10 dní, ak je v byte každej rodiny chybný aspoň jeden kohútik? b) Jedna perlička dlhá 5-6 cm pri teplote 20 °C vyčistí až 16 litrov vody denne. Ako dlho bude musieť pracovať, aby získala stratenú vodu?

3. Vedci a špecialisti vyhlásili Kalmykiu za oblasť ekologickej katastrofy. Plocha pohyblivých pieskov v Kalmykii je 560 tisíc hektárov a ročne sa zvyšuje o ďalších 40 tisíc hektárov. Keď viete, že rozloha Kalmykie je 76 tisíc km3, vypočítajte, koľko rokov sa v Európe objaví skutočná púšť vinou človeka?

4. Aká je rozloha všetkých lesov na svete, ak lesy našej krajiny zaberajú plochu 791,6 milióna hektárov, „čo je jedna pätina všetkých lesov na svete?

Pozorovania a výpočty ukázali, že vrstva pôdy s hrúbkou 18 cm sa odplaví bez použitia po dobu 15 rokov, pod plodinami 3,5-krát pomalšie ako pod úhorom a pod lesom - 150-krát pomalšie ako pod plodinami. Určte, o koľko pomalšie sa zmýva vrstva pôdy pod lesom ako pod úhorom?

Lipa malolistá sa v lese dožíva až 400 rokov, v mestských podmienkach je to 2,5-krát menej. Koľko rokov môže žiť lipa v meste? Prečo sa podľa vás znižuje dĺžka života stromov v meste?

Prirodzené rádioaktívne pozadie ovplyvňuje každého človeka. V dôsledku vnútorného a vonkajšieho ožiarenia dostane človek počas roka priemernú dávku 0,1 rem. Koľko žiarenia dostane človek za život. Bez veľkého rizika počas života môže človek získať 35 rem.)

V súčasnosti lesy na planéte zaberajú asi 40 miliónov km2. Táto hodnota sa každoročne znižuje o 2 %. Kedy zostane planéta bez „pľúc“, ak sa tento proces nezastaví?

9. V Afrike kedysi lesy zaberali 60% územia, teraz - len 17%. O koľko miliónov km2 sa zmenšila lesná plocha Afriky, ak je jej územie 30,3 milióna km2?

Na Sibíri sa ročne vyrúbe 600-tisíc hektárov lesov a rovnaké množstvo zahynie pri požiaroch. Umelo obnoviť 200 tisíc hektárov ročne. (Na kompenzáciu odlesňovania je potrebné vysadiť 1,5 milióna hektárov lesa ročne.) Aké percento lesov sa obnoví z toho, čo je potrebné?

Vo svete sa ročne vyťaží 1600 miliónov m3 dreva, asi 20 % všetkého dreva sa spotrebuje ako palivo.

Koľko metrov kubických dreva sa ročne spáli?

Na Maskarénskych ostrovoch vyhynulo z 28 pôvodných druhov vtákov 24. Určte toto, najvyššie percento vyhynutých druhov vtákov na svete?

V tuhej zime môže v lese uhynúť až 90 % vtákov. Ak bolo v lese 3400 vtákov, koľko ich zostalo? Aký je hlavný dôvod ich smrti?

Za usídlenie sibírskej borovice (cédra) tam, kde došlo k výrubu alebo požiarom, je z veľkej časti zásluhou vtáčika luskáčika, ktorý v lesnej pôde ukrýva orechy a vytvára si tak rezervy. Luskáčik zvyčajne nájde iba 20% svojich zásob a zvyšok klíči. Koľko miest bude mať orechy na klíčenie, ak sa luskáčik usporiada na 25 miestach?

V dôsledku erózie pôdy klesá úrodnosť pôdy, klesá hladina podzemnej vody, rieky sa stávajú plytkými atď. Za posledných 100 rokov bolo erodovaných 27 % všetkej obrábanej pôdy. Koľko je to hektárov, ak obrábaná pôda zaberá približne 4 miliardy hektárov?

Emisie znečisťujúcich látok z vozidiel v roku 1992 na území Novgorodu dosiahli 72 tisíc ton, z toho: oxid uhoľnatý - 58 tisíc ton, uhľovodíky - 10 tisíc ton, oxidy dusíka - 4 tisíc ton.

Určte percento každej z týchto látok na celkových emisiách.

V roku 1928 profesor BP Tokin odhalil cennú vlastnosť mnohých druhov lesných rastlín: emitovať prchavé látky (fytoncídy), ktoré sú schopné zabíjať množstvo patogénnych mikroorganizmov. Ak vzduch priemyselných miest obsahuje 50 000 baktérií v 1 m3, tak v lese je vďaka pôsobeniu fytoncídov len 200 baktérií. O koľko percent sa zníži počet baktérií vo vzduchu v „zóne lesa“?

Z celého príjmu čerstvej vody v st. V Ázii (117 037 mil. m3) pripadá na priemysel 49 %, poľnohospodárstvo – 34 %, bývanie a komunálne služby – 13 % a doprava – 4 %.

V priemysle sa väčšina vody spotrebuje v energetike (asi 60 %). Koľko litrov vody spotrebuje energia?

Počet podvyživených ľudí v roku 1992 bol viac ako 500 miliónov a do konca storočia stúpol na 532 miliónov (podľa expertov OSN). O koľko percent sa zvýšil počet ľudí žijúcich pod hranicou chudoby?

Z každých 100 rodín v rozvojových krajinách žije v chatrčiach a slumoch 72 a v Afrike až 92. Charakteristiku týchto osád odrážajú ich názvy: v Latinskej Amerike - (huby), vo francúzsky hovoriacej Afrike - (mestá konzerv ). Aké je percento rodín bez základných hygienických a hygienických zariadení? Aké problémy ochrany životného prostredia a ľudského zdravia v tejto súvislosti vznikajú?

21. Rieky a lesy trpia priemyselným znečistením. Napríklad Švédsko má na svojom území viac ako 100 tisíc jazier, z ktorých 18 tisíc sú „mŕtve“ vodné plochy zbavené života. Koľko percent zo všetkých jazier

Sú švédske Mŕtve jazerá?

22. Asi pred 10 tisíc rokmi bola Zem pokrytá nekonečnými lesmi, ktorých plocha bola viac ako 6 miliárd hektárov. Výrubom lesov na ornú pôdu a pasienky a priemyselnou ťažbou sa plocha lesa zmenšila o jednu tretinu. O koľko percent sa zmenšila plocha lesa?

23. Rozširovanie potrieb spoločnosti od 16. storočia. , urýchlil odlesňovanie v západnej Európe. Rozloha lesov vo Francúzsku, ktoré kedysi zaberali 80 % územia krajiny, sa tak už v roku 1789 znížila na 14 %. (Minimálny ukazovateľ v histórii.) Akú plochu zaberali lesy Francúzska do konca 18. storočia? ?

24. V Rusku z celkového odberu sladkej vody (117 037 miliónov m3) pripadá najväčšie množstvo na podiel priemyslu, poľnohospodárstva a bývania a komunálnych služieb. Po rozhodnutí o pomeroch zistíte, koľko je to v percentách.

Priemysel: x: 28 = 7: 4

Poľnohospodárstvo: 2: x = 6: 102

Pomôcky: 9,1 : 4,2 = x : 6

25. Odhaduje sa, že pre normálny život v priemyselnom meste je potrebných 25 m2 zelene na každého obyvateľa. Aká by mala byť plocha zelených plôch v meste Novgorod, ak je domovom asi 248 tisíc ľudí? (Obsah prachu vo vzduchu na zelenej ulici je trikrát menší ako na ulici bez stromov.) Myslíte si, že je v našom meste dostatok zelene?

26. Najväčším nebezpečenstvom je znečistenie biosféry v dôsledku ľudskej činnosti. Keďže rádioaktívne žiarenie môže spôsobiť vážne zmeny v ľudskom tele, každý by mal poznať prípustné dávky. V ktorých oblastiach môže byť ročná dávka žiarenia vyššia ako normálne?

450 rem ťažká choroba z ožiarenia (smrť 50 % exponovaných)

100 rem je nižší stupeň rozvoja. mierna choroba z ožiarenia

75 rem krátkodobé menšie zmeny v zložení krvi

30 rem ožarovanie s fluoroskopiou žalúdka

25 rem povolených núdzových (jednorazových)

vystavenie personálu

10 rem povolená núdzová situácia (jednorazovo)

expozície obyvateľstva

5 rem Prípustná expozícia personálu vo výskumnom stredisku za rok

3 rem ožarovanie s dentálnou fluoroskopiou

500 mrem prípustná expozícia obyvateľstva ročne

100 mrem ožiarenia pozadia per

1 mkrem pozerá jeden hokejový zápas v TV

27. Hodinová dávka žiarenia, smrteľná pre 50% organizmov, je 400 rem - pre ľudí, 1000-2000 rem - pre ryby a vtáky, 1000 - 150 000 rem - pre rastliny, 100 000 rem - pre hmyz. Vytvorte stĺpcový graf.

28. Počet „milionárskych miest“: v polovici 19. storočia. - 4; v rokoch 1920 - 25; v roku 1960. -140, v súčasnosti asi 200. Nakreslite stĺpcový graf rastu počtu milionárskych miest.

29. Problém mestskej ekológie je predovšetkým problémom znižovania emisií rôznych znečisťujúcich látok do životného prostredia. Rozloženie papiera v prírodnom prostredí trvá až 10 rokov, plechovke až 90 rokov, filtru cigariet až 100 rokov, plastovému vrecku až 200 rokov, plastu až 500 rokov a až 1000 rokov pre sklo. Pamätajte na to predtým, ako hodíte igelitku alebo fľašu do lesa. Vytvorte príslušný stĺpcový graf.

30,20 kg zberového papiera uchová 1 veľký strom, 1 tona - 0,5 hektára lesa stredného veku. Percento recyklácie odpadového papiera: - Japonsko - 50 %;

Švédsko - 40 %; Latinská Amerika – 32 %; USA – 29 %, Rusko – 19 %;

Afrika – 17 %.

Nakreslite stĺpcový graf porovnávajúci recykláciu odpadového papiera v rôznych krajinách.

31. Ekologická hrozba vyhynutia pre stavovce: ničenie biotopov – pre 67 % druhov; nadmerné využívanie – pre 37 % druhov; zavedenie nových druhov, ktoré obsadili niky predchádzajúcich – pre „19 % druhov; iné rizikové faktory – pre 10 % druhov.

Nakreslite stĺpcový graf na porovnanie príčin vyhynutia rôznych druhov. -,

32. Štruktúra svetovej spotreby energie: uhlie - 28%, ropa - 33%, plyn - 18%, vodná energia - 6%, jadrová energia - 4%, nekonvenčné zdroje - 0,4%. Zostavte stĺpcový graf svetovej spotreby energie. Povedzte nám o nekonvenčných zdrojoch výroby energie.

hodnoty

33. Zostavte graf dynamiky rastu populácie Zeme pomocou nasledujúcich údajov: v XIX storočí. Bola zaznamenaná 1 miliarda obyvateľov, 2 miliardy - na konci 20. rokov (asi po 110 rokoch), 3 miliardy - na konci 50. rokov (po 32 rokoch), 4 miliardy - v roku 1974 (po

14 rokov), 5 miliárd - v roku 1987 (po 13 rokoch), v roku 1992 bola populácia viac ako 5,4 miliardy ľudí. Podľa expertov OSN začiatkom XXI. dosiahne 6 miliárd ľudí. Aké faktory ovplyvňujú plodnosť, zdravotný stav, úmrtnosť a očakávanú dĺžku života ľudí?

34. Je známe, že sčítanie obyvateľstva sa v Egypte a Číne uskutočnilo ešte pred naším letopočtom. Vyriešením kvadratickej rovnice 4a2 - 24a + 36 = 0 určíte, v ktorom tisícročí pred naším letopočtom to bolo. e.

35. Na základe štatistických údajov je možné identifikovať regióny s maximálnym vypúšťaním znečistených vôd: sú to Krasnodarské územie a Moskva. Koľko percent z celkového množstva znečistenej vody dávajú tieto regióny, zistíte vyriešením rovnice x2 - 19x + 88 = 0.

36. Kyslé zrážky ničia štruktúry vyrobené z mramoru a iných materiálov. Historické pamiatky Grécka a Ríma, ktoré stáli tisícročia, boli v posledných rokoch zničené priamo pred našimi očami. „Svetové kvílenie“ patrí škótskemu mestu, kde 10. apríla 1974 pršalo viac pripomínajúce stolový ocot ako vodu. Ústne vyriešte rovnice a prečítajte si názov tohto "slávneho" mesta.

[Pitlochry. ]

x2 = 0,49 bez koreňov AND

x2 + 16 = 0 28 X

2x2 - 4 = 0 16 0

2-8 = 0-2; -8 R

(x + 5) 2 = 9 ± 0,7 p

4x2 - 4 = 0 36 l

44. Jeden klas raže obsahuje až 66 zŕn. Klíčivosť trvá až 32 rokov. Vypočítajte úrodu 10 klasov raže za 5 rokov.

45. Jeseter žije 50 rokov. Každý rok nakladie 300 000 vajíčok, za život ich vytrie viac ako 15 miliónov. Spočítajte potenciálne potomstvo 3 samíc za 10 rokov.

46. ​​​​Na farme boli kravy niekoľko dní kŕmené dvoma druhmi krmiva. 1 cent prvého typu krmiva obsahuje 15 kg bielkovín a 80 kg sacharidov. 1 cent druhého typu obsahuje 5 kg bielkovín a 30 kg sacharidov. Koľko centov má každý druh krmiva, ak celé krmivo obsahuje 10,5 centov bielkovín a 58 centov. sacharidy?

Proteínové sacharidy

115 kg 80 kg

2 5 kg 30 kg spolu: 10,5 c. 58 c.

Nech x centov krmiva 1 typ, y c. - druhý druh krmiva. Berúc do úvahy podmienku, zostavíme systém rovníc:

0,15x + 0,05 y = 10,5

0,8x + 0,3 y = 58

Po vyriešení dostaneme: x = 50, y = 60

Tri barany a krava zjedia 11 kg kŕmnej zmesi denne a 1 baran a 3 kravy - 17 kg. Koľko kg kŕmnej zmesi denne zje oddelene 1 ovca a 1 krava?

Denná kŕmna dávka: Počet zjedených zvierat

Ovca x 11 kg 33 x

Kravy

Ovca x 17 kg 1 x

Kravy

Zostavme si sústavu rovníc: 3x + y = 11 x + 3y = 17

Po vyriešení dostaneme: x = 2, y = 5

Odpoveď: 2 kg - baran žerie, 5 kg - krava.

Dvaja robotníci vyrobili 131 dielov. Z toho 65 dielov vyrobil 1 pracovník a trvalo mu to o 1 deň menej ako druhý. Prvý pracovník vyrobí za deň o dve časti viac ako druhý. Koľko dielov vyrobili pracovníci za deň tímovej práce?

Otrok produktivity Práca

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

2 x66 / x66, keďže čas prvého pracovníka je o jeden deň kratší ako čas druhého, zostavíme rovnicu 66 / x -65 / (x + 2) = 1, riešením rovnice dostaneme: x = 11

Odpoveď: Spolu bolo vyrobených 24 dielov.

Stav flóry a fauny.

Najdôležitejšou zložkou mestského priestoru sú zelené plochy (mestské lesy, parky, záhrady a lúky) a hmyz, vtáky a zvieratá, ktoré ich obývajú. Vegetácia ako systém obnovy životného prostredia zabezpečuje komfort životných podmienok pre ľudí v meste, reguluje (v rámci určitých limitov) plynové zloženie ovzdušia a stupeň jeho znečistenia, klimatické vlastnosti mestských oblastí, znižuje vplyv faktora hluku a je zdrojom estetického vnímania. Napríklad jeden hektár lesa vyprodukuje 10-tisíc kg ročne. dreva a lístia, s prítokom slnečnej energie za rok 3,8 · 1010 kJ / ha. Každý gram vyrobených látok obsahuje v priemere 19 kJ. Koľko percent padajúcej energie využíva les?

Počiatočné údaje: V ekosystémoch je hmota rastlín mnohonásobne väčšia ako hmotnosť zvierat. Vo všeobecnosti predstavuje biomasa len 0,01 % hmotnosti celej biosféry. V priemere je biomasa na Zemi podľa moderných údajov približne 2,856 1012 ton, zatiaľ čo hmotnosť zelených rastlín je 97%, zvierat a mikroorganizmov - 3%. Zelené rastliny na svete tvoria asi 100 miliárd ročne. ton organickej hmoty obsahujúcej asi 1,8 · 1018 kJ (45 · 1017 kcal) energie. Zároveň absorbujú asi 1,7 · 108 ton oxidu uhličitého, uvoľnia asi 11,5 · 107 ton kyslíka a odparia 1,6 · 1013 ton vody.

Samoregulácia v ekosystéme na príklade príbehu o králikoch v Austrálii: Keď sa muž z Európy začal sťahovať na iné kontinenty, vzal si so sebou aj domáce zvieratá vrátane králikov. V roku 1859 bolo na jednej z fariem v Austrálii vypustených 12 párov dovezených králikov. V austrálskom ekosystéme bolo príliš málo predátorov na to, aby sa živili králikmi. Po 40 rokoch počet králikov dosiahol niekoľko stoviek miliónov jedincov. Rozšírili sa takmer po celom kontinente, devastovali lúky a pasienky a poškodzovali hospodárstvo krajiny.

Počet jedincov v prirodzených ekosystémoch teda samoreguluje narúšanie prirodzených potravinových reťazcov pod vplyvom antropogénneho faktora, neprimerané zásahy do ekosystémov môžu viesť k nekontrolovanému nárastu počtu jedincov určitých druhov a k narušeniu prirodzeného ekologického komunity.

O silnom znečistení ovzdušia v meste oxidmi dusíka, ktoré sú spolu s oxidom siričitým pre rastliny najnebezpečnejšie, svedčí takmer rozšírené „zelenanie“ kmeňov a spodných konárov stromov, spôsobené nadmerným zarastaním drobných pozemkov. riasy na ich kôre, ktoré vzduchom dostávajú výdatnú dusíkatú výživu. Akumuláciou škodlivín v pôdach a rastlinných tkanivách strácajú lesné plantáže biologickú stabilitu a pri zachovaní existujúcej úrovne priemyselných a automobilových emisií v mestách môžu v krátkom čase degradovať ako lesné ekosystémy.

Štruktúra verejnej zelene zahŕňa parky (mestské, špecializované), okresné a detské parky, námestia a bulváre. Ozelenenie ulíc má osobitné miesto pri zlepšovaní ekologického stavu mesta, aktívne ovplyvňuje architektonický vzhľad a zabezpečuje potrebný tieňový režim pre chodcov v letnom období. Zelené plochy by mali plniť ešte jednu funkciu – ochranu obytných zón pred hlukom z dopravy, ale neplnia, keďže na to by sa mala vykonávať viacradová výsadba stromov so záberom podkorunových plôch kríkmi.

Modelovanie vodných ekosystémov.

Vedecký a technologický pokrok, rozvoj poľnohospodárstva, urbanizácia viedli k znečisťovaniu prírodných vôd. Problém znečistenia vôd nadobudol globálny charakter, globálne zuhoľnatené látky sa v závislosti od druhu zdroja znečistenia dostávajú do vodného prostredia rôznymi cestami. Môžu pochádzať z atmosféry; môžu byť odplavené svahovým odtokom z poľnohospodárskych polí a pôdy do podzemných a riečnych vôd; znečistenie môže byť aj bakteriálne z vývoja a odumierania vodnej vegetácie. Vstup znečisťujúcich látok do zdrže môže prebiehať nepretržite (v čase) alebo v dôsledku hromadného vypúšťania, vo forme bodových zdrojov alebo zdrojov rozmiestnených v priestore.

Znečistenie vody.

Biologická potreba vody ľudí a zvierat za rok je 10-násobkom ich vlastnej hmotnosti. Domáce, priemyselné a poľnohospodárske potreby človeka sú ešte pôsobivejšie. Takže „na výrobu tony mydla sú potrebné 2 tony vody, cukor - 9, bavlnené výrobky - 200, oceľ 250, dusíkaté hnojivá alebo syntetické vlákno - 600, zrno - asi 1000, papier - 1000, syntetický kaučuk - 2500 ton vody."

Voda používaná ľuďmi sa nakoniec vráti do prirodzeného prostredia. Ale okrem odparenej vody to už nie je čistá voda, ale odpadové vody z domácností, priemyslu a poľnohospodárstva, zvyčajne neprečistené alebo nedostatočne vyčistené. Dochádza tak k znečisteniu sladkovodných vodných plôch – riek, jazier, pevniny a pobrežných oblastí morí.

Znečistenie vzduchu

Existujú dva hlavné zdroje znečistenia ovzdušia: prírodné a antropogénne.

Prírodným zdrojom sú sopky, prachové búrky, zvetrávanie, lesné požiare, rozklad rastlín a živočíchov.

Antropogénne, rozdelené hlavne na tri hlavné zdroje znečistenia ovzdušia: priemysel, kotolne v domácnostiach, doprava. Podiel každého z týchto zdrojov na celkovom znečistení ovzdušia sa veľmi líši od miesta k miestu.

V súčasnosti sa všeobecne uznáva, že priemyselná výroba najviac znečisťuje ovzdušie. Zdrojmi znečistenia sú tepelné elektrárne, ktoré spolu s dymom vypúšťajú do ovzdušia oxid siričitý a oxid uhličitý; hutnícke podniky, najmä hutníctvo neželezných kovov, ktoré vypúšťajú do ovzdušia oxidy dusíka, sírovodík, chlór, fluór, amoniak, zlúčeniny fosforu, častice a zlúčeniny ortuti a arzénu; chemické a cementárne. Škodlivé plyny sa uvoľňujú do ovzdušia v dôsledku spaľovania palív pre potreby priemyslu, vykurovania, dopravy, spaľovania a spracovania domových a priemyselných odpadov.

Podľa vedcov (2000) každý rok vo svete v dôsledku ľudskej činnosti pribudne 25,5 miliardy ton oxidov uhlíka, 190 miliónov ton oxidov síry, 65 miliónov ton oxidov dusíka, 1,4 milióna ton chlórofluorokarbónov (freónov), organických zlúčeniny olova, uhľovodíky vrátane karcinogénnych (spôsobujúcich rakovinu).

Škodlivé hlavné nečistoty antropogénneho pôvodu

Top 10 látok znečisťujúcich biosféru (kuriér UNESCO, január 1973) 1

oxid uhličitý Vzniká spaľovaním všetkých druhov palív. Zvýšenie jeho obsahu v

Uhlík v atmosfére vedie k zvýšeniu jeho teploty, čo je plné škodlivých geochemických a environmentálnych dôsledkov.

oxid Vzniká, keď palivo nie je úplne spálené. Môže narušiť tepelnú bilanciu

Horná atmosféra uhlíka.

sírový Obsiahnutý v priemyselných výparoch. zhoršuje

Plyn z respiračných chorôb, škodlivý pre rastliny. Koroduje vápenec a niektoré kamene.

oxidy Vytvára smog a spôsobuje respiračné ochorenia a bronchitídu u novorodencov.

dusík Podporuje prerastanie vodnej vegetácie.

ortuť Jedna z najnebezpečnejších kontaminantov potravín, najmä morského pôvodu. Hromadí sa v tele a má škodlivý vplyv na nervový systém.

Olovo pridané do benzínu. Pôsobí na enzýmové systémy a metabolizmus v živých bunkách.

ropa Vedie k škodlivým ekologickým následkom, spôsobuje smrť organizmov planktónu, rýb, morských vtákov a cicavcov.

DDT a iné Veľmi toxické pre kôrovce. Zabíja ryby a organizmy, ktoré slúžia ako potrava

Pesticídy pre ryby. Mnohé sú karcinogénne.

žiarenie Prekročenie prípustných dávok vedie k malígnym novotvarom a genetickým mutáciám.

Najbežnejšie látky znečisťujúce ovzdušie sa doň dostávajú najmä v dvoch formách: buď vo forme suspendovaných častíc (aerosólov), alebo vo forme plynov. Podľa hmotnosti leví podiel – 80 – 90 percent – ​​na všetkých emisiách do atmosféry v dôsledku ľudskej činnosti tvoria plynné emisie. Existujú 3 hlavné zdroje plynného znečistenia: spaľovanie horľavých materiálov, priemyselné výrobné procesy a prírodné zdroje.

Oxid uhoľnatý. Získava sa nedokonalým spaľovaním uhlíkatých látok. Do ovzdušia sa dostáva v dôsledku spaľovania tuhého odpadu, s výfukovými plynmi a emisiami z priemyselných podnikov. Ročne sa tohto plynu dostane do atmosféry najmenej 1250 miliónov ton.Oxid uhoľnatý je zlúčenina, ktorá aktívne reaguje so zložkami atmosféry a prispieva k zvyšovaniu teploty na planéte a vytváraniu skleníkového efektu.

Anhydrid síry. Uvoľňuje sa pri spaľovaní paliva s obsahom síry alebo pri spracovaní sírnych rúd (až 170 miliónov ton ročne). Časť zlúčenín síry sa uvoľňuje pri spaľovaní organických zvyškov na banských odvaloch. Len v Spojených štátoch predstavovalo celkové množstvo oxidu siričitého vypusteného do atmosféry 65 % celosvetových emisií.

Anhydrid kyseliny sírovej. Vzniká pri oxidácii oxidu siričitého. Konečným produktom reakcie je aerosól alebo roztok kyseliny sírovej v dažďovej vode, ktorá okysľuje pôdu a zhoršuje ochorenia dýchacích ciest človeka. Spad aerosólu kyseliny sírovej z dymových svetlíc chemických podnikov je zaznamenaný pri nízkej oblačnosti a vysokej vlhkosti vzduchu. Listové čepele rastlín rastúcich vo vzdialenosti menšej ako 11 km. z takýchto podnikov sú zvyčajne husto pokryté malými nekrotickými škvrnami vytvorenými na miestach, kde sa usadzujú kvapky kyseliny sírovej. Pyrometalurgické podniky hutníctva neželezných a železných kovov, ako aj tepelné elektrárne vypúšťajú ročne do atmosféry desiatky miliónov ton anhydridu kyseliny sírovej.

Sírovodík a sírouhlík. Do atmosféry sa dostávajú samostatne alebo spolu s inými zlúčeninami síry. Hlavnými zdrojmi emisií sú továrne na výrobu umelých vlákien, cukor, koksochemický priemysel, ropné rafinérie a ropné polia. V atmosfére pri interakcii s inými znečisťujúcimi látkami podliehajú pomalej oxidácii na anhydrid kyseliny sírovej.

Oxidy dusíka. Hlavným zdrojom emisií sú podniky vyrábajúce dusíkaté hnojivá, kyselinu dusičnú a dusičnany, anilínové farbivá, nitrozlúčeniny, hodvábny hodváb, celuloid. Množstvo oxidov dusíka vypustených do atmosféry je 20 miliónov ton ročne.

Zlúčeniny fluóru. Zdrojmi znečistenia sú podniky vyrábajúce hliník, smalty, sklo, keramiku, oceľ, fosforečné hnojivá. Fluórované látky sa dostávajú do atmosféry vo forme plynných zlúčenín – fluorovodíka alebo prachu fluoridu sodného a vápenatého. Zlúčeniny sa vyznačujú toxickými účinkami. Fluoridové deriváty sú silné insekticídy.

Zlúčeniny chlóru. Do atmosféry sa dostáva z chemických závodov vyrábajúcich kyselinu chlorovodíkovú, pesticídy obsahujúce chlór, organické farbivá, hydrolyzovaný alkohol, bielidlo, sódu. V atmosfére sa nachádzajú ako prímes molekúl chlóru a pár kyseliny chlorovodíkovej. Toxicita chlóru je určená typom zlúčenín a ich koncentráciou. V hutníckom priemysle sa pri tavení železa a jeho spracovaní na oceľ do ovzdušia uvoľňujú rôzne ťažké kovy a jedovaté plyny. Takže na 1 tonu surového železa je pridelených navyše 12,7 kg. oxidu siričitého a 14,5 kg prachových častíc, ktoré určujú množstvo zlúčenín arzénu, fosforu, antimónu, olova, pár ortuti a vzácnych kovov, živicových látok a kyanovodíka.

Okrem plynných znečisťujúcich látok sa do ovzdušia uvoľňuje veľké množstvo pevných častíc. Sú to prach, sadze a sadze. Znečistenie prírodného prostredia ťažkými kovmi je spojené s veľkým nebezpečenstvom. Olovo, kadmium, ortuť, meď, nikel, zinok, chróm, vanád sa stali prakticky stálymi zložkami ovzdušia v priemyselných centrách.

Aerosóly sú pevné alebo kvapalné častice suspendované vo vzduchu. V niektorých prípadoch sú pre organizmy nebezpečné najmä pevné zložky aerosólov, ktoré u ľudí spôsobujú špecifické ochorenia. V atmosfére je znečistenie aerosólom vnímané ako dym, hmla, opar alebo opar. Významná časť aerosólov sa tvorí v atmosfére, keď tuhé a kvapalné častice interagujú navzájom alebo s vodnou parou. Priemerná veľkosť aerosólových častíc je 1-5 mikrónov. Atmosféra Zeme ročne vstúpi do asi 1 kubického metra. km umelých prachových častíc. Veľké množstvo prachových častíc vzniká aj pri ľudskej výrobnej činnosti.

Hlavnými zdrojmi umelého znečistenia ovzdušia aerosólom sú tepelné elektrárne, ktoré spotrebúvajú uhlie s vysokým obsahom popola, spracovateľské závody, hutnícke, cementárne, magnezitové a sadziarenské závody. Aerosólové častice z týchto zdrojov majú široké spektrum chemického zloženia. Najčastejšie sa v ich zložení nachádzajú zlúčeniny kremíka, vápnika a uhlíka, menej často - oxidy kovov: železo, horčík, mangán, zinok, meď, nikel, olovo, antimón, bizmut, selén, arzén, berýlium, kadmium, chróm, kobalt, molybdén, ako aj azbest.

Záver.

Analýza environmentálnej situácie a aktivít ochrany životného prostredia vo všeobecnosti umožňuje konštatovať, že je potrebné vypracovať a implementovať jednotný environmentálny program obnovy environmentálnych zdrojov. Najdôležitejšou úlohou je zavádzanie systematickej environmentálnej výchovy do škôl, stredných a vysokých škôl, zvyšovanie povedomia verejnosti prostredníctvom médií.

Ekologická kríza dnes už nie je problémom len jedného regiónu, krajiny alebo kontinentu. Problémy prežitia budúcich generácií sa čoraz vytrvalejšie zmocňujú mysle a sŕdc obyvateľov Zeme. Ľudia začínajú chápať, že nestačí bojovať len proti znečisťovaniu pôdy, vody, ovzdušia. Oveľa hroznejšie je duchovné znečistenie, ktoré vytvára atmosféru strachu, nenávisti, cynizmu, nedôvery na pozadí predstieraného optimizmu a domnelej samoľúbosti, zakrývajúcej ľahostajnosť voči smútku iných.

Zmena v prírode je nevyhnutná, ale ideológia neobmedzeného dobývania prírody je nemorálna a deštruktívna. Vyhliadky na prežitie ľudstva sú spojené so vzájomným vývojom prírody, spoločností a ľudí. Akýkoľvek spoločenský a vedecko-sociálny a vedecký výskum by sa mal posudzovať s prihliadnutím na jeho environmentálny význam. Moc nad prírodou sa obracia proti ľuďom, keď je bezpečnosť životného prostredia zanedbávaná kvôli okamžitým výhodám. Transformácia prírody je neprijateľná bez zohľadnenia možných environmentálnych dôsledkov. Environmentálne problémy dnes nenastali. Dnes sa však situácia prudko zhoršila: každú minútu zmizne na planéte 23 hektárov lesov a tri biologické druhy.

Preto sa človek, ktorý venuje veľkú pozornosť ekológii, snaží predovšetkým chrániť seba. Ale keď zachraňujete seba, musíte chrániť prírodu.

Bez zmeny ľudského vedomia však zostanú všetky plány na záchranu prírodného prostredia len dobrými prianiami. Jednou z úloh výchovy a vzdelávania je formovanie environmentálneho povedomia. Nie je to len láska a rešpekt ku všetkému živému, ale aj pocit osobnej zodpovednosti za to, čo sa deje okolo, potreba konať.

Na získanie informácií o priestorovej variabilite koncentrácií škodlivých látok v ovzduší a na zostavenie mapy znečistenia ovzdušia na základe experimentálnych údajov je potrebné systematicky odoberať vzorky ovzdušia v uzloch pravidelnej siete s krokom ne viac ako 2 km. Takáto úloha je prakticky nemožná. Preto sa na konštrukciu koncentračných polí využívajú metódy matematického modelovania procesov disperzie nečistôt v atmosférickom vzduchu, ktoré sú realizované na počítači. Matematické modelovanie predpokladá dostupnosť spoľahlivých údajov o meteorologických vlastnostiach a emisných parametroch. Použiteľnosť modelov v reálnych podmienkach sa kontroluje pomocou údajov zo sieťových alebo špeciálne organizovaných pozorovaní. Vypočítané koncentrácie by mali byť rovnaké ako koncentrácie pozorované v miestach odberu vzoriek.

Ako model môže slúžiť akýkoľvek algoritmický alebo analógový systém, ktorý umožňuje simulovať procesy rozptylu nečistôt v atmosférickom vzduchu.

U nás model profesora M.E. Berland. V súlade s týmto modelom sa miera znečistenia ovzdušia emisiami škodlivých látok z trvalo prevádzkovaných zdrojov určuje najvyššou výpočtovou hodnotou jednotlivej povrchovej koncentrácie škodlivých látok (C m), ktorá sa zisťuje v určitej vzdialenosti (xm). ) z emisného bodu za nepriaznivých meteorologických podmienok, keď rýchlosť vetra dosiahne nebezpečnú hodnotu (V m), a v povrchovej vrstve prebieha intenzívna turbulentná výmena. Model umožňuje vypočítať pole jednorazových maximálnych koncentrácií nečistôt na úrovni terénu pri emisiách z jedného zdroja a skupiny zdrojov, s vyhrievanými a studenými emisiami, a tiež umožňuje súčasne zohľadniť vplyv heterogénnych zdrojov a vypočítať celkové znečistenie ovzdušia zo súhrnu emisií zo stacionárnych a mobilných zdrojov.

Algoritmus a postup výpočtu polí maximálnych koncentrácií sú uvedené v "Metodike výpočtu koncentrácií škodlivých látok v emisiách podnikov. OND - 86" av príslušných pokynoch pre výpočtové programy.

Ako výsledok výpočtov vykonaných na počítači sa získajú nasledovné:

• · Maximálna koncentrácia nečistôt v uzloch výpočtovej siete, mg / m 3;
• · Maximálne povrchové koncentrácie (C m) a vzdialenosť, na ktorú sa dosahujú (x m) pre zdroje emisií škodlivých látok;
• · Podiel príspevku hlavných zdrojov emisií v uzloch výpočtovej siete;
• · Mapy znečistenia ovzdušia (v zlomkoch MPC mr);
• · Tlač vstupných údajov o zdrojoch znečistenia, meteorologických parametroch, fyzikálnych a geografických danostiach územia;
• · zoznam zdrojov, ktoré najviac prispievajú k úrovni znečistenia ovzdušia;
• · Iné údaje.

V dôsledku vysokej nasýtenosti miest zdrojmi znečistenia je úroveň znečistenia ovzdušia v nich spravidla výrazne vyššia ako na predmestiach a ešte viac vo vidieckych oblastiach. V niektorých obdobiach, nepriaznivých pre rozptyl emisií, môže koncentrácia škodlivých látok výrazne vzrásť v porovnaní s priemerným a pozaďovým mestským znečistením. Frekvencia a trvanie období vysokého znečistenia ovzdušia bude závisieť od spôsobu emisií škodlivých látok (jednorazové, havarijné a pod.), ako aj od charakteru a trvania meteorologických podmienok, ktoré prispievajú k zvýšeniu koncentrácie nečistôt v povrchovej vrstve vzduchu.

Aby nedochádzalo k zvyšovaniu úrovní znečistenia ovzdušia pri nepriaznivých meteorologických podmienkach pre rozptyl škodlivých látok, je potrebné tieto podmienky predvídať a zohľadňovať. V súčasnosti sú stanovené faktory, ktoré určujú zmenu koncentrácie škodlivých látok v atmosférickom ovzduší pri zmene meteorologických podmienok.

Predpovede nepriaznivých meteorologických podmienok je možné robiť ako pre mesto ako celok, tak aj pre skupiny zdrojov alebo jednotlivé zdroje. Zvyčajne existujú tri hlavné typy zdrojov: vysoký s horúcimi (teplými) emisiami, vysoký so studenými emisiami a nízky.

Okrem komplexu nepriaznivých poveternostných podmienok môžete pridať:

• - Pre vysoké pramene s horúcimi (teplými) emisiami:
  • · Výška miešacej vrstvy je menšia ako 500 m, ale väčšia ako efektívna výška zdroja;
  • · Rýchlosť vetra vo výške zdroja je blízka nebezpečnej rýchlosti vetra;
  • · Prítomnosť hmly a rýchlosť vetra je viac ako 2 m/s.
• - Pre vysoké zdroje s chladnými emisiami: prítomnosť hmly a pokoja.
• - Pre zdroje s nízkymi emisiami: kombinácia pokoja a povrchovej inverzie.

Treba mať na pamäti aj to, že pri prenesení nečistôt do hustej zástavby alebo v podmienkach ťažkého terénu sa môžu koncentrácie niekoľkonásobne zvýšiť.

Charakterizovať znečistenie ovzdušia v meste ako celku, t.j. pre charakteristiku pozadia sa parameter P používa ako zovšeobecnený indikátor:

kde N je počet pozorovaní koncentrácie nečistôt v meste počas jedného dňa na všetkých stacionárnych stanovištiach; M je počet pozorovaní počas toho istého dňa so zvýšenou koncentráciou nečistôt (q) prevyšujúcou sezónnu priemernú hodnotu (qЇ cc) viac ako 1,5-krát (q> 1,5 qЇ cc).

Parameter P sa vypočíta pre každý deň pre jednotlivé nečistoty aj pre všetky spolu. Tento parameter je relatívnou charakteristikou a jeho hodnotu určujú najmä meteorologické faktory, ktoré ovplyvňujú stav atmosférického vzduchu v celom meste.

Použitie parametra P v prognóze ako charakteristiky znečistenia ovzdušia v meste ako celku (prediktor) počíta s rozdelením troch skupín znečistenia ovzdušia, ktoré sú určené charakteristikami uvedenými v tabuľke. jeden

Aby sa predišlo extrémne vysokým úrovniam znečistenia, od prvej skupiny sa odlišuje podskupina gradácií s P> 0,5, ktorých opakovateľnosť je 1 - 2 %.

Metóda predpovede pravdepodobného zvýšenia koncentrácie škodlivých látok v atmosférickom ovzduší mesta umožňuje použitie prediktívnej schémy znečistenia ovzdušia, ktorá je vypracovaná pre každé mesto na základe skúseností z dlhoročných pozorovaní stavu mesta. jeho atmosféru. Uvažujme o všeobecných princípoch konštrukcie prediktívnych schém.

Prediktívne schémy znečistenia ovzdušia v meste by sa mali vypracovať pre každé ročné obdobie a každú polovicu dňa zvlášť. Pri kĺzavom rozvrhu vzorkovania vzduchu sú časy vzorkovania o 7, 10 a 13 hodinách v prvej polovici dňa a o 15, 18 a 21 hodinách v 2. h a v 2. - o 13. a 19. hodine. h.

Meteorologické predpovede pre prvú polovicu dňa sa berú na obdobie 6 hodín a údaje z rádiovej sondy - na obdobie 3 hodín. Pre druhú polovicu dňa sa berú ako predpovede meteorologické prvky na obdobie 15 hodín Charakteristiky meteorologických podmienok a prediktorov, ako aj ich postup pri využívaní v predpovediach sú podrobne uvedené v „Usmerneniach pre predpoveď znečistenia ovzdušia v mestách“.

Operatívna predpoveď znečistenia ovzdušia sa vykonáva s cieľom krátkodobého zníženia emisií škodlivých látok do ovzdušia v období nepriaznivých meteorologických podmienok.

Zvyčajne sa robia dva typy predpovedí znečistenia ovzdušia v meste: predbežné (jeden deň vopred) a aktualizované (6-8 hodín vopred, vrátane rána pre aktuálny deň, popoludní večer a noci) .