RU2397514C1 - Method of constructing network of posts for monitoring air pollution and determining characteristics of pollution sources - Google Patents
Method of constructing network of posts for monitoring air pollution and determining characteristics of pollution sources Download PDFInfo
- Publication number
- RU2397514C1 RU2397514C1 RU2009121021/28A RU2009121021A RU2397514C1 RU 2397514 C1 RU2397514 C1 RU 2397514C1 RU 2009121021/28 A RU2009121021/28 A RU 2009121021/28A RU 2009121021 A RU2009121021 A RU 2009121021A RU 2397514 C1 RU2397514 C1 RU 2397514C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- posts
- pollution
- monitoring
- source
- sources
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к области гидрометеорологии и может быть использовано при формировании рациональной пространственной структуры размещения автоматических станций контроля загрязнения воздушного бассейна и для создания систем предупреждения населения о возможном повышении уровня загрязнения атмосферного воздуха в прибрежных районах морей, океанов и внутренних водоемов.The invention relates to the field of hydrometeorology and can be used to form a rational spatial structure for the placement of automatic air pollution control stations and to create systems for warning the population about a possible increase in atmospheric air pollution in coastal regions of the seas, oceans and inland waters.
Важнейшим направлением работ в области мониторинга загрязнения атмосферы является автоматизация измерений приоритетных компонентов загрязнителей, так как автоматизированная система наблюдений резко повышает оперативность информации. В плане создания названной системы особое место занимает выбор местоположения автоматических постов контроля (АПК). Удачный выбор АПК будет способствовать эффективному решению поставленных перед системой экологического мониторинга задач: сбор и представление в удобной форме репрезентативной (т.е. дающей достаточно объективную картину) информации о состоянии загрязнения воздуха различными вредными веществами; выявление и предупреждение опасных экологических ситуаций; прогнозирование опасных экологических ситуаций в атмосфере; определение вероятных виновников опасного загрязнения атмосферы исследуемой территории. Формирование сети АПК для решения каждой из названных задач является достаточно трудоемкой задачей, усугубляемой рядом ограничений: ограниченность общего количества АПК; наличие запретных зон. К последнему относятся возможные ограничения со стороны различных городских служб (архитектурная, пожарная и т.д.), а также водоемы, продуктопроводы и др. находящиеся в черте исследуемой территории.The most important area of work in the field of monitoring atmospheric pollution is the automation of measurements of priority components of pollutants, as an automated observation system dramatically increases the efficiency of information. In terms of creating this system, a special place is occupied by the choice of the location of automatic control posts (AIC). A good choice of agro-industrial complex will contribute to the effective solution of the tasks set for the environmental monitoring system: collection and presentation in a convenient form of representative (that is, giving a fairly objective picture) information on the state of air pollution by various harmful substances; identification and prevention of dangerous environmental situations; forecasting dangerous environmental situations in the atmosphere; identification of the likely culprits of dangerous atmospheric pollution of the study area. The formation of the agro-industrial complex network to solve each of the above problems is a rather labor-intensive task, exacerbated by a number of restrictions: limited total number of agribusiness; the presence of restricted areas. The latter includes possible restrictions on the part of various city services (architectural, fire, etc.), as well as water bodies, product pipelines, etc. located within the boundaries of the study area.
Известен способ мониторинга загрязнения атмосферного воздуха, изложенный в рекомендациях по организации и функционированию систем специальных наблюдений Росгидромета Р 52.24.581-97. (РЕКОМЕНДАЦИИ. Организация и функционирование системы специальных наблюдений за состоянием природной среды в районах развития угледобывающей промышленности и сопутствующих производств. М.: Росгидромет, 1999, стр.14-15). Способ заключается в том, что при отборе проб атмосферного воздуха проводят метеорологические наблюдения за скоростью и направлением ветра, температурой воздуха, осадками и т.п. Известный способ позволяет получать периодическую информацию о степени загрязнения атмосферного воздуха.A known method of monitoring air pollution is described in the recommendations on the organization and operation of special observation systems of Roshydromet R 52.24.581-97. (RECOMMENDATIONS. Organization and functioning of the system of special observations of the state of the environment in the areas of development of the coal mining industry and related industries. M: Roshydromet, 1999, pp. 14-15). The method consists in the fact that when sampling atmospheric air, meteorological observations of the speed and direction of the wind, air temperature, precipitation, etc. The known method allows to obtain periodic information about the degree of air pollution.
Однако получаемая информация по известному способу мониторинга отражает фактическое состояние атмосферного воздуха и может быть использована лишь для констатации существующего положения.However, the information received on the known monitoring method reflects the actual state of the atmospheric air and can only be used to state the existing situation.
Известен способ мониторинга атмосферы и контроля источников загрязнения и система для его реализации, опубликованная в Интернете. См. Лежнев А.С. Автоматизированная система мониторинга атмосферы и контроля источников загрязнения (АС-МАКИЗ), //www.intellect.csti.ru/object.asp?num=83-005-2001&grntiID=87.01). Данный способ мониторинга атмосферного воздуха заключается в оперативном (с шагом 20 минут) измерении параметров загрязнения воздуха, метеорологическом наблюдении за скоростью и направлением ветра, давлением, температурой и влажностью воздуха и оперативном (с шагом 20 минут) построении карт полей загрязнения воздуха на контролируемой территории. Способ реализуется с помощью системы, включающей в себя лабораторию мониторинга загрязнений атмосферного воздуха, соединенную со средствами оперативного дистанционного измерения параметров загрязнения на автоматических постах контроля и метеостанцией, содержащей средства измерения параметров воздушной среды (скорость и направление ветра, давление, температура и влажность воздуха) и средства отправки метеопараметров. Способ осуществляет постоянный контроль за чистотой воздуха в контролируемом районе и позволяет получать карты полей загрязнения воздуха.A known method of monitoring the atmosphere and controlling sources of pollution and a system for its implementation, published on the Internet. See Lezhnev A.S. Automated system for atmospheric monitoring and control of pollution sources (AS-MAKIZ), //www.intellect.csti.ru/object.asp?num=83-005-2001&grntiID=87.01). This method of monitoring atmospheric air consists in the operational (with a step of 20 minutes) measurement of air pollution parameters, meteorological monitoring of the speed and direction of the wind, pressure, temperature and air humidity and the operational (with a step of 20 minutes) construction of maps of air pollution fields in a controlled area. The method is implemented using a system that includes a laboratory for monitoring atmospheric air pollution, connected to means of on-line remote measurement of pollution parameters at automatic monitoring posts and a weather station containing means for measuring air parameters (wind speed and direction, pressure, temperature and humidity) and Means of sending meteorological parameters. The method provides constant monitoring of air purity in a controlled area and allows you to get maps of air pollution fields.
Однако известный способ не позволяют получать прогнозные данные о возможном загрязнении атмосферного воздуха аэрозолями водной поверхности, содержащими вредные для жизнедеятельности людей веществами.However, the known method does not allow to obtain predictive data on possible air pollution by aerosols of the water surface containing substances harmful to human life.
Известен способ мониторинга загрязнения атмосферного воздуха, заключающийся в контроле параметров загрязнения атмосферы и метеорологическом наблюдении за параметрами атмосферы (патент РФ №2248595, МПК G01V 9/00, опубл. 20.03.2005). В процессе мониторинга осуществляют наблюдение за сорбционными слоями на прилегающей к исследуемому району водной поверхности, температурой и соленостью воды, осуществляют лабораторные исследования сорбционных слоев, при выявлении на водной поверхности сорбционного слоя суммарной площадью более 100 м2, удаленного от исследуемого района на расстояние менее 50 км, проводят расчет интенсивности генерации потока аэрозольных частиц из сорбционных слоев и возможные сценарии их распространения в атмосфере в зависимости от фактических и прогнозных гидрометеорологических данных, передают полученные данные о распространении аэрозольных частиц на средства построения карт полей загрязнения атмосферы. Изобретение позволяет получать информацию о прогнозе возможного загрязнения атмосферного воздуха аэрозолями водной поверхности, содержащими вредные для жизнедеятельности людей вещества.A known method of monitoring atmospheric air pollution, which consists in monitoring the parameters of atmospheric pollution and meteorological observation of atmospheric parameters (RF patent No. 2248595, IPC G01V 9/00, publ. 20.03.2005). In the process of monitoring, the sorption layers on the water surface adjacent to the study area are monitored, the temperature and salinity of the water, laboratory studies of the sorption layers are carried out, if a sorption layer with a total area of more than 100 m 2 located less than 50 km from the studied area is detected on the water surface , calculate the intensity of generation of a stream of aerosol particles from sorption layers and possible scenarios of their propagation in the atmosphere, depending on actual and gnosny hydrometeorological data, transmit the obtained data on the distribution of aerosol particles to the means of mapping atmospheric pollution fields. The invention allows to obtain information on the forecast of possible air pollution by aerosols of the water surface containing substances harmful to human life.
Известен способ оптимизации пространственной структуры сети наблюдений при контроле загрязнения атмосферы исследуемой территории. Согласно этому способу существуют два подхода к решению проблемы выбора структуры сети постов мониторинга. Первый подход основан на том, чтобы по данным, полученным на сети контроля, было возможно воспроизводить поле концентраций примесей, максимально приближенное к реальному. Проектирование такой сети заключается в исследовании пространственной статистической структуры поля концентраций примесей и выборе такого множества точек в городе, чтобы дисперсия ошибки оптимальной интерполяции данных по этим точкам в другое точки города оказалась минимальной. Другой подход основан на том, чтобы по данным, полученным на сети контроля, можно было оценить вклад отдельных источников в общее поле загрязнения атмосферы (см. В.И.Краснов и др. "Оптимизация пространственной структуры наблюдений при контроле загрязнения атмосферы города", в трудах ГТО им. Воейкова "Методы и средства контроля загрязнений атмосферы и промышленных выбросов", Л.: Гидрометеоиздат, 1987 г., стр.13-14).There is a method of optimizing the spatial structure of the observation network when monitoring atmospheric pollution of the studied area. According to this method, there are two approaches to solving the problem of choosing the structure of the network of monitoring posts. The first approach is based on the fact that according to the data obtained on the monitoring network, it was possible to reproduce the field of impurity concentrations as close as possible to the real one. The design of such a network is to study the spatial statistical structure of the concentration field of impurities and select such a large number of points in the city so that the variance of the error in the optimal interpolation of data from these points to another point in the city is minimal. Another approach is based on the fact that according to the data obtained on the monitoring network, it was possible to estimate the contribution of individual sources to the total field of atmospheric pollution (see V.I. Krasnov et al. "Optimization of the spatial structure of observations in monitoring atmospheric pollution of the city", Proceedings of the Voyeykov State Technical University "Methods and means of monitoring atmospheric pollution and industrial emissions", L .: Gidrometeoizdat, 1987, pp. 13-14).
Однако известные методы решают только какую-то одну из вышеперечисленных задач, а получаемые при этом структуры сети АПК, как правило, не совпадают.However, the known methods solve only one of the above problems, and the resulting structure of the agro-industrial complex network, as a rule, do not coincide.
Известен способ формирования сети наблюдений для контроля загрязнения атмосферы города (патент РФ №2102782, МПК G01W 1/00, опубл. 20.01.1998), включающий установку автоматических постов контроля (АПК) воздушного бассейна в количестве и местах, регламентируемых нормативными документами, в котором для каждого из заранее заданных жилых районов города определяют места установки АПК, которые находят расчетным путем как наиболее неблагополучные зоны по воздействию на население загрязнения воздушной среды, при этом центр неблагополучной зоны на местности определяют по значениям и распределению в каждом из заданных районов максимумом произведения плотности населения на максимальную разовую концентрацию по всем загрязняющим веществам от всех основных источников во всем диапазоне "опасных" ветров с учетом розы ветров и класса опасности загрязняющих веществ для здоровья населения, а размер неблагополучной зоны определяют из условия сохранения информативности о всех источниках, формирующих загрязнение в зоне, осуществляют рекогносцировку местности в выбранных зонах размещения АПК, по результатам рекогносцировки назначают на местности нормативно обоснованные по условиям эксплуатации места установки АПК; в способе формирования сети наблюдений для контроля загрязнения атмосферы города, определенном выше, в контролируемом районе города определяют координаты взвешенного по плотности населения центры тяжести района, находят среднеарифметическое значение этих координат и координат центра неблагополучной зоны, определенной выше, и принимают среднеарифметическое значение в качестве координат центра зоны, в которой устанавливают АПК; в способе формирования сети наблюдений для контроля загрязнения атмосферы города, определенном выше, с помощью существующей системы наблюдения окружающей среды получают в заданном интервале времени репрезентативную информацию о состоянии загрязнения воздуха различными вредными веществами в назначенных местах установки АПК, по репрезентативной информации окончательно конкретизируют координаты мест установки АПК.A known method of forming a network of observations for monitoring atmospheric pollution of the city (RF patent No. 2102782, IPC G01W 1/00, publ. 01.20.1998), including the installation of automatic control posts (AIC) of the air basin in the number and places regulated by regulatory documents, in which for each of the predetermined residential areas of the city, the agro-industrial complex installation sites are determined, which are calculated as the most disadvantaged zones for the impact of air pollution on the population, while the center of the disadvantaged zone on the ground and determine by the values and distribution in each of the given regions the maximum product of population density and the maximum one-time concentration of all pollutants from all major sources in the entire range of "dangerous" winds, taking into account the wind rose and the class of hazard of pollutants for public health, and the size of the dysfunctional zones are determined from the condition of maintaining information content about all sources that form pollution in the zone, reconnaissance of the area in the selected zones of the agricultural sector is carried out, according to Performan reconnaissance designate on the ground of reasonable standard operating conditions APK installation location; in the method of forming a network of observations for monitoring the pollution of the city’s atmosphere, defined above, in the controlled area of the city, the coordinates of the population density-weighted area are determined by the centers of gravity of the area, the average coordinates of these coordinates and the coordinates of the center of the dysfunctional zone defined above are taken, and the average value is taken as the center coordinates the zone in which the agro-industrial complex is installed; in the method of forming an observation network for monitoring atmospheric pollution of the city, as defined above, using the existing environmental monitoring system, representative information is obtained in a predetermined time interval on the state of air pollution by various harmful substances in the designated locations of the AIC installation, according to representative information, the coordinates of the AIC installation sites are finally specified .
Известен способ мониторинга загрязнения атмосферного воздуха, заключающийся в контроле параметров загрязнения атмосферы и метеорологическом наблюдении за параметрами атмосферы, отличающийся тем, что в процессе мониторинга осуществляют наблюдение за сорбционными слоями на прилегающей к исследуемому району водной поверхности, температурой и соленостью воды, осуществляют лабораторные исследования сорбционных слоев, при выявлении на водной поверхности сорбционного слоя суммарной площадью более 100 м2, удаленного от исследуемого района на расстояние менее 50 км, проводят расчет интенсивности генерации потока аэрозольных частиц из сорбционных слоев и возможные сценарии их распространения в атмосфере в зависимости от фактических и прогнозных гидрометеорологических данных, передают полученные данные о распространении аэрозольных частиц на средства построения карт полей загрязнения атмосферы (Патент РФ №2248595, МПК G01V 9/00, опубл. 20.03.2005 г.). Способ реализуется посредством системы мониторинга загрязнения атмосферного воздуха, включающей центр мониторинга со средствами построения карт полей загрязнения атмосферы, соединенный своим входом и выходом с постами контроля чистоты атмосферного воздуха и средствами метеорологического обеспечения, программно-вычислительные средства прогноза сценариев, комплекс лабораторных исследований сорбционных слоев, комплекс дистанционного мониторинга водной поверхности со средствами распознания сорбционных слоев.There is a method of monitoring atmospheric air pollution, which consists in monitoring the parameters of atmospheric pollution and meteorological observation of atmospheric parameters, characterized in that during monitoring they monitor the sorption layers on the water surface adjacent to the study area, temperature and salinity of the water, carry out laboratory studies of sorption layers , the detection of surface water sorption layer of the total area of over 100 m 2 remote from the test Rayo and at a distance of less than 50 km, a calculation is made of the intensity of generation of the stream of aerosol particles from the sorption layers and possible scenarios of their distribution in the atmosphere depending on the actual and forecast hydrometeorological data, the obtained data on the distribution of aerosol particles are transferred to the means of constructing maps of atmospheric pollution fields (RF Patent No. 2285895, IPC G01V 9/00, published on March 20, 2005). The method is implemented by means of a monitoring system for atmospheric air pollution, including a monitoring center with means for constructing maps of atmospheric pollution fields, connected with its input and output with air purity control posts and meteorological tools, software and computer tools for scenario forecasting, a set of laboratory studies of sorption layers, a complex remote monitoring of the water surface with means of recognition of sorption layers.
Однако в известных выше способах не обеспечивается оптимизация сети постов мониторинга загрязнения атмосферы, а также не обеспечивается определение местоположения аварийно и экологически опасных источников загрязнения.However, in the methods known above, the network of monitoring stations for atmospheric pollution is not optimized, and the location of accidentally and environmentally hazardous pollution sources is not provided.
Наиболее близким аналогом (прототипом) является способ контроля за выбросами вредных веществ (ВВ) источниками загрязнения атмосферы города (патент РФ №2161321, МПК G01W 1/00, опубл. 27.12.2000), включающий инвентаризацию источников загрязнения атмосферы города, развертывание и функционирование на территории города системы мониторинга атмосферы, в том числе автоматизированной системы мониторинга (АСМ) состояния загрязнения атмосферы, осуществляющей текущие измерения уровня загрязнения воздушного бассейна города в пунктах, количество и места функционирования которых на территории города регламентированы нормативными документами, и плановый с нормативно-заданной частотой контроль выбросов вредных веществ (ВВ) источниками загрязнения атмосферы (ИЗА) по месту их расположения на территории города. В рабочий состав программно-математического обеспечения (ПМО) системы мониторинга атмосферы вводят и в процессе функционирования системы атмосферного мониторинга задействуют алгоритм взаимосвязи между величиной массового выброса ВВ ИЗА и уровнем концентрации этого ВВ в пунктах контроля при текущих метеоусловиях, по результатам расчетов ранжируют все ИЗА по уровню их вклада в уровень приземной концентрации ВВ на каждом пункте контроля загрязнения атмосферы, включая в число основных загрязнителей те ИЗА, суммарный вклад которых составляет не менее 80% от суммарного расчетного загрязнения на каждом из пунктов контроля загрязнения атмосферы, сравнивают рассчитанные при различных значениях массовых выбросов основных ИЗА значения концентрации ВВ на пунктах контроля с замеренными значениями в этих же пунктах по минимуму критерия качества, например минимуму суммы среднеквадратических отклонений расчетных от замеренных значений концентрации ВВ, во всех пунктах контроля определяют значения массовых выбросов для всех основных ИЗА, среди которых устанавливают местоположение ИЗА, превысивших уровень максимально санкционированного массового выброса на величину не менее 10% и осуществляют экстренные замеры массовых выбросов ВВ этих ИЗА по месту их расположения. В состав варьируемых параметров, по которым минимизируют критерий качества, включают скорость и направление ветра.The closest analogue (prototype) is a method of controlling emissions of harmful substances (BB) by sources of pollution of the city’s atmosphere (RF patent No. 2161321, IPC G01W 1/00, publ. 12/27/2000), including an inventory of sources of pollution of the city’s atmosphere, deployment and operation of the territory of the city of the atmosphere monitoring system, including the automated monitoring system (AFM) of the state of atmospheric pollution, which carries out ongoing measurements of the level of pollution of the air basin of the city in points, number and places of functions ionization of which in the territory of the city is regulated by regulatory documents, and planned monitoring of emissions of harmful substances (explosives) by sources of atmospheric pollution (IZA) at the place of their location on the territory of the city with a regulatory frequency. An atmospheric monitoring system is introduced into the working mathematical and software package (atmospheric monitoring system) and, during the operation of the atmospheric monitoring system, an algorithm is used for the relationship between the mass emission of explosive explosive ionization and the concentration level of this explosive in control points under current weather conditions, according to the results of calculations, all the ionic explosives are ranked by level their contribution to the level of surface concentration of explosives at each point of control of atmospheric pollution, including those from the main pollutants that are ISA, the total contribution of which is at least 80% of the total calculated pollution at each of the points of control of atmospheric pollution, compare the values of the concentration of explosives calculated at various values of mass emissions of the main ISA at the control points with the measured values at the same points to minimize the quality criterion, for example, the minimum of the sum of standard deviations of the calculated from the measured values of the concentration of explosives, in all control points determine the values of mass emissions for all the main IZA, among which establish the location the measurement of IZA, which exceeded the level of the maximum authorized mass emission by at least 10% and carry out emergency measurements of the mass emissions of explosives of these IZA at their location. The composition of the variable parameters, which minimize the quality criterion, include wind speed and direction.
Однако в указанных выше способах текущие измерения уровня загрязнения воздушного бассейна города осуществляются в пунктах, количество и места функционирования которых на территории города регламентированы нормативными документами. Сеть постов мониторинга не оптимизирована, которая не всегда и не для всех метеорологических условий может зафиксировать повышенное значение концентрации загрязняющего вещества, обусловленное нормативно-несанкционированным уровнем выбросов вредных веществ в атмосферу. Блок программно-математического обеспечения системы мониторинга, используемый для решения обратной задачи - выявление местоположения ИЗА с нормативно-несанкционированным уровнем выбросов вредных веществ не гарантирует получение требуемого результата. Причина в том, что используемая при этом "Методика расчета концентраций в атмосферном воздухе вредных веществ, содержащихся в выбросах предприятий" (ОНД-86, Госкомгидромет, Ленинград, 1987) основана на простых решениях полуэмпирического уравнения турбулентной диффузии с заданными степенными зависимостями коэффициентов диффузии и скорости ветра. Эти решения используются примерно 40 лет [5, 6] и не удовлетворяют возросшим современным требованиям науки и практики, так как не учитывают ряд очень важных факторов, влияющих на распространение примесей в атмосфере. Так, например, они не учитывают рельеф местности и термическую неоднородность подстилающей поверхности, обусловленную наличием различных водоемов (реки, озера, море) и различным типом поверхности (степь, лес, болото, город). Учет этих факторов может принципиально изменить пространственную структуру скорости ветра, характеристик турбулентной диффузии и, следовательно, существенно повлиять на распространение примесей в атмосфере. Кроме того, используемый способ определения местоположения ИЗА с нормативно-несанкционированным уровнем выбросов вредных веществ не позволяет обнаружить скрытые источники загрязнения.However, in the above methods, current measurements of the level of air pollution in the city are carried out in points, the number and places of functioning of which in the city are regulated by regulatory documents. The network of monitoring posts is not optimized, which, not always and not for all meteorological conditions, can record an increased value of the concentration of a pollutant, due to the regulatory and unauthorized level of emissions of harmful substances into the atmosphere. The software and mathematical support unit of the monitoring system used to solve the inverse problem - identifying the location of an IZA with a normatively unauthorized level of emissions of harmful substances does not guarantee the desired result. The reason is that the “Methodology for calculating atmospheric air concentrations of harmful substances contained in enterprise emissions” (OND-86, Goskomhydromet, Leningrad, 1987) is based on simple solutions of the semi-empirical equation of turbulent diffusion with given power-law dependences of diffusion coefficients and speed the wind. These solutions have been used for approximately 40 years [5, 6] and do not satisfy the increased modern requirements of science and practice, since they do not take into account a number of very important factors affecting the distribution of impurities in the atmosphere. So, for example, they do not take into account the topography and thermal heterogeneity of the underlying surface, due to the presence of various reservoirs (rivers, lakes, the sea) and different types of surfaces (steppe, forest, swamp, city). Taking these factors into account can fundamentally change the spatial structure of wind speed, the characteristics of turbulent diffusion and, therefore, significantly affect the distribution of impurities in the atmosphere. In addition, the used method for determining the location of IZA with a regulatory-unauthorized level of emissions of harmful substances does not allow to detect hidden sources of pollution.
Техническим результатом заявляемого изобретения является обеспечение оптимизации сети постов мониторинга загрязнения атмосферы и определение характеристик скрытых источников ее загрязнения.The technical result of the claimed invention is to ensure the optimization of the network of posts for monitoring atmospheric pollution and determining the characteristics of hidden sources of its pollution.
Указанный технический результат достигается тем, что в способе построения сети постов мониторинга загрязнения атмосферы и определения характеристик скрытых источников загрязнений, включающем установление границ исследуемой территории, развертывание и функционирование на исследуемой территории автоматизированной системы мониторинга состояния загрязнения атмосферы с программно-математическим обеспечением, включающей центральный пост, стационарные, мобильные и выносные посты мониторинга и осуществляющей текущие измерения концентрации загрязнения воздушного бассейна в установленных постах мониторинга, введение данных в центральный компьютер об источниках загрязнения, находящихся на исследуемой территории и текущие данные мониторинга, касающиеся метеоусловий и концентрации загрязнений в установленных постах наблюдения с последующим определением программными средствами местоположения источников загрязнения атмосферы, превысивших уровень максимально санкционированного массового выброса, о согласно изобретения, перед началом измерений в центральном компьютере программными средствами визуально создают трехмерную координатную сетку исследуемой территории, куда дополнительно вводят данные о рельефе поверхности исследуемой территории, типе подстилающей поверхности, о точности восстановления параметров источника, запускают блок БП1 вычислительных программ для построения оптимальной сети постов мониторинга, путем решения "прямых" задач для каждого известного источника загрязнения из области влияния этого источника определяют все теоретически возможные различные сочетания троек постов мониторинга, которые позволяют решить обратную задачу по поиску каждого из возможных источников загрязнения, ранжируют такие тройки постов по числу повторений их для всех источников загрязнения и всех рассматриваемых метеорологических ситуаций, причем в цикле последовательно выбирают тройку с максимальным количеством повторений, вносят эту тройку в список постов мониторинга будущей оптимальной сети, проверяют, достаточно ли этих постов для решения всех обратных задач, если нет, то берут следующую тройку с очередным максимальным количеством повторений, вносят ее в список постов мониторинга будущей оптимальной сети, проверяют, достаточно ли этих постов для решения всех обратных задач, этот цикл последовательного отбора троек и формирования списка постов мониторинга повторяют до тех пор, пока не обеспечивают решение всех обратных задач для всех рассмотренных метеорологических условий, принимают решение об оптимальной расстановке центрального, мобильных и выносных постов мониторинга в местах, представленных блоком БП1 компьютерных программ, если теоретические данные отличаются от измеренных значений на величину, не превосходящую заранее заданную.The specified technical result is achieved by the fact that in the method of constructing a network of posts for monitoring atmospheric pollution and determining the characteristics of hidden sources of pollution, including establishing the boundaries of the study area, the deployment and operation in the study area of an automated system for monitoring the state of pollution of the atmosphere with mathematical software, including a central post, fixed, mobile and remote monitoring posts and performing ongoing measurements of concentration air pollution pollution at established monitoring posts, entering data on a central computer about pollution sources located in the study area and current monitoring data regarding weather conditions and pollution concentration at established monitoring posts, followed by software determination of the location of atmospheric pollution sources that exceeded the maximum authorized level mass emission, according to the invention, before starting measurements in a central computer the computer programmatically visually creates a three-dimensional coordinate grid of the study area, where additionally enter data on the surface topography of the study area, the type of underlying surface, the accuracy of restoring the source parameters, run the BP1 block of computing programs to build the optimal network of monitoring posts, by solving "direct" tasks for of every known source of pollution from the area of influence of this source determines all theoretically possible various combinations of triples in monitoring, which allow us to solve the inverse problem of finding each of the possible sources of pollution, such triples of posts are ranked by the number of repetitions of them for all pollution sources and all considered meteorological situations, and in the cycle, the three with the maximum number of repetitions are sequentially selected, this triple is added to the list monitoring posts of the future optimal network, check if these posts are enough to solve all inverse problems, if not, then take the next three with the next maximum by repeating it, add it to the list of monitoring posts of the future optimal network, check to see if these posts are enough to solve all inverse problems, repeat this cycle of sequential selection of triples and creating a list of monitoring posts until they provide a solution to all inverse problems for all considered meteorological conditions, decide on the optimal placement of central, mobile and remote monitoring posts in places represented by the BP1 unit of computer programs, if theoretical Numbers differ from the measured values by an amount not exceeding a predetermined value.
Если теоретические данные отличаются от известных значений параметров источника на величину, превосходящую заранее заданную, то вводят новую точность восстановленных теоретических значений параметров источника и повторяют весь цикл оптимизации расстановки центрального, мобильных и выносных постов мониторинга.If the theoretical data differ from the known values of the source parameters by a value that exceeds the predetermined one, then the new accuracy of the restored theoretical values of the source parameters is introduced and the entire optimization cycle of the arrangement of central, mobile and remote monitoring posts is repeated.
Далее расставляют оптимальную сеть постов мониторинга на местности и устанавливают между ними связь и проводят пробные измерения концентраций загрязнений в постах мониторинга и анализ результатов измерений, в результате которого из перечня постов оптимальной сети мониторинга удаляют посты, которые попадают на недоступную территорию, например, закрытого промышленного предприятия, частной собственности, горных, болотистых и иных земель, доступ к которым физически не возможен; или в которых измеренные значения концентрации загрязнений выходят за допустимые пределы измерения аппаратурой мониторинга, информацию о таких постах пересылают в блок программ БП1 и проводят повторное построение оптимальной сети с учетом сделанных ограничений в расположении постов мониторинга.Next, they set up the optimal network of monitoring posts on the ground and establish a connection between them and conduct test measurements of pollution concentrations in the monitoring posts and analyze the measurement results, as a result of which posts that fall into the inaccessible territory, for example, of a closed industrial enterprise, are removed from the list of posts of the optimal monitoring network , private property, mountain, swamp and other lands, access to which is not physically possible; or in which the measured values of the pollution concentration are outside the permissible limits of measurement by the monitoring equipment, information about such posts is sent to the BP1 program block and the optimal network is rebuilt taking into account the restrictions made in the location of the monitoring posts.
После этого запускают блок БП2 программ для решения «обратной задачи» определения координат и мощности скрытых источников загрязнений, проводят измерения в непрерывном режиме метеорологических параметров и концентрации загрязнений на установленной оптимальной сети постов мониторинга и вводят данные измерений в указанный блок программ БП2, где на основе решения сопряженного полуэмпирического уравнения турбулентной диффузии находят функционал, связывающий измеренные значения концентрации загрязнений с характеристиками искомого скрытого источника, минимизируют этот функционал, значения характеристик скрытого источника загрязнений, для которых найдено минимальное значение функционала, являются характеристиками искомого скрытого источника загрязнений, представленными в виде его координат и мощности.After that, the BP2 program block is launched to solve the “inverse problem” of determining the coordinates and power of the hidden pollution sources, meteorological parameters and pollution concentrations are continuously measured on the established optimal network of monitoring posts and the measurement data is entered into the specified BP2 program block, where, based on the solution the conjugate semi-empirical equation of turbulent diffusion find a functional that relates the measured values of the concentration of pollution with the characteristics of the desired of the source, minimize this functional, the values of the characteristics of the hidden source of pollution, for which the minimum value of the functional is found, are the characteristics of the desired hidden source of pollution, presented in the form of its coordinates and power.
Под оптимальной сетью постов понимается такая сеть, которая при минимальном количестве постов обеспечивает получение информации о концентрации загрязняющих веществ в атмосфере с заданной точностью.An optimal network of posts means such a network that, with a minimum number of posts, provides information on the concentration of pollutants in the atmosphere with a given accuracy.
На фиг.1 приведена функциональная схема автоматизированной системы мониторинга загрязнения атмосферы газовыми и аэрозольными примесями антропогенного и природного происхождения. На фиг.2 представлена оптимальная сеть постов мониторинга, построенная при проведении экспериментов на прибрежном участке озера Байкал.Figure 1 shows a functional diagram of an automated system for monitoring atmospheric pollution by gas and aerosol impurities of anthropogenic and natural origin. Figure 2 presents the optimal network of monitoring posts, built during experiments on the coastal section of Lake Baikal.
В состав центрального поста оптимальной сети постов входят следующие устройства (фиг.1).The composition of the central post of the optimal network of posts includes the following devices (figure 1).
Центральный компьютер 1 с блоками 2 и 3 программ БП1 и БП2:
- управления работой мобильных и выносных постов;- management of mobile and remote posts;
- регистрации данных метеокомплекса;- registration of data of the meteorological complex;
- моделирования распространения газовых и аэрозольных примесей;- modeling the distribution of gas and aerosol impurities;
- построения оптимальной сети постов мониторинга;- building an optimal network of monitoring posts;
- решения обратной задачи распространения загрязнений;- solving the inverse problem of the spread of pollution;
- построения электронных карт загрязнений наблюдаемой территории.- construction of electronic maps of pollution of the observed area.
Блок 4 датчиков и пробоотборников:Block 4 sensors and samplers:
- счетчик дисперсного состава аэрозоля;- counter dispersed aerosol composition;
- пробоотборник воздуха для определения концентрации микроорганизмов, суммарного белка;- an air sampler to determine the concentration of microorganisms, total protein;
- пробоотборник воздуха на элементный состав;- air sampler for elemental composition;
- пробоотборник воздуха на определение концентрации полиароматических углеводородных соединений (ПАУ);- an air sampler for determining the concentration of polyaromatic hydrocarbon compounds (PAHs);
- датчик измерения проводимости воды;- a sensor for measuring water conductivity;
- датчик измерения температуры воды;- sensor for measuring water temperature;
- датчик измерения прозрачности воды;- sensor for measuring water transparency;
- датчик измерения рН воды.- a sensor for measuring the pH of water.
Метеокомплекс 5 для измерения и передачи непрерывного потока данных центральному компьютеру:Meteocomplex 5 for measuring and transmitting a continuous data stream to a central computer:
- температуры воздуха,- air temperature
- атмосферного давления,- atmospheric pressure
- относительной влажности воздуха,- relative humidity
- количества осадков,- amount of precipitation,
- скорости ветра;- wind speed;
- направления ветра;- wind directions;
- интенсивности солнечного излучения;- the intensity of solar radiation;
- интенсивности ультрафиолетового излучения.- the intensity of ultraviolet radiation.
В состав типового мобильного 6 и выносного 7 постов (на воде и в воздухе) оптимальной сети постов входят следующие устройства:The structure of a typical mobile 6 and remote 7 posts (on water and in the air) of an optimal network of posts includes the following devices:
- счетчик дисперсного состава аэрозоля;- counter dispersed aerosol composition;
- три независимых пробоотборника проб воздуха на фильтры для проведения лабораторных анализов на присутствие микроорганизмов, на анализ контролируемых химических элементов, на присутствие полициклических ароматических углеводородов (ПАУ);- three independent air samplers for filters for laboratory analyzes for the presence of microorganisms, for the analysis of controlled chemical elements, for the presence of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs);
- датчик измерения проводимости воды;- a sensor for measuring water conductivity;
- датчик измерения температуры воды;- sensor for measuring water temperature;
- датчик измерения прозрачности воды;- sensor for measuring water transparency;
- датчик измерения рН воды.- a sensor for measuring the pH of water.
Пробоотборники, метеокомплекс, соединены с центральным компьютером, что позволяет управлять процессом включения - выключения всех вышеперечисленных устройств, получать данные измерений от метеокомплекса.Samplers, the meteorological complex, are connected to the central computer, which allows you to control the on / off process of all of the above devices, to receive measurement data from the meteorological complex.
Способ построения оптимальной сети постов мониторинга загрязнения атмосферы и определения характеристик источников загрязнений реализуется следующим образом.A method of constructing an optimal network of posts for monitoring atmospheric pollution and determining the characteristics of pollution sources is implemented as follows.
Определяют границы исследуемой территории. В одной или нескольких реперных точках, например стационарных метеопостах, на исследуемой территории проводят измерения концентрации загрязнения по одному из параметров.The boundaries of the study area are determined. At one or more reference points, for example, stationary weather stations, in the study area, pollution concentration is measured according to one of the parameters.
Вводят данные в центральный компьютер 2: об источниках, находящихся на исследуемой территории, о рельефе местности, о типах подстилающей поверхности, о метеоусловиях, о концентрации загрязнения в реперной точке, о точности восстановления полей концентрации загрязнений.Enter data into the central computer 2: about the sources located in the study area, about the topography, about the types of underlying surface, about weather conditions, about the concentration of pollution in the reference point, about the accuracy of the restoration of the fields of concentration of pollution.
В компьютер 2 вводят желаемую точность восстановленных значений концентрации. Запускают блок БП1 программ: моделирования распространения газовых и аэрозольных примесей; построения оптимальной сети постов мониторинга [Бородулин А.И., Десятков Б.М., Ярыгин А.А., Котлярова С.С., Лаптева Н.А., Шабанов А.Н. Модель поиска оптимального расположения пунктов мониторинга атмосферы. Программа для ЭВМ. 2006. Зарегистрирована Федеральным институтом промышленной собственности РОСПАТЕНТа. Рег. номер 2007610294. 16 января 2007 г.]; решения обратной задачи распространения загрязнений; построения электронных карт загрязнений наблюдаемой территории.The desired accuracy of the reconstructed concentration values is entered into
Сравнивают концентрации загрязняющих веществ в реперных точках на электронной карте для восстановленных и экспериментально полученных данных.The concentrations of pollutants in the reference points on the electronic map are compared for the reconstructed and experimentally obtained data.
Принимают решение о расстановке центрального 1, мобильных 7 и выносных 8 постов в рекомендованных компьютером 2 местах, если данные удовлетворяют заданной точности.Decide on the placement of the central 1, mobile 7 and remote 8 posts in 2 places recommended by the computer if the data meets the specified accuracy.
Вводят новую точность восстановленных значений концентрации, если данные не удовлетворяют заданной точности.A new accuracy of the reconstructed concentration values is introduced if the data does not satisfy the specified accuracy.
Повторяют весь цикл операций при вновь заданной точности восстановленных значений концентрации.The entire cycle of operations is repeated with the newly set accuracy of the restored concentration values.
Собирают и расставляют посты 1, 7 и 8 в указанных местах (по данным компьютера 2) на исследуемой территории.Collect and
Устанавливают взаимную связь между центральным 1, мобильными 7 и выносными 8 постами.Establish a relationship between the central 1, mobile 7 and remote 8 posts.
Запускают компьютерный интерфейс Weather Link для Windows, включают метеокомплекс Vantage Pro2 Plus.They launch the Weather Link computer interface for Windows, include the Vantage Pro2 Plus weather complex.
Включают центральный 1, мобильные 7 и выносные посты.They include central 1, mobile 7 and remote posts.
Центральным постом проводят измерения в непрерывном режиме:The central post carries out measurements in continuous mode:
- температуры воздуха;- air temperature;
- атмосферного давления;- atmospheric pressure;
- относительной влажности воздуха;- relative humidity;
- количества выпавших осадков;- amount of precipitation;
- скорости ветра;- wind speed;
- направления ветра;- wind directions;
- интенсивности солнечного излучения;- the intensity of solar radiation;
- интенсивности ультрафиолетового излучения.- the intensity of ultraviolet radiation.
Все перечисленные данные заносят в базу данных центрального компьютера 2. Проводят измерения в непрерывном режиме проводимости, температуры, прозрачности и рН воды. Данные заносят в базу данных центрального компьютера 2.All the listed data are entered into the database of the
Проводят измерения дисперсного состава аэрозоля счетчиком аэрозоля Solair 3100/3100+5100/5100+ в течение 10 минут каждого часа. Результаты анализа заносят в базу данных центрального компьютера 2.The aerosol dispersion composition is measured with a Solair 3100/3100 + 5100/5100 + aerosol counter for 10 minutes every hour. The results of the analysis are entered into the database of the
Производят отбор проб воздуха на фильтры АФА-ХА-20 тремя энергонезависимыми пробоотборниками ПВР-50. Перед началом работы стерильные фильтры АФА-ХА-20 в стерильных условиях устанавливаются в фильтродержатели. Фильтродержатель до начала отбора проб закрыт заглушкой для предохранения его от загрязнения. Отбор проб осуществляют с целью измерения концентрации суммарного белка, ПАУ, элементного состава проб, наличия контролируемых биологических соединений. Отбор проб воздуха производится непрерывно в течение 3 часов.Air samples are taken for AFA-HA-20 filters with three non-volatile PVR-50 samplers. Before starting work, AFA-HA-20 sterile filters are installed in filter holders under sterile conditions. Prior to sampling, the filter holder is closed by a plug to protect it from contamination. Sampling is carried out in order to measure the concentration of total protein, PAHs, elemental composition of samples, the presence of controlled biological compounds. Air sampling is carried out continuously for 3 hours.
Мобильными 7 и выносными 8 постами проводят измерения скорости и направления ветра с помощью метеокомплекса Vantage Pro2 Plus и анемометра. Измерения производят непрерывно. Данные измерений с помощью маршрутизаторов по радиоканалу передают в центральный компьютер 2, где заносят в базу данных.Mobile 7 and remote 8 posts measure wind speed and direction using the Vantage Pro2 Plus meteorological complex and anemometer. Measurements are made continuously. Measurement data using routers is transmitted over the air to
Производится отбор проб воздуха на фильтры АФА-ХА-20 тремя независимыми пробоотборниками ПВР 50. Перед началом работы стерильные фильтры АФА-ХА-20 в стерильных условиях устанавливаются в фильтродержатели. Фильтродержатель до начала отбора проб закрыт заглушкой для предохранения его от загрязнения. Отбор проб осуществляют с целью измерения концентрации суммарного белка, ПАУ, элементного состава проб, наличия контролируемых биологических соединений. Отбор проб воздуха производят непрерывно в течение 3 часов.Air samples are taken for AFA-HA-20 filters by three independent PVR 50 samplers. Before starting work, sterile AFA-HA-20 filters are installed in filter holders under sterile conditions. Prior to sampling, the filter holder is closed by a plug to protect it from contamination. Sampling is carried out in order to measure the concentration of total protein, PAHs, elemental composition of samples, the presence of controlled biological compounds. Air sampling is carried out continuously for 3 hours.
Производится отбор проб воды батометрами с поверхностного микрослоя на двух уровнях: 200 мкм и 1000 мкм на выносных постах.Water samples are taken by bathometers from the surface microlayer at two levels: 200 microns and 1000 microns at remote posts.
Производят отбор проб воздуха оборудованием, установленным на базе самолета-лаборатории. Пробы отбирают на высотах 500-6000 м с шагом по высоте 500 м.Air sampling is carried out with equipment installed on the basis of a laboratory airplane. Samples are taken at heights of 500-6000 m in increments of 500 m in height.
Пробы воды и воздуха передают в аналитическую лабораторию.Water and air samples are transferred to an analytical laboratory.
Производят биологический анализ, анализ элементного состава, концентрации суммарного белка и полиароматических соединений.Biological analysis, analysis of elemental composition, concentration of total protein and polyaromatic compounds are performed.
Результаты проведенных анализов заносят в базу данных центрального компьютера 2. С учетом метеоданных восстанавливают поле концентрации загрязнений во всей контролируемой области оригинальным блоком БП2 программ [Бородулин А.И., Десятков Б.М., Ярыгин А.А. Модель распространения атмосферных примесей в пограничном слое атмосферы. Программа для ЭВМ. 2006. Зарегистрирована Федеральным Институтом промышленной собственности РОСПАТЕНТа. Рег. номер 2007610293. 16 января 2007 г.]. Решается обратная задача определения координат и мощности источников загрязнений оригинальным пакетом программ [Бородулин А.И., Десятков Б.М., Ярыгин А.А., Котлярова С.С., Лаптева Н.А. Модель для определения характеристик скрытого источника атмосферных примесей на основании массива данных о концентрации, полученных в ограниченном числе точек мониторинга атмосферы. Программа для ЭВМ. 2006. Зарегистрирована Федеральным институтом промышленной собственности РОСПАТЕНТа: Рег. номер 2007611132. 19 марта 2007 г.].The results of the analyzes are entered into the database of the
Определяют местоположение скрытых источников загрязнений на выделенной территории (их координаты и мощность).Locate the hidden sources of pollution in the selected area (their coordinates and power).
Пример построения оптимальной сети постов мониторинга загрязнения атмосферы и определения характеристик скрытого источника ее загрязнения.An example of building an optimal network of posts for monitoring atmospheric pollution and determining the characteristics of a hidden source of its pollution.
На некоторой выбранной территории (эксперименты проводились на участке побережья озера Байкал) при заданных характеристиках поверхности и метеорологических условиях на центральном компьютере запускался блок БП1 программа построения оптимальной сети постов мониторинга. На фиг.2 представлена оптимальная сеть постов (в виде черных квадратиков) мониторинга на побережье озера Байкал. В таблице приведены координаты найденных постов мониторинга.In a certain selected area (experiments were carried out on a portion of the coast of Lake Baikal), for the given surface characteristics and meteorological conditions, the BP1 block was launched on the central computer, a program for constructing an optimal network of monitoring posts. Figure 2 presents the optimal network of posts (in the form of black squares) monitoring on the coast of Lake Baikal. The table shows the coordinates of the monitoring posts found.
Далее моделировалось распространение аэрозольных примесей от заданного источника с известными координатами и мощностью, который интерпретируется как "неизвестный". Рассчитанные значения концентрации в условных единицах (у.е.) в найденных постах мониторинга интерпретируются как "измеренные". Далее запускался блок БП2 программ решения обратной задачи - определения скрытого источника. Вычисленные характеристики параметров скрытого источника также приведены в таблице. Видно, что исходные значения параметров источника и вычисленные совпадают. Очевидно, что в реальном случае в силу неизбежных ошибок измерения концентрации, ошибок измерения и восстановления метеорологических полей, приближенного метода решения дифференциальных уравнений используемой математической модели и др. расхождение данных будут более значительны.Further, the propagation of aerosol impurities from a given source with known coordinates and power, which is interpreted as “unknown”, was simulated. The calculated concentration values in arbitrary units (cu) in the found monitoring posts are interpreted as “measured”. Next, the BP2 block of programs for solving the inverse problem — determining the hidden source — was launched. The calculated characteristics of the parameters of the hidden source are also given in the table. It is seen that the initial values of the source parameters and the calculated ones coincide. Obviously, in the real case, due to inevitable errors in measuring the concentration, errors in measuring and reconstructing meteorological fields, an approximate method for solving differential equations of the mathematical model used, and other data discrepancies will be more significant.
Таким образом, в результате реализации заявляемого способа получают следующий технический результат:Thus, as a result of the implementation of the proposed method receive the following technical result:
- определение оптимального количества постов наблюдения;- determination of the optimal number of observation posts;
- определение координат известных и скрытых источников загрязнений;- determination of the coordinates of known and hidden sources of pollution;
- определение мощности источника загрязнений;- determination of the power of the source of pollution;
- повышение точности определения координат скрытых источников загрязнений;- improving the accuracy of determining the coordinates of hidden sources of pollution;
- повышение точности определения мощности выбросов загрязнений от скрытых источников загрязнений.- improving the accuracy of determining the power of pollution emissions from hidden sources of pollution.
Claims (3)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2009121021/28A RU2397514C1 (en) | 2009-06-02 | 2009-06-02 | Method of constructing network of posts for monitoring air pollution and determining characteristics of pollution sources |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2009121021/28A RU2397514C1 (en) | 2009-06-02 | 2009-06-02 | Method of constructing network of posts for monitoring air pollution and determining characteristics of pollution sources |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2397514C1 true RU2397514C1 (en) | 2010-08-20 |
Family
ID=46305612
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2009121021/28A RU2397514C1 (en) | 2009-06-02 | 2009-06-02 | Method of constructing network of posts for monitoring air pollution and determining characteristics of pollution sources |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2397514C1 (en) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2498359C1 (en) * | 2012-07-12 | 2013-11-10 | Валентина Исаевна Сафарова | Method to control pollution of atmospheric air |
| RU2597671C1 (en) * | 2015-03-25 | 2016-09-20 | Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения" (ГУАП) | Method for building a network of stations for environmental monitoring of air in a city |
| US10628538B2 (en) * | 2017-01-30 | 2020-04-21 | International Business Machines Corporation | Suggesting sensor placements for improving emission inventory |
| CN113267601A (en) * | 2021-06-16 | 2021-08-17 | 隆升量化(武汉)大数据科技有限公司 | Industrial production environment remote real-time monitoring cloud platform based on machine vision and data analysis |
| CN113837292A (en) * | 2021-09-27 | 2021-12-24 | 山东亿云信息技术有限公司 | Environment pollution tracing system and method based on edge computing |
| CN115359431A (en) * | 2022-10-21 | 2022-11-18 | 山东省生态环境监测中心 | Atmospheric environment pollution source pollution degree evaluation method and system |
| CN115901550A (en) * | 2022-04-01 | 2023-04-04 | 淮安市中证安康检测有限公司 | Pollution source monitoring and analyzing system and method based on Internet of things |
| CN118169339A (en) * | 2024-05-16 | 2024-06-11 | 北京市生态环境监测中心 | Surrounding pollution source tracing method, device, medium and equipment based on multi-source data |
-
2009
- 2009-06-02 RU RU2009121021/28A patent/RU2397514C1/en not_active IP Right Cessation
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2498359C1 (en) * | 2012-07-12 | 2013-11-10 | Валентина Исаевна Сафарова | Method to control pollution of atmospheric air |
| RU2597671C1 (en) * | 2015-03-25 | 2016-09-20 | Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения" (ГУАП) | Method for building a network of stations for environmental monitoring of air in a city |
| US10628538B2 (en) * | 2017-01-30 | 2020-04-21 | International Business Machines Corporation | Suggesting sensor placements for improving emission inventory |
| CN113267601A (en) * | 2021-06-16 | 2021-08-17 | 隆升量化(武汉)大数据科技有限公司 | Industrial production environment remote real-time monitoring cloud platform based on machine vision and data analysis |
| CN113837292A (en) * | 2021-09-27 | 2021-12-24 | 山东亿云信息技术有限公司 | Environment pollution tracing system and method based on edge computing |
| CN115901550A (en) * | 2022-04-01 | 2023-04-04 | 淮安市中证安康检测有限公司 | Pollution source monitoring and analyzing system and method based on Internet of things |
| CN115901550B (en) * | 2022-04-01 | 2024-01-09 | 淮安市中证安康检测有限公司 | Pollution source monitoring and analyzing system and method based on Internet of things |
| CN115359431A (en) * | 2022-10-21 | 2022-11-18 | 山东省生态环境监测中心 | Atmospheric environment pollution source pollution degree evaluation method and system |
| CN115359431B (en) * | 2022-10-21 | 2023-02-28 | 山东省生态环境监测中心 | Atmospheric environment pollution source pollution degree evaluation method and system |
| CN118169339A (en) * | 2024-05-16 | 2024-06-11 | 北京市生态环境监测中心 | Surrounding pollution source tracing method, device, medium and equipment based on multi-source data |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2397514C1 (en) | Method of constructing network of posts for monitoring air pollution and determining characteristics of pollution sources | |
| CN114371260B (en) | Method for performing gridding monitoring, diffusion early warning and tracing on industrial enterprise unstructured VOCs | |
| Banks et al. | Impact of WRF model PBL schemes on air quality simulations over Catalonia, Spain | |
| Lee et al. | Evaluation of concentrations and source contribution of PM10 and SO2 emitted from industrial complexes in Ulsan, Korea: Interfacing of the WRF–CALPUFF modeling tools | |
| Chang et al. | Air quality model performance evaluation | |
| Abdul-Wahab et al. | Assessment and prediction of tropospheric ozone concentration levels using artificial neural networks | |
| Jha et al. | Evaluation of Interpolation Technique for Air Quality Parameters in Port Blair, India. | |
| Monteiro et al. | Long-term simulations of photo oxidant pollution over Portugal using the CHIMERE model | |
| Liu et al. | Uncertainty in positive matrix factorization solutions for PAHs in surface sediments of the Yangtze River Estuary in different seasons | |
| Emetere | Investigations on aerosols transport over micro-and macro-scale settings of West Africa | |
| Super et al. | A multi-model approach to monitor emissions of CO 2 and CO from an urban–industrial complex | |
| Collier-Oxandale et al. | Using gas-phase air quality sensors to disentangle potential sources in a Los Angeles neighborhood | |
| Taylor et al. | Atmospheric modeling to assess wind dependence in tracer dilution method measurements of landfill methane emissions | |
| Riddick et al. | A cautionary report of calculating methane emissions using low-cost fence-line sensors | |
| Hsu et al. | Estimating the daily average concentration variations of PCDD/Fs in Taiwan using a novel Geo-AI based ensemble mixed spatial model | |
| Harkat et al. | The impact of industrial air pollution on the urban environment of setif: Modeling and mapping of total suspended particles | |
| Chuang et al. | Probing air pollution in the Taichung metropolitan area, Taiwan. Part 1: Comprehensive model evaluation and the spatial-temporal evolution of a PM2. 5 pollution event | |
| Mangia et al. | A numerical study of the effect of sea breeze circulation on photochemical pollution over a highly industrialized peninsula | |
| Chen et al. | Improving spatial prediction of health risk assessment for Hg, As, Cu, and Pb in soil based on land-use regression | |
| Fadavi et al. | Evaluation of AERMOD for distribution modeling of particulate matters (Case study: Ardestan Cement Factory) | |
| Sadheesh et al. | Analysis of seasonal variation and dispersion pattern of ambient air pollutants in an urban environment | |
| Abdul-Wahab et al. | A statistical model for predicting carbon monoxide levels | |
| Wang et al. | Ambient carbon dioxide concentrations in industrial park areas: A monitoring and modeling study | |
| Rola et al. | Air quality assessment and dispersion of pollutants in the region of the Thermoelectric Plant President Médici using WRF/CALMET/CALPUFF models | |
| Biraud et al. | Eddy Covariance Measurements in Urban Environments White paper prepared by the AmeriFlux Urban Fluxes ad hoc committee |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PD4A | Correction of name of patent owner | ||
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20160603 |