RU2397514C1 - Способ построения сети постов мониторинга загрязнения атмосферы и определения характеристик источников ее загрязнения - Google Patents
Способ построения сети постов мониторинга загрязнения атмосферы и определения характеристик источников ее загрязнения 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
Изобретение относится к области гидрометеорологии и может быть использовано при мониторинге загрязнения атмосферы. Сущность: устанавливают границы исследуемой территории, развертывают на исследуемой территории автоматизированную систему мониторинга с программно-математическим обеспечением. Перед началом измерений в центральном компьютере визуально создают трехмерную координатную сетку исследуемой территории. В нее вводят данные об исследуемой территории для построения оптимальной сети постов мониторинга. Запускают блок БП1 вычислительных программ для построения оптимальной сети постов мониторинга. Решают "прямые" задачи для каждого известного источника загрязнения из области влияния этого источника. Определяют все теоретически возможные 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. Принимают решение об оптимальной расстановке постов мониторинга в местах, представленных блоком БП1. Если теоретические данные отличаются от измеренных значений на величину, не превосходящую заранее заданную, расставляют оптимальную сеть постов мониторинга на местности. 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. Вводят данные измерений в указанный БП2, где определяют характеристики искомого скрытого источника. Технический результат: оптимизация сети постов мониторинга и определение характеристик скрытых источников ее загрязнения. 2 з.п. ф-лы, 2 ил., 1 табл.
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.
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.
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.
Однако получаемая информация по известному способу мониторинга отражает фактическое состояние атмосферного воздуха и может быть использована лишь для констатации существующего положения.
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.
Однако известный способ не позволяют получать прогнозные данные о возможном загрязнении атмосферного воздуха аэрозолями водной поверхности, содержащими вредные для жизнедеятельности людей веществами.
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.
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).
Однако известные методы решают только какую-то одну из вышеперечисленных задач, а получаемые при этом структуры сети АПК, как правило, не совпадают.
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.
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.
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.
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.
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.
Техническим результатом заявляемого изобретения является обеспечение оптимизации сети постов мониторинга загрязнения атмосферы и определение характеристик скрытых источников ее загрязнения.
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.
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.
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.
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.
Под оптимальной сетью постов понимается такая сеть, которая при минимальном количестве постов обеспечивает получение информации о концентрации загрязняющих веществ в атмосфере с заданной точностью.
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.
В состав центрального поста оптимальной сети постов входят следующие устройства (фиг.1).
Центральный компьютер 1 с блоками 2 и 3 программ БП1 и БП2:
- управления работой мобильных и выносных постов;
- регистрации данных метеокомплекса;
- моделирования распространения газовых и аэрозольных примесей;
- построения оптимальной сети постов мониторинга;
- решения обратной задачи распространения загрязнений;
- построения электронных карт загрязнений наблюдаемой территории.
Блок 4 датчиков и пробоотборников:
- счетчик дисперсного состава аэрозоля;
- пробоотборник воздуха для определения концентрации микроорганизмов, суммарного белка;
- пробоотборник воздуха на элементный состав;
- пробоотборник воздуха на определение концентрации полиароматических углеводородных соединений (ПАУ);
- датчик измерения проводимости воды;
- датчик измерения температуры воды;
- датчик измерения прозрачности воды;
- датчик измерения рН воды.
Метеокомплекс 5 для измерения и передачи непрерывного потока данных центральному компьютеру:
- температуры воздуха,
- атмосферного давления,
- относительной влажности воздуха,
- количества осадков,
- скорости ветра;
- направления ветра;
- интенсивности солнечного излучения;
- интенсивности ультрафиолетового излучения.
В состав типового мобильного 6 и выносного 7 постов (на воде и в воздухе) оптимальной сети постов входят следующие устройства:
- счетчик дисперсного состава аэрозоля;
- 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);
- датчик измерения проводимости воды;
- датчик измерения температуры воды;
- датчик измерения прозрачности воды;
- датчик измерения рН воды.
Пробоотборники, метеокомплекс, соединены с центральным компьютером, что позволяет управлять процессом включения - выключения всех вышеперечисленных устройств, получать данные измерений от метеокомплекса.
Способ построения оптимальной сети постов мониторинга загрязнения атмосферы и определения характеристик источников загрязнений реализуется следующим образом.
Определяют границы исследуемой территории. В одной или нескольких реперных точках, например стационарных метеопостах, на исследуемой территории проводят измерения концентрации загрязнения по одному из параметров.
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.
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.
Сравнивают концентрации загрязняющих веществ в реперных точках на электронной карте для восстановленных и экспериментально полученных данных.
Принимают решение о расстановке центрального 1, мобильных 7 и выносных 8 постов в рекомендованных компьютером 2 местах, если данные удовлетворяют заданной точности.
Вводят новую точность восстановленных значений концентрации, если данные не удовлетворяют заданной точности.
Повторяют весь цикл операций при вновь заданной точности восстановленных значений концентрации.
Собирают и расставляют посты 1, 7 и 8 в указанных местах (по данным компьютера 2) на исследуемой территории.
Устанавливают взаимную связь между центральным 1, мобильными 7 и выносными 8 постами.
Запускают компьютерный интерфейс Weather Link для Windows, включают метеокомплекс Vantage Pro2 Plus.
Включают центральный 1, мобильные 7 и выносные посты.
Центральным постом проводят измерения в непрерывном режиме:
- температуры воздуха;
- атмосферного давления;
- относительной влажности воздуха;
- количества выпавших осадков;
- скорости ветра;
- направления ветра;
- интенсивности солнечного излучения;
- интенсивности ультрафиолетового излучения.
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.
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.
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.
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.
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.
Производится отбор проб воды батометрами с поверхностного микрослоя на двух уровнях: 200 мкм и 1000 мкм на выносных постах.
Производят отбор проб воздуха оборудованием, установленным на базе самолета-лаборатории. Пробы отбирают на высотах 500-6000 м с шагом по высоте 500 м.
Пробы воды и воздуха передают в аналитическую лабораторию.
Производят биологический анализ, анализ элементного состава, концентрации суммарного белка и полиароматических соединений.
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.].
Определяют местоположение скрытых источников загрязнений на выделенной территории (их координаты и мощность).
Пример построения оптимальной сети постов мониторинга загрязнения атмосферы и определения характеристик скрытого источника ее загрязнения.
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.
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.
Таким образом, в результате реализации заявляемого способа получают следующий технический результат:
- определение оптимального количества постов наблюдения;
- определение координат известных и скрытых источников загрязнений;
- определение мощности источника загрязнений;
- повышение точности определения координат скрытых источников загрязнений;
- повышение точности определения мощности выбросов загрязнений от скрытых источников загрязнений.
Claims (3)
1. Способ построения сети постов мониторинга загрязнения атмосферы и определения характеристик источников загрязнений, включающий 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 текущих данных мониторинга, касающихся метеоусловий и концентрации загрязнений в установленных постах наблюдения, с последующим определением программными средствами местоположения источников загрязнения атмосферы, превысивших уровень максимально-санкционированного массового выброса, отличающийся тем, что 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, расставляют оптимальную сеть постов мониторинга на местности, устанавливают между ними связь, 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.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что 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.
3. Способ по п.1, отличающийся тем, что после оптимальной расстановки центрального, мобильных и выносных постов мониторинга в местах, представленных блоком БП1 компьютерных программ, 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.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2009121021/28A RU2397514C1 (ru) | 2009-06-02 | 2009-06-02 | Способ построения сети постов мониторинга загрязнения атмосферы и определения характеристик источников ее загрязнения |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2009121021/28A RU2397514C1 (ru) | 2009-06-02 | 2009-06-02 | Способ построения сети постов мониторинга загрязнения атмосферы и определения характеристик источников ее загрязнения |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2397514C1 true RU2397514C1 (ru) | 2010-08-20 |
Family
ID=46305612
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2009121021/28A RU2397514C1 (ru) | 2009-06-02 | 2009-06-02 | Способ построения сети постов мониторинга загрязнения атмосферы и определения характеристик источников ее загрязнения |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2397514C1 (ru) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2498359C1 (ru) * | 2012-07-12 | 2013-11-10 | Валентина Исаевна Сафарова | Способ контроля загрязнения атмосферного воздуха |
| RU2597671C1 (ru) * | 2015-03-25 | 2016-09-20 | Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения" (ГУАП) | Способ формирования сети постов экологического мониторинга воздушной среды города |
| US10628538B2 (en) * | 2017-01-30 | 2020-04-21 | International Business Machines Corporation | Suggesting sensor placements for improving emission inventory |
| CN113267601A (zh) * | 2021-06-16 | 2021-08-17 | 隆升量化(武汉)大数据科技有限公司 | 一种基于机器视觉和数据分析的工业生产环境远程实时监测云平台 |
| CN113837292A (zh) * | 2021-09-27 | 2021-12-24 | 山东亿云信息技术有限公司 | 一种基于边缘计算的环境污染溯源***及方法 |
| CN115359431A (zh) * | 2022-10-21 | 2022-11-18 | 山东省生态环境监测中心 | 一种大气环境污染源污染程度评估方法及*** |
| CN115901550A (zh) * | 2022-04-01 | 2023-04-04 | 淮安市中证安康检测有限公司 | 一种基于物联网的污染源监测分析***及方法 |
| CN118169339A (zh) * | 2024-05-16 | 2024-06-11 | 北京市生态环境监测中心 | 基于多源数据的周边污染源溯源方法、装置、介质及设备 |
-
2009
- 2009-06-02 RU RU2009121021/28A patent/RU2397514C1/ru not_active IP Right Cessation
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2498359C1 (ru) * | 2012-07-12 | 2013-11-10 | Валентина Исаевна Сафарова | Способ контроля загрязнения атмосферного воздуха |
| RU2597671C1 (ru) * | 2015-03-25 | 2016-09-20 | Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения" (ГУАП) | Способ формирования сети постов экологического мониторинга воздушной среды города |
| US10628538B2 (en) * | 2017-01-30 | 2020-04-21 | International Business Machines Corporation | Suggesting sensor placements for improving emission inventory |
| CN113267601A (zh) * | 2021-06-16 | 2021-08-17 | 隆升量化(武汉)大数据科技有限公司 | 一种基于机器视觉和数据分析的工业生产环境远程实时监测云平台 |
| CN113837292A (zh) * | 2021-09-27 | 2021-12-24 | 山东亿云信息技术有限公司 | 一种基于边缘计算的环境污染溯源***及方法 |
| CN115901550A (zh) * | 2022-04-01 | 2023-04-04 | 淮安市中证安康检测有限公司 | 一种基于物联网的污染源监测分析***及方法 |
| CN115901550B (zh) * | 2022-04-01 | 2024-01-09 | 淮安市中证安康检测有限公司 | 一种基于物联网的污染源监测分析***及方法 |
| CN115359431A (zh) * | 2022-10-21 | 2022-11-18 | 山东省生态环境监测中心 | 一种大气环境污染源污染程度评估方法及*** |
| CN115359431B (zh) * | 2022-10-21 | 2023-02-28 | 山东省生态环境监测中心 | 一种大气环境污染源污染程度评估方法及*** |
| CN118169339A (zh) * | 2024-05-16 | 2024-06-11 | 北京市生态环境监测中心 | 基于多源数据的周边污染源溯源方法、装置、介质及设备 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2397514C1 (ru) | Способ построения сети постов мониторинга загрязнения атмосферы и определения характеристик источников ее загрязнения | |
| CN114371260B (zh) | 一种工业企业无组织VOCs网格化监测、扩散预警及溯源方法 | |
| 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 | |
| Kim et al. | Improving source identification of fine particles in a rural northeastern US area utilizing temperature‐resolved carbon fractions | |
| 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 | |
| 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) | |
| Grigoras et al. | Air quality assessment in Craiova urban area | |
| Sadheesh et al. | Analysis of seasonal variation and dispersion pattern of ambient air pollutants in an urban environment | |
| 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 |