LINEBURG


<< Пред. стр.

страница 4
(всего 9)

ОГЛАВЛЕНИЕ

След. стр. >>

теоиздат, 1987. 93 с.
4. Бызова Н.Л., Гаргер Е.К., Иванов В.Н. Экспериментальные исследова-
ния атмосферной диффузии и расчет распространения примеси. Л.:
Гидрометеоиздат, 1991.



35
5. Монин А.С., Яглом А.М. Статистическая гидромеханика. Механика
турбулентности. М.: Наука, 1965. 720 с.
6. Пененко В.В., Алоян А.Е. Модели и методы для задач охраны окру-
жающей среды. Новосибирск: Наука. Сиб.отд-ние, 1985. 256 с.
7. Бутусов О.Б., Татарников В.А. Трехмерная математическая модель ат-
мосферного переноса промышленных загрязнений от точечных источ-
ников в условиях городской среды //Информационные проблемы изу-
чения биосферы: Геоэконинформационные центры РАН. Научное со-
вещание по проблемам биосферы. М. 1992. С. 91 -96.
8. Пащенко С.Э., Сабельфельд К.К. Атмосферный и техногенный аэро-
золь (кинетические, электронно-зондовые и численные методы иссле-
дования): В 2 ч. Новосибирск. Ч. 1. 1992 . 190 с. Ч. 2. 1992 .118 с.
9. Бородулин А.И., Майстренко Г.М., Чалдин Б.М. Статистическое опи-
сание распространения аэрозолей в атмосфере: метод и приложения.
Новосибирск: Изд-во Новосибирского ун-та. 1992. 123 с.
10. Берлянд М.Е. Прогноз и регулирование загрязнения атмосферы. Л.:
Гидрометеоиздат, 1985. 272 с.
11. Динамическая метеорология. Л.: Гидрометеоиздат, 1967. 607 с.
12. Атмосферная турбулентность и моделирование распространения при-
месей. /Под ред. Ф.Т.М. Ньюстадта и Х.Ван Дона. Л.: Гидрометеоиздат.
1985. 351 с.

2.3. Штатная модель служб ГО и возможности ее со-
вершенствования.

В настоящее время для использования службами ГО и ЧС страны
регламентирована методика [1].
При разработке этого руководящего документа использованы теоре-
тические и эмпирические модели распространения примесей в атмосфере,
созданные в одном из ведущих в этой области научно-исследовательских

36
учреждений страны - ГГО им. А.И. Воейкова. Однако это не означает, что
в предложенной методике полно учтены последние достижения в этой об-
ласти, поскольку перед создателями был поставлен ряд ограничений, глав-
ным из которых является простота методов, достаточная, чтобы их можно
было реализовать "вручную", без привлечения ЭВМ. В этих рамках и при
наличии только простейших метеорологических наблюдений задача, по-
видимому, решена оптимально.
Однако в настоящее время стало возможным оперативное использо-
вание службами ГО персональных ЭВМ, надежность и быстродействие ко-
торых позволяют реализовать гораздо более сложные модели. В связи с
этим для методики [1] можно указать направления ее совершенствования,
нисколько не умаляя ее значения в рамках прежних возможностей.
Во-первых, [1] дает только внешний контур опасной зоны, в которой
токсодоза превышает пороговое значение, тогда как несомненный практи-
ческий интерес представляет распределение токсодозы по территории и во
времени. Такое распределение для ряда последовательных моментов вре-
мени можно было бы изображать на карте местности линиями равной ток-
содозы.
При распространении ядовитых веществ по воздуху они не только
разбавляются за счет перемешивания с чистым воздухом, но и поглощают-
ся поверхностью земли, особенно растительностью, или воды, а также вы-
мываются (осаждаются) из атмосферы с дождем или снегом. Эти эффекты
существенно неоднородны по пространству, поскольку неоднородна тер-
ритория, окружающая место аварии, и по времени (меняется интенсив-
ность осадков), а также меняются от сезона к сезону.
Существенный прогресс может быть достигнут за счет более совер-
шенного метеорологического обеспечения модели. Для использования ме-
тодики [1] необходимо знание вектора на высоте флюгера (10 м) вблизи
места аварии. Поскольку Красноярск расположен в долине со сложным

37
рельефом и на распределение скорости течения воздуха существенно влия-
ет как обычный для крупных городов "остров тепла", так и река, даже для
простейшей модели необходимы постоянные метеонаблюдения практиче-
ски на каждом потенциально опасном объекте. Альтернативной может
быть только большая предварительная работа метеорологов, которые мо-
гут создать модель течений воздуха и распределения его температуры над
Красноярском, для использования которой будут необходимы уже измере-
ния скорости ветра в немногих точках города. Еще более совершенная мо-
дель течений необходима для использования других моделей распростра-
нения примесей.
Здесь же следует отметить особую сложность штилевых условий,
причем как в обсуждаемой методике [1], так и в наиболее совершенных
существующих моделях. Поясним это примером. В соответствии с [1] при
разлитии тонны жидкого хлора при штиле зоной заражения является круг
радиусом около 5 км. При характерном времени распространения газа по-
рядка часа несложно вычислить, что для достижения пороговой токсодозы
хлора, равной 0.6 г?мин/м3. весь этот хлор должен остаться в тонком слое
высотой около 1 м. Это, конечно, невозможно, и совсем не этот вывод сле-
дует делать. Просто при штиле реальное облако будет блуждать заранее
непредсказуемыми путями. Оно будет на два порядка толще и окажет
опасное влияние, грубо говоря, на 1% этой территории. Но какая именно
часть круга будет этим 1%, предсказать или невозможно, или слишком
сложно, и поэтому методика [1] дает для штилевого случая такую много-
кратно завышенную площадь. Это свойство методики [1] более подробно
обсуждается ниже в отдельном параграфе.
Поэтому на опасных объектах желательно следовать простой реко-
мендации: выбирать по возможности ветреную погоду для работ по транс-
портировке ядовитых веществ. Но поскольку технология не всегда это до-



38
пускает, совершенствование методик прогноза распространения примесей
в штилевой атмосфере остается приоритетной задачей.
Так как основную угрозу населению представляют тяжелые газы, на
распространение которых существенно влияет сила тяжести, то рельеф ме-
стности следует учитывать при решении выше упомянутых задач, а не
только при определении воздушных течений.
Совершенствование традиционной методики может быть связано
также с заменой токсодозы на иные параметры загрязнения, более адек-
ватно учитывающие влияние ядов на человека.


Список литературы
1. Методика прогнозирования масштабов заражения сильнодействующи-
ми ядовитыми веществами при авариях (разрушениях) на химически
опасных объектах и транспорте. Руководящий документ РД 52.04.253-
90. Л.: Гидрометеоиздат. 1991. 23 с.



2.4. Модель Паскуилла-Гиффорда

Условия аварийных выбросов очень отличаются как от условий ядер-
ных взрывов, так и от стационарной работы дымовых труб. Поэтому наи-
более близкой из хорошо исследованных областей являются аварии на
АЭС. Мы не ориентируемся на анализы крупномасштабных катастроф, по-
этому не будем рассматривать многочисленные работы, посвященные чер-
нобыльским событиям.
Интересующие нас модели распространения примесей в атмосфере
создавались для прогноза загрязнения стационарными источниками и для
случаев повышенных технологических или аварийных выбросов.
Отражающие современные достижения в этой области модели, апро-
бированные и утвержденные для обязательного использования при проек-

39
тировании и эксплуатации АЭС, изложены в руководстве [1]. Руково-
дством предлагается использовать три различные модели в зависимости от
интересующего масштаба. Для расстояний в десятки и сотни километров -
это мезомасштабная и региональная модели Института экспериментальной
метеорологии, которые мы рассмотрим ниже.
Для расстояний до 10 км используют модель Паскуилла-Гиффорда,
которая является также рабочей моделью Международного агентства по
атомной энергии (МАГАТЭ). Поэтому мы начинаем обзор именно с этой
наиболее часто используемой модели.
Модель распространения примесей в атмосфере, созданная Паскуил-
лом и Гиффордом, является эмпирической моделью. В ее основе лежит
представление концентрации примеси, выбрасываемой непрерывным то-
чечным источником в атмосфере, как струи с гауссовыми распределения-
ми по вертикали и в поперечном к ветру направлении:
y2
Q
q ( x, y , z ) = ? f F f W ? exp( ? )?
2?? y ( x )? z ( x )u 2? y ( x )
2


( z ? h) 2 ( z ? h) 2
? (exp( ? ) + exp( ? )) ,
2? z ( x ) 2? z ( x )
2 2




где x, y, z – декартовы координаты, ось z – вверх, ось x – по ветру;
h – эффективная высота источника (то есть высота с учетом
первоначального подъема перегретой струи);
Q – мощность источника выброса;
q – концентрация примеси в данной точке пространства;
u – скорость ветра, усредненная по слою перемешивания;
? y (x) и ? z (x) – вертикальная и поперечная дисперсии облака приме-
си;




40
f F и f W - поправки на обеднение облака за счет сухого осаждения
примеси и ее вымывания осадками.
Сумма экспонент в этой формуле соответствует поверхности земли,
не поглощающей примесь, при абсолютном поглощении будет разность.
Основным содержанием модели являются обобщающие многочисленные
экспериментальные данные, конкретные функции ? y (x) и ? z (x) и выра-

жения для h , f F и f W .
При этом метеорологические условия подразделяются на 6 классов
устойчивости атмосферы (от A до F). Распределение скорости ветра счи-
тают степенной функцией.
Конкретные формулы для дисперсий ? y ( x) и ? z (x) различны для раз-
ных рельефов местности. Обычно местности делят на равнинные, сильно
пересеченные, сельскую местность, лес, город. Возможно также использо-
вание более общих формул с заданием параметра шероховатости земной
поверхности. Есть некоторые рекомендации для более сложных случаев.
Однако при сложном рельефе или при наличии крупных водоемов реко-
мендуется проводить натурные эксперименты, без которых применение
модели становится некорректным.
Отметим, что реализация этой модели на ЭВМ достаточно проста и
время расчетов по ней пренебрежимо мало по сравнению с вводом и выво-
дом информации. При появлении новых сведений для конкретной местно-
сти модель несложно пополнять.
До настоящего времени продолжается совершенствование моделей
данного вида. Так, созданы различные версии модели TUPOS [2], [3], [4], в
которых учитывается отличие направления и величины скорости ветра на
уровень струи (от показываемых флюгером), более детально моделируется
взаимодействие с лежащим выше струи теплым слоем воздуха (при нали-
чии инверсии), уточняются коэффициенты в модели. Поскольку эти моде-


41
ли чисто эмпирические, единственным критерием совершенствования яв-
ляется лучшее соответствие экспериментальным данным. Такое сравнение
для усовершенствованной модели TUPOS выполнено в [4].
В некоторых случаях лучшего соответствие экспериментальным дан-
ным достигают даже за счет некоторого упрощения модели. Так, в [5] в ка-
честве вертикальной дисперсии струи ? z (x) используют высота слоя пе-
ремешивания, что для условий развитой атмосферной конвекции дает хо-
рошие результаты. Однако в модели содержатся некоторые коэффициенты,
указанные для условий конкретных экспериментов, но не приведены пра-
вила их вычисления в общем случае. При выборе модели для реализации
следует иметь в виду, что в журнальных публикациях практически всегда
описание неполно. Поэтому следует сразу ориентироваться на собствен-
ную доработку или восполнение пробелов за счет сотрудничества с авто-
рами. В этом отношении предпочтительнее использование отечественных
моделей.
Поскольку модель Паскуилла-Гиффорда проста и имеет официальный
статус, ее целесообразно реализовать, даже если запланировано создание
более совершенных моделей.


Список литературы
1. Руководство по организации контроля состояния природной среды в
районе расположения АЭС/ Под ред. К.П. Махонько. Л.: Гидрометеоиз-
дат. 1990. 264 с.
2. Turner D.B. Addendum to TUPOS - Incorporatoin of a Hesitant Plume Algo-
rithm. 1986. EPA-600/8-86/0.27. U.S. Environmental Protection Agency, Re-
search Triange Park, NC (available only from NTIS, Accession Number
PB86-241 031/AS).
3. Briggs G.A. Analytical parameterization of diffusion: the convective bound-
ary layer // J. Clim. Appl. Met. 1985.V. 24/ Pp. 1167-1186.

42
4. Turner D.B., Bender L.W., Paumier J.O., Boone P.F. Evaluation of the
TUPOS air quality dispersion model using data from EPRI KINCAID field
study //Atmos.Env. 1991. V. 25A. N.10. Pp. 2187-2201.
5. Venkatram A. Dispersion from an elevated source in a convective boundary
layer //Atmos.Env. 1980. V. 14. N.1. Pp. 1-10.



2.5. Модель Института экспериментальной метеоро-
логии

По-видимому, наиболее совершенной из практически применимых
отечественных моделей является в настоящее время модель, созданная в
Институте экспериментальной метеорологии (ИЭМ). Практическая форма
этой модели изложена в Руководстве [1] как официальная модель для рас-
стояний до 100 км. Научные основы модели и ее сравнение с моделью
Паскуилла-Гиффорда (и с некоторыми другими) приведены в [2].
Эта модель в равной степени пригодна для описания распространения
облака, созданного мгновенным источником, и струи от непрерывного ис-
точника.
Распределения концентрации примеси по всем трем координатам
имеют гауссову форму, как и в модели Паскуилла-Гиффорда, однако по-
ложение центра облака или струи находят интегрированием кинематиче-
ского уравнения
r
dx r
= u (t ) ,
dt
r
u (t ) – скорость ветра в точке, где облако в настоящий момент
где
находится,
r
x – вектор координат центра облака,
t – время движения.



43
Процесс диффузии в перпендикулярных к ветру направлениях рас-
сматривают как функцию времени, в отличие от чисто пространственных
распределений в модели Паскуилла-Гиффорда.
Таким образом, модель включает важные свойства так называемых
моделей "лагранжева облака". Это позволяет учесть изменения направле-
ния и скорости ветра в процессе распространения облака, и это главное,
что позволяет применять модель для расстояний, много больших 10 км.
Зависимости дисперсий облака по всем координатам как функции от
времени задают формулами, в которые входит параметр Монина-Обухова,
заменяющий в качестве характеристики устойчивости атмосферы классы
устойчивости Паскуилла. Известна приближенная связь между этими дву-
мя параметрами.
В модели учитывают поворот и изменение модуля скорости ветра с
высотой.
Данная модель при наличии только простейших метеоданных, то есть
однократного измерения скорости и направления ветра на уровне флюгера,
почти не имеет преимуществ по сравнению с более простой моделью Пас-
куилла-Гиффорда. Ее преимущества реализуются с увеличением информа-
ции.
Во-первых, необходимы измерения вектора скорости ветра в процессе
распространения облака. Эти свеления могут быть отчасти заменены ис-
пользованием модели атмосферных течений при заданных метеоусловиях.
Во-вторых, нужно знать высоту слоя перемешивания. Фактическое
измерение практически невозможно, если не ориентироваться на специ-
альный комплекс измерений, в частности, запуск шаров-зондов во время
аварии. Поэтому следует использовать эмпирическую модель, созданную
по результатам аэрологических измерений в окрестностях Красноярска.
Но, такую модель еще нужно создать. Некоторые другие необходимые па-
раметры атмосферы придется задавать таким же способом.

44
В модели используется карта свойств подстилающей поверхности, ко-
торая должна быть создана с учетом сезонной зависимости.
Аналогичной обсуждаемой модели ИЭМ является модель DRYPLUM
Метеорологической службы Новой Зеландии [3]. Хотя это описание доста-
точно полное, некоторые детали изложены в других малодоступных изда-
ниях. Поэтому дополнительным преимуществом использования модели
ИЭМ является возможность доступа ко всем ее деталям и усовершенство-
ваниям, поскольку это происходит в России. Можно даже привлечь соз-
давших ее сотрудников ИЭМ к реализации информационной системы для
Красноярска.
Одним из направлений таких моделей является подключение модели
пространственного распределения скорости ветра. Например, простейший
учет сложного рельефа получается при расчете течений воздуха в предпо-
ложении его потенциальности. Хотя это предположение плохо соответст-
вует наличию турбулентной вязкости, из-за математической простоты оно
применяется достаточно широко. Таким путем, как сообщалось в [4], со-
вершенствуется официальная модель США, которая создана и поддержи-
вается Агентством по защите окружающей среды (U.S. Environmental
Protection Agency). Этот путь доступен для реализации и у нас в Краснояр-
ске.


Список литературы
1. Руководство по организации контроля состояния природной среды в
районе расположения /АЭС. Под ред. К.П. Махонько. Л.: Гидрометео-
издат, 1990. 264 с.
2. Бызова Н.Л., Гаргер Е.К., Иванов В.Н. Экспериментальные исследова-
ния атмосферной диффузии и расчет распространения примеси. Л.:
Гидрометеоиздат, 1991.



45
3. Simpson I.R., Clarkson T.S. Dry plume: a computer model for predicting the
behaviour of plumes in the atmosphere. Scientific report 19. New Zealand
Meteorological Service, Wellington, 1986. 79 p.
4. Перри С.Г. Модель диффузии ЕРА для сложного рельефа: структура и
характеристики. В сб.: Международная конференция ВМО по модели-
рованию загрязнения атмосферы и его применениям. Л.: Гидрометео-
издат,1986. С.14-15.



2.6. Трехмерные модели переноса и диффузии примеси и
их упрощенные варианты

При анализе различных моделей распространения примесей в атмо-
сфере, пригодных для оценки последствий аварий на объектах атомной
энергетики, в обзоре МАГАТЭ [1] рассмотрены три типа моделей: гаус-
совские модели, модели лагранжева облака и трехмерные модели.
О первые двух типах моделей мы уже говорили (хотя и на других
примерах), последний тип моделей охарактеризуем здесь.
Основное отличие трехмерных моделей состоит в явном расчете
диффузии и переноса примеси. Для этого приходится численно решать на-
чально-краевую задачу для трехмерного уравнения параболического типа:
?C r

+ (V , grad ) C ? div ( D gradC ) = Q .
?t
Здесь:
C ( x, y, z, t ) – скомая функция, концентрация примеси,
r
V ( x, y, z, t ) – вектор скорости ветра,

D( x, y, z , t ) – тензор коэффициентов турбулентной диффузии,
Q( x, y, z, t ) – плотность источника примеси,
grad, div – трехмерные операторы градиента и дивергенции.


46
Компоненты скорости ветра, коэффициенты тензора диффузии и
плотность источника примеси при решении этого уравнения рассматрива-
ют как заданные функции. Для задания коэффициентов тензора диффузии
используются различные эмпирические модели атмосферной турбулентно-
сти, в которых необходимо прежде всего задать распределение скорости
ветра. К определению пространственного распределения скорости ветра
есть принципиально различные подходы.
Авторы обзора [1] выражают скептическую точку зрения: не сущест-
вует моделей, которые позволили бы предсказывать поле ветров на мас-
штабах 10-100 км. Поэтому единственным путем задания необходимой
информации о ветрах они считают методы интерполяции и экстраполяции
данных непосредственных измерений. При этом строится распределение
ветра на многих уровнях по высоте и на достаточно подробной горизон-
тальной сетке. Такой путь может быть обобщен за счет типизации метео-
рологических условий, что позволяет привлечь измерения, выполненные
ранее. В любом случае, это большая метеорологическая работа, требующая
организации сети постоянно действующих метеодатчиков.

<< Пред. стр.

страница 4
(всего 9)

ОГЛАВЛЕНИЕ

След. стр. >>

Copyright © Design by: Sunlight webdesign