View
260
Download
4
Category
Preview:
Citation preview
UNIVERZITET CRNE GORE
ELEKTROTEHNIČKI FAKULTET STUDIJE PRIMIJENJENOG RAČUNARSTVA
Nikola Lazarević
RAČUNARSKA VIZUELIZACIJA DISPERZIJE VAZDUŠNIH
POLUTANATA
-MAGISTARSKA TEZA-
Podgorica, 2012.
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
2
Sažetak
Cilj ovog rada je modeliranje i vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata iz industrijskih
dimnjaka. Primijenjen je Gausov model za predviđanje disperzije polutanata iz kontinuiranog
tačkastog izvora, na nivou zemlje, kao i refleksija od zemlje. Za ovu svrhu, MATLAB program
je napisan za vizuelizaciju disperzije vazdušnih polutanata. Model je implementiran u
MATLAB-u, a grafički korisnički interfejs je dat u formi MATLAB GUI-a. Rezultati su upoređeni
sa izmjerenim podacima u mjernim stanicama. Uticaj meteoroloških parametara (brzina
vjetra, temperatura vazduha, klase atmosferske stabilnosti i hrapavost podloge) na disperziju
polutanata je takođe ispitivan. Pokazane su i razmotrene prednosti korišcenja računarske
vizualizacije u oblasti zaštite životne sredine i praksi. Program je dizajniran da bude
jednostavan za korišcenje i računski efikasan. Program zahtijeva poznavanje podataka o
dimnjaku kao što su visina dimnjaka, prečnik dimnjaka na izlazu gasa, temperaturu i brzinu
gasa na izlazu, funkcije i meteorološke parametare i predstavlja rezultate u vizuelnom
formatu koristeci dvo-dimenzionu i tro-dimenzionu ravan.
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
3
Abstract
The aim of this paper is the modeling and visualization of the dispersion of air pollutants
from industrial chimneys. It is applied Gaussian model for predicting pollutant dispersion in
air from a continuous point source, pollutant dispersion at ground from a point source and
reflection from the ground. For this purpose, the MATLAB program was written to visualize
the dispersion of air pollutants. The model is implemented in MATLAB, a graphical user
interface is presented in the form of a MATLAB GUI. Results were compared with measured
data in the measuring stations. Influence of meteorological parameters (wind velocity,
ambient air temperature, atmospheric stability, and surface roughness) on pollutants
dispersion were also investigated. The benefits of using computer visualization in
environmental engineering and practice are demonstrated and discussed. The program was
designed to be easy to use and computationally efficient. Program requires stacks data
(stack height, diameter at the exit of stack, temperature at the exit and the exit velocity),
positions, and meteorological parameters, and presents the results in a visual format using
both two- and three-dimensional plots.
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
4
Sadržaj
UVOD ................................................................................................................................ 8
1 MODELIRANJE DISPERZIJE VAZDUŠNIH POLUTANATA ............................................... 12
1.1 Atmosfera ................................................................................................................................................. 12
1.1.1 Sastav atmosfere ................................................................................................................................. 12
1.2 Izvori zagađenja i zagađujuće materije u vazduhu ............................................................................. 14
1.2.1 Izvori zagađenja ................................................................................................................................... 14
1.2.2 Zagađujuce materije u vazduhu ........................................................................................................... 16
1.2.3 Transport zagađujucih materija ........................................................................................................... 17
1.3 Meteorološki parametri ..................................................................................................................... 18
1.3.1 Smjer vjetra .......................................................................................................................................... 18
1.3.2 Brzina vjetra ......................................................................................................................................... 19
1.3.3 Atmosferska stabilnost ........................................................................................................................ 21
1.3.3.1 Procjena stabilnosti ..................................................................................................................... 22
1.3.3.1.1 Suva adijabatska stopa propusnosti ...................................................................................... 25
1.3.3.1.2 Zasicena adijabatska stopa protoka ...................................................................................... 27
1.3.3.1.3 Atmosferska stabilnost i temperaturni profil ........................................................................ 29
1.3.3.1.4 Potencijalna temperatura ..................................................................................................... 33
1.3.3.1.5 Pasquill-ove klase stabilnosti ................................................................................................. 35
1.3.3.1.6 Ostali pokazatelji atmosferske stabilnosti ............................................................................. 37
1.4 Modeli disperzije ............................................................................................................................... 40
1.5 Gausova teorija disperzije ................................................................................................................. 41
1.5.1 Fickianova jednačina difuzije ............................................................................................................... 42
2 GAUSSOV MODEL DISPERZIJE POLUTANATA ............................................................. 46
2.1 Gausova jednačina dimne perjanice ................................................................................................... 46
2.2 Pretpostavke Gausovog modela disperzije polutanata ...................................................................... 46
2.3 Rast perjanice .................................................................................................................................... 48
2.4 Efekat vertikalnog ograničenja ........................................................................................................... 51
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
5
2.5 Refleksija na zemlji ............................................................................................................................ 51
2.6 Procjene koeficijenata disperzije........................................................................................................ 54
2.7 Tipologija Gausove jednačine............................................................................................................. 55
2.8 Teorija disperzije u praksi .................................................................................................................. 57
2.8.1 Uticaj topografije ................................................................................................................................. 58
2.8.2 Uticaj zgrada ........................................................................................................................................ 60
2.9 Predviđanje koncentracije polutanata ............................................................................................... 61
2.10 Nedostaci Gaussovog modela disperzije ............................................................................................ 63
3 OPIS POSTOJEĆIH RJEŠENJA ...................................................................................... 66
4 KONTROLA KVALITETA VAZDUHA.............................................................................. 68
4.1 Regulatorna kontrola zagađenja vazduha .......................................................................................... 69
4.2 Projektovanje kontrole zagađenja vazduha ....................................................................................... 69
4.3 Mreža kontrolisanja kvaliteta vazduha .............................................................................................. 71
4.4 Kontrola kvaliteta vazduha u Crnoj Gori............................................................................................. 74
4.4.1 Ocjena kvaliteta vazduha u Crnoj Gori................................................................................................. 75
5 STUDIJA SLUČAJA – IMPLEMENTACIJA GAUSOVOG MODELA DISPERZIJE U MATLAB
GUI-U .............................................................................................................................. 78
5.1 Gaussov model disperzije polutanata korišćenjem MATLAB analitičkog rešenja ................................ 81
5.1.1 Studija slučaja - Termoelektrana TE Pljevlja ........................................................................................ 81
5.2 Poređenje modela sa postojećim rješenjima ...................................................................................... 88
5.3 Detalji rješenja ................................................................................................................................... 93
6 ZAKLJUČAK ............................................................................................................... 98
LITERATURA .................................................................................................................. 100
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
6
Popis slika
Slika 1.1 Udio gasova u vazduhu ..............................................................................................13
Slika 1.2 Kompas vjetra .............................................................................................................19
Slika 1.3 Razrjeđenje zagađenja pri različitim brzinama vjetra ................................................19
Slika 1.4 Vektorski prikaz brzine vjetra i njegovog dejstva ......................................................20
Slika 1.5 Primjeri turbulencije prema zapisima smjera vjetra: (a) mehanička, (b) termička ...21
Slika 1.6 Vertikalno širenje polutanata u zavisnosti od vertikalne promjene temperature ....22
Slika 1.7 Varijacije koncentracije na nivou zemlje u zavisnosti od udaljenosti od izvora .......24
Slika 1.8 Varijacije kooeficijenata horizontalne i vertikalne disperzije u zavisnosti od klasa
stabilnosti na rastojanju x od izvora. .................................................................................24
Slika 1.9 Stabilan, neutralan i nestabilan sistem ......................................................................30
Slika 1.10 (a) Stabilna; (b) neutralna; i (c) nestabilna propusna stopa (ELRs) ..........................31
Slika 1.11 Atmosferski temperaturni profil pri različitim klasama stabilnosti .........................32
Slika 1.12 Stvarni i potencijalni temperaturni profili ................................................................34
Slika 1.13 Cartesian koordinatni sistem koji se koristi za specifikaciju geometrije disperzije .44
Slika 1.14 Standardna Gausova normalna raspodjela, fizičko značenje sigme ...................44
Slika 2.1 Gausova raspodjela formirana od različitih frekvencija izloženosti dimne perjanice
prilikom kretanja oko podrazumijevanog pravca vjetra ...................................................47
Slika 2.2 Prikaz sa strane na kom se vidi kako slika izvora omogucava odraz dimne perjanice
na zemlji .............................................................................................................................52
Slika 2.3 Šematski prikaz refleksije dimne perjanice na zemlji i inverzija ...............................52
Slika 2.4 Modelirana površina konstantne koncentracije polutanata niz vjetar kontinuiranog
oslobađanja .......................................................................................................................58
Slika 2.5 Prikaz dimnjaka i topografije terena .........................................................................59
Slika 2.6 Idealizovani model protoka oko pravougane zgrade ................................................61
Slika 2.7 Tipična ruža vjetrova ..................................................................................................62
Slika 5.1 Blok dijagram modela .................................................................................................80
Slika 5.2 Scenario I (TE Pljevlja) .................................................................................................82
Slika 5.3 Scenario II (TE Pljevlja) ................................................................................................85
Slika 5.4 Scenario III (TE Pljevlja) ...............................................................................................87
Slika 5.5 Prozor za unos ulaznih parametara ............................................................................89
Slika 5.6 Prozor za unos podataka za tačku izvora ...................................................................90
Slika 5.7 Izgled grafika iz aplikacije Screen View 3.5.0 .............................................................92
Slika 5.8 Uporedni prikaz aplikacije Screen View i rješenja u MATLAB-u .................................92
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
7
Popis tabela
Tabela 1.1 Udio molekula u suvom vazduhu ...........................................................................12
Tabela 1.2 Promjena vrijednosti eksponenta p u zavisnosti od stabilnosti atmosfere ............20
Tabela 1.3 Varijacija zasicene stope isteka ( Co / km ) .............................................................28
Tabela 1.4 Klase stabilnosti zavisno od meteoroloških parametara ........................................36
Tabela 1.5 Pojava različitih klasa stabilnosti u Velikoj Britaniji ................................................36
Tabela 1.6 Odnosi između procjenitelja stabilnosti..................................................................39
Tabela 2.1 Jednačine za varijacije y i z sa klasama stabilnosti .........................................55
Tabela 3.1 Dostupni modeli za modelovanje disperzije nereaktivnih polutanata ...................66
Tabela 4.1 Primjeri rasta dimne perjanice ................................................................................70
Tabela 5.1 Ulazni parametri Scenario I .....................................................................................83
Tabela 5.2 Ulazni parametri Scenario II ....................................................................................84
Tabela 5.3 Ulazni parametri Scenario III ...................................................................................86
Tabela 5.4 Ulazni parametri za Screen View aplikaciju ............................................................91
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
8
Uvod
Modeliranje disperzije vazdušnih polutanata je numerički alat koji se koristi za opisivanje
uzročnih veza između emisija, meteorologije, atmosferske koncentracije, taloženja, i drugih
faktora. Mjerenja disperzije polutanata daju važne kvantitativne informacije o vrijednosti
koncentracije i taloženja, ali oni mogu samo da opisuju kvalitet vazduha na određenim
lokacijama i vremenu, bez davanja jasne smjernice o identifikaciji uzroka problema kvaliteta
vazduha. Modeliranje disperzije vazdušnih polutanata, umjesto toga, može dati potpuniji
deterministički opis problema kvaliteta vazduha, uključujuci i analizu faktora i uzroka (izvora
emisije, meteoroloških procesa i fizičke i hemijske promjene), kao i neke smjernice o
sprovođenju mjera za ublažavanje uticaja.
Modeli za disperziju polutanata igraju važnu ulogu u nauci, zbog svoje sposobnosti za
procjenu relativnog značaja relevantnih procesa. Modeliranje disperzije vazdušnih
polutanata su jedini metod koji kvantifikuje deterministički odnos između emisije i
koncentracije, uključujuci i posledice prošlog i buduceg scenarija i utvrđivanje efikasnosti
strategija ublažavanja negativnog uticaja. Ovo čini modeliranje disperzije polutanata
neophodnim u regulatornim, istraživačkim i forenzičkim aplikacijama. Koncentracije
supstanci u atmosferi su određene: transportom, difuzijom, hemijskom transformacijom i
taloženjem. Fenomen transporta i karakteristike vazdušnih masa su mjereni i proučavani
vjekovima.
Čist vazduh je jedan od osnovnih preduslova razvoja i opstanka života na Zemlji. Intenzivna
industrijalizacija i ubrazan tehnološki razvoj u svijetu negativno utiču na kvalitet vazduha.
Zbog prekomjernog transporta polutanata, zagađivanje vazduha danas predstavlja jedan od
globalnih svjetskih problema. Gasovi koji se emituju iz dimnjaka u vazduh je klasičan slučaj
koji izaziva njegovo zagađenje. Proces rasprostiranja gasova prevashodno zavisi od
atmosferske sredine, meteoroloških uslova, emisionih parametara, kao što su atmosferska
stratifikacija, inicijalni impuls emisije i temperature, pravac vjetra i brzina, kao i turbulentno
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
9
ponašanje i drugi faktora. Ako postoji veliki broj izvora emisije, na primjer, puno izvora sa
različitim tipovima (tačkasti izvor i/ili oblasti izvora), u urbanim i/ili ruralnim zonama,
rasprostiranje gasova i proces razrijeđivanja postaje složeniji. Inženjeri i ekolozi su veoma
zainteresovani za proces razrijeđivanja gasova i njihovog uticaja na okolinu, kao i za to da
disperzija zagađivača u vazduhu moze ozbiljno da utiče na regionalni kvalitet vazduha.
Modeliranje disperzije vazdušnih polutanata važan je sastavni dio studije uticaja industrijskih
postrojenja na okolinu, kao i postupak za kontinuirano procjenjivanje nivoa zagađenosti sa
stanovišta uticaja na okolinu i čovjekovo zdravlje. Korišcenjem podataka iz državnih i lokalnih
mjernih stanica za pracenje kvaliteta vazduha moguce je utvrditi nivo zagađenja, ali ne i pravi
izvor zagađenja (industrijski dimnjaci, i dr.) koji bi u incidentnim situacijama mogao smanjiti
emisiju prelaskom na kvalitetnija goriva ili smanjenjem kapaciteta rada tog izvora.
Gaussov model disperzije polutanata je zbog svoje jednostavnosti najčešce korišcen model
simulacije disperzije vazdušnih polutanata, koji je i korišcen u ovom radu.
Doprinosi
Prema procjeni autora i nastavnog mentora, rad donosi nekoliko naučnih i stručnih
doprinosa, koji se mogu sažeti u:
Izvršen je pregled i sistematizacija znanja vezanih za disperziju vazdušnih polutanata
Razvijen je i testiran model za pracenje disperzije polutanata iz tačkastog izvora kako
bi poslužio u ocjeni uticaja raznih meteoroloških uslova i izvora emisija na kvalitet
vazduha u realnim geografskim topologijama
Analizirana je atmosferska dinamika i fizičko-hemijski procesi polutanata, kao i
evaluacija dobijenih rezultata s obzirom na mjerenja iz lokalnih i državnih mjernih
stanica za kontinuirano pracenje kvaliteta vazduha
Komentarisani su otvoreni problemi i date smjernice za buduci rad
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
10
Struktura teze
Rad se sastoji od šest poglavlja koja su prikazana na sljedeci način:
Poglavlje 1. Modeliranje disperzije vazdušnih polutanata
U ovom dijelu opisani su meteorološki faktori koji utiču na disperziju vazdušnih polutanata,
kao što su pravac vjetra, brzina vjetra i pokazatelji atmosferske stabilnost. Navode se i
komentarišu modeli disperzije i Gausova teorija.
Poglavlje 2. Gaussov model disperzije polutanata
Prikazuje matematički model disperzije polutanata, Gaussovu jednačinu dimne perjanice sa
detaljnim opisom parametara, kao i pretpostavke i nedostatke Gaussovog modela.
Objašnjava se rast dimne perjanice, efekat vertikalnog ograničenja i refleksije na zemlji, kao i
procjena stabilnosti i koeficijenti disperzije. Navodi se teorija disperzije u praksi i predviđanje
koncentracije polutanata.
Poglavlje 3. Opis postojećih rješenja
U ovom poglavlju prikazan je spektar modela disperzije vazdušnih polutanata koji su na
raspolaganju za simulaciju uticaja emisije polutanata i njihove karakteristike.
Poglavlje 4. Kontrola kvaliteta vazduha
Ovo poglavlje opisuje način kontrolisanja kvaliteta vazduha, značaj regulatorne kontrole i
propisa. Navodi se projektovanje i mreža kontrolisanja kvaliteta vazduha, kao i kontrola i
ocjena kvaliteta vazduha u Crnoj Gori.
Poglavlje 5. Studija slučaja - Implementacija Gausovog modela disperzije u MATLAB
GUI-u
U poglavlju 5. prikazan je Gaussov model disperzije implementiran u MATLAB GUI-u nizom
programskih funkcija proisteklih iz matematičkog modela. Razmatran je industrijski dimnjak
koji se može nalaziti na lokaciji (xp,yp). U programu se zadaju petnaest parametara i granice
koordinata x i y (xmax, ymax). Klase atmosferske stabilnosti su uzete iz Pasquill-Guifordovih
aproksimacija. Studija slučaja je urađena za Termoelektranu Pljevlja.
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
11
Poglavlje 6. Zaključak
U ovom poglavlju dat je zaključak, smjernice za buduci rad kao i popis korišcene literature.
MATLAB kod, kao i elektronska verzija rada priloženi su na CD-u koji je sastavni dio ove teze.
Istraživanja u okviru ove teze su podržana od strane NATO programa „Nauka za mir i
bezbjednost“, u okviru GEPSUS-a (Geografsko-informacione procedure za zaštitu okoline
od zagađenja), projektom “Modeli simulacije vazdušnih zagađivača u urbanim sredinama”,
za koji je Elektrotehnički fakultet u saradnji sa Ministarstvom odbrane aplicirao u NATO.
Istraživanja u okviru teze takođe su podržana Bilateralnim projektom između Crne Gore i
Slovenije „Razvoj simulacionih modela disperzije štetnih zagađivača u procesu rješavanja
kriznih situacija“.
Takođe, autor ce biti zahvalan i svima koji ukažu na eventualne propuste ove teze i daju
predloge, ideje i sugestije u vezi razmatrane problematike.
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
12
1 MODELIRANJE DISPERZIJE VAZDUŠNIH
POLUTANATA
1.1 Atmosfera
Atmosfera se može definisati kao sloj vazduha koji obavija Zemlju i rotira zajedno s njom, a
vazduh kao gasovitu smjesu od koje se sastoji Zemljin gasoviti omotač. Zemljina atmosfera
vezana je za Zemlju uglavnom gravitacionim silama, a tek u višim slojevima (iznad 1000 km)
đe dolazi do disperzije gasova u meduplanetarni prostor preovladavaju elektromagnetne
interakcije.
1.1.1 Sastav atmosfere
Često se smatra da se vazduh sastoji od „molekula vazduha“, što je dokaz prostorne i
vremenske konstantnosti njegovih karakteristika. Ako se razmotri molekularni sastav
„čistog“ vazduha, tada ce se viđeti da se vazduh sastoji od brojnih gasova (Tabela 1.1, slika
1.1) s pravilnom zastupljenošcu na različitim horizontalnim i vertikalnim tačkama i u
različitim vremenima.
Tabela 1.1 Udio molekula u suvom vazduhu
Gas Simbol Zapreminski dio
Azot N 78,1 %
Kiseonik O 20,9 %
Argon Ar 0,93 %
Ugljen dioksid 2CO 370 ppm
Neon Ne 18 ppm
Helijum He 5 ppm
Metan 4CH 1,7 ppm
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
13
Vodonik 2H 0,53 ppm
Azotov suboksid ON 2 0,31 ppm
Slika 1.1 Udio gasova u vazduhu
Izvor:Nasa
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
14
1.2 Izvori zagađenja i zagađujuće materije u vazduhu
1.2.1 Izvori zagađenja
Prema vrsti zagađenja vazduha, izvori zagađenja se dijele na prirodne i vještčke.
Prirodni izvori zagađenja vazduha su
• prašina (pustinjska) nošena vjetrom
• aeroalergeni
• čestice morske soli
• dim
• leteci pepeo
• gasovi šumskih požara
• gasovi iz močvara
• mikroorganizmi (bakterije i virusi)
• magla
• vulkanski pepeo i gasovi
• prirodna radioaktivnost
• meteorska prašina
• prirodna isparavanja
Vještački izvori zagađenja vazduha su izvori koji obuhvataju zagađenje uzrokovano
aktivnostima i procesima kojima upravlja čovjek:
• zagađenje uzrokovano proizvodnjom toplotne energije i/ili električne energije
(termoelektrane i toplane)
• zagađenje uzrokovano radom industrijskih postrojenja (npr. metalurgija, hemijska
industrija) i poljoprivredom (kopanje, zaprašivanje, spaljivanje i dr.)
• zagađenje uzrokovano transportnim sredstvima
• zagađenje uzrokovano spaljivanjem različitih vrsta otpada
• zagađenja uzrokovana svim ostalim djelatnostima koje nisu obuhvacene u gornje
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
15
četiri grupe, kao npr. procesi hemijskog čišcenja, štampanja, bojenja, rušenja objekata,
zaprašivanja insekata itd.
Prema rasporedu zagađenja, izvori zagađenja se sistematizuju u tri grupe:
• Pojedinačni ili tačkasti izvori su izolovani ili međusobno dovoljno udaljeni izvori koji ne
zagađuju isti prostor, npr. termoelektrane, rafinerije i sl. pored kojih nema drugih
postrojenja, tako da su jedini izvor zagađenja na tom podrucju
• Primjer linijskih izvora su transportni putevi kojima se krecu transportna sredstva
• Površinski izvori podrazumijevaju velik broj manjih izvora koji zagađuju isti prostor, kao
npr. industrijske zone s vecim brojem postrojenja i/ili kotlarnice grijanja koje zajedno
zagađuju vazduh u npr. jednom gradu, dijele se prema agregatnom stanju u kojem izvor
emituje zagađujuce materije:
• Izvori čestica
• Izvori gasova
• Izvori gasova i čestica
Izvori zagađenja mogu se još podijeliti na stacionarne i mobilne, a s obzirom na vrijeme
zagađivanja dijele se na:
• Trajni izvori (npr. visoke peci, termoelektrane i sl.)
• Povremeni izvori
Emisija (lat. emittere) u prevodu znači izaslati, odaslati, dok imisija (lat. imittere) ima
suprotno značenje, prihvatiti, prihvacanje. Emisija i imisija mogu biti opšte i posebne. Opšta
emisija znači emitovanje zagađenja iz svih izvora zagađenja na Zemlji u atmosferu, a posebna
emisija podrazumijeva emitovanje zagađenja jednog ili više izvora zagađenja na određenom
prostoru. Za opštu i posebnu imisiju vrijede iste definicije u smislu prihvatanja. Stanje
zagađivanja vazduha određenog područja određeno je tzv. katastrom emisije koji sadrži
popis svih izvora zagađenja na tom području (geografski položaj, vrsta izvora, vrsta i oblik
emitovanog zagađenja, količina zagađenja, način i uslovi emitovanje zagađenja, trajanje
emisije i njena učestalost ako je povremena).
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
16
Nivo imisije zagađenja iz različitih izvora utiče na kvalitet vazduha određenog područja.
Kvalitet vazduha određuje vrsta i koncentracija zagađivača u njemu, što se utvrđuje
mjerenjima čestica, SOx, NOx i CO, a u industrijskim područjima i organskih materija, teških
metala i dr., zavisno od vrste izvora zagađenja.
1.2.2 Zagađujuće materije u vazduhu
Veliki broj različitih materija i hemijskih jedinjenja koji potencijalno mogu zagaditi vazduh i
vrlo je zahtjevan zadatak prikazati ih sve, dati sve relevantne informacije o svakom od njih,
pa ce se ovđe spomenuti samo najvažnije. Pod zagađivačima vazduha podrazumijevaju se
materije koje uzrokuju štetu ljudima i okolini. Ove materije nalaze se u vazduhu u čvrstom,
tečnom ili gasovitom stanju. Treba napomenuti da postoje i prirodni izvori zagađenja
vazduha koji mogu biti veci od onih izazvanih ljudskom djelatnošcu. Uprkos tome potrebno
je smanjiti dodatno zagađivanje vazduha ljudskom djelatnošcu, tako da ce se ovđe
spomenuti zagađujuce materije koje su posljedica ljudske djelatnosti.
Uopšteno, zagađujuce materije u vazduhu koje su posljedica ljudskih aktivnosti mogu se
podijeliti u sljedece grupe:
- Gasovi: SO2, CO2, CO, NOx, H2S, O3 (troposferski), CH4, freoni (klorofluorougljenici – freon
11 (CFCl3) i freon 12 (CF2Cl2)), haloni, metilhlorid (CH3Cl), tetraklorugljenik (CCl4) i dr.
- Lebdeće čestice - čvrste materije i/ili kapljice tečnosti raspršene u vazduhu (prečnik čestica
od 1 nm do 1 mm), prvenstveno prašina, dim i leteci pepeo.
- Metali i metaloidi: Pb, Hg, Cd, Be, Tl, Ni, Cr i dr. (metaloidi: arsen, selen i antimon)
- Postojane organske materije: pesticidi (DDT - diklorodifenil trikloroetan, aldrin, dieldrin,
endrin, mirex i dr.), policiklički aromatski ugljenvodonici (PAU), industrijske hemikalije (PCB -
polihlorirani bifenili, heksahlorbenzen, dioksini, furani i dr.)
- Radioaktivne materije (radioaktivni izotopi): svi izotopi Pu (najvažniji je Pu-239), izotopi
U (U-235, U-238), Sr-90, Cs-137, H-3, C-14, J-131 i dr.
- Ostale zagađujuce materije: azbest, fluoridi, formaldehid i dr.
- Otpadna toplota kao specifični oblik zagađenja atmosferskog vazduha.
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
17
1.2.3 Transport zagađujućih materija
Mjerenjima se određuje koncentracija polutanata na pojedinoj lokaciji, ali pomocu mjerenja
ne možemo znati kakve ce koncentracije biti u buducnosti ili kakve su koncentracije na
lokacijama na kojima se ne vrše mjerenja. Modeli zagađenja vazduha pomažu razumijevanju
ponašanja zagađivača vazduha u okolini. U principu, savršen model omogucava određivanje
prostorno-vremenske koncentracije zagađivača s dovoljnom preciznošcu kako bi bio dobar
za praktičnu primjenu i tako učinio mjerenja zagađenja nepotrebnim. Međutim, današnji
modeli daleko su od idealnog. Četiri su glavne grupe modela:
• Modeli disperzije koji su zasnovani na detaljnom razumijevanju dinamike fizičkihi
hemijskih procesa fluida u atmosferi, a omogucavaju predviđanje koncentracije zagađivača
na bilo kojem mjestu i vremenu ako su poznati emisijski i ostali parametri procesa.
• Modeli prihvatanja (receptor modeli), koji su zasnovani na vezi između podataka
izmjerenih koncentracija zagađivača receptora (onoga koji prihvata zagađenje) i podataka
emisija koje u velikoj mjeri djeluju na te koncentracije.
• Stohastički modeli, koji se zasnivaju na poluempirijskim matematičkim vezama između
koncentracija polutanata i bilo kojih faktora koji mogu uticati na njih, nezavisno od fizičkih
atmosferskih procesa.
• Tzv. „box“ modeli u kojima ulazi i izlazi definišu volumen atmosfere u kojem ce se
izračunavati prosječna koncentracija unutar tog volumena. Disperzija zagađenja zavisi od
horizontalnih i vertikalnih strujanja vazduha, a svi modeli zahtijevaju razumijevanje
relevantnih meteoroloških parametara, a glavni od njih su smjer vjetra, brzina vjetra i
turbulencije u atmosferi.
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
18
1.3 Meteorološki parametri Glavni meteorološki parametri koji utiču na disperziju gasovitih polutanata su pravac vjetra,
brzina vjetra i atmosferska stabilnost, koja je usko povezana sa konceptom stabilnosti.
1.3.1 Smjer vjetra
Početni smjer transporta zagađivača od izvora određen je smjerom vjetra na izvoru, koji
utiče više od ostalih parametara. Npr. ako vjetar duva direktno u smjeru receptora (lokacije
koja prima zagađivač), promjena smjera od samo 5° (prosječna tačnost mjerenja smjera
vjetra) uzrokuje pad koncentracije na receptoru od približno 10% u nestabilnim uslovima,
oko 50% u neutralnim uslovima i oko 90% u stabilnim uslovima. Naravno, promjena smjera
vjetra s visinom, posebno je važna blizu tla. Iako površinsko trenje uzrokuje promjenu smjera
u smjeru kazaljke na satu pri visinama blizu tla, horizontalna termička struktura atmosfere
može imati dominantan uticaj na višim nadmorskim visinama, i to takav da se smjer vjetra
mijenja suprotno kazaljci na satu s povecavanjem visine. Horizontalno kretanje hladnog
vazduha u slojevima ce uzrokovati promjenu pravca s visinom.
Na slici 1.2 prikazan je kompas vjetra koji opisuje šesnaest glavnih tačaka koje se koriste za
mjerenje pravaca vjetra. Baziran je na 360 stepeni u krugu.
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
19
Slika 1.2 Kompas vjetra
1.3.2 Brzina vjetra
Brzina vjetra na različite načine utiče na disperziju vazdušnih polutanata u atmosferu. Prvi je
da je svaka emisija razblažena faktorom koji je proporcionalan brzini vjetra preko izvora.
Drugi je da je mehanička turbulencija koja povecava miješanje i razrjeđivanje (razblaživanje)
zapravo uzrokovana vjetrom.
Slika 1.3 Razrjeđenje zagađenja pri različitim brzinama vjetra
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
20
Trenje s površinom tla smanjuje brzinu vjetra blizu površine, tako da je brzina na vrhu
industrijskog dimnjaka (dimnjaci termoelektrana mogu imati visinu do 200m) veca od one pri
dnu. Dakle, može se reci da se brzina vjetra povecava s visinom. Brojni su izrazi koji opisuju
promjenu brzine s visinom, a u domenu zagađenja vazduha često se koristi sljedeci izraz:
pzzuzu )/()( 00 (1.1)
đe je: u(z) brzina vjetra na visini z, 0u je brzina vjetra izmjerena anemometrom na visini 0z , a
p je eksponent koji se mijenja sa promjenom stabilnosti atmosfere. U tabeli 1.2 navedene su
vrijednosti eksponenta p prema Pasquill-ovim kategorijama stabilnosti.
Tabela 1.2 Promjena vrijednosti eksponenta p u zavisnosti od stabilnosti atmosfere
Paskalove klase stabilnosti Eksponent p za grubi teren Eksponent p za glatki teren
A- najnestabilnija 0.15 0.07 B 0.15 0.07 C 0.20 0.10 D 0.25 0.15 E 0.40 0.35
F- najstabilnija 0.60 0.55
Slika 1.4 Vektorski prikaz brzine vjetra i njegovog dejstva
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
21
1.3.3 Atmosferska stabilnost
Turbulencija je nepravilno kretanje vjetra pri čemu vjetar ne duva ravno vec promjenjivo i
nestalno. Dva su osnovna uzroka turbulentnog vrtloženja. Vrtloženje koje je posledica
kretanja vazduha pored objekata je rezultat mehaničke turbulencije. Čestice vruceg vazduha
koji se uzdiže sa Zemljine površine i velike količine padajucih sporijih molekula vazduha iz
okolne atmosfere rezultiraju termičkom turbulencijom.
Sa slike 1.5 vidi se da su mehaničke turbulencije (a) prilično pravilne, u poređenju sa
termičkim turbulencijama (b). Najznačajniji proces miješanja u atmosferi koji uzrokuje
disperziju zagađivača vazduha naziva se vrtložna difuzija (eddy diffusion). Atmosferska
vrtloženja uzrokuju miješanje zagađenog sa relativno čistim vazduhom pri čemu dolazi do
smanjenja koncentracije zagađivača u vecoj zapremini vazduha.
Slika 1.5 Primjeri turbulencije prema zapisima smjera vjetra: (a) mehanička, (b) termička
Zagađenje u atmosferi razblažuje se strujanjem vazduha u različitim smjerovima
(horizontalna i vertikalna komponenta strujanja), pri čemu ce horizontalna komponenta
strujanja zavisiti od brzine i smjera vjetra, topografije terena, objekta na terenu i sl., a
vertikalna od temperaturnog gradijenta (promjene temperature vazduha zavisno od visine).
Tokom strujanja vazduha naniže kroz atmosferu obično dolazi do povecanja zapremine i
hladenja. Upoređujuci stvarnu promjenu temperature s visinom i suvu adijabatsku promjenu
dobijaju se različiti slučajevi atmosferske stabilnosti. Suva adijabatska promjena definiše se
kao pad temperature vazduha od približno 1°C na svakih 100 m visine (pod adijabatskim
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
22
stanjem podrazumijeva se stanje pri kojem nema izmjene toplote između vazdušne mase i
okoline). Stabilna atmosfera ce otežati, a nestabilna olakšati razblaživanje u vertikalnom
smjeru. Veličina i uticaj vrtloženja na vertikalno širenje kontinuirane perjanice dima iz
dimnjaka povezano je s vertikalnom promjenom temperature.
1.3.3.1 Procjena stabilnosti
Na osnovu svega navedenog, može se zaključiti da razblaživanje zavisi prvenstveno od brzine
vjetra, vertikalnog temperaturnog gradijenta (promjena temperature s visinom) i
turbulentne strukture vjetra, a primjeri raspršivanja prikazani su na slici 1.6, đe isprekidana
linija predstavlja suvu adijabatsku, a puna linija stvarnu promjenu temperature sa
promjenom visine.
Slika 1.6 Vertikalno širenje polutanata u zavisnosti od vertikalne promjene temperature
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
23
Prvi tip raspršivanja nastaje pri iznadadijabatskoj promjeni (temperatura opada za više od
1°C na 100 m) za vrijeme sunčanih dana, pri čemu se zagađivači raspršuju pod velikim uglom
tako da mjestimično dolaze i do samog tla. Ovakva situacija smatra se povoljnom, jer se
zagađivači raspršuju visoko i daleko od izvora.
Drugi tip nastaje pri ispodadijabatskoj promjeni (temperatura opada manje od 1°C na 100
m) kada je vazduh znatno stabilniji npr. tokom noci, pri čemu zagađenja dosegnu određenu
visinu nakon čega se raspršuju horizontalno. U ovom slučaju ce koncentracije zagađivača u
okolini dimnjaka biti male, a daleko od dimnjaka se mogu zabilježiti vece koncentracije
zagađivača.
Treći tip nastaje pri temperaturnoj inverziji (temperatura raste s porastom visine) npr. tokom
noci sa blagim vjetrom i vedrim nebom, kada je atmosfera vrlo stabilna, jer inverzni sloj (sloj
vazduha u kojem temperatura raste s porastom visine) spriječava normalno vertikalno
strujanje vazduha, a time i raspršivanje u vertikalnom smjeru, pa se zagađivači nakon što
dosegnu visinu inverznog sloja raspršuju samo horizontalno. U ovom slučaju se zagađivači
nagomilavaju ispod inverznog sloja sve dok traje inverzija, pa njegove koncentracije
zagađivača mogu dostici više vrijednosti, tako da je s aspekta zagađenja ovo vrlo nepovoljna
situacija.
Četvrti tip nastaje pri inverziji u nižim slojevima iznad kojih postoji adijabatska promjena
temperature, npr. u predvečerje, kada zagađivač ne dopire do tla.
Peti tip nastaje kod nestabilne iznadadijabatske atmosfere pri tlu iznad koje se nalazi
stabilan inverzni sloj, npr. u ranu zoru nakon mirne noci pri vedrom nebu i vjetru blagog
intenziteta.
Šesti tip sličan je petom jer se raspršivanje događa ispod inverznog sloja, pri čemu se na
određenoj udaljenosti dim stapa s nižim slojevima pri tlu, za razliku od prethodnog tipa đe se
to događalo samo mjestimično.
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
24
Slika 1.7 Varijacije koncentracije na nivou zemlje u zavisnosti od udaljenosti od izvora
pod različitim uslovima atmosferske stabilnosti
Izvor: Masters, G. M. (1998) Environmental Engineering and Science, Prentice Hall
Slika 1.8 Varijacije kooeficijenata horizontalne i vertikalne disperzije u zavisnosti od klasa
stabilnosti na rastojanju x od izvora.
A, B, C, D, E i F su Pasquill-ove klase stabilnosti
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
25
Efekat stabilnosti na model disperzije se takođe može viđeti na slici 1.8 Pasquill A generiše
najvišu maksimalnu koncentraciju i najbliže dimnjaku, iako uzan vrh znači da je integrisana
koncentracija niz vjetar niska. Kako se stabilnost povecava, vrh koncentracije opada i krece
se niz vjetar.
1.3.3.1.1 Suva adijabatska stopa propusnosti
Atmosferski pritisak opada eksponencijalno sa visinom. Dakle, kao što se dio vazduha
pomjera gore (ili naniže) u atmosferi, mora se proširiti (ili kompresovati) i hladiti (ili
zagrijavati). Za suvu atmosferu koja sadrži vodenu paru, ali ne i tečne kapljice vode, stopa
smanjenja temperature sa visinom usljed ovog tipa pomjeranja se zove suva adijabatska
stopa propusnosti (G, ili DALR), a to znači da je ukupan sadržaj energije dijela vazduha
očuvan tokom pomjeranja i ne razmjenjuje se sa okolnim vazduhom. U neutralnoj atmosferi,
odnosno kada je atmosfera u stanju u kome adijabatski su paketi vazduha u ravnoteži sa
svojim okolnim tokom vertikalnog kretanja, temperaturni profil T(z) može se izračunati na
sledeci način: Za dio vazduha mase m, koji se krece beskonačno u atmosferi, promjena
njegove unutrašnje energije dU može se dobiti iz Prvog zakona termodinamike kao:
dU = dQ + dW (1.2)
đe je dQ toplota prenesena na dio vazduha iz okoline, a dW rad koji se vrši na sistemu i on
iznosi:
dW = –pdV (1.3)
đe je p pritisak u sistemu, a dV je promjena zapremine. Za adijabatski sistem dQ = 0, a dU se
određuje po jednačini :
dU = vmc dT (1.4)
đe je vc specifična toplota vazduha pri konstantnoj zapremini i dT temperaturna promjena.
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
26
Prema tome, za adijabatske uslove Prvi zakon termodinamike glasi:
vmc dT = –pdV (1.5)
Zamjenom dU sa izrazom iz jednačine stanja idealnog gasa pV = mRT / airM dobija se:
dTairM
mR
p
dp
airM
mRTdtvmc (1.6)
Ponovnim uređivanjem i dijeljenjem obje strane sa dz se dobija:
dz
dp
airpM
mRT
dz
dT
airM
mRvmc
(1.7)
Zamjenom )(
)(
zRT
zgpM
dz
dp air u jednačini (1.7) konačno se dobija:
airM
Rvc
g
dz
dT
(1.8)
Ali pc
airM
Rv
c
Dakle )( ilidz
dT je fiksirana fizičkim konstantama i može se izračunati iz:
pc
g (1.9)
đe je ubrzanje usled gravitacije g = 9.81 m/s² i specifična toplota vazduha pri konstantnom
pritisku p
c = 1010 J/kgK, otuda = 9.8 ° C/km. Ova vrijednost je dovoljno tačna za visine
niže od 20 km atmosfere. Iznad te visine, dešavaju se promjene u molekularnom sastavu,
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
27
koje utiču na molarne mase i g zbog povecanja udaljenosti od centra Zemlja što dovodi do
promjene vrijednosti. To je razlog za ravnomjeran pad temperature sa visinom.
1.3.3.1.2 Zasicena adijabatska stopa protoka
Ako temperatura vazduha padne ispod tačke rošenja vodene pare pri podizanju vazduha,
onda ce višak vodene pare početi da se kondenzuje. Ovo ce usloviti oslobađanje latentne
toplote čime ce se smanjiti stopa hlađenja. Nasuprot tome, ako silazni dio vazduha sadrži
vodu u tečnom stanju kao kapljice, onda je proces obrnut - kapljice ce isparavati prilikom
zagrijavanja ekstrakcijom toplote iz vazduha i smanjenjem stope zagrijavanja. Varijacija
temperature sa visinom, kada je voda u tečnom stanju prisutna, poznata je kao zasicena
adijabatska stopa protoka (SALR), ili sat, koji se izračunava na sledeci način:
Za SALR shodno jednačini (1.9) dobija se sat=
'pc
g
đe je 'p
c toplotni kapacitet mješavine vazduha i vodene pare. Ako je sq odnos mase vodene
pare i mase suvog vazduha u vazduhu (takođe poznat kao zasicenje odnosa miješanja) tada je:
)(' )1( VodenaParapspsp cqcqc (1.10)
Ako je wm masa vodene pare u dijelu vazduha i L latentna toplota isparavanja vode po
gramu, a toplota otpuštena na beskonačno kretanje vazduha je –Ld wm . Prema tome,
energetski bilans vazduha, shodno jednačini (1.5), iznosi:
m vc dT = –pdV – Ld wm (1.11)
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
28
Tabela 1.3 Varijacija zasicene stope isteka ( Co / km )
Pritisak / mb Temperatura / Co
-40 -20 0 20 40 1000 9.5 8.6 6.4 4.3 3.0 800 9.4 8.3 6.0 3.9 600 9.3 7.9 5.4 400 9.1 7.3 200 8.6
Još uvjek se može primijeniti jednačina stanja idealnog gasa, jer uprkos vazduhu koji je
zasicen termodinamičke osobine gasne faze ostaju iste kao za vazduh. To daje:
w
airair
LdmdTM
mR
p
dp
M
mRTdT
vmc (1.12)
Dijeljenjem obje strane jednačine sa m i zamjenom v
c sa p
c dobija se:
m
wdm
Lp
dp
airM
RTdT
pc (1.13)
Pri čemu je m
wm
isto kao s
q . Dakle, dijeljenjem se izraza sa dz i zamjenom
)(
)(
zRT
zgpair
M
dz
dp u jednačini (1.13) dobija se:
)/)(/(1
1
dTs
dqp
cLp
c
g
dz
dT
sat (1.14)
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
29
S obzirom da pritisak zasicene vodene pare zavisi od temperature i atmosferskog pritiska,
SALR je takođe promenljiva (Tabela 1.3). Minimalne vrijednosti se mogu naci za površinske
pritiske i najvece temperature.
Pošto vazduh takođe mora da bude zasicen, to je više vjerovatno da ce biti u tropskim
predjelima nego iznad Sahare. Maksimalne vrijednosti se dobijaju kada je vazduh veoma
hladan, jer je tada sadržaj vodene pare nizak. Prosječna stopa propusnosti atmosfere oko
Zemlje je oko 6.5 °C/km.
1.3.3.1.3 Atmosferska stabilnost i temperaturni profil
Adijabatska stopa propusnosti opisuje očekivane promjene temperature u vazduhu kada se
isto vertikalno rasprostire. Ovo najčešce nije isto kao vertikalni temperaturni profil vazduha,
koji bi se mjerio, na primjer, snimanjem temperature vazduha zvučnim balonom koji je
porastao kroz atmosferu. Stopa propusnosti životne sredine (environmental lapse rates-
ELRs) je vertikalna varijacija, ili profil temperature svakom vazduha sa visinom koja postoji u
određenom trenutku i mjestu. Može biti jednak adijabatskoj stopi propusnosti preko bar
dijela visine opsega interesovanja (do na 1 km za disperziju polutanata), ali to može biti
značajno drugačije. Lokalni balans između dvije stope propusnosti daje uvid u koncept
poznat kao stabilnost. Ako se posmatraju različite fizičke situacije prikazanim na slici 1.9 đe
mermer miruje u posudi. Svako malo pomjeranje mermera rezultira da se mermer krece
nazad prema početnom položaju. Za takav sistem se kaže da je stabilan. Na slici 1.9 (b),
mermer je na ravnoj površini. Nema sile u bilo kom pravcu pomjeranja i sistem je opisan kao
neutralan. Na kraju, na slici 1.9 (c), mermer je na vrhu prevrnute posude đe svako
pomjeranje rezultira silu udaljenu od početnog položaja i sistem je nestabilan.
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
30
Slika 1.9 Stabilan, neutralan i nestabilan sistem
Ove ideje se mogu primijeniti na dio vazduha u atmosferi. Međutim, ako se posmatraju, na
primjer, različite situacije prikazane na slici 1.10 (c). Na svakoj slici, se prikazuje ELR, a DALR
je dat za poređenje. Dio vazduha koji počinje da se krece u tački A na slici 1.10 (a) i pomjera
se naviše, on ce se hladiti na DALR, dostižuci nižu temperaturu u tački B. Međutim, okolni
vazduh na istoj visini ce biti u tački C na ELR. Dio vazduha je postao hladniji i gušci od okolnog
i imace tendenciju da potone nazad ka svojoj početnoj visini. Ako je početno pomjeranje
nadolje, vazduh ce postati topliji i manje gusšci u odnosu na okolnu i imace tendenciju da
raste nazad. ELR je stoga stabilan, jer su mali poremecaji prigušeni napolje. Na slici 1.10 (b),
podiže se dio vazduha koji ce se ponovo hladiti na DALR. Pošto je ovo jednako ELR, taj dio ce
biti u vazduhu iste temperature i gustine poslije pomjeranja. ELR je zbog toga neutralan, jer
vertikalna kretanja nijesu ni ubrzana ni prigušena. Pregled vertikalnih pomeranja na slici 1.10
(c) pokazuje da su ubrzani i da je takva ELR nestabilna.
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
31
Slika 1.10 (a) Stabilna; (b) neutralna; i (c) nestabilna propusna stopa (ELRs)
Ako se posmatraju sile koje djeluju na vazduh koji se rasprostire prema gore u stabilnoj
atmosferi, može se napisati jednačina kretanja za koju je rješenje oscilacija početne visine.
Vazduh doživljava vracanje sile koja ubrzava nazad prema svojoj prvobitnoj poziciji. Od tada
se on krece nadolje, a povratna sila ubrzava ponovo prema gore, i tako dalje. Učestalost ovih
oscilacija, koja se zove uzgon frekvencija, odgovara prirodnom periodu od nekoliko minuta u
donjem sloju atmosfere.
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
32
U praksi, pravi temperaturni profili u atmosferi često se sastoje od mješavina različitih ELRs,
tako da vertikalna disperzija polutanata ce se razlikovati na različitim visinama. Razmatrane
ELR prikazane su na slici 1.11 Između A i B, jako solarno zagrijavanje zemljišta zagrijava
najniže slojeve vazduha; srednji sloj BC je blizu DALR, dok sloj CD pokazuje povecanje
temperature sa visinom (ovo je poznato kao inverzija temperaturnog profila). Ovaj profil ce
biti veoma nestabilan (jaka disperzija polutanata) u AB u blizini neutralne BC, a veoma
stabilna (slaba disperzija polutanata) u CD. Kada je prisutan neprestani anticiklonski visoki
pritisak u regionu, često postoji prostor u centru, đe vazduh na visokom nivou se potapa.
Potapanje podiže pritisak i samim tim temperaturu, stvarajuci povišenu inverziju koja može
da djeluje kao poklopac na vertikalnu disperziju polutanata oblaka i povecanje koncentracije
polutanata na nivou zemlje. S obzirom na gradijenat pritiska samim tim i brzine vjetra su
male pod ovim meteorološkim uslovima, što može da dovede do ozbiljnog zagađenja,
odnosno disperzije polutanata.
Slika 1.11 Atmosferski temperaturni profil pri različitim klasama stabilnosti
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
33
U dijelu 1.3.1.1.1 je pokazano da je stopa propusnosti za zasiceni vazduh niža nego za suv
vazduh. Stoga mase istog vazduha mogu biti stabilne ili nestabilne, u zavisnosti da li je
zasicen ili ne. Kao što nezasicen vazduh počinje da se rasprostire, on ce se hladiti na suvoj
stopi propusnosti od 9,8°C/km. Ako je ELR, 8°C/km, tada je kretanje stabilno. Ali, ako se
naviše krece hladi vazduh dovoljno da prouzrokuje kondenzaciju vodene pare, onda ce stopa
propusnosti pasti na zasicene vrijednosti, recimo 7°C/km, a rasprostiranje je tada nestabilno,
a to se naziva uslovna nestabilnost.
Uslov nije rjetkost, od prosječne globalne stope propusnosti od 6,5°C pada između suve
adijabatske stope i prosječne stope vlažnosti od 6°C, uslovna nestabilnost je norma. Osim
toga, gradijent vlažnosti može da promijeni stabilnost. Ovo se najčešce javlja u toploj
atmosferi u blizini površine u tropskim oblastima iznad okeana. Voda sa morske površine
isparava u atmosferu. Otuda gustina se smanjuje (jer molarna masa vode je 18 u poređenju
sa masom vazduha od 29,3), tako da gustina vazduha opada i nestabilnost se promoviše.
1.3.3.1.4 Potencijalna temperatura
Koristan dodatni koncept je da potencijalna temperatura DALR pokazuje ravnomjerno
smanjenje temperature sa visinom i na prvi pogled ne daje da li je određeno smanjivanje
vece ili manje od DALR. Ovo neslaganje je važno za procjenu atmosferske stabilnosti i
disperziju polutanata. Može se definisati potencijal temperature vazduha na bilo kom
pritisku, tj. visini, kao da se temperatura vazduha adijabatski premjestila u standardni ili
referentni pritisak. Ovaj referentni pritisak se obično uzima da bude 100 kPa, što je vrlo blizu
standarda globalne prosječne stope vlažnosti atmosferskog pritiska na nivou mora od
101,325 kPa. Potencijal temperature je, dakle, temperatura koju bi vazduh trebalo da ima
ako je premješten do nivoa mora adijabatski. Ako je vazduh u ravnoteži sa svojom okolinom
na temperaturi T i pritisku P, onda se može izračunati integracijom jednačine (1.6) od
početnih uslova (T, p) do konačnog stanja ( ,0
p ), pri čemu se dobija:
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
34
Slika 1.12 Stvarni i potencijalni temperaturni profili
airM
pc
R
p
pT
0 (1.15)
Po definiciji, je konstantna za vazduh koji je premješten prema gore adijabatski od nivoa
mora. Trenutni temperaturni profil prikazan na slici 1.13 transformiše se u potencijalni
temperaturni profil, đe su slojevi neutralne stabilnosti vertikalni. U stabilnim atmosferama
raste sa visinom dok se u nestabilnim sredinama smanjuje sa visinom. To se može objasniti
diferenciranjem jednačine (1.15) u odnosu na z, pri čemu se dobija:
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
35
dz
dp
pair
Mp
c
R
dz
dT
Tdz
d
11
(1.16)
Zamjenom )(
)(
zRT
zgpair
M
dz
dp i
pc
g dobija se:
dz
dT
Tdz
d 11
(1.17)
Ali u neutralnoj atmosferi dz
dTpa je, 0
dz
diz jednačine (1.17), pa je u neutralnoj
atmosferi 0T (tj. konstanta).
1.3.3.1.5 Pasquill-ove klase stabilnosti
Generalni efekti varijabli životne sredine na stabilnost mogu se sagledatii na sljedeci način:
• U nocima bez oblaka, sunčevo zračenje ce zagrijavati zemlju tokom dana, čineci najniže
slojeve vazduha nestabilnim.
• U nocima bez oblaka, mreža dugotalasnih termalnih zračenja naviše hladi zemlju, čineci
najniže slojeve vazduha stabilnim stvarajuci prizemnu inverziju.
• Kako raste brzina vjetra, snažne vertikalne razmjene imaju tendenciju da stvore neutralnu
ELR jednaku DALR.
• Kako oblačnost raste, dnevno grijanje i nocno hlađenje tla se smanjuje, čineci opet ELR
bliže DALR.
• Oblast visokog pritiska ima silazno kretanje vazduha u centru, koji često stvara povišenu
inverziju i zamke zagađujucih materija u blizini tla. Ovo je poznato kao "Anticiklonska tama".
Uticaj sunčevog zračenja i brzine vjetra na stabilnost navelo je Pasquill-a da identifikuje
stabilnost klasa na skali od A (vrlo nestabilne) do G (veoma stabilne), i njihova povezanost sa
meteorologijom na jednostavan način je prikazana u tabeli 1.3 Prvo, ako se posmatra
stabilnost klasa tokom dana, kada je sunce jako i vjetrovi lagani, očekuje se maksimalno
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
36
zagrijavanje terena, povišenje temperature u najnižim slojevima vazduha i stvaranje
nestabilnih uslova. Sa manje sunca, ovaj efekat se smanjuje i nestabilnost je manje izražena.
Kako se brzina vjetra povecava, vertikalno mehaničko miješanje počinje da nadjačava efekte
potiska i česte izmjene vazduha na DALR generiše neutralan ELR (klasa D). Nocu, mreža
zračenja i teren su najčešce obilježeni pod jasnim nebom. Kako se teren hladi, najniži slojevi
vazduha postaju stabilni (klasa G), a kako postaje oblačnije ili vjetrovitije, vjerovatnije postaje
ponovo klasa D.
Tabela 1.4 Klase stabilnosti zavisno od meteoroloških parametara
Brzina vjetra na površini
sm /
Dan- sunčano
(denzitet fluksa W/ 2m )
Noć (pokrivenost oblacima u oktama)
Jako (>590)
Umjereno (300-590)
Slabo (<290)
8 4-7 0-3
<2 A A-B B D G G
2-3 A-B B C D E F
3-5 B B-C C D D E
5-6 C C-D D D D D
>6 C D D D D D
Tabela 1.5 Pojava različitih klasa stabilnosti u Velikoj Britaniji
Klase stabilnosti PojavaUKI%
ELR C0
1)100( m
u na
10 sm /
Vrijeme
A: Vrlo nestabilno 1 <-1.9 1.0- 2.5 Jako sunčano
B: Umjereno nestabilno 5 -1.9- -1.7 1.0- 5.0 Sunčano
C: Malo nestabilno 15 -1.7- -1.5 2.0- 6.0 Djelimično oblačno (dan)
D: Neutralno 65 -1.5- -0.5 2.0- >10.0 Oblačno
E: Stabilno 6 -0.5- +1.5 2.0-5.0 Djelimično oblačno (noc)
F: Vrlo stabilno 6 +1.5- +4.0 2.0-3.0 Vedro noc
G: Još više stabilno od F 2 Mirno
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
37
Nastanak Paskuill-ovih klasa
Tabela 1.4 pokazuje prosječnu pojavu različitih klasa stabilnosti u Velikoj Britaniji. Kao što bi
se i očekivalo, umjerena primorska klima daje visoke prosječne brzine vjetra i oblačnost, tako
da su kategorije C i D najvjerovatnije. Vrlo visoke vrijednosti za ELR date ovđe, ekvivalent do
40 ° C/km, mogu se održati samo u najnižim slojevima od nekoliko metara atmosfere.
1.3.3.1.6 Ostali pokazatelji atmosferske stabilnosti
Postoje još dva kvantitativna parametra u opštoj upotrebi – Ričardson-ov Broj i Monin-
Obukhov dužina.
Richardson-ov broj Richardson-ov broj Ri se izračunava iz gradijenata temperature i brzine vjetra:
2
z
u
z
T
T
g
Ri
(1.18)
đe je T apsolutna temperatura.
Richardson-ov broj je bezdimenzioni i ako se temperatura povecava naglo sa visinom, što je
stabilno stanje, tada ce Ri težiti da bude velik i pozitivan. Ako T opada sa visinom na
adijabatsku stopu propusta, Ri ce biti negativan. Ako postoji veliki gradijent brzine vjetra sa
visinom, Ri ce imati malu vrijednost.
Ri <–1 bez konvekcije (strujanja)
–1 <Ri <–0.01 nestabilna mješovita konvekcija
–0.01 <Ri <+0.01 prinudna konvekcija
+0.01 <Ri <+0.1 prigušena prinudna konvekcija
Ri > 0.1 sve više stabilno
Ričardsonov broj se uglavnom koristi od strane meteorologa da opiše događaje u slobodnoj
atmosferi.
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
38
Monin–Obukhov-a dužina
Monin -Obukhov-a dužina (L), je funkcija toplote i impulsa flukseva:
(1.19)
đe je T apsolutna temperatura i C vertikalni toplotni fluks. L je negativna, jer je obrnuto
proporcionalna T. Formula za L prepoznaje dva suprotna procesa koji pokrecu atmosferske
turbulencije i disperzije. Mehanička turbulencija se generiše vjetrom koji duva preko hrapave
površine. Stoga je najjača na površini, i smanjuje se naviše u zavisnosti od stabilnosti.
Konvektivna turbulencija se generiše kroz toplotni fluks od površine, pa ce se prema gore
povecati u nestabilnim uslovima, ali je prigušena, odnosno amortizovana u stabilnim
uslovima (Tabela 1.6). Rezultat je jedinica metar i predstavlja skalu turbulencije. Od C mogu
biti pozitivni (gore) ili negativan (dolje), L može biti pozitivan ili negativan. Kada su uslovi
nestabilni ili konvektivni, L je negativan, a veličina ukazuje visinu iznad koje konvektivna
turbulencije prevazilazi mehaničku turbulenciju. Kada su uslovi stabilni, L je pozitivna i
označava visinu iznad koje je vertikalna turbulencija inhibirana stabilnom stratifikacijom. U
praksi, vrijednosti su u rasponu od minus beskonačno (u neutralnim uslovima kada je C nula)
do 100m. Atmosferska stabilnost se odnosi na odnos h/L, đe je h dubina graničnog sloja. L se
sve više koristi u disperzionim modelima kao sofisticiraniji procjenitelj turbulencije u odnosu
na Pasquill-ove kategorije.
Za praktičnu primjenu u najnižim slojevima atmosfere visine nekoliko stotina metara, dobija
se:
C
uconst
C
u
kg
TpcL
3..
3.
(1.20)
Izraz 1.20 ima jedinicu dužine metar (kg/m³)(J/kgK)(K)(m/s)³/(m/s²)(W/m²). Vrijednosti ,
c p , T, k i g se uzimaju kao konstante, đe je:
kgC
TupcL
3.
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
39
= 1.2 kg/m³
pc = 1010 J/kgK
T = 288K (15°C)
k = 0.41
g = 9.81 m/s²
Odnosno, L = 8.7 × 104 .u ³/C
Drugi procjenitelji stabilnosti koji su korišceni, su standardna devijacija fluktuacije u
horizontalnom pravcu vjetra, kao i odnos brzine vjetra na dvije visine. Poređenja predviđanja
različitih procjenitelja iz istog skupa podataka su pokazala da je Monin-Obukhova dužina u
najboljoj korelaciji sa Pasquill-ovim klasama.
Granični sloj visine Monin-Obukhov formulacija može da se koristi za procjenu visine
graničnog sloja u stabilnim do neutralnim uslovima od:
Lh
Lfu
L
h
/9.11
/.03 .
(1.21)
Tabela 1.6 Odnosi između procjenitelja stabilnosti
Brzina vjetra u(m/s)
Paskalove klase stabilnosti
Visina graničnog sloja H(m)
Monin-Obukhov dužina(m)
h/L
1 A 1300 -2 -650 2 B 900 -10 -90 5 C 850 -100 -8.5 5 D 800 0 3 E 400 100 4 2 F 100 20 5 1 G 100 5 20
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
40
Situacija u nestabilnim uslovima je složenija, jer granični sloj raste od početne vrijednosti
nula kada toplotni fluks na površini postaje pozitivan, po stopi regulisanoj površinskim
toplotnim fluksom, temperaturnim skokom na vrhu sloja i trenjem brzine.
1.4 Modeli disperzije Kvalitativni aspekt teorije disperzije opisuje sudbinu emisije polutanata u atmosferu iz tačke,
oblasti ili linije koda. Proces rasprostiranja nekog polutanta i njegova koncentracija zavisi od
kretanja atmosferskih masa (vjetrova), miješanja vazduha po visini, hemijskih reakcija
polutanata i radioaktivnog raspada u atmosferi, kao i od brzine taloženja.
Modeli se razlikuju po dometu. Tako se za modelovanje regionalne disperzije (domet do
1000 km) koristi Eulerov ili Lagrangeov model, dok se za modelovanje lokalne disperzije
(domet 50 -100 km) koristi Gaussov model disperzije.
Za regionalno modelovanje mogu se upotrijebiti Eulerov model mreže ili Lagrangeov model
trajektorije. Oba modela uzimaju u obzir hemijske transformacije emitovanih supstanci u
atmosferi. Razlikuju se po tome što se u Eulerovom modelu posmatrano područje dijeli na
određeni broj polja i računa količina supstance u fiksnom polju. Za razliku od toga,
Lagrangeov model razmatra putanju čestica vazduha nošenih vjetrom.
Za modelovanje lokalne disperzije, do 100 km od izvora, koristi se Gaussov model disperzije.
U Gaussovom modelu pretpostavlja se da supstance koje se emituju ne učestvuju u
hemijskim reakcijama u atmosferi, da su iz izvora nošene vjetrom pravolinijski i da se
miješaju s okolnim vazduhom i u vertikalnom i u horizontalnom pravcu. Uz te pretpostavke
njihove koncentracije slijede normalnu Gaussovu raspodjelu.
Najkompleksniji proračuni raspodjele koncentracije polutanata na vecim prostorima
rješavaju se trodimenzionalnim modelima atmosfere. To se prvenstveno odnosi na proračun
raspodjele polutanata koji imaju globalne učinke (ugljen-dioksid i drugi gasovi). Ne može se
zanemariti da se podjednako koriste i jednodimenzionalni modeli (kod određivanja
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
41
vremenske promjene koncentracija nekog značajnog sastojka atmosfere, na primjer ozona,
po visini atmosfere) i dvodimenzionalni modeli kod proračuna visinskih i prizemnih
koncentracija polutanata koji uzrokuju kisjele kiše (na primjer SO₂ i NOx, emitovani na
nekom području).
Disperzija se u osnovi odvija zbog turbulencije. Turbulencija se javlja sa širokom lepezom
skale dužine u atmosferi. Otuda postoji još nekoliko vrsta modela u zavisnosti od dužine (ili
vremena) skale od interesa:
• Makro skala (~ 1000 km ili dana). Atmosferski protok pokrece sinoptičke pojave kao što su
oblasti visokog/niskog pritiska. Na primjer, veliki dometi transporta zagađenja vazduha od
Centralne Evrope do Velike Britanije ili iz Velike Britanije u Skandinaviju.
• Mezo skala (10s-100s, km, ili sati). Kretanje vazduha je sinoptički vođeno, ali modifikovano
od strane lokalnih efekata kao što su hrapavost površine i prepreke. Na primjer, disperzija
emisija iz dimnjaka termoelektrana iznad okolnih sela.
• Mikro skala (<1 km ili minuta). Protok vazduha zavisi prvenstveno od lokalnih
karakteristika. Na primjer, urbani tokovi u lavirintu uličnih klisura.
Širok spektar literature je dostupan sa informacijama o evaluaciji različitih teorija disperzije
modeliranja, pristupa i alata.
1.5 Gausova teorija disperzije Eulerian-ovi modeli su bazirani na konceptu fiksne referentne tačke, kroz koju protiče
vazduh. Lagrangian-ovi modeli, nasuprot tome, zasnivaju se na konceptu referentne tačke
koja putuje niz vjetar. U najčešce korišcenoj Gaussian metodi, najjednostavnija realizacija
ove ideje je da se misli o trenutnom oslobađanju zagađivača iz tačkastog izvora. Polutant se
krece niz vjetar duž njegovog prosječnog pravca. Kao što se to događa on se širi u obimu,
dolazi do razblaženje vazduha od okolnog i smanjenja koncentracije polutanata. Polutant
takođe doživljava male nasumične pokrete, usled turbulencije, udaljeno od srednjeg pravca.
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
42
Kontinuirana emisija je potom opisana kao beskonačan brzi niz malih pojedinačnih nadima.
Gausova teorija disperzije omogucava da se koncentracija polutanata, zbog takve
trajektorije, može izračunati na svakoj lokaciji niz vjetar.
Slijedi prikaz sistema jednačina koje su potrebne da bi se predviđelo koje koncentracije
supstance ce se naci u bilo kom trenutku u atmosferi, ako je poznata koncentracija
supstance na izvoru.
1.5.1 Fickianova jednačina difuzije
Polazna tačka teorije disperzije je da se razmotri širenje oblaka materijala puštenog u
atmosferu trenutno iz tačkastog izvora. U jednoj dimenziji, turbulentni prenos u atmosferi se
može opisati Fickian jednačinom sledeceg oblika:
2
2
x
qK
dt
qd
(1.22)
đe je q koncentracija, a K je turbulentna difuzivnost. Ova jednačina ima analitičko rješenje:
Kt
x
Kt
4
2exp
5.0)4( (1.23)
đe je Q izvor snage (u kg/s). Koncentracija je maksimalna u trenutku oslobađanja, i raspada
se dalje u pozitivnim i negativnim pravcima slijedeci Gausovu distribuciju u obliku zvona
(slika 1.14). Otuda vrijednost na bilo kojoj udaljenosti od izvora je udaljenost u metrima,
što predstavlja bočno ili vertikalno pola "širine" dimne perjanice.
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
43
Koordinatni sistem
Prvo, se mora biti u stanju da se opiše položaj mjesta na kome se želi procijeniti
koncentracija polutanata, u odnosu na izvor i zemlju. Koristi se standardni Cartesian (x, y, z)
koordinatni sistem prikazan na slici 1.13. U ovom koordinatnom sistemu:
Fizički izvor (npr. baza dimnjaka) se nalazi u koordinatnom početku (0, 0, 0)
x osa leži duž podrazumijevanog pravca vjetra
x je rastojanje niz vjetar od izvora (m)
y je bočno rastojanje od srednje vrijednosti pravca vjetra (m)
z je visina iznad nivoa tla, a h je visina dimnjaka (m)
dh je dodatna visina po kojoj se dimna perjanica diže zbog potiska i / ili impulsa (m)
H = h + dh je efektivna visina oslobađanja (m)
U je brzina vjetra na visini dimne perjanice (m/s)
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
44
Slika 1.13 Cartesian koordinatni sistem koji se koristi za specifikaciju geometrije disperzije
Slika 1.14 Standardna Gausova normalna raspodjela, fizičko značenje sigme
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
45
Uz pretpostavku da se trenutni tačkasti izvor isotropsko širi u tri dimenzije (puff-dim model),
a u isto vrijeme rasprostire od tačke oslobađanja po prosječnoj brzini vjetra u , u tom slučaju
se dobija:
22
2exp
2/3)22(),,,(
rQtzyxq
(1.24)
đe je standardna devijacija koncentracije gasova u svakom trenutku t, i:
222)(2 zytuxr (1.25)
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
46
2 Gaussov model disperzije polutanata
2.1 Gausova jednačina dimne perjanice Nakon analize date za disperziju dimne perjanice, emisija iz stalnog izvora može se smatrati
kao kontinuirani niz preklapanja dimne perjanice, dajuci:
2
2
2
2
2
)(exp
2exp
2),,(
zyzy
Hz
u
Qzyxq
y
(2.1)
đe su y i z standardne devijacije u y i z pravcu, respektivno, a H je ukupna visina
oslobođanja. Prvi eksponencijalni izraz opisuje bočnu disperziju dimne perjanice, a drugi
opisuje vertikalnu disperziju. Jednačina (2.1) je osnovna Gausova jednačina disperzije koja je
u srcu mnogih prognostičkih modela o kvalitetu vazduha.
2.2 Pretpostavke Gausovog modela disperzije polutanata
Osnovne pretpostavke su:
• Vrijeme oslobađanja i uzorkovanja je dugo u odnosu na vrijeme putovanja od izvora do
receptora. To znači da je oslobađanje efikasno stabilno stanje i da je difuzija duž
podrazumijevanog pravca vjetra zanemarljiva u odnosu na advekciju1. Mjerenje vremenske
skale je u satima.
• Vazdušna masa je hemijski stabilna i nije deponovana na zemlju. To znači da gasovi moraju
biti nereaktivni i čestice moraju biti <20 μm u prečniku, tako da se ne talože van. Jednačina
kontinuiteta ce tada primjenjivati da je integral koncentracije nad ukupnim prostorom u
svakom trenutku jednak ukupnoj masi koja se emituje.
1 Vodoravno kretanje vazduha između pojedinih dijelova Zemlje
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
47
U praksi, vecina gasova se deponuje u izvjesnoj mjeri, što se može uzeti kao dodatni
eksponencijalni faktor smanjenja koncentracije na nekoj udaljenosti od izvora.
Slika 2.1 Gausova raspodjela formirana od različitih frekvencija izloženosti dimne perjanice
prilikom kretanja oko podrazumijevanog pravca vjetra
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
48
• bočne i vertikalne varijacije koncentracije opisuje Gausova raspodjela, koje su funkcije
jedino od x.
• brzina vjetra je konstantna sa visinom. Ovo nikada ne važi u praksi, kao što je vec
navedeno. Varijacija brzine vjetra sa visinom često se može opisati logaritamskim profilom.
Naprednije verzije Gausove formulacije dijele atmosferu u slojevima, svaki sloj ima određene
karakteristike, kao što su brzina vjetra i stabilnost.
• Pravac vjetra je konstantan sa visinom što je rijedak slučaj. Najčešci oblik varijacije je
Ekman spirala, u kojoj pravac teži geostropski (paralelno sa izobarama) kako se visina
povecava, tokom prvih nekoliko stotina metara.
2.3 Rast perjanice
Vecina dimnih perjanica imaju ili određene izlazne brzine koje ih nose u vazduh, ili stepen od
potiska zbog temperature ili razlike u gustini u odnosu na okolni vazduh, ili oboje. Otuda je
vjerovatno da ce biti drugačija visina efektivne dimne perjanice (obično, veca) nego fizička
visina dimnjaka. Jednačina disperzije pokazuje da je koncentracija polutanata funkcija
kvadrata oslobođene visine, a i urađeno je mnogo istraživanja koja ispituju zavisnost rasta
dimne perjanice od drugih faktora.
U principu je moguce riješiti jednačine očuvanja mase, impulsa, entalpije i iznos emitovanog
gasa, a samim tim i predviđeti putanju dimne perjanice i nivo njenog ulaska u okolni vazduh.
Pojednostavljena, više empirijska metoda se često koristi, manje je matematički i računski
intenzivna, iako sa povecanom snagom računara u potpunosti je praktičnije rješenje.
Standardna teorija pretpostavlja da dizanje dimne perjanice u okolni vazduh po stopi
proporcionalnoj sa površinom njegovog poprečnog presjeka i brzine u odnosu na okolni
vazduh. Pokretačka snaga se izražava u smislu početnog potiska fluksa bF , koji se određuje
po jednačini:
)00
(
0
200 a
Tp
T
pT
gRw
bF
(2.2)
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
49
đe je 0
w početna brzina dimne perjanice, 0
R unutrašnji prečnik dimnjaka, 0p
T
je početna
temperatura dimne perjanice (K), i 0a
T je temperatura na visini dimnjaka .
Otuda, jedinica za b
F je u 34 / sm . Rješenje Briggs-ove jednačine kretanja za savijanje preko
dimne perjanice u neutralnoj atmosferi pokazuje da se visina z na bilo kom rastojanju x niz
vjetar izražava:
),,(1
3
1
1
3
23
1
1
uxb
FBrCx
u
u
xbF
c
z
(2.3)
đe je ),,( uxFBr b Briggs-ova varijabla,
i
3
1
212
3
C sa radijusom zr
Najvažnija vrijednost za korišcenje u proračunima disperzije je konačna brzina dimne
perjanice dh i ona se obično nalazi postavljanjem krivih posmatranih podataka iz različitih
izvora, a Briggs preporučuje sledece veze.
Rast perjanice u nestabilnoj/neutralnoj atmosferi
Po Pasquill-ovim kategorijama A-D, različite jednačine ce se koristiti u zavisnosti od toga da li
je bF vece ili manje od 55 34 / sm .
Za 55bF koristi se 21dh bu
F 75.0
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
50
Za 55bF koristi se 39dh bu
F 6.0
đe je bu brzina vjetra na visini h
Rast perjanice u stabilnoj atmosferi
U stabilnoj atmosferi Briggs je utvrdio da je najpouzdaniji izraz za konačni rast perjanice
dh dat izrazom:
3/1
6.2
uS
bF
dh (2.4)
Ovđe je ambijentalni faktor stabilnosti S
z
T
T
g i funkcija je atmosferskih uslova.
Jasno, ove procjene rasta perjanice zahtijevaju dosta detaljne informacije o osobinama
izvora. Ako se manje zna o izvoru , dh može se procijeniti na osnovu izraza:
u
Tp
dh
25.0515
(2.5)
koji daje rast perjanice u metrima kada je tP toplotna moc gasova dimnjaka u MW - tj
proizvod stope mase protoka, specifične toplote dimnih gasova i njihove temperaturne
razlike od onog u ambijentalnom vazduhu. Na primjer, velike termoelektrane ce imati
električni izlaz pri punom opterecenju od 2000 MW, a termička proizvodnja u dimnim
gasovima od oko 280 MW. Otuda rast perjanice od 220 metara se očekuje na brzini vjetra od
10 m/s. Visina dimnjaka za takve termoelektrane u Velikoj Britaniji je oko 200 metara, tako
da rast perjanice značajno doprinosi disperziji polutanata, pogotovo što koncentracija na
nivou zemlje je obrnuto proporcionalna kvadratu efektivne visine izvora.
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
51
2.4 Efekat vertikalnog ograničenja Najjednostavnije rješenje Gausovovog modela (jednačina 2.1) pretpostavlja da je perjanica
slobodna da se širi u svim pravcima bez ograničenja. To može biti stvarno u praksi tokom
ograničenog vremenskog perioda kada se emisija krece od povišenog izvora i još nije
premještena blizu zemlje. Za realne izvore, zagađivač ne može da se rasprostire u svim
pravcima bez ograničenja. U uobičajenim situacijama povišenog izvora (visina dimnjaka +
rast perjanice) na nekoj visini iznad tla, disperzija naniže je uvjek ograničena zbog prisustva
zemljista, dok disperzija naviše može biti ograničena povišenom inverzijom.
2.5 Refleksija na zemlji Pod pretpostavkom da nijedan zagađivač ne apsorbuje zemlja, bilo koji zagađivač koji stigne
na zemlju je na raspolaganju za disperziju naviše ponovo u atmosferu. Ovo se obračunava
teorijski dodavanjem "slike izvora", jednake po jačini stvarnog izvora, nalazi se na (0, 0, -H),
odnosno 2H udaljenosti vertikalno ispod stvarnog izvora i udaljenosti H ispod zemljine
površine (slika 2.1). Iako je ovo fizički besmislenyaključ matematički zaključak, on izvršava
potreban zadatak za efikasno reflektovanje dimne perjanice udaljene od tla. Jednačina
disperzije tada postaje:
22
2)(
22
2)(22
2
2),,( z
Hz
ez
Hz
ey
y
e
zyu
Qzyxq
(2.6)
đe drugi eksponencijalni izraz u vitičastim zagradama predstavlja 'dodatne' materijale-
gasove od slike izvora koji se nalazi na (0, 0,-H) i koji je prikazan na slici 2.2
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
52
Slika 2.2 Prikaz sa strane na kom se vidi kako slika izvora omogucava odraz dimne perjanice
na zemlji
Slika 2.3 Šematski prikaz refleksije dimne perjanice na zemlji i inverzija
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
53
Disperzija naniže ce uvjek biti ograničena fizičkom površinom, kao što su voda ili vegetacija.
Disperzija naviše takođe može biti ograničena - ne fizičkom površinom, ali od temperaturne
strukture same atmosfere. Ako postoji povišena inverzija, kao što je opisano na slici 2.3, tada
to može da djeluje kao prepreka slobodnoj disperziji naviše. Plutajuci vazduh koji prodire u
povišene inverzije odozdo imace uklonjen potisak, jer ce se temperatura okolnog vazduha
povecati sa visinom dok ce se on smanjiti po zapremini. Najgora zagađenja, poput onih koja
su se desila u Londonu 1952, 1991, često su povezana sa prisustvom prizemne ili na malim
visinama povišene inverzije koja hvata prizemne emisije u tankom sloju atmosfere. Ovo se
omogucilo u rješenju za jednačinu difuzije dodavanjem izraza za refleksiju, koji generišu sliku
izvora znatno iznad inverzije kao stvarnu sliku izvora ispod nje (tj. na visini od )2( 1 HHb ).
Stoga je:
22
2)1
2(
22
2)1
2(
22
2)1
2(
22
2)1
2(
22
2)(
22
2)(
22
2
2),,(
z
Hb
Hz
ez
Hb
Hz
ez
Hb
Hz
e
z
Hb
Hz
ez
Hz
ez
Hz
ey
y
e
zyu
Qzyxq
(2.7)
đe je 1bH visina inverzije ili vrh graničnog sloja. U jednačini (2.7), prvi izraz u vitičastoj
zagradi je direktna komponenta, a drugi je zbog Slike izvora kao što je vec rečeno. Slika 2.3
pokazuje kako ove i druge komponente doprinose koncentraciji u bilo kojoj tački P. Treci
izraz u vitičastoj zagradi predstavlja odraz izvora kod inverzije (Slika Izvora B), četvrti izraz
(Slika izvora C) je odraz B Slike Izvora B na zemlji, a peti (Slika Izvora D) je odraz od Slike
Izvora kod inverzije. Dovoljno daleko niz vjetar, perjanica je proširena vertikalno da ispunjava
granični sloj u potpunosti. Ovo se dešava za 1bz H . Nakon toga se širi kao horizontalni klin,
iako je pušten iz vertikalne linije izvora iznad visine graničnog sloja. Perjanica se dobro miješa
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
54
u cijelom graničnom sloju, tako da ne postoji z zavisnost i koncentracija se određuje po
jednačini:
22
2
2/2
),(y
y
e
hhU
y
QyxC
(2.8)
Opisana Gausova formula važi za stabilne i neutralne granične slojeve. Postoji sve više
dokaza da je distribucija vertikalnih brzina kretanja, a samim tim i koncentracije, ne-Gausovo
rješenje (iskrivljeno) kada je granični sloj konvektivan. Rezultat ovog iskrivljenja je da za
izvore na vecoj visini, visina unutar dimne perjanice na kojoj je koncentracija maksimalna se
spušta kako se perjanica krece niz vjetar, dok srednja visina perjanice raste.
2.6 Procjene koeficijenata disperzije
Izrazi za y i z (tabela 2.1) su izvedeni u smislu rastojanja koje oblak gasova pređe niz
vjetar od izvora pod različitim Pasquill-ovim klasama stabilnosti. Oni su dostupni i kao
grafikoni i kao empirijske jednačine koje važe u opsegu 100 m <k <10 kilometara. Slika 1.8 (a)
i (b) pokazuje varijacije standardne devijacije na udaljenosti od izvora za različite kategorije
Pasquill-ove stabilnosti.
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
55
Tabela 2.1 Jednačine za varijacije y i z sa klasama stabilnosti
Pasquill-ove kategorije )(my )(m
z
Na otvorenom A 5.0)0001.01(22.0 xx x20.0 B 5.0)0001.01(16.0 xx x12.0 C 5.0)0001.01(11.0 xx 5.0)0002.01(08.0 xx D 5.0)0001.01(08.0 xx 5.0)0015.01(06.0 xx E 5.0)0001.01(06.0 xx 1)0003.01(03.0 xx F 5.0)0001.01(04.0 xx 1)0003.01(016.0 xx Urbana sredina A-B 5.0)0004.01(32.0 xx 5.0)001.01(024.0 xx C 5.0)0004.01(22.0 xx x20.0 D 5.0)0004.01(16.0 xx 5.0)0003.01(14.0 xx E-F 5.0)0004.01(11.0 xx 5.0)0015.01(08.0 xx
Treba napomenuti da x skala ide od 100 m do 100 km. Ova metodologija disperzije je
dizajnirana za srednje fizičke skale, niti dovoljno male da bude pod uticajem pojedinačnih
topografskih karakteristika, niti dovoljno velike da bude pod kontrolom sinoptičkih tokova
vjetra.
Treba takođe naglasiti da je z , vertikalna standardna devijacija, mnogo više pod uticajem
klasa stabilnosti od y , horizontalna standardna devijacija, zahvaljujuci uticaju potiska
snaga.
U tabeli 2.1 date su odgovarajuce jednačine na otvorenom i u urbanim uslovima. Osnovna
razlika je da veca hrapavost površine u naseljenim mjestima generiše vece turbulencije.
2.7 Tipologija Gausove jednačine Puna Gausova jednačina (2.6) opisuje koncentraciju polutanata svuda u slobodnoj atmosferi
zbog tačkastog izvora. Najčešce treba znati koncentraciju na nivou zemlje ili od izvora na
nivou tla ili direktno niz vjetar od izvora. U ovim različitim slučajevima pojednostavljene
pretpostavke mogu biti.
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
56
Koncentracije polutanata na nivou zemlje zbog povišenog izvora, ograničene površinom
zemlje
Uz postpostavku da je z = 0 svuda u jednačini (2.6) dobija se:
22
2
22
2
)0,,(z
H
y
y
e
zyu
Qyxq
(2.9)
Koncentracije polutanata na nivou zemlje zbog povišenog izvora, ograničene površinom
zemlje, direktno niz vjetar od izvora na nivou zemlje
Uz postpostavku da je y = z = 0. svuda u jednačini (2.6) dobija se:
22
2
)0,0,( z
H
e
zyu
Qxq
(2.10)
Takođe se može prikazati da je maksimalna koncentracija niz vjetar, maxq , data izrazom:
y
z
eHu
2
2
max
(2.11)
Na rastojanju za koje je maxx
2
H
U jednačini (2.11) e=2.71828 je baza prirodnih logaritama. Prvo, se koristi poznata vrijednost
H za izračunavanje z i očitava se ova vrijednost na vertikalnoj osi na slici 1.8 (b). Zatim se
prelazi preko krive koja odgovara poznatim klasama stabilnosti i čita se sve do horizontalne
ose da se pronađe maxx . Postavi se ova vrijednost na x-osi na slici 1.8 (a) i čita se do iste klase
stabilnosti i preko do y-ose. Ovo daje vrijednost y na maxx . Na kraju, se iskoriste ove
vrijednosti y i z , zajedno sa Q i H, da se pronađe maxq iz jednačine (2.11). Treba imati na
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
57
umu da je maksimalna koncentracija polutanata na nivou zemlje obrnuto proporcionalna
kvadratu efektivne visine oslobađanja H, tako da je izgradnja visočijih dimnjaka vrlo efikasan
metod za smanjenje zagađenja na nivou zemlje.
Koncentracije na nivou zemlje kao posledica izvora na nivou zemlje, direktno niz vjetar od
izvora (npr. logorska vatra)
Uz postpostavku da je y = z = H = 0 dobija se:
zyu
Qxq
)0,0,(
(2.12)
Linijski izvor
Kada se kontinuirani niz tačkastih izvora krece duž linije, kao vozila duž puta, oni su
ekvivalentni kontinualnom linijskom izvoru . Ako je x-osa upravna na putu, onda ne postoji
promjena koncentracije u y pravcu, i dobija se:
22
2
2),( z
z
e
zu
Qzxq
(2.13)
đe je Q u jedinicama kg / m s
2.8 Teorija disperzije u praksi Ne smije se biti zaveden mišlju da gore navedene jednačine daju nepogriješiv metod za
predviđanje disperzije vazdušnih polutanata, one su daleko od ideala. Mnogi programi za
mjerenje se koriste da se utvrdi kako raste dimna perjanica i jednačine disperzije. Omiljeni
metod za procjenu perjanica disperzija je oslobađanje heksafluorida sumpora (SF₆) iz dimnih
gasova i đe ulaze u dimnjak. SF₆ je pasivan konzervativan tragač koji je veoma stabilan i ne
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
58
postoji ambijent u pozadini, tako da se može biti siguran da je koncentracija mjerena u
okolnom vazduhu emitovana iz izvora koji se ispituje, a ne od neđe drugo u potpunosti.
Slika 2.4 Modelirana površina konstantne koncentracije polutanata niz vjetar kontinuiranog
oslobađanja
Izvor: Source: Henn, D. S. and Sykes, R. I. (1992) ‘Large-eddy simulation of dispersion in the
convective boundary layer’, Atmospheric Environment 26A(17): 3145–59.
Alternativno pracena je emisija sumpor-dioksida iz velikih komercijalnih izvora, kao što su
termoelektrane. Osnovni problem u provjeri valjanosti je velika prostorna i vremenska
varijabilnost koncentracije oblaka gasova usled slučajnih atmosferskih turbulencija u prirodi.
To je grafički ilustrovano na slici 2.4 i predstavlja kompjutersku simulaciju geometrije dimne
perjanice - cijev nepravilnog oblik, snimak površine konstantne koncentracije polutanata
Disperziona teorija mora predviđeti prosječnu koncentraciju u tački u prostoru, zbog veoma
promjenljivog izlaganja koje ukazuje na promjenljivost perjanice.
2.8.1 Uticaj topografije
Najjednostavnija teorija disperzije vazdušnih polutanata se bavi izvorom koji se nalazi u
središtu ravnog terena. Iako takvi izvori postoje, vecina područja obuhvataju neke vrste
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
59
uzvišenja i brdovita područja koja mogu znatno uticati na disperziju polutanata. Doline imaju
uticaj na odstupanje koncentracije polutanata i strujanje vjetra, tako da je prosječna brzina
vjetra u tom slučaju veca i vjetar duva dolinom za veci dio vremena nego što bi se očekivalo
na otvorenom. Takođe može biti termičkih efekata zbog diferencijalnog grijanja dolinskim
stranama. Na primjer, na sjevernoj strani istok-zapad orjentisana dolina ce dobiti jače
sunčevo zračenje tokom dana nego na južnoj strani. Ova asimetrija ce generisati konvektivnu
cirkulaciju, koja podrazumijeva podizanje vazduha gore u relativno toploj sjevernoj padini i
silazi niz relativno hladnu južnu padinu. Tokom noci, hladan vazduh može da se akumulira u
dnu doline, proizvodeci stabilnu temperaturnu inverziju u kojoj se polutanti emitovani u dnu
doline (mjesta đe gradovi, putevi i fabrike imaju tendenciju da budu locirani) akumuliraju.
Slika 2.5 Prikaz dimnjaka i topografije terena
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
60
Stvarni protok vazduha preko neuniformnih terena nije lako predviđeti ili mjeriti. Za
izolovane prepreke, kretanje niz vjetar se postepeno kompresuje kao protok prema prepreci.
U nekoj tački u blizini prepreka, tok se razdvaja, sa turbulencijom i vjerovatno ponovo
cirkuliše regionom naniže đe ce pravac vjetra biti suprotan početnom pravcu. Na neke
dodatne udaljenosti tokovi niz vjetar konvergiraju ponovo. Ukoliko se emisija polutanata
oslobađa u takvoj recirkulirajucoj zoni, može da se izgradi mnogo veca koncentracija od one
na koju bi najprostija teorija disperzije ukazivala. Protok vazduha preko brdovitog terena ce
uključivati mješavinu procesa. U ravnomjernijim površinama smjer ce slijediti konture. U
neravnim oblastima može doci do odvajanja toka i turbulentne pobude stvaranja pod
uticajem kombinacija pravca i brzine vjetra.
2.8.2 Uticaj zgrada
Bilo bi neobično za bilo koju emisiju da bude oslobođena od uticaja gasova iz dimnjaka, da
stoji sam izvor u sred ravnice. Mnogo češce gasovi iz dimnjaka ce biti dio kompleksa drugih
objekata koji ometaju protok u graničnom sloju i utiču na promjenu disperzije gasova iz
dimnjaka. Modeli protoka su vrlo složeni, a samo glavne karakteristike ce biti ovđe
naznačene. Osim toga, predviđanja su dio teorijskih i empirijskih, a dijelom na osnovu vjetar-
tunel studija koje često nepouzdano predviđaju potpune rezultate. Glavne karakteristike
poremecenog protoka vazduha direktno na lice pravougane zgrade se vide na slici 2.6 i
obuhvataju:
• stagnaciju tačke (SP), đe je smjer miješanja uz vjetar
• ponovna cirkulacija protoka oblasti odvojene od glavnog toka, odmah niz vjetar naniže.
Ova recirkulacija može odvojiti od gornje ivice uz vjetar , ili se može zakačiti za krov i
odvojena od gornje ivice naniže prema licu. Pretpostavlja se da su koncentracije jedinstvene
u ovoj dobro izmiješanoj oblasti.
• pobuda naniže đe je turbulencija poboljšana i prosječan vektor protoka je naniže ka zemlji.
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
61
• dug trag više strukturisanih (tj. manje slučajnih) vrtloga niz vjetar.
Slika 2.6 Idealizovani model protoka oko pravougane zgrade
Vrijednosti su relativna brzina vjetra; SP = stagnacija tačke; CS = ugao protoka; VF = vrtlog
protoka L = Lee Eddi
Efekti ovih poremecaja na disperziju emisija iz zgrada, ili od obližnjih izvora, zavise posebno
od tačnog položaja i karakteristika izvora. Na primjer, slab (u Jet smislu) izvor blizak krovu
može ulaziti u recirkulaciju, , a odatle u pobudu, ili se može miješati u pobudi , ili može izbjeci
oboje i miješati u neometanom toku. Promjenljive proporcije oblaka dima mogu takođe
doživjeti ovo. Ako emisija na nivou krova ne izbjegne recirkulaciju, onda ce efektivna visina
emisije ce biti nula. Ovo može imati ozbiljne posledice na koncentraciju vazdušnih
polutanata.
2.9 Predviđanje koncentracije polutanata Kako novi industrijski razvoj uključuje emisiju štetnih gasova, izračunavanje koncentracije
polutanata može postati važna komponenta procjene uticaja na životnu sredinu. Dugoročne
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
62
izloženosti tačkastom izvoru određene su akumulacijom prosječnih vrijednosti 8760 načina
po satu pravca vjetra, brzine vjetra, klasa atmosfreske stabilnosti i drugih ekoloških
promjenljivih i onda se pokrece disperzioni model za svaki sat. Najvažniji faktor je "ruža
vjetrova" - odnos vremena za koje vjetar duva iz svakog pravca (slika 2.7).
Najčešce, 360 ° kompasa bice podijeljeno u 16 sektora od 22,5 ° ili 32 sektora 11.25 °, a
koncentracija zagađivača je određena dok vjetar duva iz tog sektora. Rezultat ugaone
raspodjele se tada zove ruža polutanata. S obzirom da statistička raspodjela koncentracija
prati log-normalni obrazac, tačan opis koncentracije polutanata u smislu medijana
(vrijednosti vece za polovinu vremena, ili 4380 h) zajedno sa 10% (876 h) i 1% (88 h)
prekoračenje. Vrlo često organizmi, uključujuci i ljude, reaguju na najviše vrijednosti koje se
dešavaju u najkracem periodu, tako da poznavanje statističkih distribucija je važno za
predviđanje efekata disperzije. Mjerenje ruže polutanata takođe predlaže pripisivanje
koncentracije za određeni izvor. U zavisnosti od pravca odakle vjetrovi dolaze, ogleda se
prostorna distribucija koncentracije oko izvora.
Slika 2.7 Tipična ruža vjetrova
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
63
Dužina linija pokazuje procenat vremena za koje je vjetar duvao iz sektora usmjerenog u tom
pravcu.
2.10 Nedostaci Gaussovog modela disperzije
Danas je u svijetu Gaussov model disperzije primjenjen u svim regulisanim propisima, kao što
su najpoznatiji ISC (Industrial Source Complex) i Screen 3D modeli distribuirani kod EPA-e (US
Environmental Protection Agency). Nažalost, mnogi korisnici tih modela su potpuno
nesvjesni svih pretpostavki i ograničenja, pogrešno vjeruju da preciznost postignuta
današnjim računarima ujedno predstavlja i postignutu tačnost. U mnogim modelima
disperzije, određivanje koncentracije zagađivača pomocu prizemnih receptora nad uzgonski
uzdignutom perjanicom dispergiranog gasa koji sadrži polutant uključuje dva glavna koraka:
1. Izračunavanje visine do koje se perjanica uzdiže na određenoj nizstrujnoj udaljenosti
od dimnjaka. Proračunata visina podizanja dodaje se na visinu izvora zagađivača
(visina dimnjaka) kako bi se dobila tzv. “efektivna visina dimnjaka”, takođe poznata
kao “visina središnjice perjanice” ili jednostavno “visina emisije”.
2. Koristeci Gaussove jednačine disperzije izračunavaju se koncentracije polutanata na
nivou zemlje ispod perjanice.
Pretpostavke i ograničenja - U izvodu Gaussove jednačine disperzije korišceno je mnoštvo
pretpostavki i ograničenja i to samo za jedan izvor zagađenja i kontinuiranu uzgonski
podignutu perjanicu nad ravnim terenom, što uslovljava da model nije pravo rješenje.
Danas vec postoje mnogo sofisticiraniji modeli koji uključuju više izvora zagađenja na
kompleksnom terenu. Najvažnije pretpostavke i ograničenja odnose se na:
- tačnost predviđanja visine podizanja perjanice buduci da ta visina utiče na visinu emisije
korišcene u Gaussovoj jednačini disperzije;
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
64
- tačnost koeficijenata disperzije (vertikalna i horizontalna standardna devijacija distribucije
emisije) korišcenih u Gaussovom modelu disperzije;
- pretpostavka srednjeg vremenskog perioda predstavljenog proračunatim koncentracijama
zagađivača na nivou zemlje pomocu koeficijenata disperzije korišcenih u Gaussovom modelu
disperzije; drugim riječima, da li proračunate koncentracije na nivou zemlje predstavljaju 5-
minutne, 10-minutne, 15-minutne, 30-minutne ili jednosatne srednje koncentracije?
Pored ovih pretpostavki i ograničenja u izvodu Gaussove jednačine postoje i one kojima su
podvrgnute metode određivanja određenih parametara u Gaussovom modelu. Te metode
uključuju: određivanje klasifikacije atmosferske stabilnosti (karakteriše nivo turbulencije
potreban za povecanje disperzije), određivanje profila vjetra zbog efektivne visine, kao i
konverzije kratkotrajnih prizemnih koncentracija iz jednog srednjeg vremena u drugi. Mnogi
autori ukazuju na nedostatke tog modela, nažalost, uprkos kritici, postoji široko vjerovanje
da modeli disperzije mogu predviđeti koncentracije disperzione perjanice s faktorom dva ili
tri u poređenju sa stvarnim koncentracijama u prirodi. Naime, ima i onih koji vjeruju kako su
ovi modeli čak i tačniji.
Izvod Gaussove jednačine zahtijeva pretpostavku o konstantnim uslovima nad cijelom
dužinom putanje perjanice od izvora emisije pa sve do nekog nizstrujnog receptora na nivou
zemlje. Ipak, ne može se sa sigurnošcu tvrditi kako je brzina vjetra na visini središnjice
gasova i klasa atmosferske stabilnosti zaista poznata i konstantna duž cijele njihove putanje.
Ako je to u nekom slučaju i istina, radi se o čistom slučaju najčešce na velikim udaljenostima.
Takođe, određivanje tačne brzine vjetra i klase stabilnosti uzduž središnjice (“simetrale”)
dima zahtijeva :
a) predviđanje tačnog podizanja dimne perjanice,
b) tačan odnos brzine vjetra i visine, a nijedno od njih nije još ostvareno.
Kratak prikaz svih ograničenja i pretpostavki uočenih do sada:
- brzina vjetra i njen smjer su konstantni od tačkastog izvora do receptora;
- atmosferska turbulencija je takođe konstantna duž cijele putanje oblaka gasova;
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
65
- cijela perjanica je homogena, što znači da nema taloženja ili ispiranja čestica gasova; čestice
gasova nisu absorbovane u vodi, u vazduhu niti u vegetaciji; polutanti nisu podvrgnuti
hemijskim transformacijama (neki modeli uzimaju u obzir taloženje i hemijske
transformacije, ali odvojeno od Gaussove jednačine disperzije);
- samo vertikalna i poprečna disperzija postoji (nema nizstrujne disperzije);
- oblik disperzije je probabilistički i može se tačno opisati Gaussovom distribucijom.
- perjanica se širi u čunjastom obliku dok putuje nizstrujno, dok je idealni čunjasti oblik samo
jedan od mnogih uočenih oblika perjanica;
- uslovi terena mogu se upotrijebiti korišcenjem jednog skupa koeficijenata disperzije za
ruralno područje i drugog skupa koeficijenata za urbano područje; osnovna Gaussova
jednačina disperzije ne uključuje režime terena kao što su doline, planine i obale.
Gaussov model pretpostavlja jedan idealizovani stacionarni slučaj s konstantnim
meteorološkim uslovima duž velikih udaljenosti, idealizovanu geometriju perjanice, jednoliki
ravan teren, kompletiranu količinu mase i tačnu Gaussovu raspodijelu. Takav idealan slučaj
se zaista rijetko dogodi.
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
66
3 Opis postojecih rješenja Postoji širok spektar modela disperzije vazdušnih polutanata koji su na raspolaganju za
simulaciju uticaja emisije nereaktivnih polutanata. Tabela 3.1 predstavlja neke od ovih
modela i njihove glavne karakteristike.
Tabela 3.1 Dostupni modeli za modelovanje disperzije nereaktivnih polutanata
(Seigneur, 1992)
Model Broj izvora Meteorlološki
uslovi
Ambijentalna podešavanja
SCREEN Jedan izvor Najgori uslovi Ravan teren,
visina terena
Industrian Source
Complex (ISC)
Više izvora Stvarni uslovi Ravan teren,
visina terena, urbana ili
neurbana područja
Complex 1 Više izvora Stvarni uslovi Složen teren,
ruralna područja
SHORT Z
LONG Z
Više izvora Stvarni uslovi Složen ili ravan teren,
Urbana ili ruralna područja
Rough Terrain
Dispersion Model
(RTDM)
Više izvora Stvarni uslovi Složen teren
Offshore and
Coastal Dispersion
(OCD)
Više izvora Stvarni uslovi Primorski region
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
67
SCREEN model je razvijen da obezbijedi metod dobijanja procjene koncentracije polutanata i
jednostavan je za korišcenje. U vecini slučajeva, on predviđa kada koncentracija prevazilazi
stvarne koncentracije. ISC model predviđa koncentracije iz različitih izvora emisije u jednoj
simulaciji. Ovaj model postoji u dvije verzije: kratkoročni (ISC-ST) i dugoročni, oba imaju isti
atmosferski proces djelovanja, ali se razlikuju u obradi podataka. Complex 1, SHORT Z, LONG
Z modeli se koriste u oblastima kompleksnih terena sa visinama koje prevazilaze izvora
polutanata. RTDM model pruža bolje predviđanje koncentracije polutanata ali je potrebno
mnogo više podataka za unos. OCD model se uglavnom koristi u blizini velikih rezarvoara
vode. Model reaktivne perjanice i PLMSTAR model obezbjeđuju predviđanja za reaktivne
polutante.
Primjeri modela disperzije
U nastavku bice predstavljeni neki specifični računarski modeli disperzije vazduha koji su
posebno značajni i koriste se od strane velikog broja naučnika. Američka-EPA preporučuje
sljedeca dva računarska paketa za simulaciju ne-reaktivnih hemikalija (na primjer, SO₂):
AERMOD je model stacionarnog stanja Gausove perjanice. On koristi jedno polje vjetra za
transport emitovanih vrsta. Oblast vjetra potiče od površine gornjih slojeva vazduha na
lokaciji meteoroloških osmatranja. AERMOD modeli takođe kombinuju geofizičke podatake,
kao što su uzvišeni teren i korišcenje zemljišta sa meteorološkim podacima na graničnom
sloju parametara kao što su Monin-Obukhov dužina, visina miješanja, stabilnost klase,
turbulencija itd. AERMOD danas zamenjuju NDH modeli za vecinu regulatornih aplikacija u
SAD.
CALPUFF je nestabilno stanje Lagrangian modela disperzije. Prednost ovog modela nad
Gausovim modelom zasnovana je da se može realno simulirati transport materija u mirnim,
stacionarnim uslovima, složenih terena, kao i priobalne regije sa more/zemlja povjetaracem.
CALPUFF se posebno preporučuje zbog dugog dometa simulacije (na primjer, više od 80
kilometara) i studije koje uključuju procjene vizuelnog uticaja perjanice.
Sa razvojem VISION 6 Version model 2, CALPUFF se može koristiti za mjerenja meteoroloških
podataka po satu. Ova verzija CALPUFF odgovara za simulaciju velikih i kratkih dometa.
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
68
4 Kontrola kvaliteta vazduha Zaštita ljudskog zdravlja i životne sredine od uticaja polutanata je primarni cilj svih programa
za kontrolu zagađenja vazduha. Kontrola kvaliteta vazduha je važan ključ za zaštitu
atmosfere i zahtijeva regulatorne akte i projektovana rješenja. Ostvaruje se preduzimanjem
mjera sistematskog pracenja kvaliteta vazduha, smanjenjenjem zagađivanja vazduha
zagađujucim materijama ispod propisanih graničnih vrijednosti i preduzimanjem tehničko-
tehnoloških i drugih potrebnih mjera za smanjenje emisije, pracenjem uticaja zagađenog
vazduha na zdravlje ljudi i životnu sredinu. Kontrola kvaliteta vazduha zahtijeva tačne
podatke o koncentracijama glavnih polutanata u okolnoj atmosferi i emisija iz izvora
vazdušnih polutanata kako bi bili dostupni regulatornim organima.
Istraživanje i pracenje kvaliteta vazduha u urbanim i industrijskim područjima je jedan od
prvih koraka ka rješenju problema zagađenja vazduha. Proučavanje i pracenje kvaliteta
vazduha ima za cilj kontrolu i smanjenje sadržaja štetnih supstanci u njemu. To smanjenje
treba da bude do nivoa koji se smatraju sigurnim u odnosu na nepoželjne uticaje koje izaziva
zagađeni vazduh.
Prikazivanje prostornih i vremenskih varijacija, koje karakterišu i kvantifikovanje emisije
polutanata su od vitalnog značaja za uspjeh kontrolisanja kvaliteta vazduha. Kontrolisanje,
odnosno monitoring, se sprovodi iz razloga:
1.Utvrđivanja usklađenosti sa nacionalnim standardima kvaliteta vazduha za nekoliko
kategorija polutanata u vazduhu
2. Određivanja dugoročnih trendova
3. Utvrđivanja ljudske izloženosti
4. Podrške programu za pokazatelje kvaliteta vazduha
5. Podrške programu za smanjenje emisije polutanata
6. Utvrđivanja efikasnosti programa kontrole emisije polutanata
7. Podrške procjeni uticaja na životnu sredinu
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
69
8. Podrške istraživačkim naporima kojima se određuje potencijalna veza između nivoa
zagađivača i negativnih uticaja na zdravlje i životnu sredinu (Godish, 2004)
4.1 Regulatorna kontrola zagađenja vazduha Uredba je pokretačka snaga u programima za smanjenje emisije polutanata. Vlade namecu
regulatornu kontrolu da se ograniči emisija iz izvora zagađenja, kao što su industrijski
dimnjaci i sl. Propisima se može ograničiti količina ili kvalitet polutanata. Sprečavanje emisije
zagađenja se zasniva na standardima ograničenja, standardima kvaliteta okolnog vazduha i
standardima zdrastvenog rizika. Zakoni se uspostavljaju da prinude industrijske sektore da se
upoznaju sa pravnim standardima i smanje prisustvo zagađivača. Takođe, nevladine
organizacije bi trebalo da razviju i implementiraju akcione planove i istaknu tehnologije koje
imaju više mogucnosti za sprečavanje zagađenja. Optimalno rješenje problema zagađenja bi
trebalo da bude izbalansirano između finansijskih benefita i koristi za životnu sredinu u
industrijskoj tehnologiji (Cheremisinoff, 2002).
4.2 Projektovanje kontrole zagađenja vazduha
Inženjerska rješenja uključuju proces izmjene ili proces zamjene da se eliminiše otpad, tako
da se zagađenje ne dešava ili je barem svedeno na minimum. Tehnologije kontrole zagađenja
vazduha ne smiju povecati zagađenje u drugim sektorima životne sredine, vec treba da
otklone ili pretvore zagađivače vazduha u manje zagađujucu formu. Postoje dva opšta
pristupa za kontrolu zagađenja vazduha u zavisnosti od vrste zagađivača:
1. Kontrola čestica
Najčešci primjenjivani i važni uređaji u kontroli za prašinu i praškaste materije su mehaničko
razdvajanje, tekstilni filteri, elektrostatički filteri, mokro četkanje.
2. Kontrola gasova i para
Smanjenje koncentracije gasova na poželjnom nivou može se postici pomocu adsorpcija,
apsorpcija i spaljivanjem (Wark, 1998).
U tabeli 4.1 su dati primjeri rasta dimne perjanice
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
70
Tabela 4.1 Primjeri rasta dimne perjanice
Istraživač Formula Komentar
Holland
UQdVh hs /)04.05.1(
(m) perjanice dimnerast h
(m/s) dimnjaka izizlazu na brzinasV
d prečnik dimnjaka(m)
(kcal/s) toploteemisijahQ
U brzina na vrhu dimnjaka(m/s)
Visoko empirijski.
Zahtijeva testiranje
dimnjaka.
Potvrda bazirana od
slučaja do slučaja.
Concawe
4/32/1/53.5 UQh h
Regresiona formula
pogodna za velike
dimne perjanice
Stumke
25.02/1655.1)/( dVUdh s
đe je θ = (Ta-Ts)/Ts
Ta = temperature amb. vazduha, K
Ts = temperature gasa u dimnjaku,K
Isto kao Holland formula
Lucas-Moore-Spurr UQh h /135
4/1
Regresiona formula sa
slabo definisanom
statistikom
Rauch UQh h /2.474/1
Isto kao Lucas formula
Stone-Clark
Δh = (104.2 + 0.17 ph ) 4/1
hQ U
đe je hp = visina dimnjaka(m)
Modifikacija Lucas-
Moore-ovog
izražavanja, uzima u
obzir efekat dimnjaka
Moses and Carson
)53.5029.0)(/(2/1
hs QVUAh
A= koeficijent zavistan od atmosferske stabilnosti:
A=2.65; Nestabilno A=1.08; Neutralno A=0.68; Stabilno
Regresiona formula
Briggs UhQh ph
3/23/125.0
za stabilne uslove:
3/1)/(/296.0 zUQh h
Neempirijska formula
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
71
4.3 Mreža kontrolisanja kvaliteta vazduha Shindo i saradnici (1989) proučavali su prostorne i vremenske varijacije zagađenja vazduha
prema podacima stanica monitoringa iz okolnog vazduha. Analize stvarnih podataka
monitoringa su pokazale da se prostorno-vremenske strukture oblasti zagađenja vazduha
mijenjaju u periodu od nekoliko godina. Varijacija meteoroloških uslova i promjena lokacija i
veličine izvora emisije su glavni uzrok promjena. Najpogodnija mreža zasnovana na
procijenjenoj prostornoj distribuciji ili na osnovu podataka u godini ili godišnjem dobu nije
optimalna za stvarno polje zagađenja tokom njegovog trajanja i matematički rigoroznoj
optimalnosti takve mreže nijesu prikladne. Autori takođe predlažu osnovnu politiku za dizajn
racionalne mreže.
Liu i saradnici (1986) predstavili su metodologiju za određivanje broja i
rasporeda stanica za određivanje kvaliteta okolnog vazduha u mreže za monitoring koje su
saglasne sa standardima kvaliteta vazduha. Razvijena metodologija koristi bazu podataka sa
stvarnim ili simuliranim podacima modela disperzije vazduha za aplikaciju sa procesom u
dva koraka za utvrđivanje optimalne mreže monitoringa. Metodologija se primjenjuje u Las
Vegasu, gradskog područja Nevada za zagađivač ugljen-monoksid.
Arbeloa i saradnici (1993) uveli su metod za projektovanje monitoringa mreže kvaliteta
vazduha (AQMN) za jedan polutant u kojoj tehnika dovodi do optimalne mreže. Mreža je u
stanju da pruži maksimum informacija uz minimum mjernih uređaja. Optimalan broj stanica
u mreži izračunava se proučavanjem varijacija pokrivenosti efikasnosti i broja narušavanja u
odnosu na broJ stanica u mreži i graničnu vrijednost izabranu da karakteriše Sferu Uticaja
(SOI).
Pittau i saradnici (1999) uradili su studiju područja u oblasti Venecije, u
Sjevernoj Italiji. MetodologiJa se primjenjuje za dva različita zagađivača SO₂ i NOx.
Dva polutanta za koja se smatra da karakterišu industrijska zagađenja,
automobilski saobracaj i zagađenja iz postrojenja za grijanje. Model za kvalitet vazduha
koristi multisource Gausov model mreže. Konkretno, Gausov perjanica (Plum) model se
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
72
koristi za simulaciju disperzije kontinuiranih emisija polutanata u stabilnom stanju, dok u
uslovima trenutne emisije vrši se simulacija Gausovog Puff modela. Ovaj model takođe
uzima u obzir specifične meteorološke uslove sjeverne Italije. Autori su zaključili da se
troškovi monitoringa mogu smanjiti, bez smanjenja informacija smanjivanjem broja stanica.
Modak i Lohani (1985) dugotrajno su radili na razvoju Minimum Spanning Tree (MST)
algoritma kako bi razmotrili višestruke ciljeva u optimalnom AQMN dizajnu.
Ovo proširenje je moguce putem dva pristupa, jedan na osnovu funkcija korisnosti i
drugi zasnovan na principima sekvenciJjalnih interaktivnih kompromisa. Autori
su predstavili studiju slučaja u Taipei City, Taiwan. Optimizacija multi-ciljeva
AQMN ima nekoliko korisnih implikacija pored optimizacije mreže i gustine
konfiguracije. Optimizacija je tada samo početak za traženje politike u potrazi za
efikasnim upravljanjem kvalitetom vazduha.
Demerjian (2000) je predstavio pregled nacionalnih monitoring mreža u Śevernoj
Americi. Pregled je bio fokusiran na trenutno stanje monitoringa mreže nacionalnog kvaliteta
vazduha. Autor je obezbijedio procjenu efikasnosti i adekvatnosti ovih mreža u rješavanju
kritičnih potreba različitih korisnika koje su dizajnirane da im služe. Ozon, praškaste čestice
(PM10 i PM2.5) i vezivanje ovih jedinjenja su bili glavna mjerenja i doprinos za monitoring
mreže od ove studije.
Silva and Quiroz (2003) su pokušali da optimizuju monitoring mreže atmosfere
u glavnom gradu Čilea (Santjago) isključivanjem najmanje informativne stanice. Studija
varijabli polutanata bili su ugljen-monoksid (CO), čestice u vazduhu (PM10), ozon (O₃) i
sumpor-dioksid (SO₂). Autori su koristili indeks multivarijantne efikasnosti, na osnovu
informacija Shannon indeksa i primijenili ga u mrežu. Multivarijantni pristup pruža
najkompletnije analize u pogledu informacija.
Peterson (2000) je predstavio rezultate multi-scale procjene u cilju razvoja preporuka za
pracenje mreže ozona za zapadni Vašington. Multiscale procjena bila je kritičan korak u
identifikovanju, statistički rigorozan i isplativ model za pracenje kvaliteta vazduha. Autor je
preporučio da jednom kada mreža bude utvrđena, analiza prostorno robusnih podataka
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
73
treba da bude u toku procesa, kao sve više vremenske serije podataka koji su razvijeni.
Pored toga, periodična intenzivna mjerenja se mogu koristiti za provjeru dizajna mreže i
potencijalne izmjene mreže.
Baldauf i saradnici (2001) razvili su metodologiju koja optimizuje pracenje kvaliteta mreže
okolnog vazduha za procjenu negativnih uticaja na ljudsko zdravlje od izloženosti vazdušnim
polutantima. Predložena metodologiJa obuhvata tehnike procjene rizika po ljudsko zdravlje.
Uključivanje tehnika procjena rizika u dizajniranje mreže za pracenje kvaliteta okolnog
vazduha pomaže da se ograniče finansijski i ljudski resursi za procjenu rizika po ljudsko
zdravlje od izloženosti vazdušnim polutantima.
Bordignon i Scaglirini (2000) su predložili statistički metod za otkrivanje loših uticaja u
mjernim uređajima u cilju poboljšanja kvaliteta prikupljenih podataka. Tehnika
koju su koristili autori bila je zasnovana na zajedničkom korišcenju stohastičkih (slučajnih
procesa u statističkom smislu) modeliranja i statističkih procesa kontrole algoritama.
Metodologija je bila primijenjena na koncentracije ozona po satu zabilježene prilikom
monitoringa urbanog dijela Bolonje u Italiji. Algoritam monitoringa koji je postavljen kroz
Monte Karlo simulacijama je detektovao anomalije u prikazu podataka sa razumnim
kašnjenjem. Autori su zaključili da on-line pracenje implementacije algoritma monitoringa
koje su predstavili u svojoj studiji može dovesti do daljeg poboljšanja u održavanju pracenja
vazdušnih polutanata ako se redovno sprovodi kao komplementarni instrument uobičajenih
periodičnih kontrolnih procedura.
Ibarra-Berastegin (2006) istraživački rad fokusiran je na predviđanja nivoa koncentracije po
satu za pet polutanata (SO₂, CO, NO₂, NO i O₃) u oblasti Bilbao, Španija. Odgovarajuci
mrežama prometa meteoroloških podataka za disperziju vazdušnih polutanata u godinama
2000 i 2001-oj, 216 specifičnih modela zasnovanih na različitim tipovima neuronske mreže su
izgrađeni na osnovu podataka za 2000-tu godinu. Izbor najboljeg modela koji je napravljen za
svaki od 216 slučajeva istovremeno ima nivo pouzdanosti 95%. Različite arhitekture su
izabrane u zavisnosti od polutanata, lokacije i broja časova koji je napravljen prije
predviđanja. Za SO₂ i CO u vecini slučajeva linearni modeli su nadmašili one koji su zasnovani
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
74
na neuronskim mrežama. Za predviđanja NO₂ i O₃ na časovnom nivou potrebani su u vecini
slučajeva linearni modeli, dok MLP (Multilayer Perceptrons Procedure), RBF (Radial Basis
Function) ili GRNN (Generalized Regression Neural Network) arhitekture su potrebne u
nekoliko predviđanja. Za predviđanja NO, linearni modeli u nekim slučajevima i MLP, RBF ili
GRNN su osnovni modeli u drugim slučajevima kao glavne opcije. Uprkos različitim
arhitekturama i takođe, različitim objašnjenjima uključenih mehanizama, performanse
izabranih modela su veoma slične.
4.4 Kontrola kvaliteta vazduha u Crnoj Gori
Tokom 2010. godine postignut je značajan napredak u pogledu harmonizacije nacionalnog
zakonodavstva iz oblasti zaštite vazduha sa legislativom EU. Najznačajniji akt, Zakon o zaštiti
vazduha ("Sl. list Crne Gore", br. 25/10), usvojen je u maju 2010. godine.
Uredbom o graničnim vrijednostima sadržaja zagađujucih materija u tečnim gorivima
naftnog porijekla ("Službeni list CG", br. 39/10 od 20.7.2010. godine i 43/10) u Crnoj Gori je
od 1. januara 2011. godine zabranjena upotreba benzina sa aditivima na bazi olova i
regulisan sadržaj sumpora u tečnim gorivima naftnog porijekla u skladu sa propisima EU. Po
prvi put ove godine realizovace se program pracenja kvaliteta goriva za motorna vozila u
skladu sa standardom MESTEN 14724. Veliki korak ka unaprjeđenju zakonskog okvira iz
oblasti zaštite vazduha učinjen je donošenjem Uredbe o graničnim vrijednostima emisija iz
stacionarnih izvora. U skladu sa Uredbom o uspostavljanju mreže mjernih mjesta za pracenje
kvaliteta vazduha("Službeni list CG", br. 44/2010 od 30.7.2010. godine i 13/2011), u toku su
aktivnosti koje sprovodi Agencija za zaštitu životne sredine Crne Gore na uspostavljanju
Državne mreže za pracenje kvaliteta vazduha.
Kontrola i pracenje kvaliteta vazduha u Crnoj Gori je zakonska obaveza, a vrši se radi
ocjenjivanja, planiranja i upravljanja kvalitetom vazduha. Analiza dobijenih rezultata služi kao
osnov za prijedlog mjera za poboljšanje i unapređenje kvaliteta vazduha.
Godišnji izvještaj je izrađen na osnovu prikupljenih i obrađenih podataka iz Izvještaja
programa kontrole kvaliteta vazduha Crne Gore u 2010. godini, koji je realizovan u skladu sa
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
75
programom monitoringa za 2010. godinu. Na automatskim stacionarnim stanicama pracen je
kvalitet vazduha u Podgorici, Nikšicu, Pljevljima i Baru. Mjerena je koncentracija sledecih
parametara: sumpor-dioksida (SO₂), azot-monoksida (NO), azot-dioksida (NO₂), ukupnih
oksida-azota (NOx), ugljen-monoksida (CO), metana (CH₄), nemetanskih ugljovodonika
(NMHC), ukupnih ugljovodonika (THC), PM10 čestica, prizemnog ozona (O₃), benzena,
toluena, etilbenzena, o-m-p xilena (BTX). Kontinuirano su praceni i meteorološki parametri:
temperatura vazduha, brzina i smjer vjetra i relativna vlažnost vazduha.
Ocjena kvaliteta vazduha vršena je u skladu sa Uredbom o utvrđivanju vrste zagađujucih
materija, graničnih vrijednosti i drugih standarda kvaliteta vazduha (“Sl. list CG” br.45/08).
Sistematska automatska mjerenja imisionih koncentracija zagađujucih materija u vazduhu
tokom 2010. godine vršena su u mreži mjernih mjesta.
4.4.1 Ocjena kvaliteta vazduha u Crnoj Gori
Sve stacionarne stanice za kontrolu kvaliteta vazduha tokom 2010.godine bile su locirane u
užim gradskim zonama - urbanim sredinama tako da se kvalitet vazduha može tumačiti samo
u odnosu na granične vrijednosti i granice tolerancije za zaštitu zdravlja ljudi, a ne i sa
aspekta uticaja na ekosistem.
1. Imisijske koncentracije sumpor-dioksida u Podgorici, Baru i Nikšicu i kao jednočasovne
srednje i srednje dnevne vrijednosti su značajno ispod propisanih imisionih graničnih
vrijednosti. U Pljevljima (poluautomatsko uzorkovanje) srednje dnevne vrijednosti su bile
ispod propisanih imisionih graničnih vrijednosti.
2. Godišnja srednja koncentracija azot-dioksida je na svim mjernim mjestima bila ispod
imisionih graničnih vrijednosti. Međutim, jednočasovne srednje vrijednosti i pracenje
kvaliteta vazduha na prometnim raskrsnicama ukazuje na dominantan uticaj saobracaja,
periodično značajno visoke koncentracije ovog polutanta. Svakako treba istaci i visoke
koncentracije azot-monoksida, posebno u blizini prometnih raskrsnica, kao još jedan
pokazatelj saobracaja kao najveceg izvora oksida azota. Pokazatelj loše kombinacije
saobracaja, industrije, emisije iz domacinstava i nepovoljnih klimatskih uslova jeste i visoka
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
76
koncentracija azot dioksida u Pljevljima, koja je prelazila imisione granične norme za
jednočasovne vrijednosti.
3. Kao i u prethodnim godinama i u 2010.godini u urbanim i industrijsko-urbanim područjima
na lošiji kvalitet vazduha najviše je uticalo prisustvo lebdecih čestica u vazduhu, odnosno
PM10 čestica.
4. Izmjerene su visoke koncentracije policikličnih aromatičnih ugljovodonika, markera
benzo(a)pirena i samog benzo(a)pirena - srednja godišnja vrijednost u Pljevljima, Nikšicu, na
svih pet raskrsnica u Podgorici (na kojima je vršeno povremeno mjerenje) đe prelaze
propisanu ciljnu vrijednost. Ovo je još jedan pokazatelj uticaja saobracaja na kvalitet vazduha
u urbanim zonama.
5. Prizemni ozon pripada grupi gasova sa efektom staklene bašte. Povišene koncentracije
prizemnog ozona se najčešce javljaju u gradovima sa visokim intenzitetom saobracaja i
tokom ljeta. Dnevne varijacije prizemnog ozona su poznat fenomen, koji daje informaciju o
izvorima zagađenja, transportu i hemijskim procesima na datom mjestu. Maksimalne
koncentracije prizemnog ozona se uočavaju tokom proljeca i ranog ljeta, što je uslovljeno
povecanom osunčanošcu, povecanjem UV zračenja, povecanim koncentracijama azot
dioksida i nemetanskih ugljovodonika.
6. Koncentracija fluorida je bila u okviru propisanih normi.
7. Dominantan uticaj saobracaja na kvalitet vazduha urbanih naselja se uočava kroz rezultate
povremenih mjerenja na pet raskrsnica u Podgorici. Rezultati povremenih mjerenja pokazuju
da su najugroženije raskrsnice upravo one koje se nalaze na magistralnim pravcima.
Kvalitet vazduha u Crnoj Gori, ocjenjivan sa aspekta globalnog pokazatelja sumpor-dioksida
(SO2) je u Podgorici, Nikšicu i Baru ispod donje granice ocjenjivanja, odnosno veoma dobrog
je kvaliteta. Uspostavljanjem automatskog monitoringa ovog polutanta u Pljevljima svakako
ce se na osnovu dnevnih trendova dobiti jasnija slika o uticaju sagorijevanja velikih količina
uglja i nepovoljnih klimatskih uslova na kvalitet vazduha, ocjenjivan sa aspekta SO₂.
Prekoračenja koncentracije praškastih materija radijusa manjeg od 10 μm (PM10) svrstavaju
kvalitet vazduha urbanih naselja iznad gornje granice ocjenjivanja. Na osnovu višegodišnjih
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
77
ispitivanja, može se konstatovati da postoji trend povecanja sadržaja čestica i oksida azota u
urbanim sredinama što ukazuje na neophodnost preduzimanja mjera za sprečavanje
zagađenja na pojedinim lokalitetima. Vazduh u Pljevljima je opterecen sa polutantima,
produktima industrije, saobracaja i domacinstava, dok je u urbanoj zoni Podgorice i Bara
saobracaj glavni izvor zagađenja vazduha. Glavni izvor zagađenja u Nikšicu je rad Željezare.
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
78
5 STUDIJA SLUČAJA – Implementacija
Gausovog modela disperzije u MATLAB GUI-
u
Cilj ovog magistarskog rada je da se pomocu programskog paketa MATLAB napravi
jednostavan GUI koji ce sadržati funkciju pravljenja 3D modela koncentracije polutanata na
novou zemlje.
GUI omogucava da se napravi jednostavan interfejs za korisnika na kome ce se nalaziti
potrebne funkcije implementirane kroz menije, dugmad, textbox-ove, slajdere,… Izborom
opcije u meniju, pritiskom na neko dugme, pomjeranjem klizača, poziva se odgovarajuca
funkciju koja izvršava određeni algoritam koji na odgovarajuci način crta 3D grafik. Na ovaj
način, simulacija polutanata postaje pristupačnija korisniku.
Za realizovanje zadatka, korišcen je programski paket MATLAB i njegov GUIDE (GUI
Development Enviroment), wizard pomocu kog se kreira izgled prozora (na kojoj poziciji ce
se nalaziti grafik, đe ce se nalaziti texbox-ovi, kako ce izgledati glavni meni, kolika ce biti
veličina prozora, itd.). Prilikom pokretanja GUIDE-a, kreiraju se dva fajla: GUIname.fig, koji
ustvari predstavlja izgled prozora, i GUIname.m, m-fajl u kome se nalaze funkcije koje
podešavaju čitav prozor, funkcije koje inicijalizuju GUI izgled kada se otvara prvi put, Callback
funkcije (npr. Kada se klikne na neko dugme, tada se poziva određena callback funkcija koja
se izvršava u skladu sa napisanim kodom, tj. Callback funkcije su funkcije koje se izvršavaju
dok se djeluje na grafički interfejs: pomjeranje klizača, izbor opcije u meniju, klik na neko
dugme itd.).
Gaussov model disperzije implementiran je u MATLAB GUI-u nizom programskih funkcija
proisteklih iz matematičkog modela. Posmatran je industrijski dimnjak koji se može nalaziti
na lokaciji (xp,yp). U programu se zadaje petnaest parametara i granice koordinata x i y
(xmax, ymax). Klase atmosferske stabilnosti su uzete iz Pasquill-Guifordovih aproksimacija.
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
79
Za ovaj model, potrebno je petnaest parametara za unos i granice koordinata x i y (xmax,
ymax).:
1. H: efektivna visina dimnjaka na udaljenosti x od dimnjaka, (m)
2. ds: prečnik otvora dimnjaka, (m)
3. Q: emisija polutanata, (μg/s)
4. u(z): brzina vjetra na efektivnoj visini z emisije, (m/s)
5. vs: izlazna brzina polutanata iz dimnjaka, (m/s)
6. Ts: temperatura gasa na izlasku, (K)
7. Ta: temperatura ambijenta, (K)
8. Korak, (m)
9. Područje: urbano ili ruralno
10. Refleksija: 0 nema refleksije, 1 refleksija od zemlje, 2 refleksija od zemlje sa
visinom
11. Nivoi: Prvi prag, drugi prag i treci prag
12. Podloga: Ravna i neravna
13. Model: Briggs ili Holland
14. href: referentna visina za mjerenje brzine vjetra
15 . Klase atmosferske stabilnosti:
1) veoma nestabilna
2) umjereno nestabilna
3) malo nestabilna
4) neutralna
5) donekle stabilna
6) stabilna
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
80
Na slici 5.1 prikazan je blok dijagram modela disperzije vazdušnih polutanata
Slika 5.1 Blok dijagram modela
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
81
5.1 Gaussov model disperzije polutanata korišćenjem
MATLAB analitičkog rešenja
5.1.1 Studija slučaja - Termoelektrana TE Pljevlja
Za potrebe testiranja određena je lokacija dimne perjanice - Termoelektrana Pljevlja.
Parametri su uzeti za realne uslove. Podaci o vremenskim uslovima su uzeti iz
Hidrometeorološkog zavoda Crne Gore (HMZCG).
Dakle, scenario je vršen na osnovu realnih podataka.
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
82
Slika 5.2 Scenario I (TE Pljevlja)
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
83
Scenario I:
Tabela 5.1 Ulazni parametri Scenario I
Ulazni parametri: Simbol Vrijednost Jedinica
1. Emisiona stopa Q 918 μg/s
2. Brzina vjetra V 2 m/s
3. Visina dimnjaka H 250 m
4. Prečnik dimnjaka ds 7 m
5. Izlazna brzina polutanata iz dimnjaka
vs 6 m/s
6. Temperatura gasa na izlazu ts 431 K
7. Temperatura ambijenta Ta 283 K
8. Maksimalno rastojanje u pravcu vjetra
xmax 10000 m
9. Maksimalno rastojanje poprečno od pravca vjetra
ymax 5000 m
10. Korak step 100 m
11. Vremenski uslovi wcon B
12. Područje ter rural
13. Refleksija od zemlje ref Refleksija od zemlje (1)
14. Nivoi Novoi (25,50,110)
15. Podloga Podloga Neravna
16. Model Model Briggs
17. Referentna visina za mjerenje brzine vjetra
href 10 m
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
84
Scenario II:
Tabela 5.2 Ulazni parametri Scenario II
Ulazni parametri: Simbol Vrijednost Jedinica
1. Emisiona stopa Q 918 μg/s
2. Brzina vjetra V 2 m/s
3. Visina dimnjaka H 250 m
4. Prečnik dimnjaka ds 7 m
5. Izlazna brzina polutanata iz dimnjaka
vs 6 m/s
6. Temperatura gasa na izlazu ts 431 K
7. Temperatura ambijenta Ta 283 K
8. Maksimalno rastojanje u pravcu vjetra
xmax 10000 m
9. Maksimalno rastojanje poprečno od pravca vjetra
ymax 5000 m
10. Korak step 100 m
11. Vremenski uslovi wcon A
12. Područje ter rural
13. Refleksija od zemlje ref Refleksija od zemlje (1)
14. Nivoi Novoi (25,50,110)
15. Podloga Podloga Neravna
16. Model Model Briggs
17. Referentna visina za mjerenje brzine vjetra
href 10 m
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
85
Slika 5.3 Scenario II (TE Pljevlja)
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
86
Scenario III:
Tabela 5.3 Ulazni parametri Scenario III
Ulazni parametri: Simbol Vrijednost Jedinica
1. Emisiona stopa Q 918 μg/s
2. Brzina vjetra V 2 m/s
3. Visina dimnjaka H 250 m
4. Prečnik dimnjaka ds 7 m
5. Izlazna brzina polutanata iz dimnjaka
vs 6 m/s
6. Temperatura gasa na izlazu ts 431 K
7. Temperatura ambijenta Ta 283 K
8. Maksimalno rastojanje u pravcu vjetra
xmax 10000 m
9. Maksimalno rastojanje poprečno od pravca vjetra
ymax 5000 m
10. Korak step 100 m
11. Vremenski uslovi wcon C
12. Područje ter rural
13. Refleksija od zemlje ref Refleksija od zemlje (1)
14. Nivoi Novoi (25,50,110)
15. Podloga Podloga Neravna
16. Model Model Briggs
17. Referentna visina za mjerenje brzine vjetra
href 10 m
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
87
Slika 5.4 Scenario III (TE Pljevlja)
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
88
5.2 Poređenje modela sa postojećim rješenjima
Poređenje je izvršeno sa softverom Screen View 3.5.0 koji koristi Screen3 model.
Screen3 model se koristiti za procjenu koncentracije polutanata iz jednog izvora na nivou
zemlje, koncentracije u zoni šupljine, kao i koncentracije kao posledice inverzije raspada i
dimne perjanice. Screen View može modelirati scenarija sa ravnim ili neravnim terenom, sa
ili bez zgrada i dati rezultate na diskretne ili automatizovane udaljenosti. Screen3 je
screening verzija ISC3 modela. Prethodno modeliranje Screen prikaza može ukloniti potrebu
za komplikovanije modeliranje, štedeci vrijeme i sredstva.
Screen View aplikacija je bizirana na Microsoft Windows platformi i radi na operativnim
sistemima Windows Vista, Windows 2000 i Windows XP.
Screen View sadrži sve dostupne opcije modela US EPA, pored ostalog:
Screen View ima integrisano modelovanje: intuitivni unos podataka, izvršavanje
modela i potpuno funkcionisanje vizuelizacije rezultata(XY iscrtavanje krive);
Za svaki izvor, podaci se unose u dva prozora, što ga čini preglednim i lakim za
korišcenje;
Jednostavna promjena jedinica, u bilo kojem trenutku klikom na dugme „jedinica“
koje se nalazi pored svakog polja za unos;
Program provjerava važece raspone za sva ulazna polja i onemogucava pogrešne
unose;
Prije pokretanja projekta, Screen View prikazuje izvještaj o svim opcijama zajedno sa
popisom bilo koje informacije koja nedostaje;
Screen3 izlazne datoteke se mogu prikazati i odštampati nakon što se uspješno završi
simulacija;
Rezultati modela mogu biti prikazani u grafičkom obliku.
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
89
Slika 5.5 Prozor za unos ulaznih parametara
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
90
Slika 5.6 Prozor za unos podataka za tačku izvora
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
91
Ulazni parametri:
Tabela 5.4 Ulazni parametri za Screen View aplikaciju
Parametar Vrijednost
1. Emisiona stopa 918 μg/s
2. Visina dimnjaka 250m
3. Prečnik dimnjaka 7,5m
4. Izlazna brzina polutanata iz dimnjaka 6,3 m/s
5. Temperatura gasa na izlazu 413K
6. Temperatura ambijenta 286,6K
7. Vremenski uslovi B
8. Brzina vjetra 2m/s
9. Višestruka refleksija Višestruka refleksija
10. Ravan teren Flat
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
92
Slika 5.7 Izgled grafika iz aplikacije Screen View 3.5.0
Slika 5.8 Uporedni prikaz aplikacije Screen View i rješenja u MATLAB-u
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
93
5.3 Detalji rješenja
Funkcija je napisana kao jedan m.fajl. U njoj postoji 15 slajdera. Sledeca funkcija kreira slajder1 pri kojoj se inicijalno definišu parametri boje i pozicije pozadine.
function slider1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) if isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')) set(hObject,'BackgroundColor',[.9 .9 .9]); end
function slider1_Callback(hObject, eventdata, handles) handles.a=get(handles.slider1,'value'); - uzima vrijednost set(handles.text2,'string',handles.a); - smjesta u text box
Povlačenjem slajdera1 (call back) odabrana vrijednost je smještena u promjenljivu
handles.a, koja nam pri tom služi za prikazivanje te vrijednosti u text boxu.
function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles)
Ovom funkcijom je omogucen unos ulaznih podataka za nivoovske pragove (prag1), vrši se u
vidu stringa preko edit box-a. U kodu su 3 nivoa praga.
function edit1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')) set(hObject,'BackgroundColor','white'); end
Funkcija kreiranja edit boxa pri kojoj se inicjalno definišu parametri boje i pozicije pozadine.
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
94
function popupmenu2_Callback(hObject, eventdata, handles) Unos ulaznih podaka se vrši odabirom ponuđenih vrijednosti. Default-ne vrijednosti za ’teren’ su : Urban i rural, što je prikazano i statičkim tekstom.
function popupmenu2_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')) set(hObject,'BackgroundColor','white'); end
Funkcija kreiranja padajuceg menija pri kojoj se inicjalno definišu parametri boje i pozicije
pozadine.
function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) gplume_mod(Q,v,H,ds,vs,Ts,Ta,xmax,ymax,step,wcon,ter,ref,lev,con,hreff,podloga,model)
Pritiskom dugmeta ’’PRIKAZ’’ (pushbutton1) pozivamo funkciju ’’gplume_mod’’ za ulazne
parametre:
Q=get(handles.slider1,'value'); -Q se dodjeljuje vrijednost sa slajdera1 v=get(handles.slider2,'value'); - v se dodjeljuje vrijednost sa slajdera2 H=get(handles.slider3,'value'); - H se dodjeljuje vrijednost sa slajdera3 ds=get(handles.slider4,'value'); - ds se dodjeljuje vrijednost sa slajdera4 vs=get(handles.slider5,'value'); - vs se dodjeljuje vrijednost sa slajdera5 Ts=get(handles.slider6,'value'); - Ts se dodjeljuje vrijednost sa slajdera6 Ta=get(handles.slider7,'value'); - Ta se dodjeljuje vrijednost sa slajdera7 xmax=get(handles.slider8,'value'); - xmax se dodjeljuje vrijednost sa slajdera8 ymax=get(handles.slider9,'value'); - ymax se dodjeljuje vrijednost sa slajdera9 step=get(handles.slider10,'value'); - step se dodjeljuje vrijednost sa slajdera10 ref=get(handles.slider13,'value'); - ref se dodjeljuje vrijednost sa slajdera13
e=get(handles.slider11,'value'); -e se dodjeljuje vrijednost sa padajućeg menija za vremenske uslove od ’A’ do ’F’ if (e==1) - konverzija iz broja u string wcon='A';
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
95
elseif (e==2) - konverzija iz broja u string wcon='B'; elseif (e==3) - konverzija iz broja u string wcon='C'; elseif (e==4) - konverzija iz broja u string wcon='D'; elseif (e==5) - konverzija iz broja u string wcon='E'; elseif (e==6) - konverzija iz broja u string wcon='F'; end e1=get(handles.slider12,'value'); -e1 se dodjeljuje vrijednost sa padajućeg menija (slajdera12) za područje (urbano ili ruralno) if (e1==1) - konverzija iz broja u string ter='urban'; elseif (e1==2) - konverzija iz broja u string ter='rural'; end
e2=get(handles.popupmenu2,'value'); -e2 se dodjeljuje vrijednost sa padajućeg menija za podlogu (ravna ili neravna) if (e2==1) - konverzija iz broja u string podloga='rough'; elseif (e2==2) - konverzija iz broja u string podloga='flat'; end hreff=get(handles.slider15,'value'); - hreff se dodjeljuje vrijednost sa slajdera15 e3=get(handles.popupmenu3,'value'); - e2 se dodjeljuje vrijednost sa padajućeg menija za model (briggs ili holland) if (e3==1) - konverzija iz broja u string model='Briggs'; elseif (e3==2) - konverzija iz broja u string model='Holland'; end
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
96
l1=str2num(get(handles.edit1,'string')); l2=str2num(get(handles.edit4,'string')); l3=str2num(get(handles.edit5,'string')); lev=[l1 l2 l3];
Prilikom uzimanja vrijednosti promjenljive u vidu stringa sa edit box-a , vrši se konverzija u
numerički oblik, kao odgovarajuci ulazni arugument za funkciju ’gplume’.
function figure1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) clear all clc
Prilikom kreiranja figure vrši se „čišcenje slike“ i resetovanje prethodno dodijeljenih varijabli.
function text1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
Statički textovi su koršceni kako za opis ulaznih argumenata tako i za prikaz preko
odgovarajucih slajdera.
function axes1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
Služi za prikaz objekata u grafičkom modu.
Crtanje funkcija:
3D prikaz koncentracije polutanata i njihovo prostiranje po osama. %Plot curves % figure %3D plot of concetration subplot(221) -crtanje više grafika u jednom prozoru mesh(C); -crtanje 3d grafika xlabel(['Y x',num2str(step),'m']); -dodjeljivanje imena x osi ylabel(['X x',num2str(step),'m']); -dodjeljivanje imena y osi
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
97
zlabel('Con. in [ug/m3]'); -dodjeljivanje imena z osi title(['dH[m]=',num2str(dh),',',' xf[m]=',num2str(xf),',','u[m/s]=',num2str(u)]); -naslov
2D prikaz – profil u pravcu kretanja vjetra
%down wind profile [lx,ly]=size(C); cent_line=ceil(ly/2); subplot(222); -crtanje više grafika u jednom prozoru dwind=C(:,cent_line); save dwind -sačuvaj plot(dwind); -crtanje 2D grafika xlabel(['X x',num2str(step),'m']); -dodjeljivanje imena x osi ylabel('C ug/m3'); -dodjeljivanje imena y osi grid minor - postavljanje mreže za XMinorGrid, YMinorGrid, and ZMinorGrid
Konturni graf za granične vrijednosti
%contour graf for border values subplot(223); -crtanje više grafika u jednom prozoru contour (C,lev); -crtanje konturnog grafa colorbar -kolor bar xlabel(['Y x',num2str(step),'m']); -dodjeljivanje imena x osi ylabel(['X x',num2str(step),'m']); -dodjeljivanje imena y osi grid -mreža zlabel('Con.'); -dodjeljivanje imena z osi
2D prikaz koeficijenta disperzije
%dispersion coeficient graphs subplot(224); -crtanje više grafika u jednom prozoru plot(sigma_y,'b'); -crtanje 2D grafika xlabel(['X x',num2str(step),'m']); -dodjeljivanje imena x osi ylabel('[m]'); -dodjeljivanje imena y osi grid minor - postavljanje mreže za XMinorGrid, YMinorGrid, and ZMinorGri zlabel('Con.'); -dodjeljivanje imena z osi hold on -crtanje više grafika plot(sigma_z,'r'); -crtanje 2D grafika hold off -prekidanje postupka dodavanje grafika legend('sig_y','sig_y'); -legenda
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
98
6 Zaključak
Računarska vizuelizacija i modelovanje disperzije vazdušnih polutanata je ključni korak u
projektovanju industrijskih dimnjaka i zaštiti životne sredine. Za rješavanje matematičkog
modela koji predstavlja disperziju polutanata korišcen je MATLAB programski jezik. Model
koristi grafički korisnički interfejs (GUI) i važi za disperziju polutanata iz industrijskih
dimnjaka. Pomocu programa koji je razvijen analiziran je uticaj različitih meteoroloških
parametara (efektivna visina dimnjaka na udaljenosti x od dimnjaka, prečnik otvora
dimnjaka, emisija polutanata, brzina vjetra, izlazna brzina polutanata iz dimnjaka,
temperatura gasa na izlasku, temperatura ambijenta, područje, refleksija, nivoi, podloga,
model, referentna visina za mjerenje brzine vjetra, klase atmosferske stabilnosti i granice
koordinata x i y (xmax, ymax)) na disperziju polutanata. Rezultati pokazuju da je disperzija
polutanata direktno proporcionalna temperaturi vazduha i obrnuto proporcionalna brzini
vjetra. Program se može koristiti kao sredstvo za obuku tokom studije zagađenja vazduha,
kao i za prikazivanje i proučavanje efekata temperature vazduha, koeficijenata disperzije,
izlazne temperature, visine dimnjaka, izlazne brzine, brzine vjetra i izlazne koncentracije na
disperziju polutanata. Kako bi se smanjio negativan uticaj disperzije vazdušnih polutanata iz
industrijskih dimnjaka, treba preduzeti sljedece mjere:
Povecati visinu dimnjaka tako da zagađujuce materije idu u gornji sloj atmosfere i
tako da se disperzija odvija na velikom prostoru i na taj način se smanji koncentracija na
nivou zemlje.
Povecati brzinu i temperaturu emisije polutanata na izlazu iz dimnjaka . U ovom
slučaju, zagađivači takođe idu u atmosferu što rezultira smanjenjem koncentracije
polutanata na nivou zemlje.
Smanjiti koncentraciju polutanata na izlazu koristeci kontrolne uređaje i
redizajniranje fabrika upotrebom naprednih tehnologija.
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
99
Budući rad biće usmjeren ka sljedećem:
Razvijenim i primijenjenim matematičkim modelima za pracenje disperzije
polutanata
Razvijenim GUI-om koji integriše pakete softverskih rutina i odgovarajucu
vizuelizaciju za potrebe istraživanja u ovom domenu
Analizi rezultata u odnosu na realni scenario
Predlozima za unapređenje projektovanog modela upotrebom WEB
tehnologija
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
100
Literatura
[1] Prof. dr R. Stojanovic, M. Lazarevic, N. Lazarevic, „Modelovanje i simulacija disperzije
vazdušnih polutanata”, XVI Naučno-stručni skup IT Februar 2011., Žabljak
[2] D.B. Turner (1994), Workbook of Atmospheric Dispersion Estimates, 2nd Edition, CRC
Press, ISBN 1-56670-023-X
[3] Industrial Source Complex (ISC3) Dispersion Models, EPA-454/B-95-003b, 1992.
[4] Milton R. Beychok (2005), Fundamentals of Stack Gas Dispersion, 4th Edition, author-
published, ISBN 0-9644588-0-2. This book is available as either a soft-cover, printed book or
as a downloadable, ebook in pdf format.
[5] P. Aarne Vesilind, J. Jeffrey Peirce and Ruth F. Weiner. 1994. Environmental Engineering.
Butterworth Heinemann. 3rd ed.
[6] Silvaa, Claudio; Quirozb, Alexis, „Optimization of the Atmospheric Pollution Monitoring
Network at Santiago de Chile, Atmospheric Environment“, 2003.
[7] Stern, A.; Boubel, R.; Turner, D.; Fox, D., „Fundamentals of Air Pollution“, 1984.
[8] Wark, K.; Warner, C.; Davis, W., „Air Pollution: Its Origin and Control“, 1998.
[9] Guidelines for Developing and Air Quality (Ozone and PM2.5) Forcasting Program, US
EPA, Office of Air Quality Planning and Standards, Information Transfer and Program
Integration Division, AirNow Program, EPA-456/R-03-002, Research Triangle Park, NC, 2003.
[10] Matlab - Modelling, Programming and Simulations- Edited by Emilson Pereira Leite,
2010.
[11]. E. Holzbecher, “Environmental modeling using matlab”. Springer 2007.
[12]. Pasquill, F. (1961). The estimation of the dispersion of windborne material, The
Meteorological Magazine, vol 90, No. 1063, pp 33-49
[13]. Bosanquet, C.H. and Pearson, J.L. (1936).The spread of smoke and gases from chimney,
Trans. Faraday Soc., 32:1249.
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
101
[14] K.W. Ragland, Multiple box model for dispersion of air pollutants from area sources,
Atmospheric Environment 7 (1973) 1017–1032.
[15] P. Zannetti, Air Pollution Modeling Theories, Computational Methods and Available
Software, Computational Mechanics Publications, 1990.
[16] M. Caputo, M. Gimenez, M. Schlamp, Intercomparison of atmospheric dispersion
models, Atmospheric Environment 37 (2003) 2435–2449.
[17] Lakes Environmental-ISCST3 User’s Guide, 2003.
[18] K.W. Ragland, R.L. Dennis, Point source atmospheric diffusion model with variable wind
and diffusivity profiles, Atmospheric Environment 9 (1975) 175–189.
[19] F. Mehdizadeh, H.S. Rifai, Modeling point source plumes at high altitudes using a
modified Gaussian model, Atmospheric Environment 38 (2004) 821– 831.
[20] R.J. Heinesohn, R.L. Kabel, Sources and Control of Air Pollution, Prentice Hall, New
Jersey, 1999.
[21] N.S. Holmes, L. Morawska, A review of dispersion modelling and its applications to the
dispersion of particles: an overview of different dispersion models available, Atmos. Environ.
40 (2006) 5902–5928.
[22] D.B. Turner, Workbook of Atmospheric Dispersion Estimates, second ed., Lewis
publishers, Boca Raton, 1994.
[23] F. Pasquill, The estimation of the dispersion of windborne material, Meteorol. Mag. 90
(1063) (1961) 33–49.
[24] F.A. Gifford, Use of routine observations for estimating atmospheric dispersion, Nucl.
Safety 2 (1961) 47–57.
[25] G.A. Briggs, Plume rise predictions, in: Lectures on Air Pollution and Environmental
Impact Analysis, American Meteorological Society, Boston, MA, (1975), pp. 59–111.
[26] Benarie, M. M. Urban Air Pollution Modelling, MIT Press, Cambridge, MA. (2003)
[27] Sokhi, R. S., José, R. S., Moussiopoulos, N. and Berkowicz, R. Urban Air Quality:
Measurement, Modelling and Management, Springer, Berlin. (2000)
Nikola Lazarević, Računarska vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata
102
[28] Arya, S. P. Air Pollution Meteorology and Dispersion, Oxford University Press, New York.
(1999)
[29] Borrego, C. and Norman, A. Air Pollution Modelling and its Application XVII, Springer,
New York. (2007)
[30] Rao, K. S. (2005) “Uncertainty analysis in atmospheric dispersion modeling”, Pure and
Applied Geophysics, 162(10): 1893–1917.
[31]Sportisse, B. “A review of current issues in air pollution modelling and simulation”,
ComputationalGeosciences 11: 159–81. (2007)
[32] U.S. E.P.A., U.S. Environment Protection Agency. <www.epa.gov>.
[33] Informacija o stanju životne sredine u Crnoj Gori za 2010. Godinu, Agencija za zaštitu
životne sredine Crne Gore
[34] BRIMBLECOMBE, P. (1999): Air Pollution and Health, Academic Press, London.
[35] CHEREMISINOFF, N. P. (2002): Handbook of Air Pollution Prevention and Control,
Butterworth-Heinemann
[36] COLLS, J. (2002): Air pollution, Spon Press, London and New York.
[37] MATLAB, the language of technical computing http://www.mathworks.com
[38] WIKIPEDIA, the Free Encyclopedia http://www.wikipedia.org
[39] MATHTOOLS, Link Exchange for Tehncal Comuting http://www.mathtools.net/
[40] LAKES ENVIRONMENTAL SOFTWARE, http://www.weblakes.com/
Recommended