Научные основы методов и средств контроля экологического состояния автотранспорта и его воздействия на окружающую среду

Размещено на http://www.allbest.ru/

Научные основы методов и средств контроля экологического состояния автотранспорта и его воздействия на окружающую среду

Общая характеристика работы

автотранспорт выхлопной загрязнение

В диссертации представлено обобщение выполненных автором в 1987-2007 годах исследований в области создания методов и средств контроля экологического состояния автотранспорта и оценки воздействия автотранспорта на окружающую среду.

Актуальность темы. Одной из наиболее острых проблем современности является проблема экологического состояния окружающей среды крупных городов. В больших городах к числу основных объектов загрязнения окружающей среды относится загрязнение атмосферного воздуха автотранспортом.

В то же время автомобильный транспорт занимает важное место в единой транспортной системе страны. Он перевозит более 80% народнохозяйственных грузов, что обусловлено высокой маневренностью автомобильного транспорта, возможностью доставки грузов «от двери до двери» без дополнительных перегрузок в пути, а, следовательно, высокой скоростью доставки и сохранностью грузов.

Большая протяженность и производительность автомобильных дорог обеспечивает возможность их повсеместной эксплуатации.

Высокая мобильность, способность оперативно реагировать на изменения пассажиропотоков ставят автомобильный транспорт «вне конкуренции» при организации местных перевозок пассажиров. На его долю приходится почти половина пассажирооборота.

Автомобильный транспорт сыграл огромную роль в формировании современного характера расселения людей, в распространении дальнего туризма, в территориальной децентрализации промышленности и сферы обслуживания. В то же время он вызвал и многие отрицательные явления: ежегодно с отработавшими газами в атмосферу поступают сотни миллионов тонн вредных веществ; автомобиль - один из главных факторов шумового загрязнения; дорожная сеть, особенно вблизи городских агломераций, «съедает» ценные сельскохозяйственные земли. Под влиянием вредного воздействия автомобильного транспорта ухудшается здоровье людей, отравляются почвы и водоёмы, страдает растительный и животный мир.

Отработавшие газы двигателей автотранспорта содержат сложную смесь из более двухсот компонентов, среди которых немало канцерогенов. Вредные вещества поступают в воздух практически в зоне дыхания человека. Поэтому автомобильный транспорт следует отнести к наиболее опасным источникам загрязнения атмосферного воздуха.

В настоящее время мировой автомобильный парк превысил 700 млн. единиц, из которых 83 - 85% приходится на легковые автомобили. По прогнозам, к 2010 году он достигнет 1 млрд. единиц.

Мировой ежегодный выброс вредных веществ от автомобилей составляет 50 млн.т. углеводородов, 200 млн.т. оксида углерода и 20 млн.т. оксидов азота.

Во многих городах России выбросы автотранспорта преобладают над выбросами стационарных источников. Так, например, в Москве вредное воздействие автотранспорта на атмосферу составляет 66% от суммарных выбросов вредных веществ от всех источников. Второе место после Москвы по количеству выбросов вредных веществ автотранспортом занимает Санкт-Петербург, в котором также уровень загрязнения воздуха от автотранспорта составил более 60% от суммарного загрязнения всех источников.

Таким образом, наиболее актуальной проблемой является максимальное снижение уровня экологической опасности автотранспорта, создание эффективных методов и средств контроля выхлопных газов, диагностика экологического состояния автотранспорта и контроль уровня загрязнения основных автомагистралей города.

Целью диссертационной работы является совершенствование методов средств контроля вредного воздействия автотранспорта на окружающую среду и создание научно обоснованных рекомендаций по снижению уровня загрязнения атмосферного воздуха в мегаполисе.

Для достижения поставленной цели в работе решались следующие задачи:

- провести анализ современного состояния методов и средств контроля выхлопных газов автотранспорта;

- разработать эффективные лазерные методы и средства многопараметрового дистанционного контроля выхлопных газов автотранспорта;

- рассмотреть на основе теоретических и экспериментальных исследований условия, способствующие повышению загрязнения воздуха автотранспортом;

- обосновать возможность и представить схемы статистического прогноза загрязнения воздуха автотранспортом;

- провести анализ полей расчетных концентраций примесей на автомагистралях с различной интенсивностью движения автотранспорта;

- провести анализ эффективности мероприятий и разработать рекомендации по снижению выбросов автотранспорта с целью достижения нормативов качества атмосферного воздуха.

Научная новизна работы заключается в следующих результатах:

- разработан лазерный метод дифференциального поглощения и индуцированной флуоресценции и устройство многопараметрового контроля выхлопных газов автотранспорта;

- установлена аналитическая зависимость, в которой концентрация контролируемого газа пропорциональна отношению амплитуд сигналов в пиках линий комбинационного рассеяния соответствующих искомому газу и молекулярному азоту, концентрация которого в атмосфере известна и постоянна.

- разработан метод диагностики и прогноза загрязнения воздуха автотранспортом для отдельных автомагистралей города;

- разработаны статистические схемы прогноза загрязнения воздуха диоксидом азота методом множественной линейной регрессии с предварительным исключением нелинейности связей и методом последовательной графической регрессии

- разработана методика обследования состава, интенсивности и расчета выбросов автотранспортного потока (с более детальным разделением на 6 категорий автомобилей);

- установлена доля выбросов индивидуального транспорта, которые в настоящее время не учитываются в статистической отчетности, что позволило уточнить общую информацию о состоянии выбросов в Санкт-Петербурге и показать на увеличение реальных автомобильных выбросов оксида углерода, диоксида азота и углеводородов в 1,5 - 2 раза.

- с использованием реальных данных о выбросах автотранспорта, представленырасчеты полей концентраций диоксида азота, оксида углерода, углеводородов, сажи и свинца для отдельных районов Санкт-Петербурга;

Практическая значимость работы заключается в следующем:

- разработан метод прогноза загрязнения воздуха для автотрасс различных типов. Метод основан на результатах математического моделирования загрязнения атмосферы и предполагает разделение магистралей на группы с одинаковыми комплексами НМУ с учетом интенсивности транспортного потока, ширины автомагистралей, расчетных концентраций примесей. Метод предусматривает установление указанных комплексов и составление предупреждений отдельно для каждой из выделенных групп. Для обеспечения чистоты воздуха в городе наибольшее значение имеет составление предупреждений 3-х степеней опасности для самых напряженных автотрасс (1-я группа).

- разработаны статистические схемы прогноза загрязнения воздуха диоксидом азота методом множественной линейной регрессии с предварительным исключением нелинейности связей и методом последовательной графической регрессии. Оправдываемость прогнозов высоких уровней загрязнения воздуха диоксидом азота в г. Санкт-Петербурге, составленных по методу множественной линейной регрессии с предварительным исключением нелинейности связей, составила 75%.

- рассмотрены основные показатели оценки экологического состояния автотранспорта. Впервые проведена оценка выбросов индивидуального транспорта (на примере Санкт-Петербурга), которые в настоящее время не учитываются в статистической отчетности. Полученные результаты свидетельствуют о том, учет выбросов индивидуального транспорта значительно уточняет общую информацию о состоянии выбросов в городах и регионах РФ. При этом автомобильные выбросы оксида углерода, диоксида азота и углеводородов увеличиваются в 1,5 - 2 раза.

- представлены методические принципы перспективного прогнозирования загрязнения воздуха автотранспортом с учетом планируемых мероприятий по снижению транспортной нагрузки на атмосферный воздух.

- представлена методика обследования состава, интенсивности автотранспортного потока и расчета выбросов (с более детальным разделением на 6 категорий автомобилей). Проведены расчеты выбросов автотранспорта по пяти веществам: диоксиду азота, оксиду углерода, углеводородами, саже и свинцу на основных магистралях Санкт-Петербурга.

- с использованием полученных данных о выбросах автотранспорта на городских магистралях, проведены расчеты территориального распределения концентрации вредных веществ в городах с различной интенсивностью движения.

- результаты диссертационной работы использованы при разработке карты загрязнения атмосферного воздуха автотранспортом в Санкт-Петербурге.

Результаты экспериментальных исследований использованы при оценке степени загрязнения основных магистралей Санкт-Петербурга и разработке рекомендаций по защите атмосферы от загрязнений.

Разработанные методики по эскпресс-контролю концентрации загрязняющих газов в атмосфере позволяют обеспечить постоянный контроль и диагностику атмосферного воздуха вдоль наиболее оживленных автомобильных магистралей, обеспечить экологический контроль автотранспорта и автотранспортных предприятий.

На защиту выносится комплексное решение проблемы контроля экологического состояния автотранспорта и его воздействия на окружающую среду в Санкт-Петербурге включающей в себя:

1. Теоретическое обоснование контактных и дистанционных лазерно-оптических методов и средств контроля вредных веществ в ОГ автотранспорта.

2. Расчетные зависимости, в которых концентрация контролируемого газа пропорциональна отношению амплитуд сигналов в пиках линий комбинационного рассеяния соответствующих искомому газу и молекулярному азоту, концентрация которого в атмосфере известна и постоянна.

3. Методики контроля оксида углерода, углеводородов (бензина) и сажи (дымность) в ОГ автотранспорта при работе в условиях передвижной экологической диагностической лаборатории.

4. Решение задачи краткосрочного прогнозирования загрязнения воздуха выбросами автотранспорта, который основывается на учете физических закономерностей распространения в атмосфере выбросов от низких и холодных источников, которыми являются автомобили, и особенностей влияния метеорологических условий на содержание вредных веществ в воздухе городов. Принятый подход включает разработку и составление двух видов прогнозов - по городу в целом и вблизи отдельных магистралей.

5. Обоснование возможности использования статистических схем прогноза загрязнения воздуха диоксидом азота и оксидом углерода в городе для предотвращения опасных уровней, создаваемых выбросами автотранспорта.

6. Результаты экспериментальных исследований загрязнения атмосферного воздуха автотранспортом на Васильевском острове и Центральной части Санкт-Петербурга.

7. Карты загрязнения атмосферного воздуха в наиболее неблагополучных районах города - Центрального и на Васильевском острове, а также карта загрязнения атмосферного воздуха автотранспортом в городе Санкт-Петербурге.

Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались на Международной конференции "Технические системы и социально-правовые принципы экологической безопасности" (Ленинград, 1990г.), на Всероссийской научно-технической конференции "Оптические, радиоволновые и тепловые методы контроля материалов, изделий и окружающей среды" (Ульяновск, 1993г.), Международной НТК "Оптические, радиоволновые, тепловые методы и средства контроля природной среды, материалов и промышленных изделий" (Череповец, 1997г.), 2 Международной Евроазиатской конференции по транспорту (Санкт-Петербург, 2001 г), Международной конференции "Экология и развитие Северо-Запада" (Санкт-Петербург, 2002 г.), Всероссийском научно-практическом семинаре «Неразрушающий контроль и диагностика материалов, конструкций и окружающей среды» (Санкт-Петербург, 2003г.), Третьей Международной Евроазиатской конференции по транспорту, 12-15 сентября 2003 г. (Санкт-Петербург), Международной конференции «Научное и кадровое обеспечение развития транспортного комплекса. Безопасность на транспорте. 2-6 июля 2007 г. (Санкт-Петербург).

Публикации

По теме диссертации опубликовано 27 научных работ, в том числе книг, монографий, брошюр - 3, изданиях по перечню ВАК - 5, статей в отечественных журналах и докладов и тезисов докладов на научно-технических семинарах и конференциях - 19, методические рекомендации и инструкции - 3.

Структура и объем работы: диссертация состоит из введения, семи глав, заключения, выводов, списка литературы.

Основная часть диссертации изложена на 371 страницах машинописного текста. Работа содержит 75 рисунков, 25 таблиц.

Основное содержание работы

Во введении обосновывается актуальность работы, сформулированы цели и задачи исследования, анализируется предмет исследования, теоретическая значимость и прикладная ценность полученных результатов, а также основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе приведен аналитический обзор современных экологических проблем автотранспорта.

Современное состояние окружающей среды характеризуется резким усилением антропогенного воздействия на все объекты окружающей среды и, в первую очередь, на качество атмосферного воздуха.

Автомобили являются источниками 50% загрязнения атмосферы углеводородами и оксидами азота и 90% оксидом углерода. Современное состояние окружающей среды ставит неотложные задачи по обеспечению непрерывного контроля за вредными выбросами загрязняющих веществ в атмосферу.

Исследования химического состава отработавших газов (ОГ) двигателей внутреннего сгорания показали, что в них содержится около 200 различных химических соединений, которые оказывают различное воздействие на окружающую среду и живые организмы. Только один легковой автомобиль за год эксплуатации выделяет в среднем 800 кг оксида углерода (СО_x), около 40 кг оксидов азота (NO_x), около 200 кг ядовитых углеводородов (C_xH_y), потребляя при этом более 4 тонн кислорода. В среднем за год каждый автомобиль выбрасывает в атмосферу 1 кг свинца в виде аэрозоля.

Автомобильные выбросы вредных веществ в России составляют 65 % всех антропогенных выбросов. Такой большой вклад создается не только за счет увеличения автомобильного парка, но и в результате снижения в последние годы промышленных выбросов при закрытии промышленных предприятий и сокращении производства. Автомобильные выбросы осуществляются в нижнем слое атмосферы и, следовательно, в большей степени, чем промышленные влияют на состояние воздушного бассейна.

Автомобильный транспорт занимает ведущее место в единой транспортной системе Санкт-Петербурга. Он перевозит более 80% народно-хозяйственных грузов, на его долю приходится более половины общегородского пассажирооборота.

В Санкт-Петербурге выбросы автотранспорта по данным статистической отчетности превалируют в общем выбросе вредных веществ в атмосферу. По количеству выбросов от автотранспорта Санкт-Петербург входит в число десяти городов Российской Федерации с выбросами автотранспорта более 100 тыс.т/год и уступает по этому показателю лишь г. Москве. В суммарных выбросах загрязняющих веществ автотранспорта, с учетом индивидуального транспорта 5,5% составляют оксиды азота, 9,4% -- углеводороды, 85,1% -- оксид углерода.

В главе приведен анализ экологической опасности автотранспорта и роли автотранспорта в загрязнении городской воздушной среды. Рассмотрено воздействие автомобильного транспорта на человека и окружающую среду, факторы отрицательного воздействия автомобильного транспорта на человека и окружающую среду, выбросы от автотранспорта в атмосферу, экологические проблемы использования моторных топлив. Значительное внимание уделяется основным причинам повышения экологической опасности автотранспорта, повышенного содержания токсичных веществ в отработавших газах автомобилей и мероприятиям по их нейтрализации, в том числе нейтрализация токсичности отработавших газов автомобиля. Приведен анализ современного состояния нормативной документации по контролю экологического состояния автотранспорта.

Во второй главе представлены теоретические основы обоснования рассеивания отработавших газов автотранспорта в атмосфере.

Уровень загрязнения воздуха зависит в значительной степени от условий рассеивания примесей в атмосфере. При определенных метеорологических условиях концентрации примесей в воздухе увеличиваются и могут достигать опасных значений.

Для характеристики загрязнения воздуха в целом по городу используются обобщенные показатели. Такие показатели, составленные по результатам контроля в ряде пунктов города за определенное время, существенно меньше подвержены случайным колебаниям, чем единичные данные о концентрации. Они отражают вклад в загрязнение воздуха преобладающих источников, а также фоновой концентрации в городе, они в меньшей степени зависят от режима выбросов и в основном определяются метеорологическими факторами. В качестве такого показателя использовалось среднее по всему городу значение концентрации отдельных примесей в данный день или срок. , нормированное на среднесезонную концентрацию

(1)

где индекс - относится к пункту контроля, а N - число пунктов контроля в городе.

В качестве обобщенных показателей использовались коэффициенты при членах разложения на естественные ортогональные функции (е.о.ф.). Концентрации примесей в воздухе, измеренные на стационарных постах контроля в конкретном городе, представлялись в виде:

 (2)

Здесь - концентрация примеси, зависящая от точки пространства (х) и момента наблюдения (t);

- средняя концентрация, зависящая от (х), за сезон или полугодие, рассчитывается по результатам контроля каждого года в отдельности;

- система естественных ортогональных функций: эти функции определяются по фактическим результатам контроля, они являются собственным функциями матрицы коэффициентов ковариации между концентрациями примесей в различных точках города;

- коэффициенты при соответствующих функциях, зависящие только от времени t;

М - количество членов разложения.

Коэффициенты разложения находятся по формуле:

(3)

где - компоненты вектора , отнесенные к каждому стационарному посту контроля в городе

- отклонение средних концентрации примесей на стационарных постах контроля;

N - количество постов контроля.

Анализ показывает, что уже сумма первых нескольких членов разложения (2.3) позволяет достаточно полно оценить изменчивость поля концентраций. Можно сказать, что первый член разложения характеризует ту часть общей изменчивости, которая определяется одновременными изменениями уровня загрязнения по всему городу, второй и третий - основные отклонения от них.

В качестве интегрального показателя загрязнения вводится величина:

, (4)

получившую широкое распространение в работах по прогнозу загрязнения воздуха в нашей стране.

В (2.4) n - общее количество измерений за концентрациями примесей в городе в течение одного дня на всех стационарных пунктах контроля,

m - количество измерений в течении этого же дня за концентрациями q, которые превышают среднесезонное значение на каждом из постов контроля, более чем в 1,5 раза (q > 1,5 qср.).

Параметр Р рассчитывается для городов, где число стационарных пунктов контроля не менее трех, а число выполненных измерений за отдельные дни не менее 20. Очевидно, что Р меняется от 0 до 1.

Значительный рост концентраций на одном из стационарных постов контроля города мало скажется на значении параметра Р, однако может заметно повысить среднюю по городу концентрацию примеси. В то же время, одновременный рост содержания примесей в разных частях города, который определяется метеорологическими процессами, достаточно хорошо выявляется при рассмотрении ежедневных значений параметра Р.

По своему смыслу величина Р близка к первому коэффициенту разложения поля концентраций на естественные функции ₁. Коэффициент корреляции между ними достигает 0,85 - 0,95.

В среднем для различных городов Р 0,2. Загрязнение воздуха по городу в целом можно считать повышенным при Р > 0,2. В отдельные дни, когда скопление примесей в городском воздухе наиболее велико, значения Р превышают 0,5.

В табл. 1 приведены группы загрязнения воздуха и средние повторяемости этих групп, полученные по материалам наблюдений в ряде городов нашей стране. Эти определения характеристик загрязнения воздуха в зависимости от значений параметра Р используются в дальнейшем.

Таблица 1. Группы загрязнения воздуха по городу в целом

Номер группы	Градации параметра Р	Характеристика загрязнения воздуха	Средняя повторяемость, %
I	> 0,35	относительно высокое	10
II	0,21 - 0,35	повышенное	40
III	0,20	пониженное	50

Анализ показал, что повышенное загрязнение воздуха для города в целом наблюдается нередко в течении нескольких дней подряд. Параметр Р для данного дня существенно зависит от его значения Р' за предыдущий день. Если наблюдалось пониженное загрязнение воздуха, то только в 10% случаев можно ожидать, что на следующий день оно существенно увеличится.

На основании физических исследований и анализа фактических результатов контроля получены качественные выводы о возможном изменении уровня загрязнения воздуха. К повышению уровня загрязнения воздуха приводят: усиление устойчивости нижнего слоя атмосферы при слабом ветре; ослабление ветра при устойчивой термической стратификации; усиление ветра от 0 до 3 - 6 м/с при неустойчивой стратификации; повышение температуры воздуха при слабом ветре (не более 5 м/с); образование туманов; увеличение антициклонической кривизны приземных изобар; адвекция тепла в тропосфере. К снижению уровня загрязнения воздуха приводят: усиление ветра при устойчивой термической стратификации; выпадение осадков; увеличение циклонической кривизны приземных изобар; адвекция холода в тропосфере; прохождение холодного фронта. В качестве прогнозируемой величины обычно использовался параметр Р, который является предиктантом. На основе статистических зависимостей между параметром Р и метеоэлементами, которые являются предикторами, строились прогностические схемы.

В качестве предикторов выбирались те характеристики, которые в наибольшей степени определяют изменения концентраций примесей в воздухе. Главным для выбора предикторов является учет характера и тесноты связей между ними и показателями загрязнения атмосферы. При разработке прогностической схемы по материалам наблюдений в каждом конкретном городе из всех возможных предикторов выбирались несколько наиболее значимых.

При выборе предикторов учитывались главные факторы, определяющие формирование уровня загрязнения атмосферы: направление переноса примесей, скорость их переноса, атмосферная устойчивость и связанная с ней степень вертикального перемешивания примесей, термическое состояние воздушной массы, от которого зависит подъем выбросов и всего объема воздуха над городом, вымывание примесей осадками, их аккумуляция в туманах и т.д. При выборе предикторов учитывалась возможность их предсказания имеющимися способами.

Для учета направления переноса примесей и скорости их переноса использовались в качестве предикторов - направление (d - градусы) и скорость ветра (V0 - м /с) на высоте флюгера, зафиксированное на метеостанции города.

В схемах прогноза, применяемых на практике, для характеристики атмосферной устойчивости использовалась, главным образом, разность температур (t) между поверхностями земли и изобарической поверхностью 925 гПа. В настоящее время изобарическая поверхность 925 гПа является единственной поверхностью в пределах пограничного слоя, для которой составляется карта барической топографии. Скорость ветра в пограничном слое атмосферы V1 также рассматривалась на изобарической поверхности 925 гПа.

При разработке схем использовались и многие другие предикторы (градиент геопотенциала, лапласиан давления и геопотенциала, суточные изменения температуры и др.), а также комплексные метеорологические предикторы, которые характеризуют процесс распределения примесей в атмосфере (толщина слоя термодинамического перемешивания; количественный синоптический предиктор - Sn, представляющий собой численную характеристику синоптической ситуации).

Прогностические схемы разрабатывались с использованием различных статистических методов. Один из них простейший вариант метода распознавания образов. Этот метод основан на выделении характеристик метеорологических ситуаций для групп загрязнения воздуха (например, повышенного, среднего и пониженного) и определения близости к ним конкретной ситуации.

Для более полного учета реального вида связей между загрязнением воздуха и метеорологическими параметрами использовался метод последовательной графической регрессии. Испытание схем, разработанных с помощью данного метода, показало, что для них характерна наибольшая оправдываемость прогнозов - около 90%.

В диссертации рассмотрены схемы прогноза загрязнения воздуха диоксидом азота с использованием метода последовательной графической регрессии и метода множественной линейной регрессии с предварительным исключением нелинейности связей.

Уравнения регрессии получены для четырех типов погоды, которые выделены в зависимости от сочетания направленности переноса и атмосферной устойчивости, а также отдельно для постов наблюдений, расположенных в горных и долинных условиях, причем только для холодной части года.

Уравнения регрессии имеют следующий вид:

 (5)

Здесь q - прогностическая концентрация; - постоянные коэффициенты, рассчитанные методом наименьших квадратов; = 18 - Т, где Т - среднесуточная температура в С (предполагается, что характеризует необходимую степень отопления); - скорость ветра на уровне поверхности АТ850, Т - разность температур между уровнем земли и поверхностью АТ850 в 13 часов. Опытная проверка прогнозов показала, что оправдываемость их наиболее высокая при предсказании низких концентраций.

В диссертации рассмотрено математическое моделирование процессов рассеяния вредных веществ в воздухе.

Для построения полей концентраций используются методы математического моделирования процессов рассеяния примесей в воздухе. В настоящее время существуют два основных подхода к теоретическим исследованиям распространения примеси в приземном слое воздуха. Один и них основан на решении уравнения турбулентной диффузии, который часто называют К-теорией. В многочисленных моделях, реализующих второй подход, предполагается гауссовское распределение концентраций вдоль координатных осей.

В России наибольшее распространение получила модель М.Е.Берлянда. В соответствии с этой моделью степень загрязнения воздуха выбросами вредных веществ из непрерывно действующих источников определяется по наибольшему рассчитанному значению разовой приземной концентрации (С_м), которая устанавливается на некотором расстоянии (Х_м) от места выброса при неблагоприятных метеорологических условиях , когда скорость ветра достигает опасного значения (U_м) и в приземном слое происходит интенсивный турбулентный обмен. Алгоритм и порядок проведения расчетов полей максимальных концентраций изложены в «Методике расчета концентраций в атмосферном воздухе вредных веществ, содержащихся в выбросах предприятий. ОНД-86».

Для исследования распространения примесей от отдельной магистрали под руководством М.Е.Берлянда была разработана специальная модель. При расчете загрязнения воздуха выбросами автотранспорта отдельный участок автомагистрали стилизуется в виде узкой полосы шириной d0 и длиной L.

В простейшем случае автомагистрали большой длины, ориентированной перпендикулярно направлению ветра (например, загородное шоссе), концентрация примеси q на расстоянии х от наветренного края магистрали выражается соотношением:

(6)

Здесь М'n - мощность выброса рассматриваемой примеси с единицы длины магистрали; - высота слоя осреднения концентрации = 2 м, , где и - соответственно значения коэффициента турбулентности и скорости ветра на высоте z1 = 1 м над подстилающей поверхностью, - ширина магистрали.

При ветре вдоль магистрали выражение для концентрации линейного источника длиной L в точке с координатами (x, y) в случае, когда х L имеет вид:

при х 740u;

(7)

при х > 740u;

где а* = 370u;

- дисперсия колебаний направления ветра, координата х отсчитывается вдоль ветра от наветренного края источника, а u и х принимаются в м/с и м соответственно.

В случае х > L концентрация находится как разность значений q, вычисленных по формулам (6) и (7) при значениях аргумента а, соответствующих х и х - L.

В общем случае транспортных потоков с произвольной конфигурацией и распределением интенсивности движения магистрали представляются в виде совокупности точечных, линейных и площадных источников, от которых рассчитывается суммарное загрязнение воздуха.

На рис. 1 представлено распределение максимальных (по скорости ветра) концентраций оксида углерода и соответствующее им направление ветра, полученное при расчете по формулам 6 и 7. Для расчета была выбрана автомагистраль длиной l = 1000 м и шириной = 20 м при интенсивности движения 1000 автомобилей в час.

Вблизи магистрали опасным (соответствующим максимальным значениям концентрации) является направление ветра вдоль магистрали), по мере удаления от автомагистрали неблагоприятное направление ветра приближается к поперечному (90). Однако, на подветренной обочине концентрации q слабо зависят от направления ветра. При ветрах, направленных примерно вдоль магистрали, концентрации убывают с удалением от источника наиболее интенсивно. Опасные скорости ветра во всех узлах расчетной сетки составили 0,5 м/с / 5 /.



Рис. 1. Распределение концентраций оксида углерода вблизи автомагистрали длиной L = 1 км. Изолинии соответствуют концентрациям СО 2,5 (1), 2 (2), 1,5 (3), 1,0 (4), 0,5 (5) 0,3 (6 ), 0,2 (7) мг/м. Стрелками показаны опасные направления ветра.

На основе формул 6 и 7 проводились численные эксперименты по исследованию уровней загрязнения воздуха вблизи магистралей разной длины, ширины, при различных скоростях ветра. Результаты этого эксперимента представлены в таблицах 2.2.1 и 2.2.2.

Как видно из табл. 2 и 3 наибольшие концентрации оксида углерода были отмечены при скорости ветра 0,5 м/с непосредственно на самой магистрали (х = 0 м) и при ширине магистрали 5 м. С увеличением ширины магистрали при тех же параметрах концентрации оксида углерода уменьшились, как на самой магистрали, так и на расстоянии от нее.

Таблица 2. Максимальные значения нормированных концентраций оксида углерода (с/м²) вблизи магистралей длиной 20 км и шириной 5 м при направлении ветра вдоль магистрали

	Расстояние Х (м)
Скорость ветра, м/с	0	5	10	20	50	100
0,5	0,45	0,230	0,22	0,14	0,10	0,05
1	0,26	0,17	0,12	0,07	0,03	0,02
5	0,04	0,03	0,03	0,02	0,01	0,01

Таблица 3. Максимальные значения нормированных концентраций оксида углерода (с/м²) вблизи магистралей длиной 20 км и шириной 20 м при направлении ветра вдоль магистрали

	Расстояние Х (м)
Скорость ветра, м/с	0	5	10	20	50	100
0,5	0,16	0,13	0,11	0,09	0,05	0,04
1	0,11	0,09	0,07	0,05	0,03	0,02
5	0,03	0,02	0,02	0,01	0,01	0,00

Здесь и в дальнейшем использовались значения концентраций, на соответствующую величину автомобильных выбросов на данной магистрали, для того, чтобы исключить влияние интенсивности движения.

При разработке схемы прогноза загрязнения воздуха диоксидом азота в г. Санкт-Петербург в качестве предикторов использовались следующие параметры: уровень загрязнения в предыдущий день P'_NO2, скорость ветра (V) и направление ветра (d) на уровне флюгера, высота приземной инверсии в 7 часов (H), синоптический предиктор Sn.

Так как связи между предиктантом и предикторами являются нелинейными, то при разработке схемы проводилось преобразование предикторов с учетом реального характера связей между P_NO2 и метеорологическими факторами. Преобразование заключалось в том, что с помощью корреляционных кривых зависимостей показателя загрязнения воздуха в городе (P_NO2) от отдельных метеорологических параметров, построенных по использованному для разработок материалу наблюдений, каждое значение предиктора было заменено на соответствующее ему среднее значение P_NO2.

Регрессионное уравнение в общем виде:

(8)

где x_i - преобразованные предикторы;

a_i - весовые коэффициенты; a₀ - свободный член;

a_i и a₀ находятся методом наименьших квадратов.

Для суждения об успешности прогноза групп загрязнения воздуха удобно применять критерий Багрова (Н*):

(9)

где U - оправдываемость прогнозов;

U₀ - оправдываемость случайных прогнозов.

Очевидно, что при U = 1 (стопроцентная оправдываемость) H* = 1, а при U = U₀ (оправдываемость на уровне случайных прогнозов) H* = 0.

Таким образом, H* > 0 указывает на успешность прогнозов, однако для практически эффективных методов H* не должна быть меньше, чем 0,2 - 0,3. Оценка оправдываемости случайных прогнозов U₀ определяется по формуле

, (10)

где ₁, ₂, ₃ - соответственно частота появления групп высокого повышенного и пониженного загрязнения воздуха, а ₁, ₂, ₃ - частота прогнозов этих групп загрязнения.

Рассмотрены ежедневные значения фактических и прогностических значений параметра Р для Санкт-Петербурга.

В качестве предиктанта взят параметр Р для NO2. Предикторами являются метеорологические параметры и исходный уровень загрязнения воздуха Р'. Полученное регрессионное уравнение имеет следующий вид:

Р=0,49Р'+0,7Р(Т)+0,52Р(V1)+0,52Р(Т)+0,27Р(V0) - 0,29 (11)

Здесь Р(Т), Р(V1), Р(Т) и Р(V0) представляют собой преобразованные предикторы:

Т - вертикальная разность температуры между уровнями земли и поверхностью АТ 925 гПа;

V1 - скорость ветра на уровне АТ 925 гПа;

V0 - скорость ветра на высоте флюгера;

Т - температура воздуха в приземном слое.

Испытания разработанной схемы показали следующие результаты. Общая оправдываемость прогнозов составила 85%, а оправдываемость прогнозов высокого загрязнения воздуха - 75% при повторяемости таких случаев около 15%. Коэффициент корреляции между прогностическими и фактическими значениями параметра Р составил 0,76.

Критерий Багрова рассчитанный согласно (9) и (10), для оценки эффективности схемы прогноза загрязнения воздуха диоксидом азота в Санкт-Петербурге составил H* = 0,69.

В данной главе рассмотрены: метод прогноза загрязнения воздуха в районе отдельных автомагистралей и составление предупреждений, прогнозирование загрязнения воздуха выбросами автотранспорта на перспективу, методика обследования структуры транспортного потока и расчета выбросов в атмосферу на городских автомагистралях, также анализ максимальных уровней загрязнения воздуха выбросами автотранспорта в различных городах России.

В третьей главе рассмотрено обоснование и выбор методов и средств контроля вредных отработавших газов автотранспорта и методики их контроля.

Определение концентрации различных веществ в отработавших газах автомобильных двигателей основано на физических или химических свойствах анализируемых компонентов. Существует целый ряд методов определения вредных компонентов в отработавших газах автотранспортных средств.

Методы и средства контроля токсичности ОГ можно классифицировать с точки зрения объекта анализа (сами ОГ или загрязненный ими воздух), его целей (исследовательские или производственные), основополагающих физико-химических процессов (объемно-абсорбционные, объемно-оптические, хемилюминесцентные, оптические, хроматографические, масс-спектрометрические и лазерные), прерывности анализа и транспортабельности газоанализатора. По транспортабельности приборы подразделяются на переносные, настольные и стационарные; особо выделяются лабораторные комплексы и системы. Наряду с приведенной классификацией методов в аналитической практике широко используется целенаправленная подборка методов анализа того или иного компонента или группы компонентов. При прочих равных условиях целенаправленные методы определения одного компонента проще и дают более надежные и точные результаты, чем анализ нескольких компонентов.

Другое направление аналитического приборостроения, ориентированного на контроль ОГ автомобилей, связано с разработкой и выпуском приборов, используемых на производственных участках предприятий автомобилестроения, для контроля экологичности двигателя и других систем автомобиля, а также на станциях техобслуживания автомобилей для регулировки этих систем.

В главе рассмотрены объемно-абсорбционный метод анализа, спектральные методы, электрохимические методы газового анализа, пламенно-ионизационный метод, хемилюминесцентный метод, метод ультрафиолетовой флуоресценции, УФ-фотометрический метод, пламенно-фотометрический метод, метод газовой хроматографии, масс-спектрометрический метод, лидарная система контроля атмосферы, методы и технические средства для определения концентрации пыли, автоматизированные анализаторы состава газовых выбросов, стационарные посты и передвижные лаборатории контроля, приборы и методика контроля дымности ОГ, передвижная экологическая диагностическая лаборатория.

В четвертой главе диссертации представлены научные основы создания лазерных методов и средств дистанционного контроля отработавших газов автотранспорта в атмосфере.

Внедрение лазеров, обладающих способностью селективного возбуждения электронно-колебательно-вращательных переходов в молекулах, дало возможность детального изучения спектров поглощения и испускания. Это позволило использовать резонансное поглощение и лазерно-индуцированную флуоресценцию не только в спектроскопии молекул, но и при дистанционных измерениях атомного и молекулярного состава атмосферы. Реализация такой возможности явилась важнейшим фактором в решении проблемы контроля состояния атмосферы. В основе метода дифференциального поглощения .(ДП) лежит явление усиленного поглощения излучения детектируемым газом на резонансной частоте, приводящее к измеримому эффекту ослабления. Информация о средней концентрации этого газа, находящегося в исследуемом объеме атмосферы, содержится в функции пропускания, и ее извлекают, используя лидарное уравнение. При зондировании в оптическом диапазоне, свободном от резонансных линий других воздушных компонент, величина обратного сигнала формируется не только под влиянием указанного фактора. Ослабление сигнала обусловлено таким упругим рассеянием на атмосферном веществе. Уравнение лидара в этом методе принимает вид

,

где R=ct/2 (t -время задержки).Как и в соответствующем интегральном методе, измерение проводится на двух частотах, одна из которых соответствует сильному поглощению детектируемой компонентой, другая - слабому. В методе измеряется эффект, вызванный различием в величине обратного сигнала при таком двухчастотном зондировании основной измеряемой величиной является отношение , получаемое для 2-х времен задержки t₁ =2R/c и t₂=2R₂ / c. Пренебрегая незначительным различием в геометрическом и пространственном факторах, имеем

Сравнение этого отношения для частоты , лежащей в линии поглощения, и отстроенной частоты , где порядка ширины линии, и считая, что получаем

где , - средняя концентрация компоненты в интервале L=R₂ - R₁ . Как видно, это отношение дает прямую информацию о искомой величине. В дальнейших применениях будет удобным выражать окончательную формулу в терминах мощности:

(12)

Ввиду сильной зависимости молекулярной части коэффициента от длины волны излучения наиболее благоприятными для использования в ДП-методе являются видимый и УФ-участки спектра. В этом спектральном диапазоне значения достаточно высоки и имеются сильные электронные полосы поглощения многих газов - загрязнит елей. Поскольку поглощение и рассеяние являются практически мгновенными процессами, то пространственное разрешение ограничено величиной . Таким образом, принципиальных пределов для улучшения этой характеристики в данном методе нет.

Информация о концентрации газовых компонент в методе индуцированной флуоресценции (ИФ) так же, как и в методе комбинационного рассеяния содержится в величине коэффициента обратного рассеяния . При настройке частоты лазерного излучения в резонанс с линией поглощения исследуемого газа, не лежащей в области сильного поглощения других атмосферных компонент, обратный сигнал формируется за счет высвечивания при переходах из возбужденного состояния на разрешенные нижние состояния. Как уже отмечалось, этот процесс характеризуется сравнительно большим временем жизни возбужденного состояния, достаточным для вращательной и колебательной релаксации молекул, а также для частотного снятия возбуждения при столкновениях. Эти факторы приводят не только к спектральной структуре обратного сигнала, но и к его деполяризации и тушению. В зависимости от вида газа и типа перехода время высвечивания достаточно сильно варьируется, что влияет на величину поправочного фактора _{( R )} входящего в уравнение флуоресценции лвдара. Как показывают расчеты, _{( R )} может быть заметно меньше единицы при t_d /t_o 1 и t_o /t^ex 1. Неучет данного фактора при этих условиях приводит к ошибке, особенно значительной в районе длины лазерного импульса l =ct_o от границы области, содержащей газ-загрязнитель. Кроме того, в полосу приема попадает практически неустранимый фон от рассеяния зондирующего излучения, обусловленный люминисценцией или комбинационным рассеянием в газах атмосферы (азот, кислород, водяной- пар),а также свечением аэрозоля, нагретого мощным лазерным излучением.

Ограничение на пороговую чувствительность лидара за счет этой неконтролируемой люминисценции по оценкам составляет для газов с см²cp^-1 , что на 5-6 порядков ниже ПДК многих газов. При проведении оценочных расчетов были использованы t_ot_dt^ex , так что _{( R )} 1. Кроме того, геометрический фактор, ввиду дистанционноcти измерений, принимался равным I. С этими допущениями и пренебрежением неконтролируемым свечением на частоте приема лазерное удаление хорошо принимает известную формулу

где L=сt_d/2 . Это уравнение справедливо в случае зондирования приземного слоя атмосферы с однородным распределением аэрозоля -условие при котором будут проведены в дальнейшем оценочные расчеты. Подробнее остановимся на особенностях этого метода, показывающего себя перспективным при решении широкого круга экологических задач. Как видно из лидарного уравнения, на величину обратного сигнала влияют многие факторы, от состояния атмосферы до эффективности оптической системы лидара. Принципиальным фактором, влияющим на величину сигнала, является дифференциальное сечение флуоресценции. Оценим его, исходя из формулы

где фактор тушения Q=t^ex/t^N, t^ex- время жизни возбужденного состояния с учетом тушения, F - доля регистрируемой флуоресценции, t^ex определяется из соотношения 1/t^ex= 1/t^N + 1/t^c

Сечение поглощения в области основных колебательных полос электронных переходов молекул составляет 10^-17 - 10^-19 см³. Время тушения флуоресценции при атмосферном давлении находится в пределах 10^-9 - 10^-10 с. При времени жизни возбужденных состояний, соответствующих переходам в ИК-диалазоне, 10^-1 - 10^-5 с. Значение фактора тушения равно Q=10^-9- 10^-5. Соответствующее время переходов в видимом и УФ-диапазонах - 10^-5 - 10^-8 с. Это дает значение Q= 10^-2-10^-5. Сравнение факторов тушения в двух диапазонах показывает преимущество зондирования в видимом и УФ-диапазонах. Принимая долю регистрируемой флуоресценции равной F= 0,1 получаем для последних диапазонов см²cp^-1. Эта величина превосходит величину дифференциального сечения молекулярного рассеяния ( 10^-27 см²cp^-1) .комбинационного рассеяния (10^-28-10^-30 см²cp^-1 - вне резонанса, 10^-26 см²cp^-1 в резонансе).

Рассеяние на аэрозолях может характеризоваться значительно большим сечением (10^-26-10^-8 см²cp^-1). Однако, от него легко отстроиться, если вести прием на смещенной частоте. Условие регистрации флуоресцентного сигнала улучшается при переходе к зондирования верхних слоев атмосферы (увеличивается фактор Q ) и при регистрации атомов (большие сечения, см²cp^-1

Увеличение принимаемой мощности возможно при увеличении энергии импульса. Однако, существует принципиальное ограничение, связанное с явлением насыщения поглощения, которое приводит к уменьшению сечения процесса. В качестве оценки анергии насыщения можно взять величину e_s.= h/ 2^abs. В оптической области спектра эта величина достаточно велика: для =0,33 мкм (=10¹⁵ с^-1) и ^abs= 10^-17-10^-22 см², e_s=310^-2-10³ Дж/см². Таким образом, чтобы отодвинуть этот нежелательный предел вверх по шкале энергии, необходимо увеличивать площадь сечения лазерного пучка и, как следствие, площадь апертуры. Увеличение данного параметра, как видно из лидарного уравнения, важно само по себе, хотя в техническом отношении решение этого вопроса непростое.

Вторым фактором, ограничивающим рост энергии зондирующего импульса, является оптический пробой воздуха, наступающий, как показывают эксперименты с лазерами на рубине и неодимовом стекле, при 10¹⁰ - 10¹¹ Вт/см . Этот фактор может оказаться важным при попытке достижения максимально возможной энергии импульса в исследуемом объеме при дистанционном зондировании, особенно в условиях плохой видимости.

Учитывая значительную длительность t^ex процесса флуоресценции, расчет размера области, из которой, приходит сигнал за время его детекции t_d следует проводить по формуле

Этой величиной определяется предел пространственного разрешения измерений ИФ-методом. В табл. 4 приведены результаты оценок концентрационной чувствительности РФ-метода при анализе малых примесей в воздухе.

Таблица 4. Оценка концентрационной чувствительности РФ-метода

Здесь рассмотрим ряд расчетных зависимостей, характеризующих зондирующие возможности лидаров, и проведем сравнительный анализ методов дифференциального поглощения (ДП-метод) и резонансной флуоресценции (РФ-метод). В качестве изучаемых компонент загрязнения атмосферного воздуха были взяты NO₂, SO₂, C₆H₆.

Данные компоненты являются основными источниками загрязнения атмосферы от автотранспорта и промышленности и создают основу для образования фотохимического смога и кислотных дождей, бензол относится к углеводородам-загрязнителям, характерным для выбросов автотранспорта и предприятий нефтехимической промышленности. Для сравнительного анализа были взяты методы дифференциального поглощения и флуоресценции, как основные методы обнаружения малых газовых примесей. Мы расширяем этот анализ, вводя дополнительные параметры и распространяя его на различные метеорологические условия и время суток.

а) ДП-метод

Как уке отмечалось выше, в этом методе зондирование осуществляется парой импульсов, резонансным (е) и отстроенным ( _е ) на двух последовательных: расстояниях R и R.+ L . Средняя концентрация N(R) на участке длины L удаленном от лидара на расстоянии R .рассчитывается по формуле (12). Следуя стандартной теории ошибок и оставляя в формуле только квадратичные члены, как наиболее, важные для ошибки измерений получаем выражение

, (13)

где M - число повторения пар лазерных импульсов. Поскольку сигнал, регистрируемый детектором, подчиняется распределению Пуассона, а тепловой шум пренебрежим в оптическом диапазоне, то можно записать:

, (14)

где - энергия сигнального фотона, - квантовая эффективность фотодетектора, T=L/с, P_N=P+Р^в (Р^в - мощность фонового излучения на частоте приема), мощность темнового тока считается пренебрежимо малой. Далее делаем упрощающее предположение, справедливое при наших численных данных: пренебрегаем фоновым излучением по сравнению с величиной сигнала. Тогда

(15)

используя связь между относительной ошибкой и отношением сигнал-шум, выражение (13) можно рассматривать как уравнение относительно минимально обнаруживаемой концентрации (в моноимпульоном режиме, M=1). С учетом (15) имеем

. (16)

Следующее справедливое упрощение - сравнительно малое ослабление лазерного луча за счет резонансного поглощения на фоне доминирующего вклада аэрозольного рассеяния, которое в рассматриваемом примере считается изотропным. Тогда уравнение лидара для энергии детектируемого сигнала можно записать в виде

, (17)

где ; ;

Подставляя (17) в формулу (16) и сохраняя в ней только члены первого порядка по .получаем для концентрации уравнение второго порядка, решение которого можно запасать в виде

(18)

где , . Здеcь

;

В расчете принималось, что

б) ИФ-метод

Уравнение лидара для сигнала флуоресценции в пределе высокой прозрачности атмосферы ( Т_R 1), записанное в терминах счета фотонов, имеет вид

. (19)

Счет фоновых фотонов определяется выражением

, (20)

где - спектральная, яркость фона, -телесный угол поля зрения приемника, и - ширина полосы пропускания приемника , остальные величины определены выше. В моноимпульсном режиме справедливо следующее соотношение

. (21)

Решение этого уравнения относительно имеет вид

...