(22)

Вместе с (19) его можно рассматривать как уравнение для определения минимально обнаруживаемой концентрации.

В расчетах использовались следующие данные для детекции: для лидара (А=0,1м², =310^-8ср^-1, к=п=0,1,=100 нм, L=100 м, S=3 ) , для параметров процесса поглощения (450 нм, =4,810^-23 м ² ) ; для параметров флуоресценции (=450 нм, =650 нм, Q=210^-5, F=0,2) ; для атмосферных условий ( =4,410^-5 м^-1, (v=10 км)= 5,810⁴ м^-1 , )= 10 втм^-2 ср^-1 мкм^-1, 10^-3) анергия лазера в случае поглощения - E_o = 0,1 Дж, в случае флуоресценции - E_o = 0,2 Дж. Соответствующие результаты для компонент SO₂ и C₆H₆ получены в приближении простого пересчета с помощью переводного фактора f^p_(x) :

, (23)

где p=abs, f_l ; x=SO₂ , C₆H₆..

.

Первое выражение было получено с учетом того, что при имеющихся данных b1, во втором выражении отношение в вычислениях принималось равным 0,1, что вытекает из оценки спектрального поведения N. Для расчета фактора f^p(x) использовались следующие данные: для SO₂ (=3,3610^-23 м², _о 290 нм, Q=3,410^-6, F=0,1); для C₆H₆ (=1,310^-22 м², _о253 нм, Q=1,610^-4, F-0,1).

Результаты вычислений сведены в табл. 5.

Таблица 5. Концентрация чувствительности (ppb)

R, км	ДП-метод	ИФ-метод
	Ясное небо	V=10 км	День	Ночь
	NO2	SO2	C6H6	NO2	NO2	C6H6	NO2	NO2	C6H6	NO2	NO2	C6H6
0.3	63	114	32	21	38	11	59	107	0.7	8	15	0.1
0.4	79	143	40	29	53	15	104	188	1.3	13	23	0.16
0.5	102	184	51	38	69	19	63	294	2.0	21	39	0.25
0.6	123	222	62	46	83	23	235	423	2.8	29	52	0.35
0.7	146	263	73	57	103	29	321	578	3.9	39	70	0.47
0.8	170	306	85	70	126	35	418	753	5.0	51	92	0.62
0.9	196	353	98	84	152	42	527	949	6.3	63	114	0.76
1.0	226	407	113	100	180	50	652	1174	7.9	78	141	0.94

По детекции NO₂ они качественно согласуются с оценками других работ и, в основном, не противоречат практическому выводу, сделанному в этих работах: ни один из методов не является абсолютно предпочтительным перед другим. Этот вывод становится тем более очевидным так как, чем длиннее трасса зондирования, тем ДП-лидар имеет большую чувствительность при дневных измерениях, особенно в условиях уменьшенной видимости. Ситуация, однако, меняется при измерениях ясными ночами в пользу ИФ-лидара. Это преимущество становится особенно отчетливым при детекции NO₂ - газа. Однако, как показывают оценки, такое положение дел не является неизменным. Многое зависит от вида компоненты типа резонансного перехода характеристик возбужденного состояния. Например, возбужденное состояние бензола, возникающее в результате поглощения света длины волны _о=253 нм на переходе (X³A_гд ---- А'B_ги) характеризуется сравнительно небольшим временем жизни, малым тушением и, как следствие, значительным сечением флуоресценции. Это приводит к тому, что РФ-лидар для зондирования паров бензола может оказаться предпочтительнее ДП-лидара даже днем. Что касается общего поведения чувствительности, то на нее оказывают заметное влияние дистанционность измерений и прозрачность атмосферы. Однако, в зависимости от условий работы оптимальный вариант лидара способен "чувствовать" загрязнение рассмотренными газами на уровне ПДК.

Как ухе отмечалось выше, чувствительность существенно зависят как от рабочих характеристик лидара (мощность, длительность, частота следования лазерных импульсов, время детекции, площадь апертуры), так и от условий измерений (длина трассы, видимость, состав и распределение аэрозолей, фоновое излучение и т.д.). В этой связи реалистический анализ детектируемости важен в современных технических условиях. Анализ был проведен для ДП-лидарной системы при зондировании NО_г - примеси. Сохраняя условия измерения в однородной атмосфере, мы расширяем этот анализ, включив в него флуоресцентный лидар. Это позволяет провести сравнение двух методов в разнообразных ситуациях и сделать ряд полезных практических выводов.

а) Дифференциальное поглощение

Одним из основных показателей потенциала зондирования лидара является поведение длины серии облучений (импульсов) M, необходимых для уверенного приема полезного сигнала, в зависимости от различных параметров измерений. Здесь мы воспроизводим некоторые из этих зависимостей, используя основные формулы (12) и (13). Уравнение лидара запишем в терминах мощности:

,

где L=ct_o/2, i=e,w. Оно используется в окончательном выражении для расчета числа пар импульсов, получаемом с помощью формул (13- 14) :

, (24)

где ;

Для сопоставительных целей были использованы данные:

лазерные параметры (P_o=E_oC/2L , где E_o=0,1 Дж, _e=448,1 нм;

_w=446,8 нм);

лидарные параметры (S=10, A=0,07 м²; k=0,1; =0,3 нм;

=7 10^-6; L=120 м); параметры исследуемой компоненты (^abs=2,59 10^-23м² );

параметры атмосферы (_d=_d/100; N_(день)=810^-2Втм^-2cp^-1мм^-1; N_(ночь)=10^-3N_(день).

б) Резонансная флуоресценция

Основная расчетная формула для детектируемости флуоресцентного лидара в режиме накопления импульсов имеет вид



Выражая фотонные счета с^fl и c^b с помощью (18) и (19). Это выражение можно преобразовать к расчетному виду :

T=dx/T²(1+bx/T₂), (25)

где ; ,

x=R²/, T(_oR)=T=exp(-_aR) - функция пропускания участка аэрозольной атмосферы длины R .

Для расчета были использованы следующие дополнительные данные: (d/d)^fl9,610^-30 м² ; _о450 нм.

в) Обсуждение результатов и сравнительный анализ

Для получения статистически достоверных результатов лидарные системы, как правило, работают в режиме накопления импульсов. По этой причине важнейшие характеристики их работы - чувствительность и оперативность измерений - связаны с числом детектируемых импульсов М . Расчетные формулы (24) и (25) позволяют проследить ход кривых поведения М в различных условиях работы лидара. Здесь представлены графики функции lg М от таких практических переменных, как дистанция зондирования R.(рис. 2 - 3) и величина средней концентрации газа - загрязнителя (рис. 4 - 5), при различных условиях види мости и времени суток.



Рис. 2. Зависимость логарифма числа пар импульсов lg M от расстояния зондирования R (ДП-метод). Цифры над кривыми относятся к величине дальности видимости V.

Рис. 3. Зависимость логарифма числа облучений lg M от расстояния зондирования R (РФ-метод). Цифры над кривыми относятся к величине дальности видимости V.

Рис. 4. Зависимость логарифма числа пар импульсов lg M от концентрации N (ppm) (ДП-метод). Детекция на расстоянии зондирования R= 1 км с относительной ошибкой =1/10. Цифры над кривыми относятся к величине дальности видимости V.

Отметим некоторые общие закономерности и особенности этих зависимостей. Начнем с влияния фонового излучения. Как показали расчеты с имеющимися данными, фон оказывает заметное влияние только на чувствительность РФ-лидара, поэтому все РФ-кривые были продублированы (кривые, относящиеся к дневным измерения, обозначены сплошной линией, "ночные" кривые-пунктиром). Например, "дневные" кривые lg M_{( R )} РФ-метода (рис. 3) лежат выше ДП-кривых (рис. 2).То же можно сказать и о "ночных" кривых, однако, только в условиях уменьшенной видимости (V10 км). При хорошей видимости (V10 км ) "ночные" РФ-кривые, опускаясь уже располагаются ниже ДП-кривых.Такая тенденция, во-первых, связана с ростом величины РФ-сигнала при улучшении видимости, во-вторых, с нерегулярный влиянием видимости на ДП-сигнал, о чем пойдет речь ниже.

Рис. 5. Зависимость логарифма числа пар импульсов lg M от концентрации N (ppm) (РФ-метод). Детекция на расстоянии зондирования R= 1 км с относительной ошибкой =1/10.Цифры над кривыми относятся к величине дальности видимости V.

Продолжая анализ, можно отметить общий рост lgM с увеличением R, более заметный для ДП-метода. При этом видимость по разному влияет на расположение кривых. В РФ-методе наблюдается регулярный спад lg M с увеличением дальности видимости, что конечно, связано с уменьшением ослабления полезного оигнала. Для ДП-метода в этом отношении характерна нерегулярность: резкий спад в промежутке от V=2 км до V=10 км и постепенный подъем с увеличением V. Такую тенденцию можно объяснить характером поведения функции _a exp (-_aR) описывающей сигнал рассеяния на аэрозоле : в области большое _a (малые V ) уменьшение _a (увеличение видимости) вызывает рост сигнала, что приводит к уменьшению ошибки измерений и, как следствие, уменьшение необходимого числа пар импульсов области малых _a (большие V ) ситуация меняется на противоположную. Такая особенность может привести к тому, что, начиная с некоторых расстояний РФ-лидар даже днем может оказаться более предпочтительным, чем ДП-лидар, однако, при условии, если день ясный. В целом можно отметить, что ночное зондирование РФ-лидаром обладает большей оперативностью при ( дается в ррm ,а V- в км).

Все сказанное в значительной степени остается справедливым и по отношению к поведению кривых lg M() . Но ж здесь есть своя особенность : если для РФ-кривых (рис. 5) характерно монотонное уменьшение функции с ростом концентрации, то в случае кривых (рис. 4) наблюдается появление минимума. Монотонный спад РФ-кривых объясняется ростом величины сигнала при увеличении концентрации флуоресцирующих молекул. Существование минимума ДП-кривых можно понять из следующего рассуждения. В области малых значений концентрации относительная ошибка измерений главным образом определяется - зависимостью : поглощение мало и не оказывает заметного влияния на величину сигнала. При достаточно больших концентрациях, однако, поглощение может стать настолько значительным, что вызванное им ослабление и связанный с ним рост ошибки могут доминировать над - спадом. Результатом конкуренции этих тенденций может стать эффективный рост ошибки и, следовательно, числа пар импульсов при данном отношении сигнал-шум, начиная с некоторой концентрации (как видно из рис. 5., 0,6-0,7 ppm).

Подводя итог, приходим к общему заключению: для проведения диагностики параметров атмосферы необходима оптимальная тактика зондирования. Такую программу оптимизации невозможно осуществить без детального знания функциональных возможностей лидара в данных метеорологических условиях. От этого зависит выбор метода, дистанционность и оценка оперативности зондирования. Сравнительный анализ, в целом, подтверждает вывод: оба рассмотренных метода скорее не исключают, а дополняют друг друга.

Дистанционный лазерный контроль отработавших газов автомобиля заметно ограничивает выбор методов и средств контроля, при этом основными факторами, которые необходимо учитывать при выборе методов и средств контроля являются следующие:

1. Обеспечение возможности проведения контроля в полевых условиях.

2. Возможность использования автономного питания от аккумулятора или бортовой сети.

3. Средства контроля должны быть переносными и транспортабельными.

4. Необходимость периодической калибровки и тарировки средств контроля в процессе проведения измерений.

5. Помехозащищенность средств контроля, вызванных сложными и нестабильными климатическими условиями окружающей среды (влажность, температура, солнечная радиация, давление и другое).

6. Наличие эталонных образцов для тарировки средств контроля.

Наибольшей эффективностью для оценки загрязнения атмосферы автомобильным транспортом обладают методы и средства интегрального дистанционного контроля. При этом, контроль может проводится как поперек, так и вдоль автомагистралей. При контроле в поперечном направлении величина дистанции, как правило, имеет небольшую величину и составляет не более 100 м.(10 - 100 м). Наибольшей эффективностью для дистанционного контроля обладают лазерные методы и средства, которые при проведении контроля в поперечном направлении могут иметь в качестве источника излучения маломощные лазеры. Это позволяет создавать малогабаритные и переносные приборы, которые можно использовать для проведения контроля в полевых условиях.

Проведение интегрального дистанционного контроля автомагистралей в продольном направлении требует использования более мощных лазеров, так как величина дистанции при контроле может составлять 1 - 5 км. Подобные системы контроля могут быть как стационарными, так и передвижными. Подобные системы интегрального дистанционного контроля могут монтироваться на верхних этажах зданий, расположенных на противоположных концах автомагистралей. Так например, подобную систему можно было бы смонтировать в Санкт-Петербурге, при этом мощное лазерное устройство можно установить на Адмиралтействе, а приемные устройства на верхних этажах зданий, расположенных в противоположных концах от Адмиралтейства на проспектах Невском, Московском, Вознесенском и улице Гороховой. Это позволило бы одновременно определять степень загрязнения атмосферного воздуха практически над всей центральной частью города, а концентрации вредных веществ (СО, СН, СО₂, NО₂ и другие) показывать в цифровом виде на табло при въезде на эти автомагистрали. Данная информация может использоваться, например, для регулирования интенсивностью автотранспорта, если концентрация вредных веществ на автомагистрали будет превышать ПДК.

Учитывая вышеизложенное, основное внимание в данной работе уделяется лазерным дистанционным методам и средствам контроля.

Современные лазерные средства дистанционного контроля атмосферы в зависимости от структуры функциональной схемы подразделяются на бистатические и моностатические системы.

В бистатической системе источник излучения - лазер и приемное устройство разделены контролируемой средой, т.е. размещены по трассе измерений.

Бистатическая система имеет более высокую чувствительность и пространственное разрешение, но в тоже время имеет ограниченное применение, так как необходимо жесткое закрепление излучающего и приемного устройства и может быть использована только для стационарных систем. В моностатической системе лазер и приемное устройство располагаются с одной стороны, а на другом конце трассы используется отражатель. При этом отражатель может быть специально изготовленным (уголковый отражатель, зеркало и др.), либо его роль выполняют объекты естественного происхождения (стена здания, поверхность рельефа, водная поверхность и др.). Кроме того, моностатическая система позволяет реализовать контроль без отражателя, принимая обратно рассеянное лазерное излучение от мишени - контролируемой среды.

Работа любого лидара основана на полном ослаблении за счет поглощения, рассеяния лазерного пучка на известном расстоянии.

Используя закон Бугера, интенсивность пучка на приемнике после прохождения расстояния R до отражателя и обратно, равна

где T(v_o,R) - функция пропускания участка атмосферы длины R.

В общем случае коэффициент поглощения

^abs(_o,r)=_i^abs(_o,i,r)

определяется суммарным поглощением всех газовых компонент воздуха. Для того, чтобы определить вклад в поглощение примеси i-го вида, необходимо частоту лазерного излучения _o настроить в резонанс с ее линией поглощения. Если отсутствует наложение линий поглощения со стороны других газов, то можно принять ^abs(_o,r) = _i^abs(_o,i,r). Отстраивая частоту от резонанса в пределах ширины линии поглощения , проводят измерение на частоте _o = _o,i + . Учитывая, что отстройка не влияет на величину коэффициента рассеяния, так что T(_o,R) = T_i(_o,iR) = T, результатом сравнения двух измерений может стать величина относительной разницы в ослаблении лазерного пучка ,

где I(_o), I(_o,i) - ослабления излучения на частотах _o, _o,i:

I(_o) = I_o(_o) [1 - Texp{- _i^abs(_o,R) dR }]

I(_o) = I_o(_o) [ 1- Texp{- _i^abs(_o,_iR) dR}]

Принимая I_o(_o) = I_o(_o,i) и учитывая сравнительно небольшое ослабление за счет поглощения, имеем

= Q_i = N_i R, где = _i^abs(_o) - _i^abs(_o,i)

Лазерное зондирование в большинстве случаев дает лишь суммарное содержание компоненты вдоль трассы, т.е. определяются интегральные усредненные характеристики. При таком контроле измеряется количество вещества i-го вида, на трассе длины

В этом случае получаются статистически достоверные данные о средней плотности на трассе

N_i = Q_i/R

Cхема дистанционного контроля на заданной базе при помощи лидара показана на рис. 6. Для улучшения расходимости пучок лазера 1 расширяют с помощью телескопа 5. Уголковый отражатель 6 отражает пучок точно назад. Он попадает на делительную пластинку 7 и с нее полихроматор 2 на спектрометр (оптический многоканальный анализатор) 3. Результаты измерений выводятся на самописец 4. С помощью набора фотодиодов, установленных в плоскости изображения спектрометра, можно одновременно регистрировать весь спектр лазера, генерирующего на многих линиях.

Рис. 6. Функциональная схема устройства для регистрации загрязнений воздуха с использованием уголкового отражателя.

1 - лазер, 2 - полихроматор, 3 - оптический многоканальный анализатор, 4 - регистрирующее устройство (ЭВМ, самописец и др.), 5 - телескоп, 6 - уголковый отражатель, 7 - делительная пластина.

Можно организовать регистрацию таким образом, чтобы одна половина фотодиодов использовалась для регистрации спектра лазера, а другая половина - для регистрации спектра отраженного пучка. Это дает возможность измерять ослабление для всех линий, и следовательно, одновременно получать по методике базового метода оценки средних концентраций газовых компонент резонансно поглощающих лазерное излучение. Для таких многоцелевых измерений хорошо подходят НF-, CO₂- и CO - лазеры. Генерирующие одновременно на многих частотах.

Активные спектрально-оптические методы дистанционного контроля газового состава атмосферы основаны на использовании процессов поглощения, рассеяния и флуоресценции, инициируемых лазерным лучом при прохождении через атмосферу. Во многих ситуациях для задач зондирования затруднительно использовать отражатель. В этом случае для примера можно использовать сигнал, возникший в результате взаимодействия лазерного луча с воздушной мишенью-аэрозолем или газовой компонентой.

Рис. 7. Функциональная схема лидара

1 - импульсное питание, 2 - импульсный лазер, 3 - оптическая система, 4 - телескоп, 5 - спектральный анализатор, 6 - фотодетекторная система, 7 - стробирующий усилитель, 8 - линия задержки, 9 - стробирующие импульсы, 10 - регистрирующее устройство (ЭВМ, самописец и др.), 11 - объект контроля (газовая мишень).

Рис. 7 иллюстрирует основной принцип действия лидара. Интенсивный импульс оптической энергии, испущенный лазером 2, проходит через соответствующую оптическую систему 3, расширяется телескопом 4 и направляется на исследуемую газовую мишень 11, находящуюся на расстоянии R от лидара.

Свет от частиц газовой мишени 11 собирается телескопом 4 и, проходя через приемную оптику 3 и спектральный анализатор служит для выделения наблюдаемого интервала длин волн и тем самым дискриминирует фоновую радиацию на других волнах. Он может быть в форме монохроматора, полихроматора или набора узкополосных спектральных фильтров вместе с фильтром. Блокирующим лазерную волну ( если не интересуются аэрозольным или молекулярным решением). Выбор фотодетекторов часто диктуется рабочим спектральным районом, который, в свою очередь, определяется видом применения и типом используемого лазера. Промежуток времени между моментами испускания лазерного импульса и регистрацией обратного сигнала определяется временем задержки t =2R/C. Включение приемника на время от t до t+td, осуществляемое стробируемыми импульсами 9, фиксирует свет, испущенный в i-ом процессе в интервале от R до R+L. Стробирующая система, куда входят импульсное питание 1, линия задержки 8, стробирующий усилитель 7, может варьировать как время задержки, так и время детекции td, а поэтому и глубину зондирования R, и ширину сигнального интервала L_i. Локация и пространственное разрешение достигаются за счет выделения в приемнике той части сигнала, которая проходит от частиц, распределенных в пределах некоторого ограниченного объема. Это позволяет с помощью лидарных методов измерять концентрацию загрязняющих веществ с точностью разрешения в любой заданной точке пространства в конкретный момент времени. Такие методы обычно называются дифференциальными. Далее мы будем иметь дело только с этими методами.

Конструкция лидара и его функциональная схема в значительной степени зависит от типа и оптической схемы используемого телескопа. Наибольшее применение в лидарах получили отражательные (зеркальные) телескопы систем Ньютона, Грегори и Кассегрена, оптическая схема которых приведена на рис. При выборе типа телескопа, в отдельных случаях, предпочтение отдается системе Кассегрена из-за сочетания в ней компактности и большого фокусного расстояния.

Широкое применение начинают получать телескопы, в которых используются пластмассовые френелевские линзы большого диаметра, которые являются недорогими, легкими и компактными. Эффективность контроля тех или иных характеристик атмосферы зависит, главным образом, от типа используемого лазера. Поэтому в работе значительное внимание будет уделено анализу лазерных устройств.

Значительное влияние на эффективность работы лидара оказывают системы фотодетектирования и спектроаналитическая аппаратура.

Для выбора фотодетектора основными характеристиками служат спектральная характеристика, квантовый выход, частичная характеристика, усиление по току и темновой ток.

Большую роль могут играть габариты, устойчивость к разнообразным воздействиям и стоимость. В работе проведен анализ и выбор различных типов фотодетекторов: фотоумножителей, канальные умножители, фотодиоды, а также спектроаналитической аппаратуры: абсорбционные фильтры, интерферометрические элементы и диспергирующие системы, диэлектрический интерференционный фильтр, монохроматоры, полихроматоры, клинообразные фильтры и др.

В пятой главе диссертации приведены результаты экспериментальных исследований по прогнозу и контролю уровня загрязнения воздуха и оценке экологического состояния автотранспорта в Санкт-Петербурге

Как уже отмечалось ранее основными загрязняющими веществами в выбросах автомобилей являются: оксиды азота, углерода, альдегиды, углеводороды, ароматические углеводороды, сажа, сернистый газ, сероводород и тяжелые металлы. Однако, для анализа изменения концентраций загрязняющих веществ по площади Центральной части Санкт-Петербурга использовались данные только по оксидам азота и углерода, и по углеводородам, как наиболее представительным и корректно определенным.

Для выявления динамики уровня загрязнения данными компонентами нами использовались расчетные и измеренные данные в 2003 и 2006 годах.

В программе SURFER, по данным таблиц были построены карты содержания загрязняющих веществ в Центральной части г. Санкт-Петербурга. Граница зоны измерений представлена на рис. 8.

Рис. 8. Граница зоны измерений представлена

Как и следовало ожидать наибольшее загрязнение характерно для транспортных магистралей с максимально интенсивным движением, минимальной шириной улиц и северо-западным направлением ветра, при отсутствии зеленых насаждений.

Данный вывод иллюстрируется результатами статистической обработки уровней загрязнений по 20 улицам Центральной части города.

Так, коэффициенты парной корреляции свидетельствуют, что максимальной влияние на уровень концентраций оказывает интенсивность движения (до 0,75) и несколько ниже он для параметра ширины улицы (0.39).

В то же время, коэффициенты парной корреляции между количеством выбросов основных загрязняющих веществ оказываются существенно выше и достигают 0,95. При столь высокой взаимосвязи рассматриваемых параметров в результате построения плановых графических моделей уровней выбросов мы получаем близкую друг к другу конфигурацию интенсивности загрязнения.



Рис. 9. Карта распределения углеводородов в атмосфере Центрального района Санкт-Петербурга

Рис. 10. Карта распределения оксида углерода в атмосфере Центрального района Санкт-Петербурга

Рис. 11. Карта распределения оксида азота в атмосфере Центрального района Санкт-Петербурга

Результаты построения карт изолиний выбросов углеводородов (рис. 9), оксида углерода (рис. 10) и оксида азота (рис. 11) однозначно свидетельствуют о формировании максимальной техногенной нагрузки на 4-х участках Центральной части города:

1-й участок выделяется вдоль Гороховой улицы от наб. Фонтанки до М.Морской улицы.

На данном участке интенсивность выбросов углеводородов составляют от 8 до 10 г/с, оксида углерода от 25 до 60 г/с, оксидов азота от 1,5 до 4,5 г/с.

2-й участок расположен в юго-восточном районе Центральной части города, имеет сложную конфигурацию изолиний, образующих 2 вершины и имеет максимальную площадь распространения.

Наиболее высокие выбросы углеводородов свыше 9 г/с, оксида углерода свыше 45 г/с, оксидов азота -- 3,5 г/с отмечаются вблизи пересечения наб. Обводного канала и пр. Обуховской обороны и пл.Ал.Невского (1-ая аномальная зона).

2-я аномальная зона с существенно меньшими выбросами углеводородов распространяется вдоль Синопской набережной и Мытнинской улицы. Выбросы углеводородов здесь составляют от 5 до 7 г/с, оксида углерода от 35 до 50 г/с, оксидов азота от 2 до 4 г/с.

3-й участок находится в северо-западном районе Центральной части города. Выбросы углеводородов от 4 до 6 г/с имеют зону распространения от Большой Конюшенной до Садовой улицы.

Зона выбросов оксида углерода тянется от Невского проспекта вдоль набережной Обводного канала, включая Большую Конюшенную улицу, до начала Садовой улицы. Значения выбросов составляют данной зоны колеблются от 25 до 40 г/с.

Зона выбросов оксидов азота охватывает те же улицы и составляет от 2 до 4 г/с.

4-й участок имеет наименьшую площадь распространения. Выбросы углеводородов от 4 до 7 г/с, оксида углерода от 30 до 50 г/с и оксидов азота 4 г/с отмечаются в районе площади Восстания.

Линейные размеры длины участков следующие:

1-ый участок: 1,5 км;

2-ой участок: 1 аномальная зона -- 1,1 км ;

2 аномальная зона -- 1,2 км;

3-ий участок: 1,3 км;

4-ый участок: 0,5 км.

Для всей площади Центральной части города Санкт-Петербурга характерны выбросы с интенсивностью по углеводородам от 1 до 3 г/с, по оксиду углерода от 0 до 20 г/с, оксидам азота от 0 до 1,5 г/с.

При этом наиболее “чистые” районы примыкают к водным объектам города (Южный и Юго-восточный берега Невы), а также к территории Летнего сада.

Таким образом территория Центральной части г. Санкт-Петербурга можно выделить 4 зоны с аномально-высокими выбросами загрязняющих веществ, 2 зоны с аномально-низкими выбросами от автотранспорта и остальная территория, создающая фоновые значения загрязнения.

Результаты расчетов концентраций загрязняющий веществ, проведенных по программе УПРЗА “Эколог” показывают, что загрязнение воздуха оксидом углерода и диоксидом азота весьма значительно. По диоксиду азота общегородская зона с превышением ПДК охватывает более 90% расчетной области и занимает площадь 300 км², с превышением 2 ПДК -- около 180 км². В Центральной части города отмечается зона с превышением 5 ПДК за счет выбросов автотранспорта на Дворцовом мосту, ул. Гороховой, Невском пр., Лиговском пр., наб. Обводного канала, моста А. Невского. Такие же уровни зафиксированы для Московского и Ленинского пр. на расстояниях 200-500 м от проезжей части магистралей.

Уровни загрязнения воздуха оксидом углерода меньше, чем диоксидом азота, по указанной территории в среднем в 2-2,5 раза. Конфигурация общегородских зон с превышением ПДК совпадают со схемой расположения магистралей и распространяются в обе стороны от них на расстояние 0,5-1 км. Зона с превышением 2 ПДК располагается в Центральной части города и совпадает в основном с зоной превышения 5 ПДК по диоксиду азота.

Максимальные значения концентраций отмечаются на проезжей части и тротуарах и достигают 19-24 ПДК по диоксиду азота, 9-12 ПДК по оксиду углерода и по углеводородам (бензину) 0,3 - 0,4 ПДК.

Выбросы автотранспортом сажи и углеводородов не создают зон с превышением ПДК, однако в непосредственной близости к автомагистралям в отдельных районах достигают 0,3-0,5 ПДК по саже и 0,2 ПДК по углеводородам (пресечение пр. Непокоренных и Пискаревского пр., мост А. Невского, пр. Обуховской обороны, наб. Обводного канала).

Полученные результаты показывают, что транспортная нагрузка на магистралях города превышает допустимые уровни воздействия на атмосферный воздух и нормативы выбросов автотранспортных потоков на конкретных магистралях могут рассматриваться только как временно согласованные выбросы (ВСВ).

Более детальные исследования с участием диссертанта были проведены в одном из центральных районов города, где наблюдается повышенная интенсивность движения - Васильевском острове. В табл. 6 приведены данные о структуре и интенсивности движения автотранспорта на основных магистралях Васильевского острова. Обследование характеристик автотранспортного потока проводилось по следующим категориям атотранспортных средств: легковые (СНГ и зарубежные), грузовые карбюраторные с грузоподъемностью менее 3 т и малые автобусы, грузовые карбюраторные с грузоподъемностью более 3 т, автобусы карбюраторные, грузовые дизельные, автобусы дизельные. Полевой журнал обследования представлен в приложении.

Таблица 6. Интенсивность движения на основных автомагистралях Васильевского острова

Наименован магистрали	Интенсивность движения, авт/час.	Интенсив движения авт./ час
	Легковые	Грузовые карбюраторные	Автобусы карбюраторные	Грузовые дизельные	Автобусы дизельные
		<3 т	> 3 т
1	2	3	4	5	6	7	8
1	2	3	4	5	6	7	8
Тучков мост	3840	135	142	6	120	36	4279
Съездовская линия	1149	149	38	3	48	30	1685
Большой пр. В.О.	1207	156	32	6	23	39	1463
Дворцовый мост	3981	269	186	28	117	28	4609
Мост лейтенанта Шмидта	1232	72	69	7	55	7	1442
Морская наб.	304	21	9	4	13	7	358
Университетская наб.	1192	45	7	1	3	26	1274
ул.Кораблестроителей	739	129	56	21	79	32	1056
ул. Нахимова	457	31	14	6	19	10	537
Малый пр. В.О.	1382	139	59	10	85	15	1382
Средний пр. В.О.	1149	153	10	2	7	15	1336
Наличная ул.	808	61	18		16	26	842

Наибольшая интенсивность движения зафиксирована на Дворцовом и Тучковом мостах и составила 4609 авт./час и 4279 авт./час соответственно. Основной вклад в загрязнение атмосферы Васильевского острова вносят легковые автомашины (более 80% от общего количества автомобилей). Следует отметить, что в транспортном потоке легковых автомобилей более 40% составляют импортные автомобили. Грузовой транспорт составляет 8-14% от общего количества автотранспорта, проходящего по магистралям Васильевского острова. Грузовой дизельный транспорт составляет 5-30% от общего количества грузового транспорта. Автобусы ( в основном дизельные ) составляют не более 3% от общего количества автотранспорта.

На рис. 8.10.1 - 8.10.6 показан суточный ход интенсивности движения на 6 магистралях Васильевского острова. Наблюдения проводились с 6 до 24 часа в течении нескольких дней в апреле 1999 года. Наибольшая интенсивность движения наблюдалась на всех магистралях в период 15-16 часов. На Тучковом мосту уже в 6 часов утра интенсивность движения составила 1370 авт./час. Резкий скачок интенсивности движения на всех магистралях наблюдается начиная с 9 часов утра, далее интенсивность движения постепенно растет. На некоторых магистралях заметно небольшое уменьшение интенсивности около 12 часов. На всех магистралях хорошо заметен второй пик в суточном ходе интенсивности движения (15-16 часов).

Расчеты загрязнения воздуха велись на максимум интенсивности движения, когда в воздух поступает наибольшее количество вредных веществ.

Основные результаты диссертационной работы

1. Проведен анализ современного состояния экологической безопасности автотранспорта, по контролю и диагностике отработавших газов (ОГ) автотранспорта.

2. Проведен выбор и теоретическое обоснование контактных и дистанционных лазерно-оптических методов и средств контроля вредных веществ в ОГ автотранспорта.

3. Представлены 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.

4. Рассмотрены этапы и виды контроля ОГ автотранспорта. Показана важность полевого и интегрального дистанционного контроля для оценки локальной и общей загрязненности атмосферы ОГ автотранспорта.

5. Представлены методики контроля угарного газа (оксида углерода), углеводородов (бензина) и сажи (дымность) в ОГ автотранспорта при работе в условиях передвижной экологической диагностической лаборатории.

6. Сформулирован подход к решению задачи краткосрочного прогнозирования загрязнения воздуха выбросами автотранспорта. Он 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.

7. Обоснована возможность использования статистических схем прогноза загрязнения воздуха диоксидом азота и оксидом углерода в городе для предотвращения опасных уровней, создаваемых выбросами автотранспорта.

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%.

8. 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).

9. 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.

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

11. 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.

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

13. На основе анализа результатов расчетов загрязнения воздуха, создаваемого автотранспортом, показано что:

- загрязнение воздуха диоксидом азота и оксидом углерода весьма значительно;

зона с превышением предельно допустимой концентрации по диоксиду азота охватывает почти весь Санкт-Петербург, в центральной части города имеется зона с превышением 5 ПДК, на самих магистралях концентрации диоксида азота достигают 19-24 ПДК.

- выбросы углеводородов и сажи не создают общегородских зон с превышением предельно допустимых концентраций (ПДК), максимальные концентрации этих веществ наблюдаются в непосредственной близости к магистралям.

14. Разработанная методология прогноза загрязнения воздуха на период реализации мер по борьбе с загрязнением воздуха автотранспортом использовалась при разработке разделов сводных томов «Охрана атмосферы и нормативы ПДВ» для города Санкт-Петербург.

Дальнейшее развитие работ в данном направлении связано с:

- усовершенствованием статистических схем прогноза загрязнения воздуха, в том числе с использованием метода разложения на естественные ортогональные функции;

- более детальным изучением рассеяния выбросов автотранспорта на перекрестках городских автомагистралей, где эти выбросы максимальны;

- разработкой методик оценки воздействия выбросов бенз(а)пирена автотранспортом на атмосферный воздух и трансформации оксидов азота, содержащихся в отработавших газах, с учетом метеорологических и климатологических факторов.

16. Значительное внимание уделено результатам экспериментального исследования загрязнения атмосферного воздуха автотранспортом на Васильевском острове и Центральной части Санкт-Петербурга.

- созданы ряд передвижных экологических диагностических лабораторий (ПЭДЛ) для работы на автомагистралях города и сельской местности на базе микроавтобусов УАЗ. Данными лабораториями оснащены районные ГАИ, в которых наблюдается наиболее высокая интенсивность движения автотранспорта и загрязнение атмосферы.

- в результате обследования экологического состояния автотранспорта с помощью ПЭДЛ выявлено 35% автомобилей с превышением норм токсичности и дымности в ОГ.

- проведен анализ экологического состояния городских магистралей и транспортных потоков с учетом времени суток, дней недели и месяцев года. Установлено, что максимальная интенсивность транспортных потоков в течение суток наблюдается в 14-00 часов, в течение недели - в понедельник, а в течение года - в июле-августе месяце. Показано, что вместо двухпиковой максимальной суточной интенсивности движения автотранспорта наблюдается только один пик, приходящийся на 14-00 часов.

- по результатам исследований составлены карты загрязнения атмосферного воздуха в наиболее неблагополучных районах города, а также карта загрязнения атмосферного воздуха автотранспортом в городе Санкт-Петербурге.

- выявлены зоны значительного превышения предельно-допустимых концентраций (ПДК) оксида углерода - в 2 раза и диоксида азота - в 5 раз, которые расположены в центральной части города.

- установлено, что максимальные значения концентраций наблюдаются на проезжей части и тротуарах и достигают 19-24 ПДК по диоксиду азота и 9-12 ПДК по оксиду углерода.

- установлено, что выбросы сажи и углеводородов (по бензину) не создают зон с превышением ПДК.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах

Книги, монографии, брошюры

1. Хватов В.Ф., Потапов А.И. Методы и приборы контроля вредных выбросов автомобилей в составе передвижной диагностической лаборатории. Л., ЛДНТП, 1990.- 32с.

2. Хватов В.Ф., Шахвердова Т.М., Гармаш С.В., и др. Экологический атлас Санкт- Петербурга . Карта загрязненности атмосферного воздуха. Л., Мониторинг, 1992.- 20с.

3. Хватов В.Ф. Контроль вредных выбросов автотранспорта. СПб.: международный фонд истории науки,1993.- 12с.

4. Потапов А.И., Буренин Н.С., Хватов В.Ф. Экологическая опасность автотранспорта в Санкт- Петербурге. СПб.: Международный фонд истории науки, 1994.- 48 с.

5. Потапов А.И., Хватов В.Ф. Лазерно-оптические методы и средства контроля и диагностики вредных веществ в отработавших газах автотранспорта. СПб.: Международных фонд истории науки, 1994.- 28 с.

6. Буренин Н.С., Волкодаева М.В., Хватов В.Ф. Анализ состояния вопроса о выбросах и загрязнение воздуха автотранспортом в городах РФ. Вопросы охраны атмосферы от загрязнений. Информационный бюллетень № 1. СПб.: НПК Атмосфера, 1995.- С. 56-66 .

7. Николаев С.Н., Хватов В.Ф., Потапов А.И. Лазерные методы и средства дистанционного контроля отработавших газов автотранспорта в атмосфере. Научные труды «Проблемы охраны атмосферного воздуха». СПб., НИИ Атмосферы, 1998.- С. 111-125 .

8. Буренин Н.С., Волкодаева М.В., Николаев С.Н., Хватов В.Ф. Загрязнение воздуха в Санкт- Петербурге выбросами автотранспорта. Проблемы охраны атмосферного воздуха. СПб., ВНИИ Атмосфера, 1999.- С.106-112.

9. Хватов В.Ф., Потапов А.И. Приборы и методы контроля вредных выбросов автотранспорта. - СПб.: Гуманистика, 2004.- 118 с.

10. Хватов В.Ф. Анализ современных экологических проблем автотранспорта. СПб.: Гуманистика, 2005.- 82с.

11. Потапов А.И. Хватов В.Ф., Николаев С.Н., Журкович В.В., Волкодаева М.В., Цыплакова Е.Г., Потапов И.А., Денисов В.Н. Пути решения экологических проблем автотранспорта. Научное, учеб.-методическое справочное пособие. - СПб.: Гуманистика, 2006.- 650 с.

12. Хватов В.Ф. Контроль загрязнения воздуха выбросами автотранспорта в Василеостровском районе Санкт - Петербурга. СПб., 2007.- 18 с.

13. Хватов В.Ф. Контроль загрязнения атмосферы автотранспортом в Центральном районе Санкт - Петербурга. СПб., 2007.- 30с.

14. Волкодаева М.В., Полуэктова М.М., Хватов В.Ф. Анализ влияния выбросов автотранспорта на уровень загрязнения атмосферного воздуха вблизи Московского и Невского проспектов г. Санкт - Петербурга в 1996 - 2006 гг. Вопросы охраны атмосферы от загрязнений. Информационный бюллетень № 2. СПб.: НПК Атмосфера, 2007.- С. 22-33.

15. Хватов В.Ф. Токсичность отработавших газов и способы ее снижения у современных автомобилей. Вопросы охраны атмосферы от загрязнений. Информационный бюллетень № 2. СПб.: НПК Атмосфера, 2007.- С. 34-37.

Статьи в журналах, рекомендуемых Перечнем ВАК

16. Хватов В.Ф. Проблемы контроля экологического состояния автотранспорта в Санкт - Петербурге. Дефектоскопия. М. : РАН., 1995.- С. 86-90.

17. Хватов В.Ф. Сравнительный анализ выбросов отработавших газов автотранспорта в Санкт - Петербурге за последние десять лет. Двигателестроение. СПб., 2007.- С. 53- 57.

18. Хватов В.Ф., Потапов А.И. Лазерно-оптические методы и средства дистанционного контроля вредных выбросов автотранспорта в атмосфере. Оптический журнал. СПб., 2007.- С. 33-50.

19. Хватов В.Ф.. Потапов А.И. Теоретическое обоснование лазерных дистанционных методов контроля загрязнения атмосферы автотранспортом. Оптический журнал. СПб., 2007.- С.72-81.

20. Волкодаева М.В., Полуэктова М.М., Хватов В.Ф. К вопросу о введении в действие на территории РФ международных экологических стандартов «Евро-3» с точки зрения качества атмосферного воздуха (на примере г. Санкт -Петербурга). Защита окружающей среды в нефтегазовом комплексе. М., 2007.- С. 28-42.

Публикации в других изданиях

21. Николаев С.Н., Хватов В.Ф., Донченко В.К., Чичерин С.С., Потапов А.И. Автотранспорт и экологическая безопасность Санкт- Петербурга. Российско - Голландский Симпозиум «Стратегия экологической безопасности Санкт- Петербурга с использованием опыта Нидерландов» 09 - 12.09.1997г. СПб., 1998.- С. 457-468.

22. Хватов В.Ф. Воздействие индивидуального автотранспорта на состояние воздушной среды в Санкт- Петербурге . Конференция. 07.09.1999г. СПб. Воздействие автотранспорта на состояние атмосферы Санкт -Петербурга и пути снижения загрязнения воздушной среды. СПб.,1999.- С. 85-87.

23. Потапов А.И., Николаев С.Н., Хватов В.Ф., Кудрявцева Н.В. Лазерные методы и средства дистанционного контроля атмосферы сухопутных транспортных коридоров. 2-я международная Евроазиатская конференция по транспорту. СПб ,12-15.09.2000г., Пути решения экологических проблем транспортных коридоров. СПб., 2000.- С. 191-212.

24. Волкодаева М.В., Потапов А.И., Хватов В.Ф., Николаев С.Н., Кудрявцева Н.В. Прогнозирование загрязнения воздуха в транспортных коридорах отработавшими газами автотранспорта. 2-я международная Евроазиатская конференция по транспорту. СПб, 12-15.09.2000г., Пути решения экологических проблем транспортных коридоров. СПб., 2000.- С. 253-266.

25. Хватов В.Ф., Потапов А.И., Цыплакова Е.Г. Анализ воздействия автотранспорта на окружающую среду. Ежегодное открытое собрание-конференция. СПб, 02 -06.07.2007г., Научное и кадровое обеспечение развития транспортного комплекса. Безопасность на транспорте. СПб., МАТ, 2007.- С. 25-39.

26. Потапов А.И., Хватов В.Ф. Основные направления решения экологических проблем автотранспорта в мегаполисах. Ежегодное открытое собрание-конференция. 02 -06.07.2007г., СПб. Научное и кадровое обеспечение развития транспортного комплекса. Безопасность на транспорте. СПб., МАТ, 2007.- С. 69-74.

27. Волкодаева М.В., Полуэктова М.М., Хватов В.Ф. Влияние улучшения экологических характеристик автотранспорта на уровень загрязнения атмосферного воздуха Санкт- Петербурга. Международная конференция «Приборостроение в экологии и безопасности человека» 31.01-02.02.2007г- СПб., 2007.- С. 70-72.

Размещено на Allbest.ru

...