Giáo trình bảo vệ môi trường - Phần 1 Bảo vệ khí quyển - Chương 7 ppsx

Được dùng phổ biến nhất lμ chỉ tiêu thứ ba về ô nhiễm nền của thμnh phố ư tham số P n m = , 7.3 trong đó nư tổng số quan trắc về nồng độ tạp chất trong thμnh phố trong một ngμy, tại tất

Chương 7

Dự báo sự ô nhiễm nền của không khí

thμnh phố

7.1 Mở đầu

Các điều kiện khí tượng ứng với sự ô nhiễm nền cao của

không khí nên được nghiên cứu ở từng thμnh phố bằng cách

phân tích kết quả quan trắc Thông thường trong thμnh phố, tại

mạng lưới trạm của ủy ban Nhμ nước về Khí tượng Thủy văn

phần tạp chất khác nhau

Để đánh giá mức độ ô nhiễm khí quyển thμnh phố nói

chung, người ta sử dụng những chỉ tiêu tổng quát khác nhau

Một trong những chỉ tiêu ô nhiễm đơn giản nhất lμ nồng độ

quy chuẩn (không thứ nguyên) các tạp chất (q*) lấy trung bình

theo toμn thμnh phố vμ theo tất cả các hạm quan trắc:



=

i i

i

q

q N

q

1

1

* , (7.1) trong đó q i ư nồng độ trung bình ngμy ở điểm i, q iư nồng độ

thμnh phố

Sự chuẩn hóa theo nồng độ trung bình mùa cho phép loại trừ ảnh hưởng biến đổi nồng độ chung từ năm nμy tới năm khác, do đó chúng ta có thể sử dụng chuỗi quan trắc trong một

số năm để phân tích

Một chỉ tiêu ô nhiễm khác được dùng lμ hệ số của số hạng thứ nhất trong biểu thức khai triển nồng độ tạp chất theo các hμm trực giao tự nhiên:



=

′

= N

i i

i q

1 1

α , (7.2)

ư

ư

=

i q q

điểm i

Hệ số α đặc trưng cho sự tăng hoặc giảm đồng thời nồng 1

độ tạp chất theo toμn thμnh phố (chỉ tiêu nμy có thể sử dụng chỉ cho những điểm quan trắc nμo mμ ở đó tính toán thực hiện bằng máy tính điện tử)

Được dùng phổ biến nhất lμ chỉ tiêu thứ ba về ô nhiễm nền của thμnh phố ư tham số

P

n

m

= , (7.3) trong đó nư tổng số quan trắc về nồng độ tạp chất trong thμnh phố trong một ngμy, tại tất cả các điểm cố định, mư số quan trắc nồng độ vượt trên giá trị trung bình mùa hơn 1,5 lần (q i >1,5q i)

Tham số P liên hệ mật thiết với hệ số α , các hệ số tương 1

quan r giữa chúng bằng 0,85ư0,94, vμ giá trị trung bình quy chuẩn q* (r=0,65ư0,90) Các giá trị trung bình mùa q i tại

điểm i được xác định cho từng năm theo các giá trị trung bình tháng, thí dụ, đối với mùa hè

3 VIII VII

i i

q q q

Tróng tính toán nghiệp vụ, P phải căn cứ vμo các giá trị trung

bình q i trong mùa tương ứng của năm trước vμ tháng trước của

năm đang xét

Đối với nhiều thμnh phố, tham số P có thể tính theo tập

hợp chuỗi các tạp chất Chỉ cần loại trừ những tạp chất đặc thù,

tức các tạp chất đi vμo khí quyển từ những nguồn thể hiện rõ

Tồn tại một mối liên hệ tương quan khá chặt chẽ giữa tham

số P tính đối với tất cả vμ các nồng độ trung bình ngμy q của

các tạp chất riêng lẻ (CO, SO2, NO2): các hệ số tương quan giữa

P vμ q ở Lêningrat vμ Chita tuần tự bằng 0,76 vμ 0,82 đối với

SO2, 0,70 vμ 0,84 đối với NO2, 0,58 vμ 0,69 đối với CO

Người ta phân biệt ba mức ô nhiễm không khí ở thμnh phố:

mức cao nhất (nhóm I) ư P > 0,35; mức nâng cao (nhóm II) ư

0,20 < P ≤ 0,35 vμ mức hạ thấp (nhóm III) ư P ≤ 0,20

Mức ô nhiễm cao nhất (P > 0,35) được hình thμnh trong

những điều kiện khí tượng sau đây:

1) Ban đêm hoặc buổi sáng của ngμy đang xét gió rất yếu

(dưới 1 m/s) hoặc lặng gió, còn ngμy hôm trước thì quan sát thấy

giá trị nâng cao của P: P’ > 0,3;

2) Ban ngμy (theo số liệu quan trắc lúc 15 giờ) lặng gió hoặc

gió rất yếu, còn ngμy hôm trước thì P’ > 0,15;

3) Nhiệt độ không khí tương đối cao với gió yếu (dưới 5 m/s)

vμo các giờ sáng sớm của ngμy đang xét, còn ngμy hôm trước thì

P’ > 0,30;

4) Gió vừa (3ư6 m/s) vμ phân tầng bất ổn định ban ngμy

được thay thế thμnh buổi chiều lặng gió, còn ngμy hôm trước thì

P’ >0,15;

5) Ngμy hôm trước P’ >0,4, còn ngμy tiếp sau thì không hy vọng tăng gió hoặc giáng thủy đáng kể;

6) Trong khi gió rất yếu (dưới 1 m/s), quan sát thấy sương

mù hoặc nghịch nhiệt nâng cao

Độ xác thực của từng dấu hiệu nμy (các tiên lượng) bằng

60ư70 %

Mức ô nhiễm hạ thấp được nhận thấy trong những điều kiện khí tượng sau đây:

1) Tốc độ gió (theo cột đo gió) vượt quá 5ư6 m/s;

2) Mưa vừa hoặc mưa lớn;

3) Nửa sau của ngμy hôm trước P’ < 0,15

Độ xác thực trong trường hợp nμy bằng 70ư90 %

Mức ô nhiễm cao nhất quan sát thấy ở những phần trung tâm của các xoáy nghịch dừng, trong các trường khí áp có gradient nhỏ với bình lưu nhiệt trong lớp đối lưu, ở các phần phía tây vμ tây bắc của các xoáy nghịch ít di chuyển, ở các cung

ấm của các xoáy thuận với những trị số gradient áp suất nhỏ

Ô nhiễm hạ thấp được quan sát thấy khi hoạt động xoáy thuận tích cực, với những trị số gradient áp suất lớn

7.2 Phương pháp nhận dạng

Phương pháp nhận dạng quy về xác định mức độ gần giống của một tình huống cụ thể với các mức ô nhiễm nêu ở trên Với mục đích đó, đối với mỗi mức ô nhiễm, người ta xác định trị số trung bình x vμ độ lệch bình phương trung bình σ của các x

tiên lượng sau: tốc độ gió tại độ cao 10 m (u10) vμ 500 m (u500), hiệu nhiệt độ của không khí ở mặt đất T0 vμ ở độ cao 500 m T500:

(ΔT =T0ưT500), bản thân nhiệt độ T0 tại độ cao 2 m vμ tham số

P’ trong ngμy hôm trước Sau đó tính các đại lượng











= 5

1

2 2

j k k j

j k

x x

σ

ρ (7.4)

đặc trưng cho sự gần giống của tình huống khí tượng cụ thể

III

II,

I,

=

j ở đây x1=u10, x2 =u500, x3 =ΔT, x4 =T0, x5= P’,

ư

j

k

x các trị số trung bình của đại lượng x k với mức ô nhiễm j,

ư

j

k

x

cùng mức ô nhiễm j

Những trị số trung bình vμ độ lệch bình phương trung bình

của các tiên lượng nhận được theo số liệu quan trắc vμo mùa

đông ở Krasnoyarsk được biểu diễn trong bảng 7.1

Bảng 7.1 Những trị số trung bình vμ độ lệch bình phương trung bình

của các đại lượng khí tượng đối với các mức ô nhiễm

Mức ô

m/s

500

u

m/s

T

Δ

o C

0

T

10

u

m/s 500

u

m/s

T

Δ

o C 0

T

Theo lý thuyết, sự ô nhiễm không khí cμng mạnh nếu: tốc

độ gió ở mặt đất vμ tại độ cao 500 m cμng nhỏ, hiệu ΔT (về mô

đun) cμng lớn, nhiệt độ không khí sát mặt đất T0 cμng thấp vμ

mức ô nhiễm trong ngμy trước đó P’ cμng cao

Trên cơ sở các số liệu thực về các tiên lượng x k, theo biểu thức (7.4), chúng ta tính các đại lượng ρ , I2 2

II

III

ρ Ta sẽ quy

tình huống cụ thể đang xét vμo nhóm nμo mμ đại lượng ρ tỏ ra 2j

nhỏ nhất Thí dụ, vμo một ngμy đã quan trắc được: u10 =0,

5

500 =

C, T0=ư22oC, P’ = 0,27 Với những giá trị của x k j vμ σxkj biểu diễn trong bảng 7.1, trong trường hợp nμy

ta có: 2 0,89

I =

II =

III =

I

xác thực của các dự báo lập theo phương pháp nhận dạng bằng 73ư75 %

7.3 Phương pháp hồi qui đồ thị liên tiếp

Phương pháp hồi quy đồ thị liên tiếp bao gồm xây dựng các

đồ thị tương quan theo chuỗi quan trắc hiện có để xác định tham số P theo những tập hợp các đại lượng khác nhau (các tiên lượng) có ảnh hưởng đáng kể tới mức ô nhiễm Trong một phương án phổ biến nhất của sơ đồ dự báo nμy, người ta sử dụng những cặp tiên lượng sau: u10 vμ ΔT, u500 vμ P’

Trên hình 7.1 dẫn thí dụ xây dựng các đồ thị tương quan Trên hình 7.1 a, trên các trục tọa độ đặt tốc độ gió u10 tại độ cao

10 m, tức tại mực cột đo gió, vμ hiệu ΔT nhiệt độ không khí ở mặt đất T0 vμ tại độ cao 500 m T500, trên hình 7.1 b ư tốc độ gió 500

u vμ giá trị (P’) của tham số P ở ngμy trước Các đồ thị tương

tự được dựng cho từng thμnh phố, sử dụng tất cả những tμi liệu quan trắc trong một số năm Với mục đích đó, theo các trị số ΔT

vμ u10 quan trắc trên đồ thị (hình 7.1 a), người ta chấm các điểm

vμ cạnh chúng ghi giá trị của tham số P xác định trong chính

thời hạn xác định ΔT, u10 Sau khi số điểm đủ lớn bao quát tất

cả các mức ô nhiễm được chấm lên đồ thị, người ta vẽ các đường

đẳng trị tham số P (cách 0,1) sao cho giữa các đường đẳng trị P

đã được vẽ có số điểm với những ghi chú tương ứng nhiều nhất

Bằng cách tương tự, người ta dựng đồ thị theo các trị số u500 vμ

P’ Những đồ thị nμy xây dựng riêng rẽ không những cho mỗi

thμnh phố, mμ cả với một chuỗi quan trắc lớn đối với mỗi mùa

của năm

Hình 7.1 Các đồ thị để dự báo ô nhiễm nền không khí ở thμnh phố

a) phụ thuộc của tham số P vμo hiệu nhiệt độ trong lớp 0 ư 500 m ( ΔT ) vμ vμo tốc độ gió

tại mực cột đo gió (u10); b) phụ thuộc của tham số P vμo tốc độ gió tại mực 500 m (u500)

vμ giá trị P ở ngμy trước đó (P’); c) những giá trị dự báo P được xác định theo bốn chỉ tiêu

Có thể lưu ý một số đặc điểm của các đồ thị tương tự như đồ

thị được biểu diễn trên hình 7.1 Các mức ô nhiễm cao nhất vμ

nâng cao (P > 0,3ư0,4) được thấy trong những trường hợp sau:

1) Gió sát mặt đất gần với lặng gió vμ trạng thái nghịch

nhiệt của phần phía dưới của lớp biên;

2) Tốc độ gió vừa (2ư3 m/s) vμ giảm mạnh nhiệt độ không

khí theo độ cao (ΔT>3o

C/100 m)

Sự hiện diện của cực đại nμy trên hình 7.1 a được giải thích

do ô nhiễm lớp không khí sát đất bởi các tạp chất do các nguồn cao phát thải ra (độ cao hơn 100ư200 m): trong gió yếu vμ phân tầng nghịch (trao đổi rối suy yếu), những tạp chất nμy được bảo tồn trên độ cao; trong gió mạnh trao đổi rối phân tán tạp chất đi khắp lớp biên; vμ chỉ trong tốc gió vừa vμ không có nghịch nhiệt

độ thì các phát thải từ những nguồn cao trong khi lan truyền xuống dưới vμ lên trên sẽ tạo nên mức ô nhiễm không khí nâng cao ở gần mặt đất;

3) Mức ô nhiễm cao nhất ở ngμy trước, cũng như khi gió suy yếu trên độ cao 500 m

Sau khi những đồ thị tương tự như trên hình 7.1 theo kết quả quan trắc trong một số năm được xây dựng, người ta sử dụng chúng để dự báo mức ô nhiễm Khác với chẩn đoán, khi dự báo, với tư cách lμ những tham số đầu vμo ΔT, u10, u500, người

ta dùng những trị số dự báo của chúng (dự báo được theo một hệ phương pháp nμo đó trong số những hệ phương pháp được chấp nhận: synop, số trị) Tham số P được xác định theo số liệu quan trắc trong ngμy hiện tại vμ được sử dụng với tư cách lμ tham số

đầu vμo trên hình 7.1 b khi dự báo mức ô nhiễm cho ngμy tiếp sau Nhận định cuối cùng về mức ô nhiễm P được thiết lập theo hình 7.1 c, trên đó theo các trục tọa độ ta đặt các giá trị của tham số P xác định được theo hình 7.1 a (P

10

u , ΔT) vμ theo hình

7.1 b (P P’,

500

u )

Chúng tôi dẫn thí dụ dự báo P Nếu theo số liệu dự báo khí tượng ngμy mai dự đoán được u10 =3m/s, ΔT =2oC/100 m vμ

8

500 =

hình 7.1a, ta tìm được:

P u10, ΔT = 0,17,

còn theo hình 7.1 b:

P P’, 500

u = 0,18

Với những trị số sau cùng lμm đầu vμo của đồ thị 7.1 c, cuối

cùng ta tìm được rằng mức ô nhiễm ngμy mai dự đoán bằng

0,17 Thường người ta dự báo nhóm, trong trường hợp đang xét

lμ nhóm III ư mức ô nhiễm hạ thấp

Người ta đã lập các đồ thị, thí dụ cho Đonetsk, nhờ đó dự

báo xác suất các mức ô nhiễm Trên hình 7.2 dẫn các đồ thị được

dùng để dự báo mức ô nhiễm cao nhất (P > 0,30) ở đây trên các

trục tọa độ đặt: u10 vμ ΔT trên hình 7.2 a, P’ vμ gradient ngang

850

H

cong dẫn ra trên các hình nμy dựa trên phân tích tμi liệu thực

nghiệm lμ những đường đẳng trị xác suất dự báo với mức ô

nhiễm P > 0,30 Theo hình 7.2 a, trong gió sát đất yếu vμ

nghịch nhiệt độ (ΔT <0), xác suất mức ô nhiễm cao nhất bằng

60ư100 % Xác suất mức cao nhất ứng với những giá trị nhỏ của

gradient ΔH850 (tốc độ gió tỉ lệ với nó) vμ những giá trị P’ lớn

cũng cao cỡ như vậy (hơn 80 %) (hình 7.2 b)

Nhận định cuối cùng về dự báo được thực hiện nhờ đồ thị

trên hình 7.2 c, trên đó theo các trục tọa độ đặt các xác suất xác

định được theo hình 7.2 b (PΔH850,P’) vμ hình 7.2 a (Pu10, ΔT )

Độ xác thực của các dự báo lập theo phương pháp hồi quy

đồ thị thường không thấp hơn 80 %

Khi dự báo đường cong phân tầng của lớp biên, phải tính

đến những biến đổi bình lưu vμ đối lưu của niệt độ không khí,

biến trình ngμy, sự biến tính của khối không khí Kinh nghiệm

cho thấy, có thể thu hút thêm thông tin bổ sung quý giá nếu bên

cạnh bản đồ synop mặt đất vμ những bản đồ địa hình các mặt

850 vμ 700 hPa, chúng ta dựng thêm bản đồ mặt 925 hPa Tốc

độ cực đại trên mặt 925 hPa sẽ gần bằng nửa tổng của các tốc

độ gió địa chuyển xác định được theo bản đồ mặt đất vμ bản đồ mặt 850 hPa

Hình 7.2 Các đồ thị để dự báo mức ô nhiễm cao nhất của không khí thμnh phố

a) độ lặp lại (số trường hợp) P ≥ 0 , 30 tùy thuộc hiệu các nhiệt độ không khí ΔT c vμ tốc độ gió u10; b) độ lặp lại (số trường hợp) P ≥ 0 , 30 tùy thuộc gradient địa thế vị mặt 850 hPa

vμ trị số P’; c) xác suất dự báo (số trường hợp) P ≥ 0 , 30 xác định theo bốn tiên lượng

Khi dự báo, các nghịch nhiệt sẽ có ích nếu sử dụng các đồ

thị tương tự như những đồ thị trên hình 7.3 Khi lập dự báo cho

09 giờ (hình 7.3 a) sử dụng gradient thẳng đứng γ của nhiệt độ

trong lớp 0ư500 m theo số liệu thám không lúc 21 giờ của các

ngμy trước vμ hiệu giữa nhiệt độ không khí tại độ cao 2 m lúc 21

giờ vμ nhiệt độ cực tiểu tại cùng độ cao nμy trong vòng đêm tới

(ΔT1=T21 ưTmin) Dự báo các nghịch nhiệt lúc 15 giờ (hình 7.3 b)

được lập theo γ ở lớp 0ư500 m lúc 03 giờ vμ hiệu ΔT giữa nhiệt

độ không khí cực đại tại độ cao 2 m trong ngμy tới vμ nhiệt độ

lúc 03 giờ (ΔT2 =Tmax ưT03) Các nghịch nhiệt mặt đất vμ nghịc

nhiệt nâng cao được dự báo theo những đồ thị tương tự như

hình 7.3 với xác suất 80ư90 %

Hình 7.3 Các đồ thị để dự báo những nghịch nhiệt mặt đất vμ nâng cao

vμ trạng thái không nghịch nhiệt ở Kiev cho 9 giờ (a) vμ 15 giờ (b)

Phân tích các quan trắc ở Novosibirsk dẫn tới kết luận rằng mức ô nhiễm không khí liên hệ tương quan chặt chẽ với một tham số biểu diễn tỉ số giữa gradient áp suất phương ngang xác

định theo bản đồ mặt đất vμ H850 trong bán kính 500 km trên hiệu nhiệt độ không khí tại mặt 925 hPa vμ ở mặt đất Khi tỉ số nμy tăng, tức khi tăng tốc độ gió địa chuyển hoặc giảm hiệu nhiệt độ trong phân tầng nghịch, thì xác suất xuất hiện mức ô nhiễm cao nhất của một hoặc của đồng thời một số chất ô nhiễm

sẽ giảm

Người ta cũng nhận thấy rằng xác suất mức ô nhiễm cao nhất của khí quyển bởi cặn khói sẽ tăng khi độ ẩm tương đối của không khí tăng