с 01.01.2018 по настоящее время
Ангарск, Иркутская область, Россия
Россия
Представлен алгоритм комплексной оценки уровней загрязнения воздушной среды и выбросов основных загрязняющих веществ. Описан интерфейс информационно-справочной системы, разработанной на языке C#. Приведены уравнения показателей потенциала самоочищения и метеорологического потенциала атмосферы, необходимые для учета способности атмосферы к самоочищению от загрязняющих веществ. В результате проведенного исследования получены и приведены значения интегрального и суммарного показателей антропогенного воздействия на атмосферу; получены регрессионные уравнения, на основе которых осуществлен прогноз уровней СО, SO2, NO2 и взвешенных веществ городов Иркутской области
информационно-справочная система, блок-схема, регрессионный анализ, загрязняющие вещества, качество атмосферы
Актуальность оценки качества атмосферы обусловлена количественным ростом выбросов загрязняющих веществ (ЗВ), что отрицательно влияет на здоровье населения, растительный и животный мир.
Главными источниками загрязнения атмосферы городов Иркутской области (ИО) являются: предприятия цветной металлургии, теплоэнергетики, деревообрабатывающей, нефтехимической и химической, пищевой и легкой промышленности, а также автотранспорт.
В настоящее время качество атмосферы в ИО оценивается в соответствии с руководящим документом (РД 52.04.667-2005) по показателям: индексу загрязнения атмосферы (ИЗА), вычисляемого по среднегодовым значениям концентраций 5 ЗВ, которые вносят максимальный вклад в загрязнение атмосферы города, при этом не учитывается загрязнение его окрестностей; стандартному индексу СИ, равному отношению наибольшей замеренной разовой концентрации к ПДК одного или нескольких ЗВ за год или месяц; наибольшей повторяемости НП, % превышения ПДКм.р. одного из ЗВ за год по данным наблюдений в пунктах города. Поэтому необходимо предложить количественный интегральный показатель для комплексной оценки годового загрязнения атмосферы городов ИО, описанный в [1, 2].
С целью систематизации информации, полученной в результате проведенной оценки, представления данных в удобном для пользователя виде было решено разработать информационно-справочную систему на языке С#, блок-схема алгоритма работы которой представлена на рисунках 1-2.
Рисунок 1 – Начало и конец блок-схемы алгоритма комплексной оценки уровней загрязнения и выбросов основных загрязняющих веществ.
Рисунок 2 – Фрагмент блок-схемы алгоритма комплексной оценки уровней загрязнения и выбросов основных загрязняющих веществ.
i – порядковый номер города (всего 13 городов); j – порядковый номер загрязняющего вещества; Т – показатель воздействия загр. вещества на атмосферу, по количественной оценке; К[j] – количество тонн в год; z[j] – коэффициент; d – порядковый номер загр. вещества участвующего в расчете Р; Р – показатель воздействия по ПДК (загр. веществ на атмосферу); К[d] - принимает значение 0, если количество выброшенного вещества меньше ПДК и 1, если выше или равно; N[d] – коэффициент для веществ при расчете Р; R[i] – условный радиус города; S[i] – площадь города; x – глубина уровней в км (0 - 1 ур., 5 – 2 ур., 10 – 3 ур.); Y[x] – качественный показатель уровня загрязнения атмосферы города.
На рисунке 3 представлена главная форма программы, интерфейс которой содержит основное меню, обеспечивающее удобную навигацию пользователям, подразделы в котором разделены по категориям: анализ, оценка уровней опасности, прогноз уровней загрязнения воздушной среды (ВС), доступ к нормативно-справочной документации, а также коэффициенты, используемые при оценке антропогенного воздействия на ВС ИО. Также на главной форме программы отображается дополнительная информация, отражающая повестку федерального или регионального правительства в природоохранной сфере.
Рисунок 3 – Главная форма информационно-справочной системы.
Для адекватной оценки уровня годового загрязнения атмосферы городов Иркутской области необходим учет способности атмосферы к самоочищению от ЗВ, характеризуемый показателями потенциала самоочищения атмосферы (ПСА) и метеорологического потенциала атмосферы (МПА) [3]. При этом ПСА, характеризующий эффект рассеивания ЗВ, учитывает зависимые события (появление тумана Рт/сл при слабом ветре, не более 1 м/с) и независимые события (одновременное появление существенного ветра Рв не менее 6 м/с и выпадение осадков Ро не менее 0,5 мм между измерениями) и вычисляется по формуле (1).
, (1)
где Рт – повторяемость события «туман», Рсл – повторяемость события «слабый ветер» со скоростью 0 ÷ 1 м/с (штиль).
При МПА >1 активируются процессы накопления в атмосфере ЗВ. МПА вычисляется по следующей формуле:
. (2)
Для сопоставления показателей рассеивания ЗВ предлагается использовать величину 1/МПА, вычисляемую соответственно по формуле (3).
. (3)
Показатели 1/МПА и ПСА вычислялись по метеорологическим данным сайта https://rp5.ru за 2010–2023 годы. Объем обработанных статистических данных составил для Иркутска 40851, Ангарска ‒ 33825 [4, 5]. Среднемесячные значения исследуемых показателей определялись в среднеинтегральном смысле, т.е. в виде отношения накопленной суммы наблюдений соответствующих событий к общему числу измерений за аналогичные периоды наблюдений (за этот месяц разных годов).
Полученные результаты для г. Ангарск представлены на рисунках 4-5.
Рисунок 4 – Показатели воздействия на воздушную среду в Ангарске.
Из рисунка 5 видно, что в Ангарске с 2018 года были только неблагоприятные условия для рассеивания загрязнителей (МПА > 1,2), крайне неблагоприятные условия для рассеивания загрязнителей отмечались в 2019 году (МПА > 2,4). Благоприятные условия для рассеивания загрязнителей наблюдались только в 2010, 2013, 2015-2017 годах. В [5] доказано, что вместо показателя ПСА можно применять 1/МПЗА с R2 = 99,99%.
Рисунок 5 – Качественные показатели состояния ВС,
уровни МПА, ПСА в г. Ангарск.
Прогноз уровней CO, NO2, SO2 и взвешенных веществ для городов ИО осуществлялся по регрессионным моделям, полученным в результате проведенного анализа. Обработка данных выполнялась в пакете Statgraphics Plus. Адекватность полученных моделей оценивалась по критериям: коэффициент детерминации R2, показывающий процент данных, которые описываются моделью, скорректированный коэффициент детерминации Rc2, используемый для оценки тесноты связи между независимой и зависимой переменными, коэффициент Дарбина-Уотсона DW, по которому можно оценить отсутствие автокорреляции в уравнении, а также абсолютная (Δ) и среднеквадратическая (σ) ошибки. Все критерии соответствуют допустимому уровню. На рисунке 6 представлен раздел меню Прогноз, предоставляющий доступ к программным формам с результатами прогноза по суммарному показателю воздействия СПВ (см. рисунок 7) и регрессионным моделям (см. рисунок 8).
Рисунок 6 – Подраздел основного меню «Прогноз».
Прогнозировать уровень ЗВ промышленными предприятиями достаточно сложно, так как они зависят от технологии производства, качества сырья, соблюдения регламента производства, неконтролируемого воздействия окружающей среды, действий обслуживающего персонала [1] и т.д. Все перечисленное учесть невозможно.
|
Суммарное кол-во заг. веществ, тонн |
период оценки, год
Рисунок 7 – Графики уровней воздействия на ВС для городов ИО по годам.
В качестве примера на рисунке 8 представлено уравнение регрессии, отображающее тенденцию загрязнения воздуха г. Ангарск взвешенными частицами (ВзВ), и таблица с фактическим и прогнозируемыми данными.
|
Количество заг. веществ, тонн |
Рисунок 8 – Интерфейс формы с результатами прогноза по взвешенным веществам для г. Ангарск.
На рисунке 9 представлена гистограмма, отображающая загрязнение городов ИО на границе города, в 2024-2025 гг. Видно, что наиболее загрязнен воздух в городах Саянск, Шелехово, Черемхово, Усолье-Сибирское, Зима.
Рисунок 9 – Показатели ЗВ на 2024-2025 гг. городов ИО.
Учитывая, что данные об загрязнении доступны лишь в конце текущего года, созданная информационно-справочная система может служить поддержкой принятия решений при выборе целесообразных региональных природоохранных мероприятий, диктуемых прогнозными значениями загрязнения атмосферы.
1. Асламова, В.С. Регрессионные модели оценки комплексного техногенного загрязнения атмосферы городов Иркутского региона / В. С. Асламова, О. С. Плеханова, А. А. Асламов – Текст : непосредственный // Математические методы в технологиях и технике. – 2023. – № 8. – С. 62-65.
2. Плеханова, О.С. Онтологическое моделирование предметной области «Антропогенное загрязнение атмосферного воздуха» / В. С. Асламова, О. С. Плеханова – Текст : непосредственный // Информационные и математические технологии в науке и управлении. – 2024. – № 1 (33). – С. 40-49.
3. Аргучинцева, А.В. Потенциал самоочищения атмосферы / А. В. Аргучинцева, Е. А. Кочугова – Текст : непосредственный // Известия Иркутского государственного университета. Серия Науки о Земле. – 2019. – Т. 27. – С. 3-15.
4. Плеханова, О.С. Анализ показателей рассеивания загрязняющих веществ атмосферой городов Иркутска и Ангарска / О. С. Плеханова, В. С. Асламова, Е. А. Головкова, А. А. Асламов – Текст : непосредственный // Математические методы в технологиях и технике. – 2024. – № 11. – С. 89-92.
5. Плеханова, О.С. Обработка статистики метеорологических данных для оценки потенциала загрязнения атмосферы антропогенными выбросами в городах Ангарск, Братск, Иркутск / О. С. Плеханова, В. С. Асламова, А. А. Асламов – Текст : непосредственный // Информационные и математические технологии в науке и управлении. – 2024. – № 4(36). – С. 132-145.
