Вычислительные эксперименты по оценке и прогнозированию распространения промышленных выбросов в атмосферном бассейне ташкентской области

Н. Равшанов; И. Набиева

Авторы

Н. Равшанов Научно-исследовательский институт развития цифровых технологий и искусственного интеллекта Автор
И. Набиева Научно-исследовательский институт развития цифровых технологий и искусственного интеллекта Автор

Ключевые слова:

скорость ветра, концентрация загрязнений, мониторинг, атмосфера, Чирчик

Аннотация

На основе разработанного математического обеспечения, в данной работе при ведены результаты численных расчетов по задаче мониторинга и прогнозирования концентрации промышленных выбросов загрязняющих веществ (CO2, пыли, аммиака) в городе Чирчик и Ташкентской области, выполненные при учете скоростей ветра на различных уровнях по высоте, а также устойчивой, неустойчивой и без различной стратификации атмосферы над рассматриваемым регионом. Оценка распределения поля концентрации на различных высотах осуществлялась для каждого загрязняющего вещества. Также анализировалось влияния скорости ветра на превышение предельно допустимой нормы концентрации вещества, и наоборот– на характер и скорость рассеивание вредных выбросов в приземной слое атмосферы. Численными расчетами установлены, диапазоны скоростей ветра при которых наблюдаются благоприятные условия (унос и рассеивание выбросов) для г. Чирчика, а также неблагоприятные условия, когда образуются устойчивые области загрязнения воздушного бассейна над городом и над территорией Ташкентской области в целом.

Библиографические ссылки

Shunxiang H, Feng L, Qingcun Z, Fei H and Zifa W Modeling and Optimal Control of Atmospheric Pollution Hazard in Nuclear and Chemical Disasters UTAM Symposium on the Dynamics of Extreme Events Influenced by Climate Change.– Procedia IUTAM 17. P. 79–90.– 2015. DOI: 10.1016/j.piutam.2015.06.012.

Kozii I., Plyatsuk I., Zhylenko T., Hurets l., Y. Bataltsev, Sayenkov D. Development of the Turbulent Diffusion Model of Fine Suspended Substances in the Lower Atmosphere Layer. ISSN 1392–1320 MATERIALS SCIENCE (MEDˇ ZIAGOTYRA).– Vol. 28,– No. 4.– 2022. DOI: 10.5755/j02.ms.30223

U. Im, J. H. Christensen, O. K. Nielsen and others. Contributions of Nordic anthropogenic emissions on air pollution and premature mortality over the Nordic region and the Arctic.– Atmos.Chem.Phys.,19,12975–12992,201. DOI: 10.5194/acp-19-12975-2019

Равшанов Н., Шарипов Д.К. Сопряженная модель нестационарного процесса перено са и диффузии аэрозольных выбросов в атмосфере.– В мире научных открытий. Красноярск,– 2010.– № 6.– С. 67–70.

Губанова Д.П., Кудерина Т.М., Чхетиани О.Г. и др. Экспериментальные исследования аэрозолей в атмосфере семиаридных ландшафтов калмыкии– Ландшафтно геохимический состав аэрозольных частиц. // УДК 502.07, 504.3.054, 550.423, 631.41. Геофизические процессы и биосфера– 2018. Т. 17 № 3. DOI: 10.21455/GPB2018.3-2

Алексеев А.К., Бондарев А.Е. Применение сопряженных уравнений в задачах верифи кации и валидации расчетов– Новые информационные технологии в автоматизиро ванных системах,– 2012. [7] Бондарев А.Е., Галактионов В.А., Чечеткин В.М. Анализ развития концепций и мето дов визуального представления данных в задачах вычислительной физики // Журнал вычислительной математики и математической физики.– 2011. Т. 51, N 4,– С. 669–683.

Fayzullayevich, J.V., Tan, G.F., Alex F.J., Agyeman P.K., Wu Y.J. Improvement of Dust Particle Suction Efficiency by Controlling the Airflow of a Regenerative Air Sweeper.– DOI 10.3390/app12199765. 2022-10-22

М.А. Кучумов Сопряженные задачи переноса и диффузии в проблеме оценки и про гноза состояния окружающей среды.//– 2015. www.bibliofond.ru/view.aspx?id=786131

Meng-Yi Jin a b, Le-Ying Zhang b, Zhong-Ren Peng c d, Hong-Di He a, Prashant Kumar, John Gallagher Effect of medium heterogeneities on reactive dissolution of carbonates // The impact of dynamic traffic and wind conditions on green infrastructure performance to improve local air quality// Science of The Total Environment Volume 917, 20 March– 2024. 170211 //doi.org/10.1016/j.scitotenv.2024.170211

Amorim J.H.– Volumes 461–462, 1 September 2013.– P. 541–551. doi.org/10.1016/j.scitotenv.2013.05.031

Francesco Barbano, Silvana Di Sabatino, Rob Stoll, Eric R. Pardyjak A numerical study of the impact of vegetation on mean and turbulence fields in a European-city neighbourhood // Building and Environment Volume 186, December– 2020. 107293 https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2020.107293

Ravshanov N., Nabieva I., Karshiev D. Conjugate Problem for Optimal Placement of Industrial Production Facilities. // International Journal of Theoretical and Applied Issues of Digital Technologies.– P. 15–26. https://doi.org/10.62132/ijdt.v7i2.175– 2024.

Ravshanov N., Tashtemirova N., Karshiyev D.A. Modelirovaniye protsessa rasprostraneniya aerozol’nykh chastits v pogranichnom sloye atmosfery s uchetom ikh pogloshcheniya i zakhvata rastitel’nym pokrovom. Problemy vychislitel’noy i prikladnoy matematiki № 2(56)– 2024.– S. 41–57.

Gongbo Chen, Shanshan Li and etc. A machine learning method to estimate PM2.5 concentrations across China with remote sensing, meteorological and land use information. Science of the Total Environment 636– 2018.– P. 52–60. Doi:10.1016/j.scitotenv. 2018.04.251 0048

Jan Duyzer, Dick van den Hout, Peter Zandveld, Sjoerd van Ratingen Representativeness of air quality monitoring networks. Atmospheric Environment // 104– 2015. 88e. www.elsevier.com/locate/atmosenv

Saurabh Kumar, Shweta Mishra, Sunil Kumar Singh A machine learning-based model to estimate PM2.5 concentration levels in Delhi’s atmosphere.– Heliyon 6– 2020. e05618. www.cell.com/heliyon

Mikalai Filonchyk, Volha Hurynovich, Haowen Yan Shuwen Yang Atmospheric pollution assessment near potential source of natural aerosols in the South Gobi Desert region,–– 2020. China, GIScience Remote Sensing, 57:2,– P. 227-244. DOI: 10.1080/15481603.2020.1715591

Christensen, J.H. “The Danish Eulerian Hemispheric model—A Three-dimensional Air Pollution Model Used for the Arctic.”– 1997. Atmospheric Environment 31 (24):– P. 4169–4191. doi:10.1016/S1352-2310(97)00264-1

Zhou, X., Z. Cao, Y. Ma, L. Wang, R. Wu, and W. Wang.“Concentrations, Correlations and Chemical Species of PM2.5/PM10 Based on Published Data in China: Potential Implications for the Revised Particulate Standard.” Chemosphere 144:– 2016.– P. 518–526

Ravshanov N., Muradov F., Akhmedov D. Mathematical software to study the harmful substances diffusion in the atmosphere. // Ponte.– Vol. 74.– No. 8/1.– 2018.– P. 171–179. DOI: 10.21506/j.ponte.2018.8.13.

Равшанов Н., Таштемирова Н., Мурадов Ф. Исследование существования и единственности решения задачи переноса и диффузии аэрозольных частиц в атмосфере. // Проблемы вычислительной и прикладной математики. Ташкент,– №1(7).– 2017.– С. 54–67.

Равшанов Н., Шафиев Т., Таштемирова Н. Нелинейная математическая модель для мониторинга и прогнозирования процесса распространения аэрозольных частиц в атмосфере. // Вестник ТУИТ.– №2(50).– 2019.– С. 45–60.

Ravshanov N., Nazarov S., Nazarov E. and Boborakhimov B. Development of a mathematical model of aerosol particles’ distribution process in the surface layer of the atmosphere taking into account the earth’s heterogeneous surface. // AIP Conf. Proc. 3004, 060004– 2024. https://doi.org/10.1063/5.0200769