Моделирование мезомасштабного переноса мелкодисперсной примеси в атмосфере с учётом стохастических пульсаций ветра

Д.Д. Ахмедов; Р.Т. Туркменова

doi:10.71310/pcam.4_74.2026.01

Авторы

Д.Д. Ахмедов Научно-исследовательский институт развития цифровых технологий и искусственного интеллекта Автор
Р.Т. Туркменова Научно-исследовательский институт развития цифровых технологий и искусственного интеллекта Автор

DOI:

https://doi.org/10.71310/pcam.4_74.2026.01

Ключевые слова:

атмосферный массоперенос, термодинамическая стратификация, турбулентность, антропогенное загрязнение, метод конечных разностей

Аннотация

Рассматривается разработка математической модели для оценки пространственного распределения выброса мелкодисперсной примеси от непрерывного высотного источника. В основу модели положено уравнение адвекции-диффузии, решаемое на пространственной сетке с логарифмическим сгущением узлов у земли. Для численного решения применяется метод расщепления по координатным направлениям и неявная схема. Особое внимание уделено способу параметризации пограничного слоя атмосферы. Для проверки точности и устойчивости предложенного алгоритма проведена серия вычислительных экспериментов для четырех метеорологических сценариев, характерных для города Ташкента. Полученные результаты подтверждают консервативность разностной схемы, а также наглядно отражают локальное влияние шероховатости ландшафта на структуру осаждения частиц загрязняющей примеси и приземные уровни концентрации.

Библиографические ссылки

Bailey B. N. Numerical considerations for Lagrangian stochastic dispersion models: eliminating rogue trajectories, and the importance of numerical accuracy // Boundary- Layer Meteorology. — 2017. — Vol. 162, №1. — P. 43–68. — doi: https://doi.org/10.1007/s10546-016-0181-6.

Chen I. [et al.] To which degree do the details of stochastic perturbation schemes matter for convective-scale and mesoscale perturbation growth? // Monthly Weather Review. — 2025. — Vol. 153, №3. — P. 447–469. — doi: https://doi.org/10.1175/MWR-D-24-0030.1.

Du S. Universality of the Lagrangian velocity structure function constant (????0) across different kinds of turbulence // Boundary-Layer Meteorology. — 1997. — Vol. 83, №2. — P. 207–219. — doi: https://doi.org/10.1023/A:1000216809160.

Krishnaprasad K. A. [et al.] The statistical overloading framework for accurate evaluation of pollutant dispersal with rigorous uncertainty estimation // Journal of Aerosol Science. — 2025. — Vol. 188. — Art. 106590. — doi: https://doi.org/10.1016/j.jaerosci.2025.106590.

Zhou Y. [et al.] Explore a deep learning multi-output neural network for regional multistep-ahead air quality forecasts // Journal of Cleaner Production. — 2019. — Vol. 209. — P. 134–145. — doi: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.10.243.

Oettl D. Evaluation of the revised Lagrangian particle model GRAL against wind-tunnel and field observations in the presence of obstacles // Boundary-Layer Meteorology. — 2015. — Vol. 155. — P. 271–287. — doi: https://doi.org/10.1007/s10546-014-9993-4.

Kelley N. D. [et al.] The impact of coherent turbulence on wind turbine aeroelastic response and its simulation: preprint: conference paper NREL/CP-500-38074. — Golden: NREL, 2005. — URL: https://docs.nrel.gov/docs/fy05osti/38074.pdf (дата обращения: 29.07.2026).

Briggs G.A. Plume rise // Meteorology and Atomic Energy 1968 / ed. by D. H. Slade. — Washington: U. S. Atomic Energy Commission, 1969. — P. 102–123.

Cunningham E. On the velocity of steady fall of spherical particles through fluid medium // Proceedings of the Royal Society A. — 1910. — Vol. 83. — P. 357–365. — doi: https://doi.org/10.1098/rspa.1910.0024.

Монин А. С., Обухов А. М. Основные закономерности турбулентного перемешивания в приземном слое атмосферы // Труды Геофизического института АН СССР. — 1954. — №24(151). — С. 163–187.

Dyer A. J. A review of flux-profile relationships // Boundary-Layer Meteorology. — 1974. — Vol. 7, №3. — P. 363–372. — doi: https://doi.org/10.1007/BF00240838.

Wallace J. M., Hobbs P. V. Atmospheric science: an introductory survey. — 2nd ed. — Amsterdam: Academic Press, 2006. — 483 p.

Ekman V. W. On the influence of the Earth’s rotation on ocean-currents // Arkiv f¨or Matematik, Astronomi och Fysik. — 1905. — Vol. 2, №11. — P. 1–52.

Hanna S. R. Applications in air pollution modeling // Atmospheric turbulence and air pollution modelling / ed. by F. T. M. Nieuwstadt, H. van Dop. — Dordrecht: D. Reidel Publishing Company, 1982. — P. 275–310.

Deardorff J. W. Convective velocity and temperature scales for the unstable planetary boundary layer and for Rayleigh convection // Journal of the Atmospheric Sciences. — 1970. — Vol. 27. — P. 1211–1213.

Andronache C. Estimated variability of below-cloud aerosol removal by rainfall for observed aerosol size distributions // Atmospheric Chemistry and Physics. — 2003. — Vol. 3, №1. — P. 131–143. — doi: https://doi.org/10.5194/acp-3-131-2003.

Wang X., Zhang L., Moran M. D. Bulk or modal parameterizations for below-cloud scavenging of fine, coarse, and giant particles by both rain and snow // Journal of Advances in Modeling Earth Systems. — 2014. — Vol. 6, №4. — P. 1301–1310. — doi: https://doi.org/10.1002/2014MS000392.

Yanenko N. N. The method of fractional steps: the solution of problems of mathematical physics in several variables. — Berlin: Springer, 1971. — 160 p.

Hundsdorfer W., Verwer J. G. Numerical solution of time-dependent advection-diffusionreaction equations. — Berlin: Springer, 2003. — 471 p.

Trefethen L. N., Bau D., III. Numerical linear algebra. — Philadelphia: SIAM, 1997. — 361 p.