Dự báo sự ô nhiễm nền của không khí thành phố

Mở đầu

Các điều kiện khí tượng ứng với sự ô nhiễm nền cao của không khí nên được nghiên cứu ở từng thành phố bằng cách phân tích kết quả quan trắc. Thông thường trong thành phố, tại mạng lưới trạm của Ủy ban Nhà nước về Khí tượng Thủy văn Liên Xô mỗi ngày thu lượm 50-100 mẫu không khí về các hợp phần tạp chất khác nhau.

Để đánh giá mức độ ô nhiễm khí quyển thành phố nói chung, người ta sử dụng những chỉ tiêu tổng quát khác nhau.

Một trong những chỉ tiêu ô nhiễm đơn giản nhất là nồng độ quy chuẩn (không thứ nguyên) các tạp chất ( q¯ size 12{ {overline {q rSup { size 8{ * } } }} } {}) lấy trung bình theo toàn thành phố và theo tất cả các hạm quan trắc:

qˉ∗1N∑i=1Nqiqˉi size 12{ { bar {q}}*= { {1} over {N} } Sum cSub { size 8{i=1} } cSup { size 8{N} } { { {q rSub { size 8{i} } } over { { bar {q}} rSub { size 8{i} } } } } } {}, (7.1)

trừ những tạp chất đặc thù, tức các tạp chất đi vào 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 và các nồng độ trung bình ngày q¯ size 12{ {overline {q}} } {} của các tạp chất riêng lẻ (CO, SO₂, NO₂): các hệ số tương quan giữa P và q¯ size 12{ {overline {q}} } {} ở Lêningrat và Chita tuần tự bằng 0,76 và 0,82 đối với SO₂, 0,70 và 0,84 đối với NO₂, 0,58 và 0,69 đối với CO.

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

Phương pháp nhận dạng

ρ j 2 = ∑ k = 1 5 x k − x ˉ k j σ x k j 2 size 12{ρ rSub { size 8{j} } rSup { size 8{2} } = Sum cSub { size 8{k=1} } cSup { size 8{5} } { left ( { {x rSub { size 8{k} } - { bar {x}} rSub { size 8{k j} } } over {σ rSub { size 8{x size 7{k} size 6{ }j} } } } right ) rSup { size 8{ 2} } } } {}

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 này, người ta sử dụng những cặp tiên lượng sau: u10 size 12{u rSub { size 8{"10"} } } {}và ΔT size 12{ΔT} {}, u500 size 12{u rSub { size 8{"500"} } } {} và 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 size 12{u rSub { size 8{"10"} } } {} tại độ cao 10 m, tức tại mực cột đo gió, và hiệu ΔT size 12{ΔT} {} nhiệt độ không khí ở mặt đất T0 size 12{T rSub { size 8{0} } } {} và tại độ cao 500 m T500 size 12{T rSub { size 8{"500"} } } {}, trên hình 7.1 b - tốc độ gió u500 size 12{u rSub { size 8{"500"} } } {} và giá trị (P’) của tham số P ở ngày trước. Các đồ thị tương tự được dựng cho từng thành phố, sử dụng tất cả những tài liệu quan trắc trong một số năm. Với mục đích đó, theo các trị số ΔT size 12{ΔT} {} và u10 size 12{u rSub { size 8{"10"} } } {} quan trắc trên đồ thị (hình 7.1 a), người ta chấm các điểm và cạnh chúng ghi giá trị của tham số P xác định trong chính thời hạn xác định ΔT size 12{ΔT} {}, u10 size 12{u rSub { size 8{"10"} } } {}. 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 size 12{u rSub { size 8{"500"} } } {} và P’. Những đồ thị này xây dựng riêng rẽ không những cho mỗi thành phố, mà 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 thành phố

a) phụ thuộc của tham số P vào hiệu nhiệt độ trong lớp 0-500 m ( ΔT size 12{ΔT} {}) và vào tốc độ gió tại mực cột đo gió ( u10 size 12{u rSub { size 8{"10"} } } {}); b) phụ thuộc của tham số P vào tốc độ gió tại mực 500 m ( u500 size 12{u rSub { size 8{"500"} } } {}) và giá trị P ở ngày 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 và nâng cao (P > 0,3-0,4) được thấy trong những trường hợp sau:

1) Gió sát mặt đất gần với lặng gió và trạng thái nghịch nhiệt của phần phía dưới của lớp biên;

2) Tốc độ gió vừa (2-3 m/s) và giảm mạnh nhiệt độ không khí theo độ cao ( ΔT>3 size 12{ΔT>3} {}^oC/100 m).

Sự hiện diện của cực đại này 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 100-200 m): trong gió yếu và phân tầng nghịch (trao đổi rối suy yếu), những tạp chất này được bảo tồn trên độ cao; trong gió mạnh trao đổi rối phân tán tạp chất đi khắp lớp biên; và chỉ trong tốc gió vừa và không có nghịch nhiệt độ thì các phát thải từ những nguồn cao trong khi lan truyền xuống dưới và lên trên sẽ tạo nên mức ô nhiễm không khí nâng cao ở gần mặt đất;

3) Mức ô nhiễm cao nhất ở ngày 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 là những tham số đầu vào ΔT size 12{ΔT} {}, u10 size 12{u rSub { size 8{"10"} } } {}, u500 size 12{u rSub { size 8{"500"} } } {}, người ta dùng những trị số dự báo của chúng (dự báo được theo một hệ phương pháp nào 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 ngày hiện tại và được sử dụng với tư cách là tham số đầu vào trên hình 7.1 b khi dự báo mức ô nhiễm cho ngày 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 u10 size 12{u rSub { size 8{"10"} } } {}_,ΔT size 12{ΔT} {}) và theo hình 7.1 b (P _P’, u500 size 12{u rSub { size 8{"500"} } } {}).

Chúng tôi dẫn thí dụ dự báo P. Nếu theo số liệu dự báo khí tượng ngày mai dự đoán được

u10 size 12{u rSub { size 8{"10"} } } {}=3m/s, ΔT=2 size 12{ΔT=2} {}^oC/100 m và u500=8 size 12{u rSub { size 8{"500"} } =8} {} m/s, theo số liệu quan trắc hôm nay P’ = 0,18, thì theo hình 7.1a, ta tìm được:

P u10 size 12{u rSub { size 8{"10"} } } {}_,ΔT size 12{ΔT} {}= 0,17,

còn theo hình 7.1 b:

P _P’, u500 size 12{u rSub { size 8{"500"} } } {}= 0,18.

Với những trị số sau cùng làm đầu vào của đồ thị 7.1 c, cuối cùng ta tìm được rằng mức ô nhiễm ngày mai dự đoán bằng 0,17. Thường người ta dự báo nhóm, trong trường hợp đang xét là nhóm III - 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 size 12{u rSub { size 8{"10"} } } {} và ΔT size 12{ΔT} {} trên hình 7.2 a, P’ và gradient ngang ΔH850 size 12{ΔH rSub { size 8{"850"} } } {} của độ cao mặt 850 hPa trên hình 7.2 b. Những đường cong dẫn ra trên các hình này dựa trên phân tích tài liệu thực nghiệm là 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 và nghịch nhiệt độ ( ΔT<0 size 12{ΔT<0} {}), xác suất mức ô nhiễm cao nhất bằng 60-100 %. Xác suất mức cao nhất ứng với những giá trị nhỏ của gradient ΔH850 size 12{ΔH rSub { size 8{"850"} } } {} (tốc độ gió tỉ lệ với nó) và 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 (P ΔH850 size 12{ΔH rSub { size 8{"850"} } } {}_P’) và hình 7.2 a (P u10 size 12{u rSub { size 8{"10"} } } {}_,ΔT size 12{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 và đối lưu của niệt độ không khí, biến trình ngày, 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 và những bản đồ địa hình các mặt 850 và 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 và bản đồ mặt 850 hPa.

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

a) độ lặp lại (số trường hợp) P 0,3 size 12{ >= 0,3} {} tùy thuộc hiệu các nhiệt độ không khí ΔTc size 12{ΔT rSub { size 8{c} } } {} và tốc độ gió u10 size 12{u rSub { size 8{"10"} } } {};

b) độ lặp lại (số trường hợp) P 0,3 size 12{ >= 0,3} {} tùy thuộc gradient địa thế vị mặt 850 hPa và trị số P’; c) xác suất dự báo (số trường hợp) P 0,3 size 12{ >= 0,3} {} 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¯ size 12{ {overline {γ}} } {} của nhiệt độ trong lớp 0-500 m theo số liệu thám không lúc 21 giờ của các ngày trước và hiệu giữa nhiệt độ không khí tại độ cao 2 m lúc 21 giờ và nhiệt độ cực tiểu tại cùng độ cao này trong vòng đêm tới ( ΔT1=ΔT21−ΔTmin size 12{ΔT rSub { size 8{1} } =ΔT rSub { size 8{"21"} } - ΔT rSub { size 8{"min"} } } {}). Dự báo các nghịch nhiệt lúc 15 giờ (hình 7.3 b) được lập theo γ¯ size 12{ {overline {γ}} } {} ở lớp 0-500 m lúc 03 giờ và hiệu ΔT size 12{ΔT} {} giữa nhiệt độ không khí cực đại tại độ cao 2 m trong ngày tới và nhiệt độ lúc 03 giờ ( ΔT2=ΔTmax−ΔT03 size 12{ΔT rSub { size 8{2} } =ΔT rSub { size 8{"max"} } - ΔT rSub { size 8{"03"} } } {}). Các nghịch nhiệt mặt đất và nghịc nhiệt nâng cao được dự báo theo những đồ thị tương tự như hình 7.3 với xác suất 80-90 %.

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

và trạng thái không nghịch nhiệt ở Kiev cho 9 giờ (a) và 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 và H850 size 12{H rSub { size 8{"850"} } } {} trong bán kính 500 km trên hiệu nhiệt độ không khí tại mặt 925 hPa và ở mặt đất. Khi tỉ số này 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.