исследование, моделирование и прогноз загрязнения

На правах рукописи
СВИНУХОВ В л а д и м и р Геннадьевич
ИССЛЕДОВАНИЕ, МОДЕЛИРОВАНИЕ
И ПРОГНОЗ ЗАГРЯЗНЕНИЯ
АТМОСФЕРЫ В ГОРОДЕ
11. 00. 11 - охрана окружающех! среды
и рацтюнальное использование природных ресурсов
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени
доктора географических наук
Владивосток
1997
Работа выполнена в Дальневосточном иаучно-псследовательскол
гидрометеорологическом институте Федеральной службы России п(
г и д р о м е т е о р о л о г и и и м о н и т о р и н г у о к р у ж а ю щ е й среды i
Владивосто1гском филиале Российской таможенной академии
Официальные оппоненты:
доктор географических наук, с.н.с.
доктор географических наук, профессор
доктор географических наук, профессор
Л. Р . Сонькин
Ю. П. Переведенцев
К. П. Березников
Ведущая организация:
Pocciu'icKHH государственный гидрометеорологический институт
(Санкт-Петербург)
Защита состоится 11 июня 1997 г. в 10 часов на заседании
диссертационного совета (Д.200.24.01) по защите диссертаций на
соискание ученой степени доктора наук в Тихоокеанском институте
географии ДВО РАН по адресу: 690041, г. Владивосток, ул. Радио, 7.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Тихоокеанского
института географии ДВО РАН.
Автореферат разослан
" ^'^"
Ученый секретарь
диссертационного совета,
кандидат географических HtfyK
(Infbt^M^^
1997 г.
Г. П. Скрыльник
3
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность проблемы. Высокая концентрация загрязняющих
веществ в атмосфере городов и промышленно развитых центров на­
носит огромный вред здоровью населения п большой ущерб сельско­
му и лесному хозяйству, промышленности, жилым зданиям и техни­
ческим сооружениям, историческим памятникам. Прямое и косвен­
ное воздействие загрязненной атмосферы приводит к снижению про­
изводительности труда, повыгаенно11 заболеваемости и даже смертности
среди населения. Загрязнение воздуха существенно увеличивает ко­
личество различных заболеваний. Уменьшение доходов от потерь
сельскохозяйственной продукции при загрязнении атмосферы связа­
но с заболеванием скота, снижением урожайности, ухудшением то­
варного вида и качества продукции из-за содержания в атмосфере
вредных веществ.
В настоящее время экологическое неблагополу^гие отмечается прак­
тически во всех городах и промышленно развитых центрах Сибири и
Дальнего Востока. Высокие концентрации возникают здесь из-за час­
той повторяемости туманов, приподнятых и приземных температур­
ных инверсий в сочетании со слабыми скоростями ветра. Такие ме­
теоусловия являются неблагоприятными для рассеивания примесей
в атмосфере и способствуют формированию высоких концентраций в
приземном слое воздуха.
Сложная экологтгческая обстановка говорит о необходимости изу­
чения и оценки негативных последствий антропогенного воздействия,
ставит задачи краткосрочного и долгосрочного (перспективного) про­
гноза загрязнения атмосферы с целью предотвращения пли уменьше­
ния ущерба народному хозяйству н вреда здоровью населения.
Цель н задачи исследования. Целью работы является комплекс­
ная оценка уровня загрязнения атмосферы в городах, модельные оцен­
ки распространения примесп в атмосфере, разработка и обоснование
методов краткосрочного и долгосрочного (перспективного) прогнозг
загрязнения воздуха в городе.
Для достижения цели последовательно решались следующие задачхг
- сформировать архпв (на технических носителях) информации с
загрязнении атмосферы городов основными загрязняющими вещества
ми (пыль, двуокись серы, двуокись азота, окись углерода) и метеоро­
логическими параметрами по данным стационарной сети наблюдени!!;
- оценить пространственную, сезонную и многолетнюю изменчи­
вость загрязнения атмосферы в городах;
- провести анализ комплекса связей между метеопараметрами и
загрязняющими веществами;
- разработать статистические модели краткосрочного прогноза за­
грязнения атмосферы в городе;
- применить численную модель расчета рассеивания примеси с
учетом приподнятых температурных инверсий для долгосрочного (пер­
спективного) прогноза загрязнения атмосферы.
Научная новизна работы заключается в следующем:
- исследована пространственная, сезонная и многолетняя измен­
чивость загрязнения атмосферы в городах;
- проведены исследования по взаимосвязи комплекса метеорологи­
ческих параметров и концентраций загрязняющих веществ;
- впервые разработана и предложена физико-статистическая мо­
дель для краткосрочного прогноза загрязнения атмосферы в городе,
при реализации которой на первом этапе осуществляются классифи­
кация совокупности метеорологических параметров и прогноз усло­
вий рассеивания примеси, а на втором - прогноз концентраций за­
грязняющих веществ в атмосфере;
- впервые расчетным путем пол\-чены карты долгосрочного (пер­
спективного) прогноза средних концентращпг с учетом приподнятых
температурных инверсий и общедоступной климапгееской информащиц
- разработан на персональной ЭВМ и внедрен прогностический
комплекс программ, включающий набор фпз1н<о-статистических и
численной моделей для краткосрочного и долгосрочного (перспек­
тивного) прогноза загрязнения атмосферы в городе.
Н а з а щ и т у выносится:
1. Оценка пространственной, сезонной и многолетней изменчивос­
ти загрязнения атмосферы в городах.
2. Исследование взаимосвязи комплекса метеорологических пара­
метров и концентраций загрязняющих веществ.
3. Статистические модели краткосрочного прогноза загрязнения
атмосферы.
4. Физико-статпстическая модель краткосрочного прогноза загряз­
нения атмосферы в городе с предварительной классификацией сово­
купности метеорологических параметров.
5. Численная модель долгосрочного (перспективного) прогноза сред­
них концентраций с учетом приподнятых температурных инверсий и
общедоступной климатической информации.
Практическая ценность работы. Результаты, полученные в ра­
боте, имеют вансное народно-хозяйственное значение и могут быть
использованы при:
а) оценке эффективности природоохранных мероприятий;
б) выборе пунктов размещения крупных промышленных объектов;
в) перспективной оценке состояния загрязнения воздушного басceiiHa городов и промышленных центров;
г) оценке влияния загрязнения окрз'жающей среды на здоровье
населения;
д) краткосрочном прогнозировании загрязнения воздуха в городе;
е) экологической экспертизе промышленных предприятий;
ж) районировании территории по степени загрязнения с целью
строительства п реконструкции микрорайонов города.
Отдельные результаты исследования уже успешно используются в
практической деятельности Приморского краевого комитета охраны
окружающей среды и природных ресурсов; они внедрены в учебный
процесс Владивостокского филиала Российской таможенной академии,
ДВГУ, ДВГТУ, Дальрыбвтуза (ТУ). Результаты работы вошли в кол­
лективные монографии, были использованы в экологическо11 програм­
ме "Долговременная программа охраны природы и рационального ис­
пользования природных ресурсов Приморского края до 2005 г.".
Личный вклад автора. Основные результаты получены автором
в процессе его работы над плановыми и инициативными темами.
Автором собраны, обработаны и проанализированы имеющиеся ма­
териалы о загрязнении атмосферы основными ингредиентами и взаи­
мосвязи их с комплексом метеорологических параметров, определя­
ющих рассеивание примеси. Реализован ряд прикладных программ
для исследования, краткосрочного и долгосрочного (перспективного)
прогноза загрязнения атмосферы. Предложен новый подход к крат­
косрочному прогнозу загрязнения атмосферы. Разработаны модели
прогноза загрязняющих веществ в атмосфере города.
Апробация работы. Основные результаты исследований доклады­
вались на научных семинарах и Ученых Советах ДВНИГМИ, ТИГ
ДВО РАН, ДВГУ, международных конференциях ASAAQ (Шанхай,
1990 г., Сеул, 1995 г.), международной научно-практической конфе­
ренции "Регион и география"(Пермь, 1995), Международной конфе­
ренции "Экология и безопасность жизнедеятельности" (Владивосток,
ДВГТУ, 1994), Международной конференции "Северная Пацифика"
(Владивосток, ДВГУ, 1994), Юбилейной научной конференции Даль­
рыбвтуза — ТУ (Владивосток, 1996), Юбилейной на^^чно!! конферен­
ции, посвященной 150-летию Русского Географического Общества
(Владивосток, 1995), Международной конференции "Современная гео­
графия и окружающая среда"(Казань, 1996).
Публикации. По теме диссертацни опубликовано свыше 40 работ,
в том числе три монографии,
Объем и CTpjTCTypa работы. Диссертация состоит из введения, семи
глав и заключения. Список литературы, включает 244 наименования.
Объем работы состав.пяет 230 страниц, 43 рисунка, 64 таблицы.
СОДЕРЛ^АНИЕ РАБОТЫ
Во введении обосновывается актуальность проблемы, формули­
руются цели II задачи исследования, отмечается научная новизна и
практическая значимость работы. Перечисляются основные положе­
ния, выносимые на защиту.
В первой главе излагаются общие проблемы загрязнения атмосфе­
ры вредными веществами и определяется понятие "загрязнение" ат­
мосферы. Перечисляются основные источники антропогенного загряз­
нения воздуха и приводится их классификация. В настоящее время в
aTMOctlKpy поступает большое количество разлшшых вредных веществ.
Все они, в зависимости от вида источников и размеров выбросов, мо­
гут быть разделены на три группы. В первую входят пыль, сернистый
газ, окись углерода, окислы азота — основные загрязняющие вещест­
ва, связанные с процессами сжигания топл:ива. Они поступают в атмо­
сферу в больших количествах. Во вторую группу отнесены свинец,
кадмий, ртуть, принад.чежащие к числу наиболее токсичных веществ.
В третью группу входят специфические вредные вещества и их соеди­
нения, При этом, по литературным данным, 86% всех выбросов в
атмосферу приходится на долю окиси углерода и пыли, окислов серы
и азота, \2'Уи составляют углеводороды и всего 2% - остальные за­
грязняющие вещества. Таким образом, выбор в качестве изучаедтых и
прогнозируемых параметров таких загрязняющих веществ, как пыль,
сернистьпт газ, окись углерода, окислы азота, является наиболее акту­
альным для промышленно развитого города.
Источником информации о загрязняющих веществах являютс?
данные, полученные с сети постов Общегосударственной службы на
блюдений и контроля за загрязнением атмосферы (ОГСНКА). В за
ключении первой главы обсуждаются метеорологические условия пере
носа и рассеивания примеси в атмосфере.
Во второй главе приводится обзор литературы по проблеме про­
гноза загрязнения атмосферы. В настоящее время можно выделить
несколько направлений исследования. Одно из них связано с разра­
боткой статистических методов. В качестве предикторов использу­
ются только метеорологические параметры. Такие методы применя­
ют при наличии обширных индустриальных территорий, слабо осве­
щенных данными наблюдений за содержанием примесей в воздухе. В
районах, где организован регулярный контроль загрязнения атмо­
сферы, используют статистические схемы, в число предикторов ко­
торых входят и измеренные значения концентраций. Разработаны
схемы прогноза загрязнения воздуха на основе линейной и логариф­
мической регрессии. В качестве предикторов обычно выбираются та­
кие величины, как разность значений температуры у земли и на
уровне 850 гПа, температура воздуха у поверхности земли, среднесу­
точная температура, скорость ветра на уровне поверхности земли и
850 гПа, направление ветра и др. Достоинством этих схем являются
разработанность математического аппарата, простота реализации,
возможность обойтись без инвентаризации выбросов. Однако следует
отметить тот недостаток, что при указанных схемах прогноза зара­
нее задается структура связи между концентрациями загрязняюпщх
веществ и метеорологическими параметрами. Прогноз загрязнения
воздуха в городах Российской Федерации осуществляется методом
последовательной графической регрессии с учетом влияния синопти­
ческих условий на загрязнение атмосферы (Сонькин, 1990). Следует
отметить, что анализ синоптических условий загрязнения воздуха
связан с определенными трудностями. Достаточно часто трудно объ­
ективно оценить синоптическую ситуацию вследствие ее большой из­
менчивости, а иногда нечеткой выраженности. Кроме этого, метод
последовательной графической регрессии является исключительно
ручным и не реализован на ЭВМ. С развитием вычислительной тех­
ники назрела необходимость в развитии методов и подходов прогно­
зирования загрязнения атмосферы, которые будут давать хорошую
оправдываемость, будут достаточно просты и могут быть реализова­
ны на персональных ЭВМ.
Другой подход к расчету и прогнозу концентраций загрязняющих
веществ в атмосфере связан с гауссовскими моделями. Недостатки ста­
тистических (гауссовских) моделей в основном заключаются в слабом
учете зависимости дисперсий от физических и метеорологических факто­
ров, таких например, как изменение ветра с высотой, шероховатость и
неоднородность подстилающей поверхности, устойчивость атмос(]эеры. Та­
кой подход является сугубо эмпирическим и в ряде случаев приводит к
значительным ошибкам. Еще один подход к прогнозу загрязнения атмо«1эеры связан с численным решеш^ем уравнения атмосферной диф£1)узии с
заданными граничными и начальными условиями, теоретические основы
которого изложены в монографиях М. Е. Берлянда (1975, 1985). Метод
получил широкое развитие в трудах ГГО им. А. И. Воейкова, и с его
помощью дост1П"ается достаточно хорошее согласование рассчитанных и
измеренных концентращш. Третий подход связан с использованием моделе11 пограничного слоя атмос(}>еры, которые позволяют получить вер­
тикальные профили ветра и коэф(1)иц11ента турбулентности. Эти профи­
ли служат входными параметрами при решеншх уравнения диффуз1П1.
Тем не менее вопросы расчета и долгосрочного (перспективного)
прогноза загрязнения атмосферы с учетом влияния
приподнятых
температурных инверсш"! (ПТИ) на формирование полей концентра­
ций загрязняющих веществ до спх пор должным образом не исследо-
10
ваны. Вопрос о влиянии ПТИ на распространение примеси от про
мышленных источников является весьма актуальным, ибо известно
что в ряде регионов страны сравнительно часто имеют место ано
мальные условия, г.е. приподнятые температурные инверсии (по
вышение температуры воздуха с высотой начиная с некоторого уров
ня в атмосфере), при которых может наблюдаться существенное уве­
личение концентраций в приземном слое воздуха. В работе ставится
задача уточнить в рамках методики, разработанной в ГГО им. А. И.
Воейкова, схемы расчета разовых, а также осредненных за длитель­
ный период времени концентраций за счет учета реальной структу­
ры приподнятых температурных инверсий, а также применить мо­
дель для расчета и долгосрочного (перспективного) прогноза загряз­
нения атмосферы.
'
В третьей главе рассматриваются вопросы оценки состояния за­
грязнения воздушного бассейна городов Приморского края, излагают­
ся методики исследований и приемы анализа информации, приводит­
ся характеристика используемого материала. Исходными данными для
анализа загрязнения атмосферы послужили материалы, полученные
на стационарных постах слежения за загрязнением атмосферы. Иссле­
дования и анализ проводились по примесям: двуокись серы (SO,),
двуокись азота (N0,), окись углерода (СО), взвешенные вещества (пыль).
Выбросы этих веществ составляют до 90% от уровня всех выбросов в
атмосферу промышленными предприятиями.
При исследовании влияния метеорологических и синопт1Тческ11Х
условий формирования периодов с высоким'загрязнением воздуха,
разработке краткосрочных прогнозов, моделировании и долгосроч­
ном (перспективном) прогнозе загрязнения атмосферы использова­
лись метеорологические параметры (температура воздуха, направле­
ние и скорость ветра, относительная и абсо.чютная влажность возду­
ха у поверхности земли и на высоте 500 м и др.), синоптические
11
бюллетени гидрометцентра России, сведения о выбросах загрязняю­
щих веществ в воздух от стационарных источников и автотранспор­
та, технологические параметры источников загрязнения (высота ис­
точников, начальная скорость выхода смеси из устья трубы, радиус
устья трубы, температура газов и др.); были использованы данные,
полученные в городах Приморского края за 1987—1994 гг. Для ком­
плексного анализа данных ппфоко привлекались физические методы
анализа (синоптические и географические), физико-статистические
методы анал1гза и прогноза загрязнения воздуха (корреляционный и
факторный анализы, разложение полей в ряды по естественным ор­
тогональным функциям, регрессионный и дискримпнантный анали­
зы), методы математического моделирования. При выполнении рабо­
ты принималась во внимание большая изменчивость концентраций
загрязняющих примесей в атмосфере. Причины, определяющие та­
кую изменчивость, наряду с метеорологическими процессами могут
быть связаны с неравномерностью во времени выбросов в атмосферу.
В связи с этим при исследованиях из^'чалась годовая динамика загряз­
няющих веществ в атмосс1)ере. Использовалась информация одновре­
менно о динамике уровней загрязнения отдельными примесями (пы­
лью, сернистым газом, окисью углерода и двуокисью азота) и о дина­
мике годовых объемов выбросов этих примесер!. Анализируя особен­
ности совместного изменения концентраций загрязняющих веществ и
выбросов, можно сделать вывод, что в основном общая за весь период
направленность тенденции изменения концентраций в целом опреде­
ляется общей направленностью тенденции изменения своей первопри­
чины - годового объема выбросов. Такой вывод является основанием
для использования численных моделей при долгосрочном (перспек­
тивном) прогнозе концентраций загрязняющих веществ в атмосфере.
При исследовании годового и сезонного хода взвешенных веществ
в городах обнаружено, что во Владивостоке в годовом ходе наблюда-
12
ются два минимума - летом (в июле) и осенью (в октябре) и два
максимума — весной (в марте) и зимой (в декабре). Причем концент­
рации взвешенных веществ за год были несколько больше ПДКсс. В
годовом ходе двуокиси азота отмечаются два максимума - весной и
осенью и два минимума — зимой и летом. Концентрации двуокиси
азота во все месяцы и сезоны и за все годы больше ПДКсс в 2-3 раза.
Годовой ход концентрации окиси углерода более сглаженный, и все
же можно выделить два максимума — осенью {в октябре-ноябре) и
зимой (в декабре-январе) и основной минимум — весной (в марте).
Концентрации СО, хотя не превышают ПДКсс, но в среднем за год
близки к 1 ПДКсс (0(,д = 2,58 мг/м^).
Следует отметить, что годовой ход концентраций загрязняюхцих
веществ в атмосфере г. Владивостока не является характерным для
городов Приморского края. Иной годовой ход имеют концентрации
загрязняющих веществ в г. Уссурийске, где концентращ^и пыли мак­
симальны осенью, весной и летом, а концентрации СО максимальны
зимой и весной. Концентрации СО превышают ПДКсс только зимой,
концентрации двуокиси азота выше ПДКсс во все сезоны года, а
концентрации пыли ниже ПДКсс преимущественно летом. Можно
отметить очень похожее распределение концентраций загрязняющих
веществ в г. Артеме.
Распределение концентраций пыли в г. Дальнегорске носит ста­
бильный характер и практически во все месяцы года превышает
ПДКсс. Они незначительно уменьшаются осенью и в первую полови­
ну зимы. Концентрации пыли достигают максимума и превышают
ПДКсс в г. Дальнегорске зимой и летом, а концентрации двуокиси
азота особенно высоки весной и летом. Подобный годовой ход кон­
центраций загрязняющих веществ можно наблюдать в пос. Рудная
Пристань.
В этой же главе рассматриваются метеорологические условия рас­
сеивания примеси. Такие исследования будут полезны для наиболее
13
оптимального варианта размещения промышленных предприятий на
территории края. Для изучения метеорологических условий рассеи­
вания примеси рассчитывался комплекс метеорологических парамет­
ров, способствующих как загрязнению, так и очищению атмосферы.
Рассчитывался коэффициент Km:
Р +F
где Р т - повторяемость скоростей ветра 0-1 м/с, %; Р^ - повторяе­
мость туманов, %; Р^ - повторяемость числа дней с осадками >1,0
мм, %; Р^ — повторяемость скорости ветра >6 м/с, %. Таким обра­
зом, в числителе приводится повторяемость метеорологических пара­
метров, способствующих загрязнению атмосферы примесями, в зна­
менателе - способствующих к самоочищению атмосферы. Для райо­
нирования территории использовались данные более 20 метеороло­
гических станций. При Кт<0,8 - зона благоприятных условий
рассеивания примеси; при 0,8<Кт<1,2 - зона ограниченно благо­
приятных условий рассеивания примеси; при К т > 1 , 2 - зона небла­
гоприятных условий рассеивания примеси в атмосфере.
Анализ полученных результатов показывает, что к неблагоприят­
ным зонам рассеивания примеси относятся районы севера Примор­
ского края и районы, примыкающие к Уссурийскому заливу. Зона
огран1гченно благоприятных условий рассеивания проходит с севера
края на юг, захватывая г. Дальнегорск. Такое районирование позво­
ляет выбрать наиболее оптимальный вариант размещения промыш­
ленных предприятий по условиям рассеивания примеси.
'
В четвертой главе анализируется зависимость концентраций за­
грязняющих веществ в атмосфере от метеорологических параметров,
рассматриваются особенности загрязнения воздуха при туманах и по­
казываются синоптические условия формировашга периодов высокого
загрязнения атмосферы. В качестве метеопараметров к анализу при-
ы
влекались данные наблюдений за направлением (d) и скоростью ветра
(V), температурой (Т^) и влажностью воздуха (А^), температурой точ­
ки росы (вр) на уровне подстилающей поверхности, а также скоростью
ветра {V.Qg), температурой (Т.^^) и влажностью (А.^^) воздуха на уров­
не 500 м над поверхностью земли. По данным аэрологической стан­
ции ежедневно рассчитывалась высота слоя перемещения воздуха в
среднем за сутки (Н) и за 10 часов местного времени (Hj^). В качестве
параметра, отражающего вертикальную устойчивость атмосферы, был
выбран параметр Т=Т^рд-Тр, а также параметр 1/8Т, где 5Т=(Т.рр-Тр)/2.
Кроме.этого, по данным приземных синоптических карт вычислялись
операторы Лапласа (V^P^.V^T^) и Якоби (Рц, Т^). Известно, что лапла­
сианы типа V^P количественно характеризуют значение вертикальной
составляющей вихря,скорости, а якобианы типа (Р,Т) являются ин­
дикаторами адвективных изменений метеорологьгаеских величин. Бйл
рассчитан также безразмерный параметр, характеризующий страти­
фикацию погранично1;о,слоя атмосферы:
'
'
-
'
••
R _ g
(AF/AZ)
' ST((V,,,~V,)/AZy-'
где g — ускорение свободного падения; AZ - изменение высоты атмо­
сферы. Таким образом, в анализе использовалось 20 переменных.
Следует подчеркнуть, что оценка загрязнения является, возможно,
наиболее приемлемой, когда применяется сезонная схема анализа.
Сезонный период является относительно однородным, и, следова­
тельно, мало изменяются такие параметры, как солнечная радиация
и температурные градиенты. В качестве параметров, отражающих
загрязнение воздуха, использовались данные о загрязнении атмос(]зеры сернистым газом, двуокисью азота, окисью углерода и пылью.
Кроме этого, вычислялся интегральный показатель загрязнения ат­
мосферы P=m/n, где п - общее число наблюдений в городе за данный
день, m - количество случаев за данный день на всех пунктах на-
]5
блюденпя за загрязненпем атмосферы с концентрацпей сГ'1,5с]", где
q" - средняя коидентрацня ла рассматриваемый сезон (Сонькпн, 1990).
Статистическая значимость коаффидпентов корреляции оценивалась
по критерию Фишера при 5'У<, -ном уровне значимости.
В результате анализа можно отметить, что зимой почти во всех
городах (пунктах) отмечаются наибольшие коэффициенты корреля­
ции между метеопараметралп! и двуокисью азота. Так, коэффициен­
ты корреляции между концентрацпей N 0 , , температурой воздуха и
абсолютной влажностью составляют 0,39 -^ 0,45, со скоростью ветра 0,39. Статистпчески значимые связи (г=0,21-0,41) отмечаются также
между кони,ентрацией SO,, и температурой воздуха. Весной наиболь­
шие статистически значимые коэффициенты корреляции имеют место
между СО и температурой воздуха (г= -0,35+ -0,66). Летом прослежи­
вается связь между концентрациями N0,, и SO,, и скоростью ветра
{г=-0,28 -; -0,40). Осенью, как и весной, отмечается связь между СО и
температурой воздуха (г = -0,22 ^ -0,65). Статистнчесхси значимые
связи имеют место между содержанием пыли в воздухе и абсолютной
влажностью (г = 0,30 + 0,31). Для газообразных загрязнителей атмо­
сферы (N0., и СО) в г. Владивостоке в зимний период наблюдались
положительная корреляция параметра Р с температурой на уровне
500 м, с температурой и точкой росы на уровне подстилающей по­
верхности и слабые отрицательные связи со скоростью ветра у поверх­
ности и на уровне 500 м, а также с высотой слоя перемешивания и
параметром з'сгопчивостп Т=Т.^,ц,-Т,|. Изменение концентраций пыли в
атмосфере г. Владивостока в зимний период нельзя объяснить измен­
чивостью какого-либо одного метеоэлемента. Слабая отрицательная
зависимость отмечалась с температурой воздуха (Т,^, Т.„„) и точкой
росы (1,|), коэффициенты корреляции с другими метеопараметрами не­
значимы. Содержание примесей в воздухе в значительной степени за­
висит от величины па}>аметра Р в предшествуюпцге сутки. Коэффици-
16
енты корреляции между Р и Рп-1 самые высокие как для газообраз­
ных примесей, так и для пыли и составляют соответственно г^р_=0,64,
Грд=0,40 и г^^^^=0,61 в зимний период. Однако изменчивостью загряз­
нения в предпзествующие сутки можно объяснить только незначи­
тельную часть наблюдений дисперсии величины параметра Р: для N0^
и пыли - около 40%, для СО - 14%. В летний период корреляцион­
ные связи параметра Р с метеопараметрами значительно слабее.
Таким образом, объяснить изменение концентрации загрязняю­
щих вепдеств изменением отдельно взятого метеоэлемента не пред­
ставляется возможным. Очевидно, при исследовании изменения кон­
центраций загрязняющих веществ в воздухе в зависимости от метео­
рологических условш! необходимо не только привлекать к анализу
большее число метеорологических параметров, но и изучать влияние
этих факторов на загрязнение воздуха в комплексе.
В пятой главе изучается комплексное влияние метеорологичес­
ких параметров на загрязнение воздуха и предлагаются статистичес­
кие модели пошаговой множественной регрессии, дискриминантного
анализа и физико-статистическая модель с предварительной класси­
фикацией метеоданных для краткосрочного прогноза загрязнения ат­
мосферы в городе.
Предложенные модели и схемы расчета проверялись на данных
стационарной сети наблюдения за загрязнением атмосферы городов
Приморского края (Владивосток, Артем, Спасен-Дальний, пос. Руд­
ная Пристань).
При регрессионном анализе в качестве предикторов в уравнениях
использовались: значение ингредиента в предшествующий день (инер­
ционный фактор) - 90% случаев, температура воздуха у поверхности
земли - 80% случаев, скорость ветра и относительная влажность у
поверхности земли - более 50% случаев. Исследования показывают,
что инерционный фактор в наибольшей степени оказывает влияние
весноп, летом п осенью п в меньшая степени - зимой, что связано,
видимо, с режимом скоростей ветра. Оправдываемость моде.лей пошаго­
вой множественной регрессии при множественном коэ<1х1л-щиенте корре­
ляции 0,62-0,76 лучше, чем при инерционных прогнозах, на 10-20'>i>.
Для повышения оправдываемости прогноза загрязнения воздуха
и прогноза высокого уровня загрязнения атмосферы был применен
дискриминантный анализ. Использовалась статистическая схема, ос­
нованная на дискрпминантном анализе с автоматической нормализа­
цией предиктора, оценкой и пошаговым выбором оптимального много­
мерного уравнения. Из всех предикторов, способствующих загрязне­
нию атмосферы, в результате расчетов была отобрана оптимальная
группа информативных и малосвязанных параметров (показатель раз­
делимости - отношение разности средних значений в I и II классах к
стандарту отклонений в обоих классах) и на их основе получены
дискрпминантные функции и их пороговые значения. Решение о при­
надлежности к одной нз групп выносится исходя нз правила: если
а>11, то явление ожидается, если а<П, то явление не ожидается. На
первом этапе осуществлялся прогноз высокого загрязнения воздуха
(Р>0,30). Если полученное значешге дискримннантной функции мень­
ше порогового, то явление загрязнения не ожидается. На втором
этапе прогнозируется повышенное загрязнение воздуха (0,20<Р<0,30).
Если при этом значение дискримгшантной функции меньше порогово­
го, то ожидается пониженное загрязнение воздуха Р<0,20, если полу­
ченное значение больше либо равно пороговому, то ожидается повы­
шенное загрязнение воздуха в городе. Испытание метода на обучаю­
щей выборке, по нашим данным, показало удовлетворительную ус­
пешность прогнозов. ОбщауЧ оправдываемость прогнозов составляет
75-85% , что в целом выше, чем при прогнозе по регрессхгонной схеме.
Критерий надежности по Н. А. Багрову, изменяется от 0,51 до 0,78,
а критерий точности по А. М. Обухову — от 0,36 до 0,65, Критерий
18
Н. А. Багрова показывает оценку превышения оправдываемости мето­
дических прогнозов над случайными.
В работе. предложен новый подход к краткосрочному прогнозу
загрязнения воздуха в городе — физико-статистическая модель про­
гноза загрязнения атмосферы с предварительной классификацией ме­
теоданных. Основная идея метода состоит в том, чтобы выделить
возушные массы района исследования, используя обычные метеоро­
логические переменные и синоптические параметры. Таким образом,
исходным шагом предлагаемого метода является классификация воз­
душных масс. При этом необходимо наложить некоторые ограниче­
ния на метеорологические переменные, по которым ведется иденти­
фикация воздушных масс. Во-первых, они должны быть способны
хорошо "различать" воздушные массы и в то же время мало изме­
няться внутри самой воздупгной массы. Во-вторых, они должны быть
регулярно наблюдаемыми переменными на сети станций и, в-тре­
тьих, определять уровень загрязнения в исследуемом районе.
В настоящее время при классификации гидрометеорологических
объектов исходная информация обычно задается в виде набора коли­
чественных признаков. Для преобразования исходной информации
часто используется метод главных компонент, который достаточно
хорошо известен в гидрометеорологии как метод разложения по есте­
ственным ортогональным составляющим. В работе использовался ме­
тод разложения по естественным ортогональным функциям для сжа­
тия информации. Разложение переменных на естественные ортого­
нальные функции выделило И компонент, описывающих 86% дис­
персии переменных для холодного периода и 12 компонент,
описывающих 82% дисперсии переменных для теплого периода. По­
лученные матрицы коэффициентов разложения могут быть класси­
фицированы на однородные группы различными методами. В работе
использовался статистический метод объективной классификации, ко-
19
Topbiii состоял в выявлении однородных локальных группировок в
заданной совокупности точек многомерного признакового простран­
ства. Задача решалась при помощи нахождения критерия, вычисле­
ние которого дает возможность оценить однородность рассматривае­
мой совокупности. В частности, нами в качестве критерия аналогичHOCTI-I использовался параметр Х^ предложенный Пирсоном.
Таким образом, проводилась классификация последовательности
переменных. Группировка коэффициентов разложения позволила по­
лучить для холодного полугодия 10 групп, а для теплого - 12, каж­
дая из которых может быть охарактеризована особенностями общей
циркуляции и комплексом метеопараметров. Для каждой выделен­
ной группы рассчитывались средние значения метеорологических
параметров, а также средние значения параметров Р^^^^, ^но-' ^ш
для холодного и теплого периодов. Анализ табл^щ позволяет выде­
лить кластеры (а следовательно, группы синоптических ситуаций и
метеопараметров), которые в значительной мере определяют высо­
кие уровни загрязненности атмосферы. Для примера на рисунках 1,
2 даны типичные синоптические ситуации для групп I, X. Анализ
синоптических ситуаций этих групп показывает, что для группы I
синоптическая ситуация над южным районом Приморского края оп­
ределяется южным циклоном. Траектория смещения центра циклона
проходит из paiioHOB Желтого моря вдоль Японских островов. Юж­
ные районы Приморья (г. Владивосток) находятся под воздействием
первоначально северной, а затем северо-западной периферии циклона,
вследствие чего наблюдаются относительно низкие температуры воз­
духа (-11 + -15''С). Ветер преимущественно северо-восточного и север­
ного направлений со скоростью 10-15 м/с. Над Владивостоком преоб­
ладают морские воздушные массы умеренных широт. Группа 10 ха­
рактеризуется интенсивной циклоническох! деятельностью над даль­
невосточными морями. Над Приморьем расположен гребень азиатского
Рис. 1. Карта погоды, характерная для группы I
Рис. 2. Карта погоды, характерная для группы X
антициклона. Преобладают северные и северо-западные ветры с не­
большой средней скоростью. Для этой группы характерны инверсии и
изотермии и, следовательно, небольшая высота слоя перемешивания.
Таким образом, каждая из десяти групп определяется характер­
ными воздушными массами, метеопараметрами и синоптической
ситуацией.
В табл. 1 представлена частота встречаемости высокого {Р>0,30)
и повышенного (0,20<Р<0,30) загрязнения по группам для Р^^.,, P^•g,
Р^^_^_ для холодного периода.
Таблица
Повторяемость (%) высокого (Р>0,30) и понышепного (0,20<Р<0,30)
загрязнения по группам для Р^^,,,' ^со' " ^пычь
Параметр
загрязпения
V
1
группа
П!
(
IV
V
VI
V!l
VJ!I
IX
X
N02
Р>0,30
4
67
27
32
0,20<Р<0,30
16
\4
18
23
Р>0,30
36
3]
27
-
23
4
18
18
0,20<Р<0,30
18
33
14
-
23
29
23
36
РгО.ЗО
43
9
23
0,20<Р-^0,30
14
23
5
Рсо
Анализ табл. I показывает, что наиболее часто сильное и повы­
шенное загрязнение атмосферы N0, и СО достигается в VIII, IX, X
группах, а для си.чьного загрязнения атмосферы пылью более харак­
терны I, II, X группы.
22
Проведенный анализ для теплого периода показывает, что высо
кие уровни загрязнения атмосферы N0, наиболее часто возможнь
при возникновении синоптических ситуаций групп II, IV, VII, XI
Концентрации СО заметно возрастают при возникновении синопти
ческих ситуаций групп II, IX, X, а концентрации пыли - при ситуа
циях групп III, X. Необходимо отметить, что выделить группы высо­
кого загрязнения в теплый период значительно сложнее, чем в хо­
лодный. В теплый период фактически в каждой группе могут встре­
чаться высокие уровни загрязнения. Поэтому здесь важным являетс^з
не только классификация группы, но и последующий этап прогнози­
рования — использование регрессионных уравнений.
Таким образом, на первом этапе может осущ;ествляться прогноз
неблагоприятных метеорологических условий рассеивания примесей,
т.е. прогноз группы. На втором этапе для выделенной группы произ­
водится прогноз реальных концентраций (параметра Р). При этом
для более четкого прогноза концентраций необходимо привлекать
информацию о загрязнении в предшествующие сутки. Прогностичес­
кие уравнения для каждой группы могут строиться на основании
пошаговой регрессии либо дискриминантного анализа. В работе ве­
совые коэффициенты рассчитывались по линейным уравнениям для
каждой группы с использованием исходной фактической и прогнос­
тической информации. Свободные члены и весовые коэффициенты
вычислялись по программе из пакета SSP на IBM РС486. По предло­
женным уравнениям (пошаговая множественная регрессия) состав­
лялись прогноз уровня загрязнения (высокое - Р>0,30, повышенное
- 0,20<Р<0,30 или низкое — Р<0,20 ) и прогноз самой концентра­
ции. Коэффициенты множественной корреляции достигали значения
0,79-0,82. Проверка оправдываемости прогнозов составила 82-95%
на зависимом материале и 75-90% на независимом. Таким образом,
применение физико-статистического метода с предварительной клас-
23
сификацне!! метеорологических параметров дает лучшие, по сравне­
нию с представленными методами результаты.
В шестой главе описываются численные модели, которые исполь­
зовались для расчета и долгосрочного (перспективного) прогноза поля
разовых (осредненных за 20-30 мин) и осредненных за длительный
промежуток времени (сезон, год) концентраций загрязняющих ве­
ществ с учетом влияния повторяемости приподнятых температур­
ных инверсий. Климатические особенности местности учитывались
путем построения и использования совместных функций распределе­
ния основных определяющих параметров: скорости и направления
ветра, коэффициента турбулентного обмена в приземном слое, пара­
метров приподнятой температурной инверсии. Расчет и прогноз ос­
редненных за длительный промежуток времени приземных концент­
раций с учетом повторяемости приподнятых температурных инверспй от одиночного источника производились по формуле, которую
можно представить в виде:
q{r,y) = ?(>') JJJ J J
X
n
'
xF(kl,UlH„AH,AT)dkldU\dH,d{AH)d{AT),
где r и у - полярные координаты расчетной точки в системе коорди­
нат с началом в точке проекции источника на подстилающую по­
верхность, Р(к1, U1, Нр, ДН, ДТ) - совместная плотность вероятнос­
ти параметров k l , U l , Н^, ДН, ДТ за период осреднения. Здесь kl коэффициент вертикального турбулентного обмена, Ul — скорость
ветра на высоте флюгера. Но - высота нин<ней границы инверсии,
ДН и ДТ — мощность и интенсивность соответственно приподнятой
температурной инверсии.
Величина q' (kl, Ul, Н^, ДН, ДТ) - разовая концентрация от
линейного источника бесконечной длины, ориентированного поперек
24
ветра, при фиксированных метеорологических параметрах. Интег­
рирование выполняется по области Q реального изменения метео­
параметров. Схема расчетов разовых концентраций основана на чис­
ленном решении уравнения турбулентной диффузии (Берлянд, 1975)
при заданных профилях скорости ветра (логарифмический) и коэф­
фициента вертикального турбулентного обмена ("линейный с изло­
мом")- Учет приподнятой температурной инверсии осуществлялся
путем расчета коэффициента вертикального турбулентного обмена в
слое инверсии по формуле (Берлянд, Генихович, 1972):
Kzr^KziW
^
L
где К^. — значение коэффициента турбулентного обмена при z = zi;
(z-zi) — мощность инверсии; L — масштаб затухания турбулентности,
на котором происходит убывание Kz до нуля. Для получения графи­
ческой зависимости величины L от параметров приподнятой темпе­
ратурной инверсии использовалось численное решение системы урав­
нений планетарного пограничного слоя атмосферы (Вагер, Надежина, 1979) при заданном профиле температуры. Оказалось, что в за­
висимости от интенсивности и мощности инверсии величина L может
изменяться от 30 м до 250 м, а при значениях Kzi~2-4MVc величина
L изменяется от 80 до 120 м.
Используя результаты расщепления функции совмести ой, плот­
ности вероятности на одномерные вероятности (Берлянд, Генихович,
Чичерин, 1979; Свинухов, 1986), можно (при круговой розе ветров)
представить расчет средних концентраций в виде
X P(U])P(H,)PiAH)P(AT)
d{k\ I
U\)d(U])cUU!{Mi)d(My
25
Алгоритм реализован в виде программы на ПЭВМ PC АТ/486, вы­
числение интеграла производилось по кубатурной формуле "централь­
ных параллелепипедов". Интегрирование выполнялось по области D
реального изменения метеопараметров. Численные эксперименты про­
водились на примере источников различной высоты. Для исследова­
ния выбраны модельные источники высотой 50, 100 и 300 м (таб. 2).
При этом начальных! подъем выбросов примеси в одном случае не
учитывается (ситуация 1), в другом (2) - рассчитывается с использо­
ванием формулы (Берлянд, 1975). В третьем случае (3) приведен рас­
чет средних концентраций от указанных источников при предположе­
нии, что ПТИ ограничивает начальный подъем выбросов примеси.
В таблицах 2-4 приведены отношения приземных средних кон­
центраций (при наличии и отсутствии ПТИ), которые вычислены
для трех типов источников, расположенных в Сибири (г. Омск), на
Дальнем Востоке (г. Хабаровск), а также в центральном районе При­
морского края (г. Спасск-Дальний). Повторяемость ПТИ в г. Омске
составляет 10-15%, в г. Хабаровске - 30-35%, в г. Спасске-Дальнем
- около 30% (среднесуточная), а повторяемость ПТИ в зимний пери­
од за утренние часы в г. Спасске-Дальнем составляет 58%. В табл. 2
приведены отношения средних концентраций загрязняющих веществ,
полз^енных для центрального района Приморского края, — г. Спасска-Дальнего.
Учет ПТИ при расчетах концентраций, осредненных за длитель­
ный период времени, приводит к возрастанию концентраций загряз­
няющей примеси в приземном слое воздуха на некотором удалении от
источников, которые не имеют начального подъема примеси. Причем
яаиболее существенно (до 60%) возрастают приземные средние кон:^ентрации для источников высотой 50 м. Следует отметить, что вбли!и высоких источников (300 м) приземные средние концентрации при
€аличии ПТИ на 20% меньше концентраций, вычисленных при нор-
Таблица 2
Отношения средних концеитраци!! (г. Спасск-Дальний)
Ситуация
1
2
3
Высота
источника
Расстояние до источника, км
4
8
12
16
20
24
' • 50
1,04
1,11
1,21
1,42
1,53
1,64
100
1,01
1,10
1,18
1,32
1,36
1,45
300
0,85
0,93
0,58
1,04
1,09
1,13
30
1,00
1,01
1,02
1,03
1,04
),05
100
0,96
0,96
0,96
0,96
0,96
0,96
300
0,62
0,64
0,67
0,71
0,73
0,75 •
50
1,89
2,50
2,85
3,24
3,39
3,53
100
1,76
2,11
2,38
2,52
2,65
2,74
300
1,63
1,88
1,93
2,07
2,08
2,14
мальных метеорологических условиях. Для источников, у которых
существует начальный подъем примеси, уменьшение приземных сред­
них концентраций при наличии ПТИ может составлять до 60% . Ситу­
ация, резко меняется, если предположить, что ПТИ ограничивает уро­
вень подъема примеси. В таблицах 2-4 показано, что при таком пред­
положении отношение приземных средних концентраций заметно уве­
личивается. Теоретически концентрации на разных расстояниях от
источников (50-300 м) могут возрастать в 2-3 раза. Однако такие
результаты не согласуются с экспериментальными данными.
В Сибири среднесуточная повторяемость ПТИ не превышает 1015%, поэтому поправки к среднегодовым концентрациям, которые
получаются за счет влияния ПТИ на формирование поля концентра­
ций, здесь невелики. В табл. 3 приведены отношения приземных
концентраций для г. Омска, которые показывают изменения кон­
центраций Зс1грязняющих примесей в окрестностях промышленного
источника для этих регионов с учетом влияния ПТИ. В табл. 4
Таблица 3
Отношение средних концентраций (г. Омск)
Ситуация
Расстояние до источника, км
Высота
источника
12
16
20
24
50
1,01
1,04
1,09
1,15
1,25
1,25
100
0,90
1,00
1,05
1,07
1,10
1,12
300
0,70
0,74
0,75
0,79
0,81
0,82
50
1,00
1,00
1,0!
1,0!
1,02
1,02
100
0,80
0,82
0,83
0,88
0,90
0,92
300
0,50
0,52
0,53
0,54
0,56
0,60
50
1,14
1,23
1,32
1,41
1,53
1,61
100
1,15
1,21
1,32
1,40
1,50
1,56
300
1,04
1,06
1,09
1,12
1,14
1,16
Таблица
Отношение средних концентраций (г. Хабаровск)
Ситуация
Высота
источника
Расстояние до источника, км
4
8
12
16
20
24
50
1,04
1,12
1,23
1,44
1,56
1,71
100
1,02
1,10
1,21
1,40
1,51
1,55
300
0,94
0,99
1,01
1,05
1,10
1,15
50
1,01
1,02
1,03
1,04
1,05
1,06
100
0,99
!,00
1,01
1,02
1,03
. 1,04
300
0,60
0,62
0,64
0,67
0,71
0.74
50
1,99
2,55
2,98
3,34
3,42
3,56
100
1,80
2,13
2,39
2,53
2,66
2,76
300
),67
1,98
2,01
2,09
2,12
2,17
4
28
приведены результаты расчета отношения приземных средних кок
центрацлй на разных расстояниях от источника для г. Хабаровск?
Отношение приземных средних концентрацпй меняется в зависимое
ти от типа источника от 0,60 до 1,71. Как видно из табл;'4,'влияш1
ПТИ на формирование полей приземных средних концентраций оки
зывается неоднозначным. Для источников высотой 50 м, учет ПТ1
приводит к возрастанию отношения концентраций на некотором уда
лении от них, в то время к а к для источников высотой 300 м уче
ПТИ, уменьшает отношение средних концентраций, и наиболее су
щественно — на небольшом удалении от источника. В меньшей степе
ни этот эфс1)ект характеризует источники, у которых учитывается
начальный подъем выброса примеси. Здесь возрастание отношеши
концентраций несущественно даже на больших расстояниях от ис
точников высотой 50 м, а уменьшение отношения концентраций весьм!
значительно непосредственно у источника выброса примеси (300 м)
Физический механизм влияния ПТИ на формирование полей кон
центраций наказан в работе достаточно четко. Отмечается, что еслг
ПТИ расположена ниже источника выброса примеси, то концентра
щш загрязняющей примеси в приземном слое значительно уменьша
ются, а если инверсия расположена на высоте Hi < (1,5-2) Н (Hi высота нижней границы ПТИ, Н - высота источника), то концентращш в приземном слое увеличиваются. В.результате понижение при­
земных концентраций для низких источников, когда инверсия нахо­
дится ниже источника выброса примеси, компенсируется повышени­
ем концентраций в тех случаях, когда ПТИ находится выше источ­
ника. С возрастанием высоты источника все большая часть инверсий
остается под источником, и следствием является понижение кон­
центраций в приземном слое. Расчет приземных средних концентра­
ций при предположении, что ПТИ ограничивают начальный подъем
примеси, показывает уЕел1Ечен11е концентраций на 10-70%.
29
Схемы расчетов разовых и средних концентраций были провере­
ны на экспериментальных данных, которые показали хорошее соот­
ветствие результатов.
В седьмой главе ставилась задача изучить распределение поля
средних (сезонных, годовых) концентраций загрязняющих веществ с
учетом влияния приподнятых температурных инверсий от промыш­
ленных источников на локальном (-10-30 км) и региональном (-100
км) уровнях, а также применить модель для анализа и долгосрочно­
го (перспективного) прогноза уровня загрязнения атмосферы.
В качестве объекта изучения был выбран промышленно развитый
город Приморского края, Спаеск-Дальний - в котором сосредоточе­
ны многочисленные промышленные предприятия: заводы по произ­
водству строительных материалов - Спасский и Новоспасский це­
ментные заводы, комбинат асбестоцементных изделий, литейно-механический завод, завод строительных материалов и другие заводы.
За период с 1988 по 1992 гг. в Спасске-Дальнем проводились экспе­
диционные исследования по отбору проб пыли, снега, поверхност­
ных вод, атмосферы. Был организован стационарный пост круглосу­
точного отбора проб атмосферного воздуха. Длительный ряд наблю­
дений дал возможность сравнить расчетные и измеренные концент­
рации загрязняющих веществ, достоверно оценить изменение уровня
концентраций в атмосфере, определить вклад отдельных источников
в суммарное загрязнение атмосферы города, дать прогностические
оценки изменения состояния загрязненности атмосферы. При расче­
тах использовались данные инвентаризации предприятий Комитета
по охране окружающей среды за 1988-1992 гг, 1995 г. Было отобра­
но 11 предприятий в разных районах города, которые вносят наи­
больший вклад (90%) в общее загрязнение атмосферы города.
При расчетах входными параметрами модели являются: 1) техно­
логические параметры источника: R,, - радиус трубы (м), 8Т и w^ -
30
перег})ев и начальная скорость выбросов газов в атмосферу ('С.м/с),
- мощность выбросов источника (г/с), h — высота источника (м);
i
метеорологические параметры: d -- направление ветра (роза ветров
U|, - скорость ветра на высоте флюгера (м/с), Kz — коэффициент xyj:
булентного обмена (м-/с), параметры приподнятой температурнох! т
версии: Но (м) - н и ж н я я граница инверсии, ЛН (м) и ЛТ (С) - мои
ность и интенсивность приподнятой температурной инверсшь
Численные расчеты производились на координатной сетке 16x1
км для зимнего и летнего периодов. Для примера на рис. 3 показан!
суммарное расчетное по.пе средних концентраций для легкой, невесс
мой, газообразной примеси от 11 источников выбросов для зимнег
сезона 1990 г. (в условных еди1Н1цах) разметка города на расчетног
поле, звездочками обозначены модельные источники выбросов загряз
няющей примеси в атмосферу, которые координатно соответствую
расположению промышленных предприятий на территории города
Рассчитанные поля концент
раций имеют несколько мак
симумов, расположенныз
между тремя крупными про
мышлеьшымп предприятиям!
города, и охватывают обшир
ную территорию городской за
стройки. Конфигурация i
размеры зон повышенного за
грязнения, 01тределенные с по
мощью модели, в общем со­
впадают с аналоыишыми поРис. .1. Расп,х.доле.п.е концоитрациГ, зпГ1)Я.Л1Я101Ц11Х веществ в атмосфе1>е i-. Ciiacсг.и-Дальнегч) ii его о!-;|)есттч;тях в .iiiMimii
гх'Зоп 1990 г. (здесь it далее концеитрацпи
г.ь!1)амсе111,! г! \-e.40Bfri,r.\- еденццах)
к а з а т е Л Я М И , П0Л\-'ЧенНЫМИ Е
р е з у л ь т а т е СНеГОМерных СЪе-
МОК. С р а в н е н и е п о л е й сред-
3f
несезонных концентраций загрязняющих веществ в зимний и летний
сезоны показывает, что в летний сезон концентрации загрязняющих
веществ в городе значительно меньше, чем в зимний. Такой результат
согласуется с данными наблюдений, которые показывают что, макси­
мальные концентрации загрязняющих веществ в атмосфере города от­
мечаются зимой. Это объясняется тем, что высокие концентрации за­
грязняющих веществ в зимний период (отопительный сезон) образу­
ются при слабых ветрах и наличии инверсий в атмосфере, что обу­
словлено в основном антициклоническим полем давления над Дальним
Востоком. В летний период скорости ветра выше, что способствует
переносу примеси за город, максимум концентраций загрязняющих
веществ находится на расстоянии 5-6 км северо-западнее центра горо­
да. Проверка полученных результатов производилась путем сравне­
ния рассчитанных концентраций с натурными данными. Пробы за­
грязняющих веществ (двуокись серы, азота и ныли) отбирались на
стационарном посту контроля загрязнения атмосферы, расположен­
ном в центре города в течение 1990-1991 гг. Всего было отобрано 417
проб атмосферного воздуха. Для отбора проб газообразных загрязня­
ющих веществ была смонтирована установка, позволяющая контро­
лировать содержание загрязняющих веществ круглосуточно. Для от5ора газов использовались поглотительные трубки. Отношение рас:чнтанных и измеренных среднесезонных концентращш двуокиси серы
за стащюнарном посту для зимнего и летнего сезонов показывает, что
} зимний сезон ошибка составляет около 15% (отношение концентрацш - 0,84), а в летний сезон - 25% (отношение концентраций ),76). Следовательно, сравнение рассчитанных и измеренных концент^&1щй показывает хорошее согласование результатов.
Численная оценка рассеивания примеси во многих случаях является
динственным способом определения влияния одного источника, распоюженного в таком месте, где одновременно действует много других
32
таких же исто^шиков. Эмпирическое рассмотрение данного вопроса ni
средством измерения химических характеристик возможно лишь в иключительных случаях, ибо часто источники эмиссии, соседние.с ра^
сматриваемым, выбрасывают в атмосферу одну и ,ту же примесь.
результате этого выбросы различных предприятий :Налагаются другз;
друга и получающуюся суммарную величину уже не удается разложит
на составляющие части, каждая из которых характеризовала бы дейс
вие только одного определенного источника. В работе показана во;
можность использования численной модели для учета вклада выбросе
отдельного промышленного предприятия в суммарное загрязнение а^
мосферы города. Для учета вклада в загрязнение атмосферы отдельно!
промышленного предприятия рассчитывались распределение поля KOI
центрации загрязняющей примеси от крупного промышленного пред
приятия, расположенного на территории города и суммарное поле КОЕ
центрации от всех промышленных источников города, вносящих опре
деляющий вклад в загрязнение атмосферы (до 90%); Отношение: ков
Рис. 4. Вклад крупного промышленно­
го предприятия в загрязненные атмосфе­
ры г. Спасска-Дальнего и прилегающих
районов в зимний сезон 1990 г.
центрации (в процентах) пока
зывает распределение вклада от
дельного источника в общее за
грязнение территории города
На рис. 4 показан вклад круп
ного промышленного предпри
ятия в общее загрязнение горо
да (в зимний сезон). Выбросы i
атмосферу загрязняющих ве
ществ от этого предприятия i
1990 г. составляли около 40%
от уровня выбросов всех про
мышленных предприятий; Ааа
ЛИЗ показал, что в зимний пе­
риод вклад промышленногс
33
предприятия в суммарное загрязнение атмосферы изменяется от 20 до
60% по территории города, достигая в его южной части максимума
(63%). Максимум является локальным и быстро убывает к северной и
восточной частям города. В летний период вклад промышленного пред­
приятия в суммарное загрязнение атмосферы значительно изменяется.
Существенные разлотия связаны с сезонными изменениями метеоусло­
вий: изменением розы ветров, средней скорости ветра, повторяемости
приподнятых температурных инверсий при неизменном режиме работы
предприятия.
Используя метод математического моделирования, можно прогно­
зировать уровень концентраций загрязняющих веществ в атмосфере
города на перспективу, прогнозировать вклад отдельных источников
в общее загрязнение города. Для этого необходимо оценить выбросы
промышленных предприятий и их технологические изменения на
будущее. Закладывая метеорологические условия и параметры вы­
бросов в модель как входные, на выходе можно получить прогнози­
руемые концентрации.
В работе делается предположение (по данным Краевого комитета
по охране природы), что выбросы в модельном 2005 г. могут возрасти
на 30-50% . Такой рост выбросов загрязняющих веществ в атмосферу
вполне возможен при росте темпов строительства в регионе либо при
увеличении вывоза продукции (цемента) за рубеж. Можно также по­
лагать, что в производстве произойдут и технологические изменения.
Исходя из подобных предположений был произведен расчет среднего­
довых полей концентраций загрязняющих веществ в атмосфере на
перспективу. Оказалось, что при увеличении выбросов на 30% кон­
центрации по территории города могут возрастать на 17-24% в зави­
симости от района. При увеличении выбросов загрязняющих веществ
на 50% концентрации в приземном слое резко увеличиваются.
Для изучения распределения поля средних концентраций загряз­
няющих веществ на региональном уровне была выбрана территория
34
Приморского края. Принималось условие, что города являются мо­
дельными точечными источниками выбросов примеси, поскольку раз­
меры города-источника намного меньше размеров расчетного поля.
При расчетах использовались результаты проведенной Приморским
краевым комитетом по охране окружающей среды инвентаризации
выбросов в атмосферу за 1990 г. и 1995 г. Выбирались промышлен­
ные города, где выбросы загрязняющих веществ в атмосферу были
довольно значительными (>10 тыс. т/год). Учитывалось, что более
90% выбросов составляют газообразные вещества и выбросы осу­
ществляются преимущественно на небольшой высоте. Расчеты про­
водились для 1990, 1995 гг. и для модельного 2005 г. Данные по
объему выбросов в атмосферу представлены Краевым комитетом по
охране окружающей среды. Расчеты показали, что в 1990 г. на тер­
ритории края существовало несколько максимумов среднегодовых
концентраций. Северный максимум обусловлен значительными вы­
бросами Приморской ГРЭС, которые за последние несколько лет не­
значительно увеличились. Второй, южный максимум связан с вы­
бросами от предприятий промышленных городов юга Приморья: Вла­
дивостока, Уссурийска, Артема, Спасска-Дальнего. По приближен­
ным оценкам, общая протяженность зоны повышенного загрязнения,
включая города Владивосток, Уссурийск, Артем, Спасск-Дальний,
достигает 200-250 км в длину и 75-100 км в ширину. Сравнение
полей концентраций загрязняющих веществ, полученных в 1990 и
1995 г. показывает, что конфигурация и размеры зон повышенного
загрязнения, определенные с помощью модели, заметно изменились
(рис. 5). В центральной части выделяется минимум, где концентра­
ции загрязняющих веществ уменьшаются почти на 50%, а в север­
ной части модельной территории распределение концентраций за­
грязняющих веществ изменяется незначительно, что объясняется вы­
бросами Приморской ГРЭС. В южной части модельной территории
гсонцентрации загрязняющих веществ, полученные в 1995 г., состав-
35
ляют 70% от уровня загрязне­
ния 1990 г. Важным условием
планирования природоохранных
мероприятий является перспек­
тивный прогноз уровня загряз­
нения атмосферы. Основу такого
прогноза составляют данные о
выбросах в атмосферу загрязня­
ю щ и х веществ от вновь стро­
ящихся промышленньпс предпри­
ятий II изменение технологичес­
ких параметров действующих.
На рис. 6 представлено отно­
шение к о н ц е н т р а ц и й з а г р я з ­
няющих веществ, полученных для
щие. 5. Отношение среднегодовых кон­
центраций, пол>'ченных в 1990 н 1995 гг.
на Teppi!Topitii Приморского края
модельного 2005 г. при увелшге- .
н и п выбросов на 1 0 - 3 0 % , к
7t Лучегорск
концентрациям, рассчитанным
для 1995 г. Анализ показывает,
•),
что при увелшении коли- чества
Дальнереченск
Лесозаводск
выбросов загрязняющих веществ
в атмосферу концентращш загряз­
няющих веществ относительно
•^ Спнсск-Дальний
1.25
Арсеньев
А .21
Уссурийск
1995 г. повысятся на 20-30'>о.
<Г>
Наибольшее ^'величение концент-
'•=^лл^ Артем
/ y V . ^ ^ — ' к Партизанск)
^ г—s/'K-^ \ ^ Б. Камень
Владивосток'^ л . \ и
'
ращп^ {80%) произойдет на севере
края и в меньшей степени (20%)
— на юге. Такое распределение
коицентрггщш заг{)язняющеп при­
меси главным образом обус­
ловлено выбросами загрязняю­
Рис. 6. Отношение концентраций за­
грязняющих веществ, полученных для
модельного 2005 г. при увеличении вы­
бросов -30% к концентрациям, рассчи­
танным для 1995 г.
36
щпх веществ в атмос^зеру. К тому же здесь проявляется влияние метео
рологических условий, спо- собствующих как рассеиванию, так i
загрязнению атмосферы. К рассеивающим способностям атмосс1зеры от
носится скорость ветра. Средняя скорость ветра для юга края (г
Владивосток) — 6,5 м/с, а для севера края (Лучегорск) — 2,8 м/с. I
метеорологическим парамет- рам, способствующим загрязнению атмо
сферы, относится повторяемость ветров небольшой скорости
Повторяемость штилей для Лучегорска - 20%, а для Владивостока 6%. Следовательно, метеорологические параметры более способствую';
рас- сеиванию примеси на юге края, чем на севере. Такие результать
хорошо согласуются с данными, полученными ранее.
Таким образом, увеличение выбросов загрязняющих веществ i
атмосферу в различных районах края приводит к неоднозначному
увеличению концентраций по территории. В прибрежных, южны}<
районах края, где средние скорости ветра относительно велики в
повторяемость штилей мала, концентрации увеличиваются в мень­
шей степени, чем в северном районе края, где средние скорости вет­
ра ниже и повторяемость штилей значительно больше.
В заключении формулируются основные выводы, полученные при
выполнении работы.
1. Получена оценка загрязнения атмосферы в административном
центре Приморского края и крупнейшем морском порту Дальнего Вос­
тока — в г. Владивосхоке. Показано, что воздушный бассейн Влади­
востока существенно загрязнен (среднегодовые концентрации) двуоки­
сью азота (>2 ПДКсс), взвешенными (пыль) веществами (>ПДКсс) и
окисью углерода (>ПДКсс).
2. Изучена динамика среднегодовых концентраций загрязняющих
веществ в атмосфере Владивостока с 1985 по 1996 гг., которая пока­
зывает, что наибольшее загрязнение атмосферы города наблюдалось
по двуокиси азота в 1987-1988 гг. (3 ПДКсс), по окиси углерода в
1991 г. (1,5 ПДКсс), по взвешенным веществам в 1986 г. (2 ПДКсс).
37
3. Построены карты-схемы распределения выраженных в ПДК мак­
симальных концентраций загрязняющих веществ в воздухе Владивос­
тока за 1987-1994 гг. Анализ показывает, что область максимальных
величин окиси углерода (9-13 ПДК) отмечается в районах ПНЗ № б
(пл. Баляева), ПН8 № 2 (Океанский проспект) и ПНЗ № 3 (ул. Постышева); максимальные величины двуокиси азота в атмосфере зна­
чительно превышают ПДК по всей территории города и изменяются
от 10,2 ПДК в районе ул. Снеговой (ПНЗ № 11) до 34,5 ПДК ПНЗ №
6; максимальное загрязнение пылью в городе имеет место во Фрунзен­
ском районе (ПНЗ № 2) - 22,7 ПДК и в районе ПНЗ № 1 1 - 1 5 , 7
ПДК; максимальные величины двуокиси серы отмечались в районе
ПНЗ № 3 - 7,2 ПДК и в районе ПНЗ № 2 - 4,2 ПДК.
4. Приведена оценка состояния загрязнения атмосферы городов
Приморского края. Показано, что среднегодовые показатели концент­
рации двуокиси азота составляют около 2 ПДКсс для Владивостока и
Уссурийска; 1,5 ПДКсс для Артема и Спасска-Дальнего; ПДКсс для
Находки и пос. Рудная Пристань. Среднегодовые концеггграции пыли
превышают ПДК во всех городах Приморского края, а среднегодовые
концентрации окиси углерода превышает ПДК в Владивостоке.
5. Изучена сезонная динамика затрязняюпщх веществ в атмосфере
городов. Выявлены особенности сезонного хода концентраций. В Влацивостоке и Находке особо выраженный годовой ход имеют концент­
рации двуокиси азота: отмечено два максимума — осень, весна и два
минимума — лето, зима. В Уссурийске и Артеме концентрации пыли
максимальны осенью, весной и летом, а концентрации окиси углерода
максимальны зимой и BecHoii. В Дальнегорске иное. Рудная Пристань
щнамика концентраций характеризуется высокой изменчивостью.
)собенно высоки концентрации пыли весной и летом (2 ПДК).
6. Исследована динам1ша выбросов и концентраций загрязняющих
!еществ в атмосферу городов. Анализ особенностей совместного изме[ения концентраций и выбросов показал, что направленность тенден-
цни изменения концентраций в целом определяется направленность
тенденц1[п изменения годового объема выбросов. По многолетш1м да:
ным (1981-1994 гг.) показано, что до 1991 г. наблюдается четкг
тенденция к росту выбросов н концентраци!! загрязняющих вещест
а с 1991 г. отмечается тенденция к падению. Исключением являютс
города Владивосток, Уссурийск, Лучегорск, где находятся предпр)
ятия теплоэнергетики (ТЭЦ) и большое количество автотранспорта.
7. Для выбора оптимального варианта размещения производств
на территории Приморского края рассчитывался комплекс метеор(
логических условий, способствующих как загрязнению, так и оч1
щению атмосферы. Произведено районирование территории края п
коэффициенту самоочищения атмосферы, и построена карта-схема
зонами условий рассеивания примеси в атмосфере. К неблагоприят
ным зонам рассеивания примеси относятся районы севера Примо{
ского к р а я , расположенные южнее г. Дальнегорска и районы, npi;
мыкающие к Уссурийскому заливу.
8. С помощью корреляционного анализа изучались связи межд
концентрациями загрязняющих веществ и метеопараметрами (темпе
ратура воздуха, скорость ветра, относительная влажность и др.). Пс
казано, что зимой отмечаются наибольшие коэффициенты корреля
цшг между содержанием двуокиси азота в воздухе и температурой воз
духа на Чфовне подстилающей поверхности (г=0,51), температурой
воздуха на уровне 500 м (г=0,55), скоростью ветра на уровне подсти
лающей поверхности (г=-0,43), параметром устойчивости атмосферь
(г=-0,30) и др. Корреляционный анализ в целом показа.ч, что значи
мые (по Фишеру) связи между концентрацией загрязняющих вещест!
в атмосфере городов и различными метеопараметрамп существуют, не
их величина в зависимости от сезона года значительно изменяется.
9. Разработаны статистические методы краткосрочного прогноз?
(на 24 ч) загрязнения атмосферы в городах, основанные на пошагоBoii множественной регрессии и дпскримииантном анализе. В уравне-
39
ниях пошаговой множественной регрессии для прогноза отдельных
ингредиентов загрязнения воздуха в качестве предикторов использо­
вались: значения ингредиентов в предшествующие сутки - в 90%
случаев; температура воздуха на уровне подстилающей поверхности
в — 80% случаев; скорости ветра и относительная влажность возду­
ха на уровне подстилающей поверхности - в 50% случаев. Множест­
венный коэффициент корреляции мог достигать 0,69. Для прогноза
высокого загрязнения воздуха (на 24 ч) использовался метод дискриминантного анализа. Общая оправдываемость прогнозов, основан­
ных на дискриминантном анализе, изменяется от 74 до 85%.
10. Разработан новый подход к прогнозу загрязнения воздуха в
городе — физико-статистический метод прогноза загрязнения атмо­
сферы с предварительной классификацией метеоданных, который по­
зволяет на первом этапе прогнозировать создание неблагоприятной
метеорологической ситуации, а на втором — прогнозировать реаль­
ные концентрации загрязняющих веществ. Применение этого метода
позволило получить для холодного полугодия 10 групп, а для тепло­
го 12 групп, каждая из которых характеризуется особенностями обцей циркуляции, комплексом метеопараметров, а также загрязнениш атмосферы отдельными ингредиентами. Проверка метода на незазисимом ряде наблюдени!! показала, что оправдываемость прогнозов
изменяется от 70% в теплый период до 90% в холодный.
11. Излагается модель расчета разовых концентраций, получен1ЫХ от промышленных источников, где скорость ветра варьирует по
югарифмическому закону, а коэффициент турбулентного обмена из1еняется линейно в приземном слое, а выше он остается постоян[ым. В модели учитываются наличие приподнятой температурной
инверсии и стратификация подынверсионного слоя атмосферы за счет
зменения коэффициента турбулентного обмена. Проверка модели на
атурных данных показала вполне удовлетворительные результаты
- ошибки расчетов составляют 10-20 %..
40
12. Предлагается усовершенствованная модель расчета концент
рац1и"1, осредненных за длительный период времени. В модели учи
тыкаются начальный подъем выбросов примеси и климатические (ме
теорологические) условия при наличии ПТИ. Климатические (мете
ро-логические) условия учитываются путем построения и использо
вания совместных функций распределения метеопараметров: скорост!
и направления ветра, коэффициентов турбулентного обмена в при
земном слое и характеристик приподнятой температурной инверсии
13. С помощью численной модели расчета средних концентращн'
построены карты распределения загрязняющей примеси от промыш
ленных предприятий в Спасске-Дальнем, которые обеспечивают наи
больший вклад в загрязнение атмосферы для зимнего и летнего сезо
нов. Карты показывают вклад отдельного источника выбросов в об­
щее загрязнение атмосферы города или района, направление и даль­
ность переноса загрязняющих веществ, влияние метеорологических
условий на распределение примеси в приземном слое воздуха.
14. Методом численного моделирования, на базе данных инвентари­
зации по выбросам загрязняющих веществ в атмосферу за 1990 и 1995
гг. построены карты-схемы распределения среднегодовых концентра­
ций загрязняющих веществ по территории Приморского края. Показа­
но,' что отношение концентраций загрязняющих веществ, полученных
в 1995 г; к концентрациям 1990 г. изменяется неоднородно по терри­
тории. В центральной части края, где отмечен мишгмум, конценгращш
загрязняющ1-1х веществ уменьшились почти на 50%, а в северной части
территории распределение концентраций изменилось незначительно. В
южной части территории концентрации загрязняющих веществ, полу­
ченные в 1995 г., состав.аяют 70% от уровня концентраций 1990 г.
15. С помощью численной модели, и учетом метеорологических
(климатических) условий и параметров выбросов как входных был
произведен расчет среднегодовых полей концентраций загрязняющих
веществ на перспективу по территории Приморского края. Дается
предположение, что за период от 1995 до 2005 г. выбросы загрязняю­
щих веществ в атмосферу могут увеличиться на Ю-ЗСК.. Прогности­
ческие карты-схемы показывают, что при таком увеличении выбросов
загрязняющих веществ в атмосферу концентрации загрязняющих ве­
ществ в приземном слое, относительно концентраций, полученных в
1995 г., увеличиваются на 20-30%. Наибольнгий рост концентраций
30% произойдет на севере края и в меньшей степени — 20% на юге.
Результаты работы опубликованы более чем в 40 научных ста­
тьях и трех монографиях. Основные результаты диссертации изло­
жены в следующих работах:
1. Зависимость загрязнения атмосферы в г. Владивостоке от ме­
теорологических параметров / / Тр. ДВГУ. 1984. Вып. 5. С. 31-37 (в
соавторстве с Т. Е. Рассадниковой).
2. К оценке влияния приподнятых инверсий температуры на вер­
тикальные профили диффузионных параметров в пограничном слое
атмосферы. Деп. в ИЦ ВНИИГМИ-МЦД, 14.11.85, № 4 5 2 - Г М . 21 с.
3. Применение факторного анализа для исследования содержания
некоторых примесей в атмосфере / / Тр. ДВНИИ. 1986. Вып. 37. С.
126-132.
4. К вопросу об изменении коэфф1Щ1гента турбулентности при на1ИЧИИ приподнятой температурной инверсии / / Тр. ДВГУ. 1986.
Вып. 6. С. 21-27.
5. Исследование связи между значениями концентраций радиоак­
тивных изотопов и метеопараметров в приводном слое атмосферы
тропической зоны Тихого океана / / Тр. ДВНИИ. 1986. вып. 114. С.
.15-125 (в соавторстве с А. Г. Музыченко).
6. Модельные оценки расчета концентрации при наличии припод[ятой температурной инверсгпг. Деп. в ИЦ ВНИГМИ - МЦД. 06.03.87,
4^2 622 - ГМ. 8 с.
7. Аппроксимацпя эмпирических распределений метеопараметров
:рпподнятых температурных инверсшТ (ПТИ) (на примере террито-
42
рпи Западной Сибири). Деп. в ИЦ ВНИИГМИ МЦД. 06.03.87, .А
622-ГМ. 8 с.
8. К оценке турбулентного обмена в атмосфере при наличии прг
поднятой температурной инверсии / / Тр. ДВГУ. Владивосток, ISS"!
С. 179-184.
9. Расчет средних концентрацпй при наличии приподнятых тек
пературных инверсий. Деп. в И Ц ВНИГМИ - МЦД, 754 - ГМ - 8?
14.03.88. 7 с.
10. К изучению функции совместного распределения направлени
и скорости ветра, коэффициента турбулентности и параметров npi:
поднятой температурной инверсии. Деп. в И Ц ВНИИГМИ - М Щ
820 - ГМ - 8 8 , 02.09.88, 6 с.
1 1 . Численные оценки влияния параметра шероховатости и npi^
поднятых инверсий на распространение примеси в атмосфере. Деп.
И Ц ВНИНГМИ - МЦД, 872 - ГМ - 89, 12.01.89. 14 с.
12. Численные оценки в.чняния параметра шероховатости и npi:
поднятых инверсий на структуру пограничного слоя атмосферы. Дег
в И Ц ВНИИГМИ - МЦД, 871 - ГМ - 89, 12.11.89. 12 с.
13. Идентификация источников эмиссии аэрозоля с помощью фаь
торного анализа / / Тр. ДВГУ. 1990. вып. 8, С. 50-58 (в соавторств
с И. И. Кондратьевым, Е. Г. Пушкиной)
14. Использование регрессионного и дискриминантного анализ
для прогноза загрязнения атмосферы / / Тр. ДВГУ. 1990, вып. 8. С
59-78 (в соавторстве с Т. А. Сергеевой).
15. Долговременная программа охраны природы и рациональног
использования природных ресурсов Приморского края до 2005 i
(экологическая программа), ч. I, П. Владивосток: ДВО СССР, 1991
122 с. (в соавторстве с А. Н. Качуром, В. В. Богатовым, А. Е
Косолаповым и др.).
16. Фи;?ико-статпстпческпп способ загрязнения атмосферы в го­
роде // Метеорология и гидрология, 1993. .Ns 8. С. 41-4 7.
17. Модельные оценки распространения загря;зняющпх веществ
от промышленных предприятий в г. Спасске-Дальпем Прпморского
края. Деп. в ИЦ ВНИИГМИ - МЦД, 1176 - ГМ - 94, 21.11.94. 19 с.
18. Исследование п краткосрочны!! прогноз загрязнения воздуха в
городах Приморского края. Владивосток: Изд-во Дальневост. ун-та
1993. 96 с. (в соавторстве с И. И. Кондратьевым, Г. В. Свинуховым).
19. Метеорологические, геохимические и медицинские аспекты
загрязнения природной среды г. Спасена-Дальнего Приморского 1{рая.Владпвосток: Изд-во. Дальневост. ун-та 1994. 183 с. (в соавторстве
с И. И. Кондратьевым, Г. В. Свинуховым, М. В. Фокиным).
20. Характеристика и прогноз загрязнения воздуха в г. Спасске Дальнем Приморского края. Деп. в ВНИИГМИ - МЦД, .№ 1178 - 95.
20 с. (в соавторстве с Г. В. Свинуховым).
2 1 . Определение основных источников загрязнения снежного по­
крова в районе г. Спасска-Дальнего Приморского края /7 Метеоротогия и гидрология. 1996. № 5. С. 113-117.
22. Окружающая среда и здоровье населения Владивостока.-Влащвосток: Дальнаука, 1997. 240 с. (в соавторстве с А. Б. КосолапоsbiM и др. — в печати).
23. Экология атмосферы городов Приморского края. Владнвос'ок: Изд-во. Дальневост. ун-та. 1997. 138 с.
24. The use regressiu and discriminant analysis to atmospheric polluion forecasting. Тез. 3-ii международной конференции по атмосфер[ым наукам. К Н Р Шанхай, 1990 (в соавторстве с Svinnkhov С ,
Sergeeva Т.).
25. Analysis and predichion of atmospheric contannnination in a
ity. 4-Я международная конференция по атмосферным наукам. Сеул.
994 ( в соавторстве с Fedorey \'., Svimikliov G.).