Our publications

Wpływ niepewności danych emisyjnych na dokładność prognoz zanieczyszczeń atmosferycznych

Author
Piotr Holnicki, Zbigniew Nahorski
Keywords
modelowanie zanieczyszczeń atmosferycznych, analiza niepewności, algorytm
Monte Carlo
Abstract
Zarządzanie jakością powietrza atmosferycznego wymaga powiązania różnych kategorii danych wejściowych (dane emisyjne, meteorologiczne, fizjograficzne parametry obszaru) oraz analitycznego opisu procesów rozprzestrzeniania się zanieczyszczeń (transport, dyspersja, depozycja, przemiany fizyko-chemiczne). Zadaniem właściwego modelu jest dostarczenie ilościowej oceny intensywności poszczególnych procesów oraz ich wyników w postaci rozkładu stężenia zanieczyszczeń lub ich depozycji. Dane te sąz kolei podstawądo oceny wynikających stąd zagrożeń dla środowiska naturalnego oraz wspomagania decyzji planistycznych. Duża złożoność systemu powoduje, że w jego prognozach istnieje dość szeroki zakres niepewności, który należy uwzględnić w podejmowanych decyzjach. Ocenia się, że jednym z głównych źródeł niepewności w danych wejś ciowych jest opis pola emisji. Celem pracy jest określenie wpływu niepewności i nieprecyzyjności danych emisyjnych na niepewność prognoz generowanych przez model. Obliczenia przeprowadzono na rzeczywistych danych emisyjnych dla Warszawy, przy czym regionalny model CALPUFF wykorzystano do powiązania emisji źródeł z rozkładem średniorocznego stężenia różnych rodzajów zanieczyszczeń w obszarze.
Pobierz artykuł
PDF