WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


 

На правах рукописи

Хватов Владимир Филиппович

Научные основы методов

и средств контроля экологического состояния автотранспорта и его

воздействия на окружающую среду

Специальность: 05.11.13

Приборы и методы контроля природной среды,

веществ, материалов и изделий

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

доктора технических наук

                                                       

Санкт-Петербург  2007

Работа выполнена в Северо-Западном государственном заочном тех­ническом университете (СЗТУ).

Официальные оппоненты:        доктор технических наук, профессор

Поляков Виталий Евгеньевич

доктор технических наук, профессор

Ложкин Владимир Николаевич

доктор технических наук, профессор  Кулаков Сергей Викторович

Ведущая организация:                Научно-исследовательский центр

                                       экологической  безопасности РАН.

Защита состоится «­­ 13 » ноября 2007 г. в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 212.214.01 при Северо-Западном государствен­ном заочном техническом университете по адресу: 191186,  г.Санкт-Петербург, ул.Миллионная, 5.

С диссертационной работой можно ознакомиться в библиотеке Северо-Западного государственного заочного технического университета.

  Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенных печатью, просим направлять по адресу: 191186,  Санкт -Петербург, ул. Миллионная, д.5.

Автореферат разослан « 12 » октября  2007 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.214.01                                         Иванова И.В.

                                             

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

В диссертации представлено обобщение выполненных автором в 1987-2007 годах исследований в области создания методов и средств контроля экологического состояния автотранспорта и оценки воздействия автотранспорта на окружающую среду.



Актуальность темы. Одной из наиболее острых проблем современности явля­ется проблема экологического состояния окружающей среды крупных городов. В боль­ших городах к числу основных объектов загрязнения окружающей среды относится загрязнение атмосферного воздуха автотранспортом.

В то же время автомобильный транспорт занимает важное место в единой транспортной системе страны. Он перевозит более 80% народнохозяйственных грузов, что обусловлено высокой маневренностью автомобильного транспорта, возможностью доставки грузов «от двери до двери» без дополнительных перегрузок в пути, а, следовательно, высокой скоростью доставки и сохранностью грузов.

Большая протяженность и производительность автомобильных дорог обеспечивает возможность их повсеместной эксплуатации.

Высокая мобильность, способность оперативно реагировать на изменения пассажиропотоков ставят автомобильный транспорт «вне конкуренции» при организации местных перевозок пассажиров. На его долю приходится почти половина пассажирооборота.

Автомобильный транспорт сыграл огромную роль в формировании современного характера расселения людей, в распространении дальнего туризма, в территориальной децентрализации промышленности и сферы обслуживания. В то же время он вызвал и многие отрицательные явления: ежегодно с отработавшими газами в атмосферу поступают сотни миллионов тонн вредных веществ; автомобиль – один из главных факторов шумового загрязнения; дорожная сеть, особенно вблизи городских агломераций, «съедает» ценные сельскохозяйственные земли. Под влиянием вредного воздействия автомобильного транспорта ухудшается здоровье людей, отравляются почвы и водоёмы, страдает растительный и животный мир.

Отработавшие газы двигателей автотранспорта содержат сложную смесь из более  двухсот компонентов, среди которых немало канцероге­нов. Вредные вещества поступают в воздух практически в зоне дыха­ния человека. Поэтому автомобильный транспорт следует отнести к наиболее опасным источникам загрязнения атмосферного воздуха.

В настоящее время мировой автомобильный парк превысил 700 млн. единиц, из которых 83 - 85% приходится на легко­вые автомобили. По прогнозам, к 2010 году он достигнет 1 млрд. единиц.

Мировой ежегодный выброс вредных веществ от автомобилей  составляет 50 млн.т. углеводородов, 200 млн.т. оксида углерода и 20 млн.т. оксидов азота.

Во многих городах России выбросы автотранспорта преобладают над выбросами стационарных источников. Так, например, в Москве вредное воздействие автотранспорта на атмосферу составляет 66% от суммарных выбросов вредных веществ от всех источников. Второе место после Москвы по количеству выбросов вредных веществ автотранспортом занимает Санкт-Петербург, в котором также уровень загрязнения воздуха от автотранспорта составил более 60% от суммарного загрязнения всех источников.

Таким образом, наиболее актуальной проблемой является максимальное снижение уровня экологической опасности автотранспорта, создание эффективных методов и средств контроля выхлопных газов, диагностика экологического состояния автотранспорта и контроль уровня загрязнения основных автомагистралей города.

Целью диссертационной работы является совершенствование методов средств контроля вредного воздействия автотранспорта на окружающую среду и создание научно обоснованных рекомендаций по снижению уровня загрязнения атмосферного воздуха в мегаполисе.

Для достижения поставленной цели в работе решались следующие задачи:

- провести анализ современного состояния методов и средств контроля выхлопных газов автотранспорта;

- разработать эффективные лазерные методы и средства многопараметрового дистанционного контроля выхлопных газов автотранспорта;

- рассмотреть на основе теоретических и экспериментальных исследо­ваний условия, способствующие повышению за­гряз­нения воздуха автотранспортом;

- обосновать возможность и представить схемы статистического прогноза загрязнения воздуха автотранспортом;

- провести анализ полей расчетных концентраций примесей на автомагистралях с различной интенсивностью движения автотранспорта;

- провести анализ эффективности мероприятий и разработать рекомендации по снижению вы­бросов автотранспорта с целью достижения нормативов качества ат­мосферного воздуха.

Научная новизна работы заключается в следующих результатах:

- разработан лазерный метод дифференциального поглощения и индуцированной флуоресценции и устройство многопараметрового контроля выхлопных газов автотранспорта;

- установлена аналитическая зависимость, в которой концентрация контролируемого газа пропорциональна отношению амплитуд сигналов в пиках линий  комбинационного рассеяния соответствующих искомому газу и молекулярному азоту, концентрация которого в атмосфере известна и постоянна.

- разработан метод диагностики и прогноза загрязнения воздуха автотранспортом для отдельных автомагистралей города;

- разработаны статистические схемы прогноза загрязнения воздуха диоксидом азота методом множественной линейной регрессии с предварительным исключением нелинейности связей и ме­тодом последовательной графической регрессии

- разработана методика обследования состава, интенсивности и расчета выбросов ав­то­транспортного потока (с более детальным разделением на 6 категорий автомобилей);

- установлена доля выбросов индивидуаль­ного транспор­та, которые в настоящее время не учитываются в статистической отчетности, что позволило уточнить общую информацию о состоянии вы­бросов в Санкт-Петербурге и показать на увеличение реальных автомобильных выбросов оксида углерода, диоксида азота и углеводородов в 1,5 - 2 раза.

-  с использованием реальных данных о выбросах автотранспорта,  представлены

расчеты полей концентраций диоксида азота, оксида углерода, углеводородов, сажи и свинца для отдельных районов Санкт-Петербурга;

Практическая значимость работы заключается в следующем:

- разработан метод прогноза загрязнения воздуха для автотрасс различных типов. Метод основан на результатах математического моде­лирования загрязнения атмосферы и предполагает разделение магист­ралей на группы с одинаковыми комплексами НМУ с учетом интенсивно­сти транспорт­ного потока, ширины автомагистралей, расчетных кон­цент­раций примесей. Метод предусматривает установление указанных ком­плексов и со­ставление предупреждений отдельно для каждой из вы­де­ленных групп. Для обеспечения чистоты воздуха в городе наибольшее значение имеет со­ставление предупреждений 3-х степеней опасности для самых напря­женных автотрасс (1-я группа).

- разработаны статистические схемы прогноза загрязнения воздуха диоксидом азота методом множественной линейной регрессии с предварительным исключением нелинейности связей и ме­тодом последовательной графической регрессии. Оправдываемость прогнозов высоких уровней загрязнения воздуха диоксидом азота в г. Санкт-Петербурге, составленных по методу множественной линейной регрессии с предварительным исключением нелинейности связей, составила 75%. 

- рассмотрены основные показатели оценки экологического состоя­ния автотранспорта. Впервые проведена оценка выбросов индивидуаль­ного транспор­та (на примере Санкт-Петербурга), которые в настоящее время не учитываются в статистической отчетности. Полученные ре­зультаты сви­детельствуют о том,  учет выбросов индивидуального транспорта значительно уточняет общую информацию о состоянии вы­бросов в го­родах и регионах РФ. При этом автомобильные выбросы оксида углерода, диоксида азота и углеводородов увеличиваются  в 1,5 - 2 раза.

- представлены методические принципы перспективного  прогнозирования загрязне­ния воздуха автотранспортом с учетом планируемых ме­роприятий по снижению транспортной нагрузки на атмосферный воздух.

- представлена методика обследования со­става, интенсивности ав­тотранспортного потока и расчета выбросов (с более детальным разделением на 6 категорий автомобилей). Проведены расчеты выбросов ав­тотранспорта по пяти веществам: диоксиду азота, оксиду углерода, угле­водородами, саже и свинцу на основных магистралях Санкт-Петер­бурга.

- с использованием полученных данных о выбросах автотранспор­та на городских магистралях, проведены расчеты территориального рас­пределения концентрации вредных веществ в городах с различной интенсивностью движения.

- результаты диссертационной работы использованы при разработке карты загрязнения атмосферного воздуха автотранспортом в Санкт-Петербурге.

Результаты экспериментальных исследований использованы при  оценке  степени  загрязнения  основных магистралей Санкт-Петербурга и разработке рекомендаций по защите атмосферы от загрязнений.

Разработанные методики  по эскпресс-контролю концентрации загрязняющих газов в атмосфере позволяют обеспечить  постоянный  контроль  и диагностику атмосферного воздуха вдоль наиболее оживленных автомобильных магистралей,  обеспечить экологический контроль  автотранспорта  и автотранспортных предприятий.

На защиту выносится комплексное решение  проблемы контроля экологического состояния автотранспорта и его воздействия на окружающую среду в Санкт-Петербурге включающей в себя:

1. Теоретическое обоснование контактных  и  дистанционных  лазерно-оптических  методов и средств контроля вредных веществ в ОГ автотранспорта.

2. Расчетные зависимости, в которых концентрация контролируемого газа пропорциональна отношению амплитуд сигналов в пиках линий  комбинационного рассеяния соответствующих искомому газу и молекулярному азоту, концентрация которого в атмосфере известна и постоянна.

3. Методики контроля оксида углерода, углеводородов  (бензина) и сажи (дымность) в ОГ автотранспорта при работе в условиях передвижной экологической диагностической лаборатории.

4. Решение задачи краткосрочного прогно­зирования загрязнения воздуха выбросами автотранспорта, который основы­вается на учете физических закономерностей распространения в ат­мо­сфере выбросов от низких и холодных источников, которыми являются ав­томобили, и особенностей влияния метеорологических условий на со­держание вредных веществ в воздухе городов. Принятый подход включает разработку и составление двух видов прогнозов - по городу в це­лом и вблизи отдельных магистралей.

5. Обоснование возможности ис­пользования статистических схем прогноза загрязнения воздуха диоксидом азота и оксидом углерода в городе для предотвращения опасных уровней, создаваемых выбросами автотранспорта.

6. Результаты экспериментальных исследований загрязнения атмосферного воздуха автотранспортом на Васильевском острове и Центральной части Санкт-Петербурга.

7. Карты  загрязнения  атмосферного воздуха в наиболее неблагополучных районах города – Центрального и на Васильевском острове,  а также карта  загрязнения  атмосферного воздуха автотранспортом в городе Санкт-Петербурге.

Апробация работы. Основные результаты диссертации  докладывались на Международной конференции "Технические системы и социально-правовые принципы экологической безопасности" (Ленинград,  1990г.),  на Всероссийской научно-технической  конференции  "Оптические, радиоволновые  и тепловые методы контроля материалов, изделий и окружающей среды" (Ульяновск, 1993г.),  Международной НТК "Оптические, радиоволновые, тепловые методы и средства контроля природной среды, материалов и промышленных изделий" (Череповец, 1997г.), 2 Международной Евроазиатской конференции по транспорту (Санкт-Петербург, 2001 г), Международной конференции "Экология и развитие Северо-Запада" (Санкт-Петербург, 2002 г.), Всероссийском научно-практическом семинаре «Неразрушающий  контроль и диагностика материалов, конструкций и окружающей среды» (Санкт-Петербург, 2003г.), Третьей Международной Евроазиатской конференции по транспорту, 12-15 сентября 2003 г. (Санкт-Петербург), Международной конференции «Научное и кадровое обеспечение развития транспортного комплекса. Безопасность на транспорте. 2-6 июля 2007 г. (Санкт-Петербург).

Публикации

По теме диссертации опубликовано 27 научных работ, в том числе книг, монографий, брошюр – 3, изданиях по перечню ВАК – 5,  статей в отечественных журналах и докладов и тезисов докладов на научно-технических семинарах и конференциях – 19, методические рекомендации и инструкции – 3.

Структура и объем работы: диссертация состоит из введения, семи глав, заключения, выводов, списка литературы.

Основная часть диссертации изложена на 371 страницах машинописного текста. Работа содержит 75 рисунков, 25 таблиц.

Основное содержание работы

Во введении обосновывается актуальность работы, сформулированы цели и задачи исследования, анализируется предмет исследования, теоретическая значимость и прикладная ценность полученных результатов, а также основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе приведен аналитический обзор современных экологических проблем автотранспорта.

Современное состояние окружающей среды характеризуется резким усилением антропогенного воздействия на все объекты окружающей среды и, в первую очередь, на качество атмосферного воздуха.

Автомобили являются источниками 50% загрязнения атмосферы углеводородами и оксидами азота и 90% оксидом углерода. Современное состояние окружающей среды ставит неотложные задачи по обеспечению непрерывного контроля за вредными выбросами загрязняющих веществ в атмосферу.

Исследования химического состава отработавших газов (ОГ) двигателей внутреннего сгорания показали, что в них содержится около 200 различных химических соединений, которые оказывают различное воздействие на окружающую среду и живые организмы. Только один легковой автомобиль за год эксплуатации выделяет в среднем 800 кг оксида углерода (СОx), около 40 кг оксидов азота (NOx), около 200 кг ядовитых углеводородов (CxHy), потребляя при этом более 4 тонн кислорода. В среднем за год каждый автомобиль выбрасывает в атмосферу 1 кг свинца в виде аэрозоля.

Автомобильные выбросы вредных веществ в России составляют 65 % всех антропогенных выбросов. Такой большой вклад создается не только за счет увеличения автомобильного парка, но и в результате снижения в последние годы промышленных выбросов при закрытии промышленных предприятий и сокращении производства. Автомобильные выбросы осуществляются в нижнем слое атмосферы и, следовательно, в большей степени, чем промышленные влияют на состояние воздушного бассейна.

Автомобильный транспорт занимает ведущее место в единой транспортной системе Санкт-Петербурга. Он перевозит более 80% народно-хозяйственных грузов, на его долю приходится более половины общегородского пассажирооборота.

В Санкт-Петербурге выбросы автотранспорта по данным статистической отчетности превалируют в общем выбросе вредных веществ в атмосферу. По количеству выбросов от автотранспорта Санкт-Петербург входит в число десяти городов Российской Федерации с выбросами автотранспорта более 100 тыс.т/год и уступает по этому показателю лишь г. Москве. В суммарных выбросах загрязняющих веществ автотранспорта, с учетом индивидуального транспорта 5,5% составляют оксиды азота, 9,4% — углеводороды, 85,1% — оксид углерода.

В главе приведен анализ экологической опасности автотранспорта и роли автотранспорта в загрязнении городской воздушной среды. Рассмотрено воздействие автомобильного транспорта на человека и окружающую среду, факторы отрицательного воздействия автомобильного транспорта на человека и окружающую среду, выбросы от автотранспорта в атмосферу, экологические проблемы использования моторных топлив. Значительное внимание уделяется основным причинам повышения экологической опасности автотранспорта, повышенного содержания токсичных веществ в отработавших газах автомобилей и мероприятиям по их нейтрализации, в том числе нейтрализация токсичности отработавших газов автомобиля. Приведен анализ современного состояния нормативной документации по контролю экологического состояния автотранспорта.

Во второй главе представлены  теоретические основы обоснования рассеивания отработавших газов автотранспорта в атмосфере.

Уровень загрязнения воздуха зависит в значительной степени от условий рассеивания примесей в атмосфере. При определенных метеорологических условиях концентрации примесей в воздухе увеличиваются и могут достигать опасных значений.

Для характеристики загрязнения воздуха в целом по городу используются обобщенные показатели. Такие показатели, составленные по результатам контроля в ряде пунктов города за определенное время, существенно меньше подвержены случайным колебаниям, чем единичные данные о концентрации. Они отражают вклад в загрязнение воздуха преобладающих источников, а также фоновой концентрации в городе, они в меньшей степени зависят от режима выбросов и в основном определяются метеорологическими факторами. В качестве такого показателя использовалось среднее по всему городу значение концентрации от­дельных примесей в данный день или срок. , нормированное на сред­несезонную концентрацию

                                                (1)

где индекс -  относится к пункту контроля,  а N  - число пунктов контроля в городе.

В качестве обобщенных показателей использовались коэффициенты при членах разложения на естественные ортогональные функции (е.о.ф.). Концентрации примесей в воздухе, измеренные на стационарных постах контроля в конкретном городе, представлялись в виде:

                (2)

Здесь - концентрация примеси, зависящая от точки пространства (х) и момента наблюдения (t);

- средняя концентрация, зависящая от (х), за сезон или  полугодие, рассчитывается по результатам контроля каждого года в отдельности;

- система естественных ортогональных функций: эти функции определяются по фактическим результатам контроля, они являются собственным функциями матрицы коэффициентов ковариации между концентрациями примесей в различных точках  города;

- коэффициенты при соответствующих функциях, зависящие только от времени t;

М  -  количество членов разложения.

Коэффициенты разложения находятся по формуле:

                      (3)

где - компоненты вектора , отнесенные к каждому стационарному посту контроля в городе 

- отклонение средних концентрации примесей на стационарных постах контроля;

N - количество постов контроля.

Анализ показывает, что уже сумма первых нескольких членов разло­жения (2.3) позволяет достаточно полно оценить изменчивость поля кон­центраций. Можно сказать, что первый член разложения характеризует ту часть общей изменчивости, которая определяется одновременными изменениями уровня загрязнения по всему городу, второй и третий - основные отклонения от них.

В качестве интегрального показателя загрязнения вводится величина:

       ,                                 (4)

получившую широкое распространение в работах по прогнозу загрязне­ния воздуха в нашей стране.

В (2.4) n - общее количество измерений за концентрациями примесей в городе в течение одного дня на всех стационарных пунктах контроля, 

m - количество измерений в течении этого же дня за концентра­циями q, которые превышают среднесезонное значение на каждом из постов контроля, более чем в 1,5 раза (q > 1,5 qср.).

Параметр Р рассчитывается для городов, где число стационарных пунктов контроля не менее трех, а число выполненных измерений за отдельные дни не менее 20. Очевидно, что Р меняется от 0 до 1.

Значительный рост концентраций на одном из стационарных постов контроля города мало скажется на значении параметра Р, однако может заметно повысить среднюю по городу концентрацию примеси. В то же время, одновременный рост содержания примесей в разных частях города, который определяется метеорологическими процессами, достаточно хорошо выявляется при рассмотрении ежедневных значений параметра Р.

По своему смыслу величина Р близка к первому коэффициенту раз­ложения поля концентраций на естественные функции α1. Коэффициент корреляции между ними достигает 0,85 - 0,95. 

В среднем для различных городов Р ≈ 0,2.  Загрязнение воздуха по городу в целом можно считать повышенным при Р > 0,2. В отдельные дни, когда скопление примесей в городском воздухе наиболее велико, значения Р превышают 0,5.

В табл. 1 приведены группы загрязнения воздуха и средние повторяемости этих групп, полученные по материалам наблюдений в ряде городов нашей стране. Эти определения характеристик загрязнения воздуха в зависимости от значений параметра Р используются в дальнейшем.

Таблица 1. Группы загрязнения воздуха по городу в целом

Номер группы

Градации

параметра Р

Характеристика

загрязне­ния воздуха

Средняя

повторяемость, %

I

> 0,35

относительно высокое

10

II

0,21 - 0,35

повышенное

40

III

≤ 0,20

пониженное

50

Анализ показал, что повышенное загрязнение воздуха для города в целом наблюдается нередко в течении нескольких дней подряд. Пара­метр Р для данного дня существенно зависит от его значения Р’ за предыдущий день. Если наблюдалось пониженное загрязнение воздуха, то только в 10% случаев можно ожидать, что на следующий день  оно существенно увеличится.

На основании физических исследований и анализа фактических результатов контроля получены качественные выводы о возможном изменении уровня загрязнения воздуха. К повышению уровня загрязнения воз­духа приводят: усиление устойчивости нижнего слоя атмосферы при слабом ветре; ослабление ветра при устойчивой термической стратификации; усиление ветра от 0 до 3 - 6 м/с  при неустойчивой стратификации; повышение температуры воздуха при слабом ветре (не более 5 м/с); образование туманов; увеличение антициклонической кривизны приземных изобар; адвекция тепла в тропосфере. К снижению уровня загрязнения воздуха приводят: усиление ветра при устойчивой термической стратификации; выпадение осадков; увеличение циклонической кривизны приземных изобар; адвекция холода в тропосфере; прохождение холодного фронта.

В качестве прогнозируемой величины обычно использовался пара­метр Р, который является предиктантом. На основе статистических зависимостей между параметром Р и метеоэлементами, которые явля­ются предикторами, строились прогностические схемы.

В качестве предикторов выбирались те характеристики, которые в наибольшей степени определяют изменения концентраций примесей в воздухе. Главным для выбора предикторов является учет характера и тесноты связей между ними и показателями загрязнения атмосферы. При разработке прогностической схемы по материалам наблюдений в каждом конкретном городе из всех возможных предикторов выбирались несколько наиболее значимых.

При выборе предикторов учитывались главные факторы, опреде­ляющие формирование уровня загрязнения атмосферы: направление переноса примесей, скорость их переноса, атмосферная устойчивость и связанная с ней степень вертикального перемешивания примесей, термическое состояние воздушной массы, от которого зависит подъем выбросов и всего объема воздуха над городом, вымывание примесей осадками, их аккумуляция в туманах и т.д. При выборе предикторов учитывалась возможность их предсказания имеющимися способами.

Для учета направления переноса примесей и скорости их переноса использовались в качестве предикторов - направление (d - градусы) и ско­рость ветра (V0  - м /с) на высоте  флюгера, зафиксированное на метео­станции города.

В схемах прогноза, применяемых на практике, для характеристики атмосферной устойчивости использовалась, главным образом, разность температур (Δt) между поверхностями земли и изобарической поверх­ностью 925 гПа. В настоящее время изобарическая поверхность 925 гПа является единственной поверхностью в пределах пограничного слоя, для которой составляется карта барической топографии. Скорость ветра в пограничном слое атмосферы V1 также рассматривалась на изо­барической поверхности 925 гПа.

При разработке схем использовались и многие другие предикторы (градиент геопотенциала, лапласиан давления и геопотенциала, суточные изменения температуры и др.), а также комплексные метеорологические предикторы, которые характеризуют процесс распределения примесей в атмосфере (толщина слоя термодинамического перемеши­вания; количественный синоптический предиктор - Sn, представляющий собой численную характеристику синоптической ситуации).

Прогностические схемы разрабатывались с использованием различных статистических методов. Один из них простейший вариант метода распознавания образов. Этот метод основан на выделении характеристик метеорологических ситуаций для групп загрязнения воздуха (например, повышенного, сред­него и пониженного) и определения близости к ним конкретной ситуации.

Для более полного учета реального вида связей между загрязнением воздуха и метеорологическими параметрами использовался метод по­следовательной графической регрессии. Испытание схем, разработан­ных с помощью данного метода, показало, что для них характерна наи­большая  оправдываемость прогнозов - около 90%.

В диссертации рассмотрены схемы прогноза загрязнения воздуха диоксидом азота с использованием метода последовательной графической регрессии и метода множественной линейной регрессии с предварительным исключением нелинейности связей.





Уравнения регрес­сии получены для четырех типов погоды, которые выделены в зависи­мости от сочетания направленности переноса и атмосферной устойчивости, а также отдельно для постов наблюдений, расположенных в горных и долинных условиях, причем только для холодной части года.

Уравнения регрессии имеют следующий вид:

                (5)

Здесь q - прогностическая концентрация; - постоянные ко­эффициенты, рассчитанные методом наименьших квадратов; Θ = 18 - Т, где Т - среднесуточная температура в С (предполагается, что Θ ха­рак­теризует необходимую степень отопления); - скорость ветра на уровне поверхности АТ850, ΔТ - разность температур между уровнем земли и поверхностью АТ850 в 13 часов. Опытная проверка прогнозов пока­зала, что оправдываемость их наиболее высокая при предсказании низ­ких концентраций.

В диссертации рассмотрено математическое моделирование процессов рассеяния вред­ных веществ в воздухе.

Для построения полей концентраций используются методы матема­тического моделирования процессов рассеяния примесей в воздухе. В настоящее время существуют два основных подхода к теоретическим исследованиям распространения примеси в приземном слое воздуха. Один и них основан на решении уравнения турбулентной диффузии, ко­торый часто называют К-теорией. В многочисленных моделях, реали­зующих второй подход, предполагается гауссовское распределение кон­центраций вдоль координатных осей.

В России наибольшее распространение получила модель М.Е.Берлянда. В соответствии с этой моделью степень загрязне­ния воздуха выбросами вредных веществ из непрерывно действующих источников определяется по наибольшему  рассчитанному значению ра­зовой приземной концентрации (См), которая устанавливается на неко­тором расстоянии (Хм) от места выброса при неблагоприятных метеоро­логических условиях , когда скорость ветра достигает опасного значения (Uм) и в приземном слое происходит интенсивный турбулент­ный обмен. Алгоритм и порядок проведения расчетов полей максималь­ных концентраций изложены в «Методике расчета концентраций в ат­мосферном воздухе вредных веществ, содержащихся в выбросах пред­приятий. ОНД-86».

Для исследования распространения примесей от отдельной магист­рали под руководством М.Е.Берлянда была разработана специальная модель. При расчете загрязнения воздуха выбросами автотранс­порта от­дельный участок автомагистрали стилизуется в виде узкой по­лосы ши­риной d0 и длиной L.

В простейшем случае автомагистрали большой длины, ориентиро­ванной перпендикулярно направлению ветра (например, загородное шоссе), концент­рация примеси q на расстоянии х от наветренного края магистрали выражается соотношением:

      (6)

Здесь М’n - мощность выброса рассматриваемой примеси с единицы длины магистрали; - высота слоя осреднения концентрации = 2 м, , где и - соответственно значения коэффициента турбу­лентности и скорости ветра на высоте z1 = 1 м над подстилающей по­верхностью, - ширина магистрали.

При ветре вдоль магистрали выражение для концентрации линейного источника длиной L в точке с координатами (x, y) в случае, когда х ≤ L имеет вид:

  при  х ≤ 740u;

        (7)

при х > 740u;

где а* = 370λu;

- дисперсия колебаний направления ветра, координата х отсчитывается вдоль ветра от наветренного края источника, а u и х при­нимаются в м/с и м соответственно.

В случае х > L концентрация находится как разность значений q, вычисленных по формулам (6) и (7) при значениях аргумента а, со­ответствующих х и х - L.

В общем случае транспортных потоков с произвольной конфигура­цией и распределением интенсивности движения магистрали пред­став­ляются в виде совокупности точечных, линейных и площадных источников, от которых рассчитывается суммарное загрязнение воздуха.

На рис. 1 представлено распределение максимальных (по скорости ветра) концентраций оксида углерода и соответствующее им направле­ние ветра, полученное при расчете по формулам 6 и 7. Для расчета была выбрана автомагистраль длиной l = 1000 м и шириной = 20 м при интенсивности движения 1000 автомобилей в час.

Вблизи маги­страли опасным (соответствующим максимальным значениям концент­рации) является направление ветра вдоль магистрали), по мере удале­ния от автомагистрали неблагоприятное направление ветра прибли­жается к поперечному (90). Однако, на подветренной обочине концентрации q слабо зависят от направления ветра. При ветрах, направленных примерно вдоль магист­рали, концентрации убывают с удалением от источника наиболее интен­сивно. Опасные скорости ветра во всех узлах расчетной сетки составили 0,5 м/с / 5 /.

        L км

              1  2 3  4 5         6       7

       

  0,5

 

Рис. 1. Распределение концентраций оксида углерода вблизи автомаги­страли длиной L = 1 км. Изолинии соответствуют концентрациям СО 2,5 (1), 2 (2), 1,5 (3), 1,0 (4), 0,5 (5) 0,3 (6 ), 0,2 (7) мг/м. Стрелками показаны опасные направления ветра.

На основе формул 6 и 7 проводились численные эксперименты  по исследованию уровней загрязнения воздуха вблизи магистралей разной длины, ширины, при различных скоростях ветра. Результаты этого эксперимента представлены в таблицах 2.2.1 и 2.2.2.

Как видно из табл. 2 и 3 наибольшие концентрации оксида угле­рода были отмечены при скорости ветра 0,5 м/с непосредственно на самой магистрали (х = 0 м) и при ширине магистрали 5 м. С увеличением ширины магистрали при тех же параметрах концентрации оксида углерода уменьшились, как на самой магистрали, так и на расстоянии от нее.

Таблица 2. Максимальные значения нормированных концентраций оксида углерода   (с/м2) вблизи магистралей длиной 20 км и шириной 5 м при направлении ветра вдоль магистрали

Расстояние Х (м)

Скорость ветра, м/с

0

5

10

20

50

100

0,5

0,45

0,230

0,22

0,14

0,10

0,05

1

0,26

0,17

0,12

0,07

0,03

0,02

5

0,04

0,03

0,03

0,02

0,01

0,01

Таблица 3. Максимальные значения нормированных концентраций оксида углерода (с/м2) вблизи магистралей длиной 20 км и шириной 20 м при направлении ветра вдоль магистрали

Расстояние Х (м)

Скорость ветра, м/с

0

5

10

20

50

100

0,5

0,16

0,13

0,11

0,09

0,05

0,04

1

0,11

0,09

0,07

0,05

0,03

0,02

5

0,03

0,02

0,02

0,01

0,01

0,00

Здесь и в дальнейшем использовались значения концентраций, на соответствующую величину автомобильных выбросов на данной магистрали, для того, чтобы исключить влияние интенсивности движения. 

При разработке схемы прогноза загрязнения воздуха диоксидом азота в г. Санкт-Петербург в качестве предикторов использовались следую­щие параметры: уровень загрязнения в предыдущий день P’NO2, скорость ветра (V) и направление ветра (d) на уровне флюгера, высота приземной инверсии в 7 часов (H), синоптический предиктор Sn.

Так как связи между предиктантом и предикторами являются нели­нейными, то при разработке схемы проводилось преобразование пре­дикторов с учетом реального характера связей между PNO2 и метео­роло­гическими факторами. Преобразование заключалось в том, что с по­мощью корреляционных кривых зависимостей показателя загрязнения воздуха в городе (PNO2) от отдельных метеорологических параметров, построенных по использованному для разработок материа­лу наблюде­ний, каждое значение предиктора было заменено на соответ­ствующее ему среднее значение PNO2.

Регрессионное уравнение в общем виде:

                                (8)

где xi - преобразованные предикторы;

        ai - весовые коэффициенты;  a0 - свободный член;

        ai и a0 находятся методом наименьших квадратов.

Для суждения об успешности прогноза групп загрязнения воздуха удобно применять критерий Багрова (Н*):

                                        (9)

где U - оправдываемость прогнозов;

  U0 - оправдываемость случайных прогнозов.

Очевидно, что при U = 1 (стопроцентная оправдываемость) H* = 1, а при U = U0 (оправдываемость на уровне случайных прогнозов) H* = 0.

Таким образом, H* > 0 указывает на успешность прогнозов, однако для практически эффективных методов H* не должна быть меньше, чем 0,2 - 0,3. Оценка оправдываемости случайных прогнозов U0 определяется по формуле

,       (10)

где φ1, φ2, φ3 - соответственно частота появления групп высокого по­вышен­ного и пониженного загрязнения воздуха, а π1, π2, π3 - частота прогнозов этих групп загрязнения.

Рассмотрены ежедневные значения фактических и прогностических значений параметра Р для Санкт-Петербурга.

В качестве предиктанта взят параметр Р для NO2. Предикторами являются метеороло­гические параметры и исходный уровень загрязнения воздуха Р'. Полученное регрессионное уравнение имеет следующий вид:

Р=0,49Р'+0,7Р(ΔТ)+0,52Р(V1)+0,52Р(Т)+0,27Р(V0) - 0,29  (11)

Здесь Р(ΔТ), Р(V1), Р(Т) и Р(V0) представляют собой преобразованные предикторы:

ΔТ - вертикальная разность температуры между уровнями земли и поверхностью АТ 925 гПа;

V1 -  скорость ветра на уровне АТ 925 гПа;

V0 - скорость ветра на высоте флюгера;

Т  - температура воздуха в приземном слое.

Испытания разработанной схемы показали следующие результаты. Общая оправдываемость прогнозов составила 85%, а оправдываемость прогнозов высокого загрязнения воздуха - 75% при повторяемости таких случаев около 15%. Коэффи­циент корреляции между прогностическими и фактическими значениями параметра Р составил 0,76.

Критерий Багрова рассчитанный согласно (9) и (10), для оценки эффективности схемы прогноза загрязнения воздуха диоксидом азота в Санкт-Петербурге составил H* = 0,69.

В данной главе рассмотрены: метод прогноза загрязнения воздуха в районе отдельных автомагистралей и составление предупреждений, прогнозирование загрязнения воздуха выбросами автотранспорта на перспективу, методика обследования структуры транспортного потока и расчета выбросов в атмосферу на городских автомагистралях, также анализ максимальных уровней загрязнения воздуха выбро­сами автотранспорта в различных городах России.

В третьей главе рассмотрено обоснование и выбор методов и средств контроля вредных отработавших газов автотранспорта и методики их контроля.

Определение концентрации различных веществ в отработавших газах автомобильных двигателей основано на физических или химических свойствах анализируемых компонентов. Существует целый ряд методов определения вредных компонентов в отработавших газах автотранспортных средств.

Методы и средства контроля токсичнос ти ОГ можно классифицировать с точки зрения объекта анализа (сами ОГ или загрязненный ими воздух), его целей (ис следовательские или произво дственные), основополага ющих физико -химических процессов (объемно -абсорбционные, объемно-оптические, хемилюминесцентные, оптические, хроматографические, масс-спектрометрические и лазерные), прерывно сти анализа и транспор­табельности га зоанал изатора.  По т ранспортабель­ности прибо ры подразделяются на переносные, на стольные  и стац ионарные ; о собо в ыделяются лабораторные комп­ле ксы и си стемы. Нар яду с приведенной классификацией методов в аналитической практике широко используется целенаправленная подборка м етодов ана ­ли за того ил и иного компонента или группы компонентов. При прочих равных условиях целенаправл ен ные м етоды определения о дного компо не н та проще и дают более наде жные и точные р езультаты, чем анализ не­скольких компонентов.

Другое направление аналитического приборостроения, ориентирован­ного на контроль ОГ автомобилей, связано с разработкой и выпуском приборов, используемых на производственных участках предприятий авто­мобилестроения, для контроля экологичности двигателя и других систем автомобиля, а также на станциях техобслуживания автомобилей для регулировки этих систем.

В главе рассмотрены объемно-абсорбционный метод анализа, спектральные методы, электрохимические методы газового анализа,  пламенно-ионизационный метод, хемилюминесцентный метод,  метод ультрафиолетовой флуоресценции, УФ-фотометрический метод, пламенно-фотометрический метод, метод газовой хроматографии, масс-спектрометрический метод, лидарная система контроля атмосферы, методы и технические средства для определения концентрации пыли, автоматизированные анализаторы состава газовых выбросов, стационарные посты и передвижные лаборатории контроля, приборы и методика контроля дымности ОГ, передвижная экологическая диагностическая лаборатория.        

В четвертой главе диссертации представлены научные основы создания лазерных методов и средств дистанционного контроля отработавших газов автотранспорта в атмосфере.

Внедрение лазеров, обладающих способностью селективного воз­буждения электронно-колебательно-вращательных переходов в моле­кулах, дало возможность детального изучения спектров поглощения и испускания. Это позволило использовать резонансное поглощение и лазерно-индуцированную флуоресценцию не только в спектроско­пии молекул, но и при дистанционных измерениях атомного и моле­кулярного состава атмосферы. Реализация такой возможности явил­ась важнейшим фактором в решении проблемы контроля состояния атмосферы. В основе метода дифференциального поглощения .(ДП) ле­жит явление усиленного поглощения излучения детектируемым га­зом на резонансной частоте, приводящее к измеримому эффекту ос­лабления. Информация о средней концентрации этого газа, находяще­гося в исследуемом объеме атмосферы, содержится в функции пропу­скания, и ее извлекают, используя лидарное уравнение. При зондиро­вании в оптическом диапазоне, свободном от резонансных линий других воздушных компонент, величина обратного сигнала формиру­ется не только под влиянием указанного фактора. Ослабление сиг­нала обусловлено таким упругим рассеянием на атмосферном веще­стве. Уравнение лидара в этом методе принимает вид

,

где  R=ct/2 (t -время задержки).Как и в соответствующем ин­тегральном методе, измерение проводится на двух частотах, одна из которых соответствует сильному поглощению детектируемой компонен­той, другая - слабому. В методе измеряется эффект, вызванный разли­чием в величине обратного сигнала при таком двухчастотном зонди­ровании основной измеряемой величиной является отношение  , получаемое для 2-х времен задер­жки t1 =2R/c и  t2=2R2 / c. Пренебрегая незначительным раз­личием в геометрическом и пространственном факторах, имеем

Сравнение этого отношения для частоты , лежащей в линии поглощения, и отстроенной частоты , где поряд­ка ширины линии, и считая, что  получаем

где , - средняя концентрация компоненты в интервале L=R2 - R1 .  Как видно, это отношение дает прямую информацию о искомой величине. В дальней­ших применениях будет удобным выражать окончательную формулу в терминах мощности:

(12)

Ввиду сильной зависимости молекулярной части коэффициента от длины волны излучения наиболее благоприятными для использо­вания в ДП-методе являются видимый и УФ-участки спектра. В этом спектральном диапазоне значения β достаточно высоки и имеют­ся сильные электронные полосы поглощения многих газов - загряз­нит елей. Поскольку поглощение и рассеяние являются практически мгновенными процессами, то пространственное разрешение ограниче­но величиной . Таким образом, принципиальных пределов для улучшения этой харак­теристики в данном методе нет.

Информация о концентрации газовых компонент в методе индуцированной флуоресценции (ИФ) так же, как и в методе комбинационного рассеяния содержится в величине коэффициента обратного рассеяния β. При настройке частоты лазерного излучения в резонанс с линией поглощения исследуемого газа, не лежащей в области сильного поглощения дру­гих атмосферных компонент, обратный сигнал формируется за счет высвечивания при переходах из возбужденного состояния на разре­шенные нижние состояния. Как уже отмечалось, этот процесс харак­теризуется сравнительно большим временем жизни возбужденного со­стояния, достаточным для вращательной и колебательной релаксации молекул, а также для частотного снятия возбуждения при столкно­вениях. Эти факторы приводят не только к спектральной структуре обратного сигнала, но и к его деполяризации и тушению. В зависи­мости от вида газа и типа перехода время высвечивания достато­чно сильно варьируется, что влияет на величину поправочного фак­тора  γ( R ) входящего в уравнение флуоресценции лвдара. Как по­казывают расчеты, γ( R ) может быть заметно меньше едини­цы при td /to < 1 и to /tex ≤ 1.  Неучет данного фактора при этих условиях приводит к ошибке, особенно значительной в районе длины лазерного импульса  l =cto от границы области, содер­жащей газ-загрязнитель. Кроме того, в полосу приема попадает пра­ктически неустранимый фон от рассеяния зондирующего излучения, обусловленный люминисценцией или комбинационным рассеянием в газах атмосферы (азот, кислород, водяной- пар),а также свечением аэрозоля, нагретого мощным лазерным излучением.

Ограничение на пороговую чувствительность лидара за счет этой неконтролируемой люминисценции по оценкам составляет для газов с см2cp-1 , что на 5-6 порядков ниже ПДК многих газов. При проведении оценочных расчетов были исполь­зованы to≅td>>tex  , так что γ( R ) ≅ 1. Кроме того, геометрический фактор, ввиду дистанционноcти измерений, принимал­ся равным I. С этими допущениями и пренебрежением неконтролиру­емым свечением на частоте приема лазерное удаление хорошо при­нимает известную формулу

где L=сtd/2 . Это уравнение справедливо в случае зондирования приземного слоя атмосферы с однородным распределением аэрозоля -условие при котором будут проведены в дальнейшем оценочные рас­четы. Подробнее остановимся на особенностях этого метода, показывающего себя перспективным при решении широкого круга экологических задач. Как видно из лидарного уравнения, на величину обра­тного сигнала влияют многие факторы, от состояния атмосферы до эффективности оптической системы лидара. Принципиальным фактором, влияющим на величину сигнала, является дифференциальное сечение флуоресценции. Оценим его, исходя из формулы

где фактор тушения Q=tex/tN, tex- время жизни возбужденного состояния с учетом тушения, F - доля регистрируемой флуоресценции, tex определяется из соотношения 1/tex= 1/tN + 1/tc

Сечение по­глощения в области основных колебательных полос электронных пе­реходов молекул составляет 10-17 - 10-19 см3. Время тушения флу­оресценции при атмосферном давлении находится в пределах 10-9 - 10-10 с. При времени жизни возбужденных состояний, соответствующих переходам в ИК-диалазоне, 10-1 - 10-5 с. Значение фактора ту­шения равно Q=10-9- 10-5.  Соответствующее время переходов в видимом и УФ-диапазонах - 10-5 - 10-8 с. Это дает значение Q= 10-2-10-5. Сравнение факторов тушения в двух диапазонах пока­зывает преимущество зондирования в видимом и УФ-диапазонах. Принимая долю регистрируемой флуоресценции равной F= 0,1 получаем для последних диапазонов см2cp-1. Эта величина превосходит величину дифференциального сечения мо­лекулярного рассеяния ( 10-27 см2cp-1) .комбинационного рас­сеяния (10-28-10-30 см2cp-1 - вне резонанса, 10-26 см2cp-1 в резонансе).

Рассеяние на аэрозолях может характеризоваться значительно большим сечением (10-26-10-8 см2cp-1).  Однако, от него легко от­строиться, если вести прием на смещенной частоте. Условие регис­трации флуоресцентного сигнала улучшается при переходе к зонди­рования верхних слоев атмосферы (увеличивается фактор Q ) и при регистрации атомов (большие сечения, см2cp-1

Увеличение принимаемой мощности возможно при увеличении энер­гии импульса. Однако, существует принципиальное ограничение, связанное с явлением насыщения поглощения, которое приводит к уменьше­нию сечения процесса. В качестве оценки анергии насыщения можно взять величину es.= hν/ 2σabs.  В оптической области спектра эта величина достаточно велика: для  λ=0,33 мкм (ν=1015 с-1) и σabs= 10-17-10-22 см2, es=3⋅10-2-103 Дж/см2. Таким об­разом, чтобы отодвинуть этот нежелательный предел вверх по шкале энергии, необходимо увеличивать площадь сечения лазерного пучка и, как следствие, площадь апертуры. Увеличение данного параметра, как видно из лидарного уравнения, важно само по себе, хотя в техническом отношении решение этого вопроса непростое.

Вторым фактором, ограничивающим рост энергии зондирующего им­пульса, является оптический пробой воздуха, наступающий, как пока­зывают эксперименты с лазерами на рубине и неодимовом стекле, при 1010 - 1011 Вт/см . Этот фактор может оказаться важным при попыт­ке достижения максимально возможной энергии импульса в исследуе­мом объеме при дистанционном зондировании, особенно в условиях плохой видимости.

Учитывая  значительную длительность tex процесса флуо­ресценции, расчет размера области, из которой, приходит сигнал за время его детекции td  следует проводить по формуле

Этой величиной определяется предел пространственного разрешения измерений ИФ-методом. В табл. 4 приве­дены результаты оценок концентрационной чувствительности РФ-метода при анализе малых примесей в воздухе.

Таблица 4. Оценка концентрационной чувствительности РФ-метода

Газ  ПДК (мил-1)  λ нм ПРК (ppm)

NO 2       488       0,5

I2         0,15       590  5 • 10-4

NO2         3       488       0,6

Здесь рассмотрим ряд расчетных зависимостей, характеризующих зондирующие возможности лидаров, и проведем сравнительный анализ методов дифференциального  поглощения (ДП-метод) и резонансной флуоресценции (РФ-метод). В качестве изучаемых компонент загрязнения атмосферного воздуха были взяты NO2,  SO2, C6H6.

Данные компоненты являются основными источниками загрязнения атмосферы от автотранспорта и промышленности и создают основу для образования фотохимического смога и кислотных дождей, бензол относится к углеводородам-загрязнителям, характерным для выбросов автотранспорта и предприятий нефтехимической промышленности. Для сравнитель­ного анализа были взяты методы дифференциального поглощения и флуоресценции, как основные методы обнаружения малых газовых при­месей. Мы расширяем этот анализ, вводя дополнительные параметры и распространяя его на различные метеорологические условия и время суток.

а) ДП-метод

Как уке отмечалось выше, в этом методе зондирование осущест­вляется парой импульсов, резонансным (λе) и отстроенным (λω ≅λе ) на двух последовательных: расстояниях R и R.+ L . Средняя концентрация N(R)  на участке длины L удаленном от лидара на расстоянии R  .рассчитывается по формуле (12). Следуя стандартной теории ошибок и оставляя в формуле только ква­дратичные члены, как наиболее, важные для ошибки измерений получа­ем выражение

,  (13)

где M - число повторения пар лазерных импульсов. Поскольку сигнал, регистрируемый детектором, подчиняется распределению Пуассона, а тепловой шум пренебрежим в оптическом диапазоне, то можно запи­сать:

,  (14) 

где - энергия сигнального фотона, - квантовая  эффективность фотодетектора, T=L/с, PN=P+Рв (Рв - мощность фонового излучения на частоте приема), мощность темнового тока считается пренебрежимо малой. Далее делаем упрощающее предположение, справедливое при наших численных данных: пренебрегаем фоно­вым излучением по сравнению с величиной сигнала. Тогда

(15)

используя связь между относительной ошибкой и отношением сигнал-шум, выражение (13) можно рассматривать как уравнение относительно минимально обнаруживаемой концентрации (в моноимпульоном режиме, M=1). С учетом (15) имеем

. (16)

Следующее справедливое упрощение - сравнительно малое ослабление лазерного луча за счет резонансного поглощения на фоне домини­рующего вклада аэрозольного рассеяния, которое в рассматриваемом примере считается изотропным. Тогда уравнение лидара для энергии детектируемого сигнала можно записать в виде

,  (17)

где ; ; ≅

Подставляя (17) в формулу (16) и сохраняя в ней только члены первого порядка по .получаем для концентрации урав­нение второго порядка, решение которого можно запасать в виде

  (18)

где , .  Здеcь

;

В расчете принималось, что

б) ИФ-метод

Уравнение лидара для сигнала флуоресценции в пределе высокой прозрачности атмосферы ( ТR ≅1), записанное в терминах сче­та фотонов, имеет вид

. (19)

Счет фоновых фотонов определяется выражением

, (20)

где - спектральная, яркость фона,   -телесный угол поля зрения приемника, и - ширина полосы пропускания приемника , остальные величины определены выше. В моноимпульсном режиме спра­ведливо следующее соотношение

. (21)

Решение этого уравнения относительно имеет вид

(22)

Вместе с (19) его можно рассматривать как уравнение для определения минимально обнаруживаемой концентрации.

В расчетах использовались следующие данные для детекции: для лидара (А=0,1м2, =3⋅10-8ср-1, к=п=0,1,=100 нм, L=100 м, S=3 ) , для параметров процесса поглощения (450 нм, =4,8⋅10-23 м 2 ) ; для параметров флуоресценции (=450 нм, =650 нм, Q=2⋅10-5, F=0,2) ; для атмосферных условий ( =4,4⋅10-5 м-1, (v=10 км)= 5,8⋅104 м-1 , )= 10 вт⋅м-2 ср-1 мкм-1, 10-3) анергия лазера в случае поглощения - Eo = 0,1 Дж, в случае флуорес­ценции - Eo = 0,2 Дж. Соответствующие результаты для компонент SO2 и C6H6 получены в приближении простого пересчета с помощью переводного фактора  fp(x) :

,  (23)

где p=abs, fl ; x=SO2 , C6H6..

.

Первое выражение было получено с учетом того, что при имеющихся данных b>>1, во втором выражении отношение   в вычислениях принималось равным 0,1, что вытекает из оценки спе­ктрального поведения Nλ. Для расчета фактора fp(x) использо­вались следующие данные: для SO2 (σ=3,36⋅10-23 м2, λо ≅ λ≅290 нм, Q=3,4⋅10-6, F=0,1); для C6H6 (σ=1,3⋅10-22 м2, λо≅λ≅253 нм, Q=1,6⋅10-4, F-0,1).

Результаты вычислений сведены в табл. 5.

Таблица 5. Концентрация чувствительности (ppb)

R, км

ДП-метод

ИФ-метод

Ясное небо

V=10 км

День

Ночь

NO2

SO2

C6H6

NO2

NO2

C6H6

NO2

NO2

C6H6

NO2

NO2

C6H6

0.3

63

114

32

21

38

11

59

107

0.7

8

15

0.1

0.4

79

143

40

29

53

15

104

188

1.3

13

23

0.16

0.5

102

184

51

38

69

19

63

294

2.0

21

39

0.25

0.6

123

222

62

46

83

23

235

423

2.8

29

52

0.35

0.7

146

263

73

57

103

29

321

578

3.9

39

70

0.47

0.8

170

306

85

70

126

35

418

753

5.0

51

92

0.62

0.9

196

353

98

84

152

42

527

949

6.3

63

114

0.76

1.0

226

407

113

100

180

50

652

1174

7.9

78

141

0.94

По детекции NO2 они качественно согласуются с оценками других работ и, в основном, не противоречат практическому выводу, сделанному в этих работах: ни один из методов не является абсолютно предпочтительным перед другим. Этот вывод становится тем более очевидным так как, чем длиннее трасса зондирования, тем ДП-лидар имеет большую чувствительность при дневных измерениях, особенно в условиях уменьшенной видимости. Ситуация, однако, меняется при измерениях ясными ночами в пользу ИФ-лидара. Это преимущество становится особенно отчетливым при детекции NO2 - газа. Однако, как показывают оценки, такое положение дел не является неизменным. Многое зависит от вида компоненты типа резонансного перехода характеристик возбужденного состояния. Например, возбужденное состояние бензола, возникающее в резу­льтате поглощения света длины волны  λо=253 нм на переходе (X3Aгд —— А'Bги) характеризуется сравнительно небольшим временем жизни, малым тушением и, как следствие, значительным се­чением флуоресценции. Это приводит к тому, что РФ-лидар для зон­дирования паров бензола может оказаться предпочтительнее ДП-лидара даже днем. Что касается общего поведения чувствительности, то на нее оказывают заметное влияние дистанционность измерений и прозрачность атмосферы. Однако, в зависимости от условий работы оптимальный вариант лидара способен "чувствовать" загрязнение рассмотренными газами на уровне ПДК.

Как ухе отмечалось выше, чувствительность существенно зависят как от рабочих характеристик лидара (мощность, длительность, часто­та следования лазерных импульсов, время детекции, площадь апертуры), так и от условий измерений (длина трассы, видимость, состав и рас­пределение аэрозолей, фоновое излучение и т.д.). В этой связи реа­листический анализ детектируемости важен в современных техничес­ких условиях. Анализ был проведен для ДП-лидарной системы при зондировании  NОг - примеси. Сохраняя условия измере­ния в однородной атмосфере, мы расширяем этот анализ, включив в не­го флуоресцентный лидар. Это позволяет провести сравнение двух ме­тодов в разнообразных ситуациях и сделать ряд полезных практичес­ких выводов.

а) Дифференциальное поглощение

Одним из основных показателей потенциала зондирования лидара является поведение длины серии облучений (импульсов) M, необхо­димых для уверенного приема полезного сигнала, в зависимости от различных параметров измерений. Здесь мы воспроизводим некоторые из этих зависимостей, используя основные формулы (12)  и (13). Уравнение лидара запишем в терминах мощности:

,

где L=cto/2, i=e,w. Оно используется в окончательном выраже­нии для расчета числа пар импульсов, получаемом с помощью формул (13- 14) :

, (24)

где ;   

Для сопоставительных целей были использованы данные:

лазерные параметры (Po=EoC/2L , где Eo=0,1 Дж, λe=448,1 нм;

λw=446,8 нм);

лидарные параметры (S=10, A=0,07 м2; k=0,1; Δλ=0,3 нм;

Ω=7 10-6; L=120 м); параметры исследуемой компоненты (σabs=2,59 10-23м2 );

параметры атмосфе­ры (βd=αd/100; Nλ(день)=8⋅10-2Вт⋅м-2cp-1мм-1; Nλ(ночь)=10-3Nλ(день).

б) Резонансная флуоресценция

Основная расчетная формула для детектируемости флуоресцентного лидара в режиме накопления импульсов имеет вид

Выражая фотонные счета сfl и  cb  с помощью (18) и (19). Это выражение можно преобразовать к расчетному виду :

T=dx/T2(1+bx/T2),  (25)

где ; ,

x=R2/, T(λoR)=T=exp(-αaR)  - функция про­пускания участка аэрозольной атмосферы длины R .

Для расчета бы­ли использованы следующие дополнительные данные: (dσ/dΩ)fl≅9,6⋅10-30 м2 ; λо≅λ≅450 нм.

в) Обсуждение результатов и сравнительный анализ

Для получения статистически достоверных результатов лидарные системы, как правило, работают в режиме накопления импульсов. По эт­ой причине важнейшие характеристики их работы - чувствительность и оперативность измерений - связаны с числом детектируемых импуль­сов М . Расчетные формулы (24) и (25) позволяют просле­дить ход кривых поведения М в различных условиях работы лидара. Здесь представлены графики функции lg М от таких практичес­ких переменных, как дистанция зондирования R.(рис. 2 – 3) и вели­чина средней концентрации   газа - загрязнителя (рис. 4 - 5), при различных условиях види мости и времени суток. 

Рис. 2. Зависимость логарифма числа пар импульсов lg M от расстояния зондирования R (ДП-метод). Цифры над кривыми относятся к величине дальности видимости V.

Рис. 3. Зависимость логарифма числа облучений lg M от расстояния зондирования R (РФ-метод). Цифры над кривыми относятся к величине дальности видимости V.

Рис. 4. Зависимость логарифма числа пар импульсов lg M от концентрации N (ppm) (ДП-метод). Детекция на расстоянии зондирования R= 1 км с относительной ошибкой ε=1/10. Цифры над кривыми относятся к величине дальности видимости V.

Отметим некото­рые общие закономерности и особенности этих зависимостей. Начнем с влияния фонового излучения. Как показали расчеты с имеющимися данными, фон оказывает заметное влияние только на чувствительность РФ-лидара, поэтому все РФ-кривые были продублированы (кривые, отно­сящиеся к дневным измерения, обозначены сплошной линией, "ночные" кривые-пунктиром). Например, "дневные" кривые lg M( R ) РФ-метода  (рис. 3) лежат выше ДП-кривых (рис. 2).То же можно сказать и о "ноч­ных" кривых, однако, только в условиях уменьшенной видимости (V≤10 км). При хорошей видимости (V>10 км ) "ночные" РФ-кривые, опускаясь уже располагаются ниже ДП-кривых.Такая тенденция, во-первых, связана с ростом величины РФ-сигнала при улучшении види­мости, во-вторых, с нерегулярный влиянием видимости на ДП-сигнал, о чем пойдет речь ниже.

Рис. 5. Зависимость логарифма числа пар импульсов lg M от концентрации N (ppm) (РФ-метод). Детекция на расстоянии зондирования R= 1 км с относительной ошибкой ε=1/10.Цифры над кривыми относятся к величине дальности видимости V.

Продолжая анализ, можно отметить общий рост lgM с увеличением R, более заметный для ДП-метода. При этом видимость по разному влияет на расположение кривых. В РФ-ме­тоде наблюдается регулярный спад lg M  с увеличением дально­сти видимости, что конечно, связано с уменьшением ослабления полез­ного оигнала. Для ДП-метода в этом отношении характерна нерегулярность: резкий спад в промежутке от  V=2 км до V=10 км и  по­степенный подъем с увеличением V. Такую тенденцию можно объяснить характером поведения функции αa exp (-αaR) описывающей сигнал рассеяния на аэрозоле : в области большое αa (малые V ) уменьшение αa (увеличение видимости) вызывает рост сигнала, что приводит к уменьшению ошибки измерений и, как следствие, уменьшение необходимого числа пар импульсов области малых αa (боль­шие V ) ситуация меняется на противоположную. Такая особенность может привести к тому, что, начиная с некоторых расстояний РФ-лидар даже днем может оказаться более предпочтительным, чем ДП-лидар, однако, при условии, если день ясный. В целом можно отметить, что ночное зондирование РФ-лидаром обладает большей оперативностью при   ( дается в ррm ,а V- в км).

Все сказанное в значительной степени остается справедливым и по отношению к поведению кривых  lg M() . Но ж здесь есть своя особенность : если для РФ-кривых (рис. 5) характерно моно­тонное уменьшение функции с ростом концентрации, то в случае кривых (рис. 4) наблюдается появление минимума. Монотонный спад РФ-кривых объясняется ростом величины сигнала при увеличении кон­центрации флуоресцирующих молекул. Существование минимума ДП-кри­вых можно понять из следующего рассуждения. В области малых значе­ний концентрации относительная ошибка измерений главным образом определяется - зависимостью : поглощение мало и не оказы­вает заметного влияния на величину сигнала. При достаточно боль­ших концентрациях, однако, поглощение может стать настолько значи­тельным, что вызванное им ослабление и связанный с ним рост ошибки могут доминировать над - спадом. Результатом конку­ренции этих тенденций может стать эффективный рост ошибки и, сле­довательно, числа пар импульсов при данном отношении сигнал-шум, начиная с некоторой концентрации (как видно из рис. 5., ≅0,6-0,7 ppm).

Подводя итог, приходим к общему заключению: для проведения диагностики параметров атмосферы необходима оптимальная тактика зондирования. Такую программу оптимизации невозможно осуществить без детального знания функциональных возможностей лидара в дан­ных метеорологических условиях. От этого зависит выбор метода, дистанционность и оценка оперативности зондирования. Сравнитель­ный анализ, в целом, подтверждает вывод: оба рассмотренных метода скорее не исключают, а дополняют друг друга.

Дистанционный лазерный контроль отработавших газов автомобиля заметно ограничивает выбор методов и средств контроля, при этом основными факторами, которые необходимо учитывать при  выборе методов и средств контроля являются следующие:

1. Обеспечение возможности проведения контроля в полевых условиях.

2. Возможность использования  автономного питания от аккумулятора или бортовой сети.

3. Средства контроля должны быть переносными и транспортабельными.

4. Необходимость периодической калибровки и тарировки средств контроля в процессе проведения измерений.

5. Помехозащищенность средств контроля, вызванных сложными и нестабильными климатическими условиями окружающей среды (влажность, температура, солнечная радиация, давление и другое).

6. Наличие эталонных образцов для тарировки средств контроля.

Наибольшей эффективностью для оценки загрязнения атмосферы автомобильным транспортом обладают методы и средства интегрального дистанционного контроля.  При этом, контроль может проводится как поперек,  так и вдоль автомагистралей. При контроле в поперечном направлении величина  дистанции, как правило,  имеет небольшую величину и составляет не более 100 м.(10 - 100 м).  Наибольшей эффективностью для дистанционного контроля обладают лазерные методы и  средства,  которые  при  проведении контроля в поперечном направлении могут иметь в качестве источника излучения маломощные лазеры. Это позволяет создавать малогабаритные и переносные приборы, которые можно использовать для проведения контроля в полевых условиях.

Проведение интегрального дистанционного контроля автомагистралей в продольном направлении требует  использования более мощных лазеров,  так как величина дистанции при контроле может составлять 1 - 5 км.  Подобные системы  контроля могут быть как стационарными,  так и передвижными. Подобные системы интегрального дистанционного контроля могут монтироваться на верхних этажах зданий, расположенных на противоположных концах автомагистралей. Так например, подобную систему можно было бы смонтировать в Санкт-Петербурге, при этом мощное лазерное устройство можно установить на Адмиралтействе, а приемные устройства на верхних этажах зданий, расположенных в противоположных концах от Адмиралтейства на проспектах Невском, Московском, Вознесенском и улице Гороховой. Это позволило бы одновременно определять степень загрязнения атмосферного воздуха  практически над всей центральной частью города, а концентрации вредных веществ (СО, СН, СО2, NО2 и другие) показывать в цифровом виде на табло при въезде на эти автомагистрали. Данная информация может использоваться, например, для регулирования интенсивностью автотранспорта, если концентрация вредных веществ на автомагистрали будет превышать ПДК.

Учитывая вышеизложенное, основное внимание в данной работе уделяется лазерным дистанционным методам и средствам контроля.

Современные лазерные средства дистанционного контроля атмосферы в зависимости от структуры функциональной схемы подразделяются на  бистатические и моностатические системы.

В бистатической системе источник излучения - лазер и приемное устройство разделены контролируемой средой, т.е. размещены по трассе измерений.

Бистатическая система имеет более высокую чувствительность и  пространственное разрешение, но в тоже время имеет ограниченное  применение, так как необходимо жесткое закрепление излучающего и приемного устройства и может быть использована только для стационарных систем. В моностатической системе лазер и приемное устройство располагаются с одной стороны, а на другом конце трассы используется отражатель. При этом отражатель может быть специально изготовленным (уголковый отражатель, зеркало и др.), либо его роль выполняют объекты естественного происхождения (стена здания, поверхность рельефа, водная поверхность и др.). Кроме того, моностатическая система позволяет реализовать контроль без отражателя,  принимая обратно рассеянное лазерное излучение от мишени - контролируемой среды.

Работа любого лидара основана на полном ослаблении за счет поглощения, рассеяния лазерного пучка на известном расстоянии.

Используя закон Бугера, интенсивность пучка на приемнике после прохождения расстояния R до отражателя и  обратно, равна

R

  I(νo,R) = Io,( νo)T(νo,R) exp [-∫αabs(νo,R)dr], 

  0

где T(vo,R) - функция пропускания участка атмосферы длины R.

В общем случае коэффициент поглощения

αabs(νo,r)=Σαiabs(νo,i,r)

определяется суммарным поглощением всех  газовых  компонент воздуха. Для того, чтобы определить вклад в поглощение примеси i-го вида,  необходимо частоту лазерного излучения  νo настроить в  резонанс с ее линией поглощения.  Если отсутствует наложение линий поглощения со стороны  других  газов, то можно  принять αabs(νo,r) = αiabs(νo,i,r). Отстраивая частоту от резонанса в пределах ширины линии поглощения ν, проводят измерение на частоте  νo = νo,i + ν.  Учитывая,  что отстройка не влияет на величину коэффициента рассеяния, так что T(νo,R) = Ti(νo,iR) = T, результатом сравнения двух измерений может стать величина относительной разницы в ослаблении лазерного пучка δ,

I (νo) -  I (νo,i)

δ = ------------------------  ,

I (νo,R)

где  I(νo), I(νo,i) - ослабления излучения на частотах νo, νo,i:

ΔI(νo) = Io(νo) [1 - Texp{- αiabs(νo,R) dR }] 

Δ I(νo) = Io(νo) [ 1- Texp{- αiabs(νo,iR) dR}]

Принимая Io(νo)  =  Io(νo,i) и учитывая сравнительно небольшое ослабление за счет поглощения, имеем

δ = Δσ Qi = Δσ Ni R,  где  Δσ = σiabs(νo) - σiabs(νo,i)

Лазерное зондирование в большинстве случаев  дает  лишь суммарное содержание компоненты вдоль трассы, т.е. определяются интегральные усредненные характеристики.  При  таком контроле измеряется количество вещества i-го вида, на трассе длины

  R

Qi = ∫ NidR, 

  0 

В этом случае получаются статистически достоверные данные о средней плотности на трассе

Ni = Qi/R 

Cхема дистанционного контроля на заданной базе при помощи лидара показана на рис. 6.  Для улучшения расходимости пучок лазера 1 расширяют с помощью телескопа  5.  Уголковый отражатель 6 отражает пучок точно назад. Он попадает на делительную пластинку 7 и с нее полихроматор 2 на спектрометр (оптический многоканальный анализатор) 3. Результаты измерений выводятся  на самописец 4.  С помощью набора фотодиодов, установленных в  плоскости  изображения  спектрометра, можно одновременно регистрировать весь спектр лазера, генерирующего на многих линиях. 

  6 

  7 

1

R/2

 

  2

3

 

4

Рис. 6. Функциональная схема устройства для регистрации загрязнений воздуха с использованием уголкового отражателя.

1 - лазер, 2 - полихроматор, 3 - оптический многоканальный анализатор, 4 - регистрирующее устройство (ЭВМ, самописец и др.), 5 - телескоп, 6 - уголковый отражатель, 7 - делительная пластина.

Можно организовать регистрацию таким образом,  чтобы  одна половина фотодиодов использовалась для регистрации спектра лазера,  а другая  половина  - для регистрации  спектра отраженного  пучка.  Это дает возможность измерять ослабление для всех линий, и следовательно, одновременно получать по методике базового метода оценки средних концентраций газовых компонент резонансно поглощающих лазерное излучение. Для таких многоцелевых измерений хорошо подходят НF-, CO2- и CO - лазеры. Генерирующие одновременно на многих частотах.

Активные спектрально-оптические методы  дистанционного контроля газового состава атмосферы основаны на использовании процессов поглощения, рассеяния и флуоресценции, инициируемых лазерным лучом при прохождении через атмосферу.  Во многих ситуациях для задач зондирования затруднительно  использовать отражатель.  В этом случае для примера можно использовать сигнал,  возникший в  результате  взаимодействия лазерного луча  с воздушной мишенью-аэрозолем или газовой компонентой.

4  R  11 

 

2  5  6 7  10

  3  9

  1 8

Рис. 7. Функциональная схема лидара

1 - импульсное питание, 2 - импульсный лазер, 3 - оптическая система, 4 - телескоп, 5 - спектральный анализатор, 6 - фотодетекторная система, 7 - стробирующий усилитель, 8 - линия задержки, 9 - стробирующие импульсы, 10 - регистрирующее устройство (ЭВМ, самописец и др.),  11 - объект контроля (газовая мишень).

Рис. 7 иллюстрирует основной принцип действия лидара. Интенсивный импульс оптической энергии,  испущенный лазером 2, проходит через соответствующую оптическую систему 3, расширяется телескопом 4 и направляется на исследуемую газовую мишень 11, находящуюся на расстоянии R от лидара.

Свет от частиц газовой мишени 11 собирается телескопом 4 и, проходя через приемную оптику 3 и спектральный анализатор служит для выделения наблюдаемого интервала длин волн и тем  самым дискриминирует фоновую радиацию на других волнах. Он может быть в форме монохроматора, полихроматора или набора узкополосных  спектральных  фильтров  вместе с фильтром. Блокирующим лазерную волну ( если не интересуются аэрозольным или молекулярным решением). Выбор фотодетекторов часто диктуется рабочим спектральным  районом,  который,  в свою очередь, определяется видом применения и типом используемого лазера. Промежуток времени между моментами испускания лазерного импульса и регистрацией обратного сигнала определяется временем задержки t =2R/C.  Включение  приемника на время от t до t+td, осуществляемое стробируемыми импульсами 9, фиксирует свет, испущенный в i-ом процессе в интервале от R до R+L. Стробирующая система, куда входят импульсное питание 1, линия задержки 8, стробирующий усилитель 7, может варьировать как время задержки,  так и время детекции td, а поэтому и глубину зондирования R, и ширину сигнального интервала Li. Локация и пространственное разрешение достигаются за счет выделения в приемнике той части сигнала, которая проходит от частиц, распределенных в пределах некоторого ограниченного объема. Это позволяет с помощью лидарных методов измерять  концентрацию загрязняющих  веществ с точностью разрешения в любой  заданной  точке  пространства  в конкретный момент  времени.  Такие методы обычно называются дифференциальными. Далее мы будем иметь дело только с этими методами.

Конструкция лидара и его функциональная схема в значительной степени  зависит от типа и оптической схемы используемого телескопа.  Наибольшее применение в лидарах получили отражательные (зеркальные) телескопы систем Ньютона, Грегори и Кассегрена, оптическая схема которых приведена на рис.  При выборе типа телескопа,  в отдельных случаях, предпочтение отдается системе Кассегрена из-за сочетания в  ней компактности и большого фокусного расстояния.

Широкое применение начинают получать телескопы, в которых используются пластмассовые френелевские линзы большого диаметра,  которые являются недорогими,  легкими и  компактными. Эффективность контроля тех или иных характеристик атмосферы зависит, главным образом,  от типа  используемого лазера. Поэтому в работе значительное внимание будет уделено анализу лазерных устройств.

Значительное влияние на эффективность работы лидара оказывают системы фотодетектирования и спектроаналитическая аппаратура.

Для выбора фотодетектора основными характеристиками служат спектральная характеристика, квантовый выход, частичная характеристика,  усиление по току и темновой ток.

Большую роль могут играть габариты, устойчивость к разнообразным воздействиям и стоимость. В работе проведен анализ и выбор различных типов фотодетекторов: фотоумножителей,  канальные умножители, фотодиоды, а также спектроаналитической аппаратуры: абсорбционные фильтры, интерферометрические элементы и диспергирующие системы, диэлектрический интерференционный фильтр, монохроматоры, полихроматоры, клинообразные фильтры и др.

В пятой главе диссертации приведены результаты экспериментальных исследований по прогнозу и контролю уровня загрязнения воздуха и оценке экологического состояния автотранспорта в Санкт-Петербурге

Как уже отмечалось ранее основными загрязняющими веществами в выбросах автомобилей являются: оксиды азота, углерода, альдегиды, углеводороды, ароматические углеводороды, сажа, сернистый газ, сероводород и тяжелые металлы. Однако, для анализа изменения концентраций загрязняющих веществ по площади Центральной части Санкт-Петербурга использовались данные только по оксидам азота и углерода, и по углеводородам, как наиболее представительным и корректно определенным.

Для выявления динамики уровня загрязнения данными компонентами нами использовались расчетные и измеренные данные в 2003 и 2006 годах.

В программе SURFER, по данным таблиц  были построены карты содержания загрязняющих веществ в Центральной части г. Санкт-Петербурга. Граница зоны измерений представлена на рис. 8.

Рис. 8. Граница зоны измерений представлена

Как и следовало ожидать наибольшее загрязнение характерно для транспортных магистралей с максимально интенсивным движением, минимальной шириной улиц и северо-западным направлением ветра, при отсутствии зеленых насаждений. 

Данный вывод иллюстрируется результатами статистической обработки уровней загрязнений по 20 улицам Центральной части города. 

Так, коэффициенты парной корреляции свидетельствуют, что максимальной влияние на уровень концентраций оказывает интенсивность движения (до 0,75) и несколько ниже он для параметра ширины улицы (0.39).

В то же время, коэффициенты парной корреляции между количеством выбросов основных загрязняющих веществ оказываются существенно выше и достигают 0,95. При столь высокой взаимосвязи рассматриваемых параметров в результате построения плановых графических моделей уровней выбросов мы получаем близкую друг к другу конфигурацию интенсивности загрязнения.

Рис. 9. Карта распределения углеводородов в атмосфере Центрального района Санкт-Петербурга

Рис. 10. Карта распределения оксида углерода в атмосфере Центрального района Санкт-Петербурга

Рис. 11. Карта распределения оксида азота в атмосфере Центрального района

Санкт-Петербурга

Результаты построения карт изолиний выбросов углеводородов (рис. 9), оксида углерода (рис. 10) и оксида азота (рис. 11) однозначно свидетельствуют о формировании максимальной техногенной нагрузки на 4-х участках Центральной части города:

1-й участок выделяется вдоль Гороховой улицы от наб. Фонтанки до М.Морской улицы.

На данном участке интенсивность выбросов углеводородов составляют от 8 до 10 г/с, оксида углерода от 25 до 60 г/с, оксидов азота от 1,5 до 4,5 г/с.

2-й участок расположен в юго-восточном районе Центральной части города, имеет сложную конфигурацию изолиний, образующих 2 вершины и имеет максимальную площадь распространения.

Наиболее высокие выбросы углеводородов свыше 9 г/с, оксида углерода свыше 45 г/с, оксидов азота — 3,5 г/с отмечаются вблизи пересечения наб. Обводного канала и пр. Обуховской обороны и пл.Ал.Невского (1-ая аномальная зона).

2-я аномальная зона с существенно меньшими выбросами углеводородов распространяется вдоль Синопской набережной и Мытнинской улицы. Выбросы углеводородов здесь составляют от 5 до 7 г/с, оксида углерода от 35 до 50 г/с, оксидов азота от 2 до 4 г/с.

3-й участок находится в северо-западном районе Центральной части города.

Выбросы углеводородов от 4 до 6 г/с имеют зону распространения от Большой Конюшенной до Садовой улицы. 

Зона выбросов оксида углерода тянется от Невского проспекта вдоль набережной Обводного канала, включая Большую Конюшенную улицу, до начала Садовой улицы. Значения выбросов составляют данной зоны колеблются от 25 до 40 г/с.

Зона выбросов оксидов азота охватывает те же улицы и составляет от 2 до 4 г/с.

4-й участок имеет наименьшую площадь распространения. Выбросы углеводородов от 4 до 7 г/с, оксида углерода от 30 до 50 г/с и оксидов азота 4 г/с отмечаются в районе площади Восстания. 

Линейные размеры длины участков следующие:

1-ый участок:  1,5 км;

2-ой участок: 1 аномальная зона — 1,1 км ;

  2 аномальная зона — 1,2 км;

3-ий участок: 1,3 км;

4-ый участок: 0,5 км.

Для всей площади Центральной части города Санкт-Петербурга характерны выбросы с интенсивностью по углеводородам от 1 до 3 г/с, по оксиду углерода от 0 до 20 г/с, оксидам азота от 0 до 1,5 г/с.

При этом наиболее “чистые” районы примыкают к водным объектам города (Южный и Юго-восточный берега Невы), а также к территории Летнего сада.

Таким образом территория Центральной части г. Санкт-Петербурга можно выделить 4 зоны с аномально-высокими выбросами загрязняющих веществ, 2 зоны с аномально-низкими выбросами от автотранспорта и остальная территория, создающая фоновые значения загрязнения.

Результаты расчетов концентраций загрязняющий веществ, проведенных  по программе УПРЗА “Эколог” показывают, что загрязнение воздуха оксидом углерода и диоксидом азота весьма значительно. По диоксиду азота общегородская зона с превышением ПДК охватывает более 90% расчетной области и занимает площадь 300 км2, с превышением 2 ПДК — около 180 км2. В Центральной части города отмечается зона с превышением 5 ПДК за счет выбросов автотранспорта на Дворцовом мосту, ул. Гороховой, Невском пр., Лиговском пр., наб. Обводного канала, моста А. Невского. Такие же уровни зафиксированы для Московского и Ленинского пр. на расстояниях 200-500 м от проезжей части магистралей.

Уровни загрязнения воздуха оксидом углерода меньше, чем диоксидом азота, по указанной территории в среднем в 2-2,5 раза. Конфигурация общегородских зон с превышением ПДК совпадают со схемой расположения магистралей и распространяются в обе стороны от них на расстояние 0,5-1 км. Зона с превышением 2 ПДК располагается в Центральной части города и совпадает в основном с зоной превышения 5 ПДК по диоксиду азота.

Максимальные значения концентраций отмечаются на проезжей части и тротуарах и достигают 19-24 ПДК по диоксиду азота, 9-12 ПДК по оксиду углерода и по углеводородам (бензину) 0,3 - 0,4 ПДК. 

Выбросы автотранспортом сажи и углеводородов не создают зон с превышением ПДК, однако в непосредственной близости к автомагистралям в отдельных районах достигают 0,3-0,5 ПДК по саже и 0,2 ПДК по углеводородам (пресечение пр. Непокоренных и Пискаревского пр., мост А. Невского, пр. Обуховской обороны, наб. Обводного канала).

Полученные результаты показывают, что транспортная нагрузка на магистралях города превышает допустимые уровни воздействия на атмосферный воздух и нормативы выбросов автотранспортных потоков на конкретных магистралях могут рассматриваться только как временно согласованные выбросы (ВСВ).

Более детальные исследования с участием диссертанта были проведены в одном из центральных районов города, где наблюдается повышенная интенсивность движения – Васильевском острове.  В табл. 6 приведены данные о структуре  и интенсивности движения автотранспорта на основных магистралях Васильевского острова. Обследование характеристик автотранспортного потока проводилось по следующим категориям атотранспортных средств: легковые (СНГ и зарубежные), грузовые карбюраторные с грузоподъемностью менее 3 т и малые автобусы, грузовые карбюраторные с грузоподъемностью более 3 т, автобусы карбюраторные, грузовые дизельные, автобусы дизельные. Полевой журнал обследования представлен в приложении.

Таблица 6. Интенсивность движения на основных автомагистралях Васильевского острова

Наименование магистрали

Интенсивность движения, авт/час.

Интенсивность движения авт./ час

Легковые

Грузовые карбюраторные

Автобусы карбюраторные

Грузовые дизельные

Автобусы дизельные

<3 т

> 3 т

1

2

3

4

  5

6

  7

8

1

2

3

4

  5

6

7

8

Тучков мост

3840

135

142

6

120

  36

4279

Съездовская линия

1149

149

38

3

48

  30

1685

Большой пр. В.О.

1207

156

32

6

23

  39

1463

Дворцовый мост

3981

269

186

28

117

  28

4609

Мост лейтенанта Шмидта

1232

72

69

7

55

  7

1442

Морская наб.

304

21

9

4

13

  7

358

Университетская

наб.

1192

45

7

1

3

  26

1274

ул.Кораблестроителей

739

129

56

21

79

  32

1056

ул. Нахимова

457

31

14

6

19

  10

537

Малый пр. В.О.

1382

139

59

10

85

  15

1382

Средний пр. В.О.

1149

153

10

2

7

  15

1336

Наличная ул.

808

61

18

16

  26

842

Наибольшая интенсивность движения зафиксирована на Дворцовом и Тучковом мостах и составила 4609 авт./час и 4279 авт./час соответственно. Основной вклад в загрязнение атмосферы Васильевского острова вносят легковые автомашины (более 80% от общего количества автомобилей). Следует отметить, что в транспортном потоке легковых автомобилей более 40% составляют импортные автомобили. Грузовой транспорт составляет 8-14% от общего количества автотранспорта, проходящего по магистралям Васильевского острова. Грузовой дизельный транспорт составляет 5-30% от общего количества грузового транспорта. Автобусы ( в основном дизельные ) составляют не более 3% от общего количества автотранспорта.

На рис.  8.10.1 – 8.10.6 показан суточный ход интенсивности движения на 6 магистралях Васильевского острова. Наблюдения проводились с 6 до 24 часа в течении нескольких дней в апреле 1999 года. Наибольшая интенсивность движения наблюдалась на всех магистралях в период 15-16 часов. На Тучковом  мосту уже в 6 часов утра интенсивность движения составила 1370 авт./час. Резкий скачок интенсивности движения на всех магистралях наблюдается начиная с 9 часов утра, далее интенсивность движения постепенно растет. На некоторых магистралях заметно небольшое уменьшение интенсивности около 12 часов. На всех магистралях хорошо заметен второй пик в суточном ходе интенсивности движения (15-16 часов).

Расчеты загрязнения воздуха велись на максимум интенсивности движения, когда в воздух поступает наибольшее количество вредных веществ.

На рис. 12 – 16 представлены карты распределения максимальных приземных концентраций в долях ПДК оксида углерода, диоксида азота, сажи, диоксида серы, бензина, бенз(а)пирена, формальдегида по территории Васильевского острова.

По диоксиду азота представлены два рисунка (рис. 12 - 13) для большей наглядности. Из первого рисунка видно, что на расстоянии 500-1000 м от основных магистралей  уровень загрязнения воздуха составляет 1 ПДК, на самих магистралях (непосредственно в зоне выхлопа и зоне дыхания водителей) концентрации диоксида азота в десятки раз превышают ПДК.

Рис. 12. Распределение загрязнения воздуха диоксидом азота вдали

от автомагистралей

Выбросы автотранспорта создают повышенный уровень загрязнения воздуха

диоксидом азота по всей территории Васильевского острова.       Рис. 13. Распределение загрязнения воздуха диоксидом азота вблизи

от автомагистралей

На втором рисунке множество изолиний, которые сгущаются при приближении к магистралям. В 20-50 м от магистралей концентрации диоксида азота составляют 5 ПДК. Наибольшее загрязнение диоксидом азота наблюдается в районе Тучкового и Дворцового мостов.

По диоксиду азота представлены два рисунка для большей наглядности. Из первого рисунка видно, что на расстоянии 500-1000 м от основных магистралей  уровень загрязнения воздуха составляет 1 ПДК, на самих магистралях (непосредственно в зоне выхлопа и зоне дыхания водителей) концентрации диоксида азота в десятки раз превышают ПДК.

На втором рисунке множество изолиний, которые сгущаются при приближении к магистралям. В 20-50 м от магистралей концентрации диоксида азота составляют 5 ПДК. Наибольшее загрязнение диоксидом азота наблюдается в районе Тучкова и Дворцового мостов.

Наибольшее загрязнение оксидом углерода (рис. 14) отмечается в районе Дворцового и Тучкова мостов, Университетской набережной и Съездовской линии. В непосредственной близости от магистралей концентрации оксида углерода составляют 1 ПДК., на магистралях – около 10 ПДК.

Рис. 14. Распределение загрязнения воздуха оксидом углерода вблизи

от автомагистралей

Загрязнение воздуха сажей незначительно. На рис. 15 видны только несколько точек с максимальными концентрациями 0,11-0,28 ПДК.

Рис. 15. Распределение загрязнения воздуха сажей

Рис. 16. Распределение загрязнения автомагистралей

Васильевского острова парами бензина

Повышенное загрязнение парами бензина (рис. 16) наблюдается на Дворцовом и Тучковом мостах (сгустки изолиний). Вблизи остальных магистралей концентрации составляют 0,2-0,3 ПДК.

Концентрации бенз(а)пирена составляют 0,11-0,25 ПДК в районе Тучкова и Дворцового мостов и Съездовской линии.

Концентрации формальдегида составляют 0,2-0,3 ПДК на Большом проспекте, 0,27 ПДК на Дворцовом мосту, 0,3-0,6 ПДК на Тучковом мосту.

В шестой главе приведен анализ экологической опасности автотранспорта в зоне городской застройки. Рассмотрены особенности воздействия автотранспорта на окружающую среду в городах. Представлен расчет выбросов автомобилей организованной и импровизированной автостоянок  Значительное внимание уделяется моделированию рассеяния вредных выбросов от автотранспорта в зонах городской застройки. Кроме того в данной главе рассмотрены анализ экологической опасности автотранспорта при его хранении, оценка экологического состояния импровизированных парковок, конструктивно-технологические предложения по снижению уровня экологической опасности автотранспорта на дворовых территориях и рекомендации по обеспечению экологической безопасности автотранспорта в Санкт-Петербурге        

Основные результаты диссертационной работы

1. Проведен анализ современного состояния экологической безопасности автотранспорта, по контролю и диагностике отработавших газов (ОГ) автотранспорта.

2. Проведен выбор и теоретическое обоснование контактных  и  дистанционных  лазерно-оптических  методов и средств контроля вредных веществ в ОГ автотранспорта.

3. Представлены расчетные зависимости, в которых концентрация контролируемого газа пропорциональна отношению амплитуд сигналов в пиках линий  комбинационного рассеяния соответствующих искомому газу и молекулярному азоту, концентрация которого в атмосфере известна и постоянна.

4. Рассмотрены этапы и виды контроля ОГ автотранспорта.  Показана важность полевого и интегрального дистанционного контроля  для  оценки локальной и общей загрязненности атмосферы ОГ автотранспорта.

5. Представлены методики контроля угарного газа (оксида углерода), углеводородов  (бензина) и сажи (дымность) в ОГ автотранспорта при работе в условиях передвижной экологической диагностической лаборатории.

6. Сформулирован подход к решению задачи краткосрочного прогно­зирования загрязнения воздуха выбросами автотранспорта. Он  основы­вается на учете физических закономерностей распространения в ат­мо­сфере выбросов от низких и холодных источников, которыми являются ав­томобили, и особенностей влияния метеорологических условий на со­держание вредных веществ в воздухе городов. Принятый подход включает разработку и составление двух видов прогнозов - по городу в це­лом и вблизи отдельных магистралей.

7. Обоснована возможность ис­пользования статистических схем  прогноза загрязнения воздуха диоксидом азота и оксидом углерода в городе для предотвращения опасных уровней, создаваемых выбросами автотранспорта.

Разработаны статистические схемы прогноза загрязнения воздуха диоксидом

азота  методом  множественной  линейной  регрессии  с  предварительным исключением нелинейности  связей  и  ме­тодом последовательной графической регрессии. Оправдываемость прогнозов высоких уровней загрязнения воздуха диоксидом азота в г. Санкт-Петербурге, составленных по методу множественной линейной регрессии с предварительным исключением нелинейности связей, составила 75%.

8. Разработан метод прогноза загрязнения воздуха для автотрасс различных типов. Метод основан на результатах математического моде­лирования загрязнения атмосферы и предполагает разделение магист­ралей на группы с одинаковыми комплексами НМУ с учетом интенсивно­сти транспорт­ного потока, ширины автомагистралей, расчетных кон­цент­раций примесей. Метод предусматривает установление указанных ком­плексов и со­ставление предупреждений отдельно для каждой из вы­де­ленных групп. Для обеспечения чистоты воздуха в городе наибольшее значение имеет со­ставление предупреждений 3-х степеней опасности для самых напря­женных автотрасс (1-я группа).

9. Рассмотрены основные показатели оценки экологического состоя­ния автотранспорта. Впервые проведена оценка выбросов индивидуаль­ного транспор­та (на примере Санкт-Петербурга), которые в настоящее время не учитываются в статистической отчетности. Полученные ре­зультаты сви­детельствуют о том,  учет выбросов индивидуального транспорта значительно уточняет общую информацию о состоянии вы­бросов в го­родах и регионах РФ. При этом автомобильные выбросы оксида углерода, диоксида азота и углеводородов увеличиваются  в 1,5 - 2 раза.

10. Представлены методические принципы перспективного  прогнозирования загрязне­ния воздуха автотранспортом с учетом планируемых ме­роприятий по снижению транспортной нагрузки на атмосферный воздух.

11. Представлена методика обследования со­става, интенсивности ав­тотранспортного потока и расчета выбросов (с более детальным разделением на 6 категорий автомобилей). Проведены расчеты выбросов ав­тотранспорта по пяти веществам: диоксиду азота, оксиду углерода, угле­водородами, саже и свинцу на основных магистралях Санкт-Петер­бурга.

12.  Проведены расчеты территориального рас­пределения концентрации вредных веществ в  городах с различной интенсивностью движения с использованием полученных данных о выбросах автотранспор­та на городских магистралях.

13. На основе анализа результатов расчетов загрязнения воздуха, соз­даваемого автотранспортом, показано что:

-  загрязнение воздуха диоксидом азота и оксидом углерода весьма значительно;

зона с превышением предельно допустимой концентрации по диоксиду азота охватывает почти весь Санкт-Петербург, в центральной части города имеется зона с превышением 5 ПДК, на самих магистралях концентрации ди­оксида азота достигают 19-24 ПДК.

- выбросы углеводородов и сажи не создают общегородских зон с пре­вышени­ем предельно допустимых концентраций (ПДК), максимальные концентрации этих веществ наблюдаются в непосредственной близости к магистралям.

14. Разработанная методология про­гноза загрязнения воздуха на период реализации мер по борьбе с за­грязнением воздуха автотранспортом использовалась при разработке разделов сводных томов «Охрана атмосферы и нормативы ПДВ» для города Санкт-Петербург.

Дальнейшее развитие работ в данном направлении свя­зано с:

- усовершенствованием статистических схем прогноза загрязнения воздуха, в том числе с использованием метода разложения на естест­венные ортогональные функции;

- более детальным изучением рассеяния выбросов автотранспорта на перекрестках городских автомагистралей, где эти выбросы макси­мальны;

- разработкой методик оценки воздействия выбросов бенз(а)пирена автотранспортом на атмосферный воздух и трансформации оксидов азота, содержащихся в отработавших газах, с учетом метеорологических и климатологических факторов.

16. Значительное внимание уделено результатам экспериментального исследования загрязнения атмосферного воздуха автотранспортом на Васильевском острове и Центральной части Санкт-Петербурга.

-  созданы  ряд передвижных экологических диагностических лабораторий (ПЭДЛ) для работы на автомагистралях города и сельской местности на  базе микроавтобусов УАЗ.  Данными лабораториями оснащены районные ГАИ, в которых наблюдается наиболее высокая интенсивность движения автотранспорта и загрязнение атмосферы.

-  в результате обследования экологического состояния  автотранспорта с помощью ПЭДЛ выявлено 35%  автомобилей с превышением норм токсичности и  дымности в ОГ.

-  проведен анализ экологического состояния городских магистралей и транспортных потоков с учетом времени суток,  дней недели и  месяцев года. Установлено, что максимальная интенсивность транспортных потоков в течение суток наблюдается в 14-00 часов,  в течение недели - в понедельник, а в течение года - в июле-августе месяце. Показано, что вместо двухпиковой максимальной суточной интенсивности движения автотранспорта наблюдается только один пик, приходящийся на 14-00 часов.

-  по результатам исследований составлены карты  загрязнения  атмосферного воздуха в наиболее неблагополучных районах города,  а также карта  загрязнения  атмосферного  воздуха  автотранспортом  в городе Санкт-Петербурге.

- выявлены зоны значительного превышения предельно-допустимых концентраций  (ПДК)  оксида углерода - в 2 раза и диоксида азота - в 5 раз, которые расположены в центральной части города.

-  установлено, что максимальные  значения  концентраций  наблюдаются на  проезжей  части и тротуарах и достигают 19-24 ПДК по диоксиду азота и  9-12  ПДК по оксиду углерода.

-  установлено, что  выбросы  сажи и углеводородов (по бензину) не создают  зон  с превышением ПДК.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

Книги, монографии, брошюры

1. Хватов В.Ф., Потапов А.И. Методы и приборы контроля вредных выбросов автомобилей в составе передвижной диагностической лаборатории. Л., ЛДНТП, 1990.- 32с.

2. Хватов В.Ф., Шахвердова Т.М., Гармаш С.В., и др. Экологический атлас Санкт- Петербурга . Карта загрязненности атмосферного воздуха. Л., Мониторинг, 1992.- 20с.

3. Хватов В.Ф. Контроль вредных выбросов автотранспорта. СПб.: международный фонд истории науки,1993.- 12с.

4. Потапов А.И., Буренин Н.С., Хватов В.Ф. Экологическая опасность автотранспорта в Санкт- Петербурге. СПб.: Международный фонд истории науки, 1994.- 48 с.

5. Потапов А.И., Хватов В.Ф. Лазерно-оптические методы и средства контроля и диагностики вредных веществ в отработавших газах автотранспорта. СПб.: Международных фонд истории науки, 1994.- 28 с.

6. Буренин Н.С., Волкодаева М.В., Хватов В.Ф. Анализ состояния вопроса о выбросах и загрязнение воздуха автотранспортом в городах РФ. Вопросы охраны атмосферы от загрязнений. Информационный бюллетень № 1. СПб.: НПК Атмосфера, 1995.- С. 56-66 .

7. Николаев С.Н., Хватов В.Ф., Потапов А.И. Лазерные методы и средства дистанционного контроля отработавших газов автотранспорта в атмосфере. Научные труды «Проблемы охраны атмосферного воздуха». СПб., НИИ Атмосферы, 1998.- С. 111-125 .

8. Буренин Н.С., Волкодаева М.В., Николаев С.Н., Хватов В.Ф. Загрязнение воздуха в Санкт- Петербурге выбросами автотранспорта. Проблемы охраны атмосферного воздуха. СПб., ВНИИ Атмосфера, 1999.- С.106-112.

9. Хватов В.Ф., Потапов А.И. Приборы и методы контроля вредных выбросов автотранспорта. - СПб.: Гуманистика, 2004.-  118 с.

10. Хватов В.Ф. Анализ современных экологических проблем автотранспорта. СПб.: Гуманистика, 2005.-  82с.

11. Потапов А.И. Хватов В.Ф., Николаев С.Н., Журкович В.В., Волкодаева М.В., Цыплакова Е.Г., Потапов И.А., Денисов В.Н. Пути решения экологических проблем автотранспорта. Научное, учеб.-методическое справочное пособие. – СПб.: Гуманистика, 2006.-  650 с.

12. Хватов В.Ф. Контроль загрязнения воздуха выбросами автотранспорта в Василеостровском районе Санкт - Петербурга. СПб., 2007.- 18 с.

13. Хватов В.Ф. Контроль загрязнения атмосферы автотранспортом в Центральном районе Санкт - Петербурга. СПб., 2007.- 30с.

14. Волкодаева М.В., Полуэктова М.М.,  Хватов В.Ф. Анализ влияния выбросов автотранспорта на уровень загрязнения атмосферного воздуха вблизи Московского и Невского проспектов г. Санкт - Петербурга в 1996 – 2006 гг. Вопросы охраны атмосферы от загрязнений. Информационный бюллетень № 2. СПб.: НПК Атмосфера, 2007.- С. 22-33.

15. Хватов В.Ф. Токсичность отработавших газов и способы ее снижения у современных автомобилей. Вопросы охраны атмосферы от загрязнений. Информационный бюллетень № 2. СПб.: НПК Атмосфера, 2007.- С. 34-37.

Статьи в  журналах, рекомендуемых Перечнем ВАК

  16. Хватов В.Ф. Проблемы контроля экологического состояния автотранспорта в Санкт - Петербурге. Дефектоскопия. М. : РАН., 1995.- С. 86-90.

  17. Хватов В.Ф. Сравнительный анализ выбросов отработавших газов автотранспорта в Санкт - Петербурге за последние десять лет. Двигателестроение.  СПб., 2007.- С. 53- 57.

18. Хватов В.Ф., Потапов А.И. Лазерно-оптические методы и средства дистанционного контроля вредных выбросов автотранспорта в атмосфере. Оптический журнал.  СПб., 2007.- С. 33-50.

19. Хватов В.Ф.. Потапов А.И. Теоретическое обоснование лазерных дистанционных методов контроля загрязнения атмосферы автотранспортом. Оптический журнал. СПб., 2007.- С.72-81.

20. Волкодаева М.В., Полуэктова М.М., Хватов В.Ф. К вопросу о введении в действие на территории РФ международных экологических стандартов «Евро-3» с точки зрения качества атмосферного воздуха (на примере г. Санкт -Петербурга). Защита окружающей среды в нефтегазовом комплексе.  М., 2007.- С. 28-42.

Публикации в других изданиях

  21. Николаев С.Н., Хватов В.Ф., Донченко В.К., Чичерин С.С., Потапов А.И. Автотранспорт и экологическая безопасность  Санкт- Петербурга. Российско - Голландский Симпозиум «Стратегия экологической безопасности Санкт- Петербурга с использованием опыта Нидерландов» 09 – 12.09.1997г.  СПб., 1998.- С.  457-468.

22. Хватов В.Ф. Воздействие индивидуального автотранспорта на состояние воздушной среды в Санкт- Петербурге . Конференция. 07.09.1999г.  СПб. Воздействие автотранспорта на состояние атмосферы Санкт -Петербурга и пути снижения загрязнения воздушной среды.  СПб.,1999.- С. 85-87.

23. Потапов А.И., Николаев С.Н., Хватов В.Ф., Кудрявцева Н.В. Лазерные методы и средства дистанционного  контроля атмосферы сухопутных транспортных коридоров.  2-я международная Евроазиатская конференция по транспорту. СПб ,12-15.09.2000г., Пути решения экологических проблем транспортных коридоров. СПб., 2000.- С. 191-212.

  24. Волкодаева М.В., Потапов А.И., Хватов В.Ф., Николаев С.Н., Кудрявцева Н.В. Прогнозирование загрязнения воздуха в транспортных коридорах отработавшими газами автотранспорта.  2-я международная Евроазиатская конференция по транспорту. СПб, 12-15.09.2000г.,  Пути решения экологических проблем транспортных коридоров. СПб., 2000.- С. 253-266.

25. Хватов В.Ф., Потапов А.И., Цыплакова Е.Г. Анализ воздействия автотранспорта на окружающую среду. Ежегодное открытое собрание-конференция. СПб, 02 -06.07.2007г., Научное и кадровое обеспечение развития транспортного комплекса. Безопасность на транспорте. СПб., МАТ, 2007.- С. 25-39.

26. Потапов А.И., Хватов В.Ф. Основные направления решения экологических проблем автотранспорта в мегаполисах. Ежегодное открытое собрание-конференция. 02 -06.07.2007г., СПб.  Научное и кадровое обеспечение развития транспортного комплекса. Безопасность на транспорте. СПб., МАТ, 2007.- С. 69-74.

27.  Волкодаева М.В., Полуэктова М.М., Хватов В.Ф. Влияние улучшения экологических характеристик автотранспорта на уровень загрязнения атмосферного воздуха Санкт- Петербурга. Международная конференция «Приборостроение в экологии и безопасности человека» 31.01-02.02.2007г– СПб., 2007.- С. 70-72.






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.