Page 1

Підготовка вхідних даних для проведення оцінки ризику для здоров'я населення Лабораторія гігієни атмосферного повітря та оцінок ризику ІГМЕ ім. О.М. Марзеєва Центр медикомедико-екологічних проблем та оцінок ризику

Картавцев О. М. 2-й навчальний семінар з впровадження методології оцінки ризику для здоров’я населення від впливу забрудненого атмосферного повітря 4-5 червня 2009 року м. Київ

okartavtsev@gmail.com 8 067 408 33 06


Процедура ОЕРЗН завдання дослідження

визначення зони впливу

сценарій експозиції

кількісна оцінка експозиції

характеристика ризику та небезпеки

інтерпретація невизначеності

оцінка ризику

управління ризиком

заборона

НІ

прийнятність ризику

НІ

збір додаткової інформації

використання додаткової інформації

розробка заходів ТАК

погодитись Human Health Risk Assessment Protocol, Protocol, US EPA, 2005


Вимоги до інформаційних ресурсів метеорологія демографія землекористування рельєф джерела викиду рівні забруднення

повнота та достовірність актуальність організованість


Джерела інформаційних ресурсів •

регіональні управління екології

виконавчі органи місцевих рад

регіональні центри гідрометеорології

промислові підприємства

органи санітарносанітарно-епідеміологічної служби


Інформаційні технології •

системи управління базами даних (СУБД)

геоінформаційні технології (ГІС (ГІС))

атмосферні інформаційні системи (АІС)

програмні комплекси розрахунку розсіювання\\трансформації забруднюючих речовин розсіювання


Обґрунтування вибору моделі •

завдання дослідження

особливості метеорологічної та топографічної складності території

визначений період експозиції

якість та доступність вихідної інформації

наявність ресурсів


Моделі розсіювання ЗР цільовий аспект – мета дослідження • для визначення ризиків гострих (екстремальних, аварійних) ситуацій терміном до 24 годин використовуються максимальні концентрації… …визначення максимально можливих концентрацій для найгірших метеорологічних станів при максимально можливих обсягах викидів ЗР (ОНД(ОНД-86) 86)

• для визначення хронічних впливів ЗР, мають застосовуватись середньорічні концентрації та їхні верхні 95% 95%-ві довірчі межі… …визначення концентрацій ЗР з врахуванням специфічних та унікальних даних для даної території умов розповсюдження ЗР з врахуванням метеокліматичних метеокліматичних,, топографічних даних, даних щодо викидів, забудови та ін.: ((Industrial Industrial Source Complex [U.S.EPA[U.S.EPA-ISC ISC],], AERMOD − [American Meteorological Society/EPA Dispersion Model] Model] , IMMPROG IMMPROG--P та ін.)


Поведінка газопилового потоку в приземному шарі атмосфери


Гаусові моделі (ОНД ОНД--86) 86) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 0.019 - 0.033 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 0.033 - 0.042 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 0.042 - 0.054 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 0.054 - 0.076 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 0.076 - 0.41 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

при визначенні ризиків гострих (екстремальних, аварійних) ситуацій терміном до 24 год використовуються максимальні концентрації


Приклад розрахунку за ОНДОНД-86 викиди NO2 від Трипільської ТЕС


Приклад розрахунку за ОНДОНД-86 викиди NO2 від Трипільської ТЕС


ОНД--86 ОНД максимальне значення приземної концентрації забруднюючої речовини см (мг/ мг/м3) при викиді газоповітряної суміші від джерела досягається при несприятливих метеорологічних умовах на відстані хм(м) від джерела:

A - коефіцієнт, що залежить від температурної стратифікації атмосфери М - маса шкідливої речовини, що викидається в атмосферу за одиницю часу, г/с F - безрозмірний коефіцієнт, що враховує швидкість осідання шкідливих речовин в атмосферному повітрі m, n - коефіцієнти, що враховують умови виходу газоповітряної суміші з гирла джерела викиду Н - висота джерела викиду над рівнем землі, м η - безрозмірний коефіцієнт, що враховує вплив рельєфу місцевості ∆T ( C) - різниця між температурою газоповітряної суміші Тг і температури атмосферного повітря Тв; V1 - витрата газоповітряної суміші, м3/с


Використання спрощених вхідних даних веде до отримання спрощених результатів Метеорологія A - коефіцієнт, що залежить від температурної стратифікації атмосфери (А = 180180-200) 200)

Рельєф η - коефіцієнт, що враховує вплив рельєфу місцевості [для місцевості з перепадом висот, що не перевищує 50 м на 1 км, η =1]

Типи джерел викиду точковий, лінійний та площинний

Властивості ЗР F - безрозмірний коефіцієнт, що враховує швидкість осідання шкідливих речовин в атмосферному повітрі

Забудова не враховується


Класифікація моделей розсіювання • Мікромасштабні • Мезомасштабні • Макромасштабні

• • • •

Метеорологічні Хімічні Переносу Комбіновані


Мезомасштабні комбіновані моделі розсіювання • • • • •

AERMOD AERMOD--Urban AERMOD МICTM Chensi M-SYS

www.cost728 www.cost 728.org .org

• • • • •

MERCURE MESO--NH MESO MIMO RCG VADIS


Математичні моделі визначення концентрацій забруднюючих речовин в атмосферному повітрі для стаціонарних промислових джерел викиду

для пересувних джерел викиду (автотранспорт)


Передпроцесінг (підготовка даних) • Топографічні дані • Метеорологічні дані • Параметри джерел викидів та характеристика складу і обсягів викидів


Системи координат та картографічна проекція


Cистеми координат

геодизична (географічна)

UTM WGSWGS-84


ПЕРЕДПРОЦЕС ПЕРЕД ПРОЦЕСІІНГ (підготовка даних) Топографічні Дані


Вплив геоморфологічних особливостей на забруднення атмосфери рельєф

циркуляційні процеси

день

ніч

вихідні дані: Цифрова Модель Рельєфу (DEM) джерела даних: GTOPO30 – дані Геологічної служби США [U.S. Geological Survey] SRTM – дані Національного Космічного Агентства США [NASA ]


Радарне топографічне знімання джерело даних − Shuttle Radar Topographic Mission [SRTM] 11-22 1122..02 02..2000р. 2000р. міжнародний проект NASA за участю German Aerospace Center DLR

дані відповідають специфікації інтерферометричних даних рельєфу Interferometric Terrain Height Data [ITHD][ITHD]-2 розмір елемента - 30х 30х30м 30м референц--еліпсоїд даних - WGS референц WGS84 84 горизонтальна точність - 20м 20м вертикальна точність - 16м 16м


Shuttle Radar Topographic Mission - SRTM


Топографія:: приклади Топографія м. Запоріжжя

м. Київ


Кількісний розподіл висот приклад: Соломянський район, м. Київ 958 стаціонарних джерел викиду забруднюючих речовин

250

висота над рівнем моря, м

200

абсолютні значення висот над рівнем моря 150

450

100

400 300

250

абсолютна висота СДВ, м

150

100

50

0

ефективна висота СДВ над рівнем моря, м

350 200

абсолютні значення висот стаціонарних джерел викиду

300

250

200

150

100

значення висот стаціонарних джерел викиду над рівнем моря для проведення розрахунку


перед редпроцесінг (підготовка даних) 2. Метеорологічні дані


Метеокліматичні умови


Метеорологічні дані Координати метеостанції Висота над рівнем моря

• • • • • • • •

Часова зона Висота анемометра

Рік Місяць День Година Сонячна радіація Загальна хмарність Часткова хмарність Температура повітря на висоті 2м над земною поверхнею

• • • • • • • • •

Код станції ВМО (WMO) ....

Температура точки роси Відносна вологість Атмосферний тиск на рівні метеостанції Напрям вітру Швидкість вітру Видимість Висота хмарного покриву Кількість опадів за годину Товщина снігового шару


Метеорологічні параметри та характеристики u – швидкість вітру v – напрямок вітру w – вертикальна швидкість ζ – турбулентність pv – потенційна турбулентність T – дійсна температура θ – потенційна температура θl – потенційна температура вологості p – тиск Gph – висота геопотенціалу ρ – щільність Qv – вологість

qlc – запас води в хмарах qf – загальна кількість замерзлої води qsc – крига в хмарах qlr – дощ qsh – град qsg – дрібний град qss – сніг N – хмарність в долях E – турбулентна кінетична енергія ε – велична розсіювання K – коефіцієнт обміну zi – висота перемішування


атмосферні інформаційні системи – метеоданні

формат METAR FM15-XII

METeorological Aerodrome Report


Річний розподіл сили вітру приклад: метеорологічна станція UKKK [Аеропорт “КИЇВ”] період спостереження - 2005 2005р. р. кількість вимірювань - 7 983 22 20

20.4 19.1

18 16

швидкість вітру, м\с

16.2

14 12 11

10

10.5

9.5

8 6 6.2

4 4 3.2

2

0.01

0 штиль

0,5-1,5

1,5-3,0

3,0-4,0

4,0-5,0

5,0-6,0

6,0-7,0

7,0-8,0

8,0-11,0

>= 11,0


Сезонний розподіл швидкостей вітру 26

26

24

24

22

22 20

20 18

18

18.9

18.4

швидкість вітру, м\с

швидкість вітру, м\с

18.1

16

16.8

14 13.7

12 10

17.8

14 12 12 11.3

10 8

9.1

8

18.8

16

8.1

6

6

4

4.7

4.6

6.8 6.2

6.1

4

4.3

3.9

2

2

0.2

0

0

0 штиль

0,5-1,5

1,5-3,0

3,0-4,0

4,0-5,0

5,0-6,0

6,0-7,0

7,0-8,0

8,0-11,0

штиль

>= 11,0

0,5-1,5

1,5-3,0

3,0-4,0

4,0-5,0

5,0-6,0

6,0-7,0

7,0-8,0

8,0-11,0

>= 11,0

весна

зима 26

26

24

24

23.9

22

22

20

20 20.2

18 швидкість вітру, м\с

швидкість вітру, м\с

16

20.8

19.9

18 16.9

14 14

12

12.4

10

16 14

14.8

12 12.1

10 9.9

8

8

8.1

8.1

6

6 4

4

4.2

2

4.6

2.7 1.7

0.04

2

3.1

0 штиль

0,5-1,5

1,5-3,0

3,0-4,0

4,0-5,0

5,0-6,0

6,0-7,0

7,0-8,0

8,0-11,0

>= 11,0

штиль

літо

2.6

0

0 0,5-1,5

1,5-3,0

3,0-4,0

4,0-5,0

осінь

5,0-6,0

6,0-7,0

7,0-8,0

8,0-11,0

>= 11,0


Розподіл швидкостей вітру за напрямками

зима

весна

рік літо

осінь


Розподіл класів стабільності атмосфери A – сильно нестабільний 70

B – нестабільний 60

C – помірно нестабільний 50

D – нейтральний 40 %

E – помірно стабільний 30

F – стабільний 20

10

0.1

2.9

9.0

57.7

11.1

9.8

A

B

C

D

E

F

0

нестабільні умови сприяють швидкому розсіюванню забруднюючих речовин в атмосфері і приводять до зниження концентрації у повітрі у порівнянні з стабільними умовами


Розподіл класів стабільності атмосфери 80

70 74.6

59.4

70

60

60

50 50

40 40

30 30

11 20 20

12.6

9.6

8.7 7.8

10 0.1 0

10 2.1

3.3

0

0 A

B

C

D

E

F

0 A

B

C

зима

D

E

F

весна

80

80

70

70

60

60

50

57.0

50 40.3

40

40

30

30

20

20

16.3 11.0 7.0

10

11.0

8.2 10

12.3

7.5 2.3

0

0.4 A

0 B

C

D

літо

E

F

0.0 A

B

C

D

E

F

осінь

нестабільні умови сприяють швидкому розсіюванню забруднюючих речовин в атмосфері і приводять до зниження концентрації у повітрі у порівнянні з стабільними умовами


Метеостанції ВМО в Україні


ПЕРЕДПРОЦЕС ПЕРЕД ПРОЦЕСІІНГ (підготовка даних) 3. Параметри джерел, джерел, характеристика складу та обсягів викидів забруднюючих речовин


Дані високої роздільної здатності - Quick Bird "(C) COPYRIGHT 2005 DigitalGlobe, Inc.

М 1:10 000

М 1:2 000

05 квітня 2005р.


Визначення положення джерел викиду


геокодування джерел викиду


Положення джерел викиду проммайданчику


Типи джерел викиду


Типи джерел викиду


Характеристика забудованого проммайданчику


Вітрові тіні будівель та споруд


Підготовка даних параметрів джерел та складу викидів


перед редпроцесінг (підготовка даних)

4. Ідентифікація проживання популяції населення


Визначення рецепторних точок геокодування поштових адрес


визначення рецепторних точок кількість населення


2VZE_s2_2009_Kartavcev_003  

2VZE_s2_2009_Kartavcev_003

Advertisement
Read more
Read more
Similar to
Popular now
Just for you