Свяжитесь с нами

Московская Климатическая Компания — российский производитель и поставщик высококачественного вентиляционного и климатического оборудования.

icon_widget_image Пн-Пт: 9:00 - 20:00 icon_widget_image г.Москва, Дмитровское шоссе, д.100, стр.2 icon_widget_image +7 (495) 789-12-25 icon_widget_image info@climatemsk.ru

Московская климатическая компания

Воздействие пылевых частиц на изменение климата!

Воздействие пылевых частиц на изменение климатаВоздействие пылевых частиц на изменение климата и границы планет довольно мало по сравнению с парниковыми газами . Из-за своего короткого срока службы частицы пыли сильнее влияют на местный климат. Прямое рассеяние включает в себя рассеяние и поглощение солнечной радиации, которые изменяют радиационный баланс Земли. Распыление увеличивает отталкивание планеты и, таким образом, охлаждает ее, тогда как поглощение имеет противоположный эффект и нагревает атмосферу. Взаимосвязь между эффектами охлаждения и потепления зависит от химического состава аэрозолей и условий окружающей среды, однако аэрозоли антропогенного происхождения охлаждают планету. Солнечное излучение, достигающее верхних слоев атмосферы, составляет 342 Вт / м 2 , из которых 67 Вт / м до поверхности.2 поглощает, а 77 Вт / м 2 отражает атмосферу и химические компоненты и их вклад в радиационный баланс Земли.

Косвенным влиянием считается образование новых капель (включая лед) в облаках посредством конденсации вокруг частиц пыли, которые только увеличивают отражательную способность облака и охлаждение климатической системы. Они также незначительно влияют на увеличение (в некоторых случаях уменьшение) способности выпадения осадков из облаков.

Модели атмосферного переноса или диффузии

Модели рассеяния, которые относятся к более широкой группе моделей для расчета концентраций загрязнения воздуха, имеют полезную ценность в программах контроля концентрации и контроля выбросов. Идеальная модель должна включать все характеристики существующих загрязнителей воздуха, их происхождение, динамику с метеорологическими переменными в атмосфере в любое время и в любом месте. Такой модели не существует, поэтому необходимо довольствоваться менее надежными практико-экспериментальными и математическими приближениями реальной ситуации

Самым простым является модель ящика, основанная на местности (город, пригород, сельская местность и т. Д.) В форме прямоугольника с соответствующей шириной, длиной и высотой, которая представляет атмосферу, в которой упрощенные условия таковы, что загрязнители полностью смешаны и одинаковые концентрации в любой точке этого объема. Модель обрешетки также содержит постоянную скорость и направление ветра. Это средняя скорость и направление по всей высоте. Концентрации загрязняющих веществ, которые попадают в город с помощью ветра, постоянны. Однако уровень загрязнения, исходящего от самого города, также постоянен.

Гауссовская модель рассеивания

Чаще всего используется на основе описания трехмерного поля концентраций загрязняющих веществ, происходящих из одной точки или. один источник в метеорологических условиях и условиях выбросов, которые необходимо учитывать в окончательном расчете вместе с известными физическими законами (различные типы диффузии, конденсации, коагуляции и т. д.). Система координат размещена и закреплена в нижнем центре источника загрязнения, в данном случае дымохода электростанции., которая является основой математической модели Эйлера. Ось X расположена в направлении горизонтально направленного ветра и, следовательно, в основном направлении рассеивания загрязненного воздуха, который также рассеивается по оси Y и в направлении заданных осей. Первоначально из-за разницы в скорости и температуре между загрязнителем и атмосферой загрязненный воздух поднимается в направлении Z, но позже, из-за атмосферных условий, которые можно приблизить к реальному состоянию с помощью передовых численных методов, он также рассеивается в другие направления. Существует также математическая модель Ланграга, которая имеет движущуюся систему координат, расположенную в определенной точке загрязненного воздуха, которая меняет свое местоположение в соответствии с движением воздуха из-за атмосферных условий. Оба подхода имеют свои специфические положительные характеристики.

Коробка для многоклеточной модели

Он содержит обе ранее упомянутые модели, в которых несколько отдельных ячеек размещены над интересующей областью, в которой преобладают различные атмосферные условия, концентрации загрязняющих веществ и их развитие, которое может быть вне клеточного происхождения. Метод в нижней части многоклеточного бокса дополнен моделями гауссовского рассеяния, которые расположены у источников загрязнения. Однако, поскольку в действительности невозможно идентифицировать и контролировать каждый отдельный источник загрязнения, эта часть метода дополняется мониторингом концентраций загрязняющих веществ в различных точках измерения. Они действуют как приемники выбросов, которые, помимо атмосферных условий, интенсивности концентраций, также проводят химический анализ загрязняющих веществ, с помощью которого легче определить происхождение, движение и развитие.

Некоторые современные компьютерные модели и их алгоритмы все еще основаны или, по крайней мере, частично включают в себя вышеуказанные модели. Несмотря на упрощенные математические формулы, которые ограничивают интеграцию влияния топографии окружающей среды, аэродинамики зданий и деревьев, изменений скорости и направления ветра (турбулентность, стабильность атмосферы и т. Д.), Солнечного излучения и химических реакций, они по-прежнему представляют собой важную часть. математического вклада в моделирование.

Другие модели компьютеров

В дополнение к моделям атмосферного рассеяния, в настоящее время наиболее широко используются компьютерные модели концентрации: «геостатистическая интерполяция», «поиск с помощью дистанционного зондирования» и «нейронная сеть с радиальной базисной функцией (RBF)».

«Нейронная сеть RBF» основана на машинном обучении многослойных узлов, которые связаны между собой и требуют начальных предположений о распределении (функции Гаусса) математических переменных, таких как: расположение измерителей концентрации твердых частиц, сами концентрации пыли, погодные переменные (влажность, скорость ветра , ..) протяженность дорог, расстояния от дорог, виды землепользования и плотность населения. На втором этапе (скрытые слои) реализуются различные комбинации возможных переменных, количество которых может автоматически увеличиваться за счет увеличения количества вводимой информации и более обширного ввода исходных переменных (так называемое машинное обучение). На последнем шаге (выходной слой) получается результат.

Московская климатическая компания является зарегистрированным торговым брендом РФ. Все права защищены и охраняются законом. Свободное некоммерческое использование материалов climatemsk.ru в интернете (полное или частичное) запрещается или допускается при условии указания авторства climatemsk.ru и активной ссылки на сайт climatemsk.ru (обязательной для каждого взятого текста). Во всех остальных случаях требуется письменное разрешение владельца компании/бренда МКК.