UDC 004.942

UZ. Soljaņiks, V.A. Kušņikovs

ATMOSFĒRĀS GAISA PIESĀRŅOJUMA PROCESU MATEMĀTISKĀ MODELĒŠANA RŪPNIECĪBAS UZŅĒMUMU IETEKMES ZONĀ

Tiek prezentēti informācijas programmatūras modeļi un algoritmi vides monitorings rūpniecības uzņēmumu ietekmes zonā. Aplūkoti atmosfēras dispersijas modeļi ar mērķi tos optimizēt un tālāk pielietot izstrādātajā informācijas un programmatūras kompleksā. Matemātiskais modelis, kas balstīts uz Gausa vienādojumu, tiek izmantots kā galvenais atmosfēras dispersijas modelis.

Matemātiskā modelēšana, vides monitorings, atmosfēras gaiss, Gausa koncentrāciju sadalījums, automatizētā vadības sistēma, piesārņojuma avots, rūpnieciskais komplekss.

N.A. Soljaņiks, V.A. Kušņikovs

GAISA PIESĀRŅOJUMA MATEMĀTISKĀ SIMULĀCIJA RŪPNIECISKĀ IETEKMES ZONĀ

Darbā ir sniegti modeļi un algoritmi informācijas-programmatūrai ekoloģiskā monitoringa veikšanai rūpniecības uzņēmumu ietekmes zonā. Mēs izskatām atmosfēras dispersijas modeļus ar mērķi tos optimizēt un tālāk izmantot izstrādātā informācijas programmu kompleksā. Kā atmosfēras dispersijas pamatmodelis tiek izmantots matemātiskais modelis uz Gausa vienādojuma pamata.

Matemātiskā modelēšana, vides monitorings, gaiss, koncentrācijas Gausa sadalījums, automatizētā vadības sistēma, piesārņojuma avots, rūpnieciskais komplekss.

Saimnieciskās darbības intensifikācijas apstākļos un regulāri strādājošo rūpniecisko objektu skaita pieauguma teritorijā Krievijas Federācija Aizvien svarīgāka kļūst rūpnieciskā kompleksa negatīvās ietekmes uz vidi novērtēšana. Tajā pašā laikā visbīstamākais ir gaisa piesārņojums rūpniecības uzņēmumu ietekmes zonā.

Vides monitorings lielajos Krievijas Federācijas rūpniecības centros netiek veikts pietiekami efektīvi. Piemēram, sakarā ar to, ka Saratovas pilsēta ir liels industriālais centrs, kas atrodas apgabalā ar sarežģītu reljefu un kurā ir satelītpilsēta Engelsa, ir nepieciešams palielināt monitoringa posteņu skaitu atmosfēras gaisa stāvokļa uzraudzībai, kas prasīs ievērojamas materiālās izmaksas.

Pastāv arī alternatīvas metodes, kā iegūt jaunāko informāciju par gaisa piesārņojuma līmeni, piemēram, atmosfēras gaisa aviācijas un kosmosa monitorings. Bet to izmantošana, kā arī papildu novērošanas posteņu izbūve ir saistīta ar ievērojamiem materiālajiem ieguldījumiem.

Šajā sakarā aktuāls ir piesārņojošo vielu izplatīšanās procesu matemātiskās modelēšanas uzdevums atmosfēras gaisā rūpniecības uzņēmumu ietekmes zonā. Modelēšana ir rentablāka alternatīva stacionāru novērošanas posteņu izmantošanai un gaisa baseina kosmosa monitoringam. Tajā pašā laikā piemaisījumu izplatības atmosfēras gaisā matemātisko modeļu izmantošana būtiski paaugstinās rezultātu iegūšanas efektivitāti.

Nepieciešams izstrādāt matemātisko modeļu kopumu, kas paredzēts atmosfēras gaisa vides monitoringam rūpniecības uzņēmumu ietekmes zonā.

Šie matemātiskie modeļi ir vērsti uz izmantošanu kā daļu no automatizētas vides piesārņojuma kontroles sistēmas rūpniecības uzņēmumu ietekmes zonā, tādēļ ir jāapsver visizplatītākās procedūras kvalitatīvā sastāva kontrolei gaisa baseins.

Pirmkārt, savlaicīga informācijas saņemšana par piesārņojošo vielu koncentrācijas līmeni ļauj identificēt avotus, kuru ietekme uztveršanas punktos būtiski palielina iedzīvotāju veselības risku. Tajā pašā laikā, modelējot atmosfēras gaisa piesārņojuma procesu ar ielaušanās avotu, mēs varam mainīt kontroles objekta ievades parametrus, piemēram, emisijas jaudu, avota (caurules) augstumu, lai samazinātu koncentrāciju. līmenī. Tas ļaus formulēt prasības piesārņojuma avotam, kuru īstenošana ļaus līdz minimumam samazināt tā negatīvās ietekmes uz vidi līmeni. Turklāt kļūst iespējams simulēt dažādi veidi laika apstākļi. Tas ļaus attiecīgajiem dienestiem skaidrāk izstrādāt noteikumus, kas regulē emisiju līmeni atbilstoši nelabvēlīgiem meteoroloģiskajiem apstākļiem katram piesārņojuma avotam.

Apskatīsim galvenos fiziskos procesus, kuru matemātiskā modelēšana tiks izmantota problēmas risināšanai.

Matemātiskā modeļa pamatā ir atkarības, kas ļauj aprēķināt piemaisījumu sadalījumu atmosfēras gaisā no piesārņojuma avota, ņemot vērā avota un vides parametrus. Tajā pašā laikā lielākā daļa autoru aplūko divas lielas modeļu klases: modeļus, kas balstīti uz Gausa koncentrācijas sadalījumu, un transporta modeļus, kuru pamatā ir turbulentās difūzijas vienādojums. Pakavēsimies sīkāk pie Gausa modeļiem (1. att.).

Modelēšanas priekšmets ir piesārņojošo vielu izplatīšanās procesi atmosfēras gaisā rūpniecības uzņēmumu ietekmes zonā.

Modeļa ievades parametri ietver:

H ir lāpas kāpuma efektīvais augstums, kas izteikts metros un raksturo sākotnējo piemaisījuma pieaugumu. Darbā sniegts pārskats par N aprēķināšanas pamatformulām;

Q - jauda vai

emisijas avota intensitāte, kas izteikta g/s un raksturo avota izdalītās vielas daudzumu laikā t.

Modeļa traucējumi

raksturo šādi

parametri:

K - atmosfēras stabilitātes klase. Ir 6 virsmas gaisa slāņa stabilitātes klases,

simboliski apzīmēts ar pirmajiem 6 angļu alfabēta burtiem (no A līdz B). Katra no klasēm atbilst noteiktām vēja ātruma vērtībām un insolācijas pakāpei un diennakts laikam;

I ir vēja ātrums augstumā H, izteikts m/s;

Ф - vēja virziens, kas izteikts ar slīpuma leņķi pret bāzes koordinātu sistēmu.

Modeļa rezultāts ir piesārņotāju koncentrācijas līmenis C(xy,z) telpas punktā (xy^), kas izteikts μg/m3.

Rīsi. 1. Modeļa darbības princips piemaisījumu sadalījumam atmosfēras gaisā, pamatojoties uz Gausa koncentrāciju sadalījumu.

ilgtspējība

atmosfēra

Sašutums

i- ātrums

κ - vēja virziens (izteikts ar slīpuma leņķi pret bāzes koordinātu sistēmu)

N- efektīvs

Ieejas degļa pacelšanas augstums Matemātiskais modelis C(x,y^) - koncentrācija y X -O co

(^- piesārņojošo vielu emisijas avota jauda kosmosa punktā (x/y/g)

Rīsi. 2. Matemātiskā modeļa ieejas un izejas parametri

Apskatāmajā modelī vēja virziens sakrīt ar OX ass virzienu, par avota pamatu tiek uzskatīts koordinātu sākums (piemēram, caurules pamats). Ir vairāki Gausa modeļi, kas atšķiras ar to, kā tie nosaka piemaisījumu izplatīšanās izkliedi attiecīgajos virzienos. Zemāk ir vispārīgs skats uz nestacionāro Gausa modeli piemaisījumu sadalījumam atmosfēras gaisā:

(27G)3 2STxSTu (72

((x-w)2 S---I)2’ (g + H I2

V x e U e 2 " + e

Tika izstrādāta simulācijas sistēma piemaisījumu izplatības modelēšanai atmosfēras gaisā (3. att.), kas paredzēta piemaisījumu koncentrācijas līmeņa aprēķināšanai visos telpas punktos x, y, z Sistēma ļauj aprēķināt piesārņojošo vielu koncentrācijas līmeni ar iepriekš noteiktiem ievades parametriem, kā arī uzraudzīt koncentrācijas izmaiņas atkarībā no viena vai otra parametra izmaiņām. Tajā pašā laikā ir iespējams aprēķināt vidējo koncentrācijas līmeni apstākļos, kad ievades parametru vērtības laika gaitā mainās.

Rīsi. 3. Modelēšanas algoritms un funkcionālā specifikācija simulācijas sistēmai piemaisījumu izplatības modelēšanai atmosfēras gaisā.

Simulācijas algoritms:

1. Sākotnējā posmā tiek iestatīta bāzes koordinātu sistēma, kā arī ievades parametru izmaiņu soļu skaits laika gaitā.

3. Nākamais solis ģenerē vēja ātruma un virziena vērtības, kā arī atmosfēras stabilitātes klases.

5. Iegūtais rezultāts tiek “pārklāts” uz bāzes koordinātu sistēmu, pēc kura, atkarībā no ģenerēto ievades mainīgo masīvu lieluma, iteratīvi atkārto 3. līdz 5. soļus.

6. Pēdējā posmā aprēķina koncentrācijas līmeņa vidējo vērtību

piesārņotājs visos telpas x, y, z punktos un tiek veikta vizualizācija

rezultāts.

Matemātiskā modeļa izvade satur trīsdimensiju masīvu, kas satur piesārņotāju koncentrācijas vērtības visos telpas x, y, z punktos. Iegūtās vērtības tiek izmantotas, lai izveidotu grafikus,

raksturojot piesārņojošās vielas koncentrācijas līmeni dažādos attālumos no avota, ietverot piemaisījumu slāņa virsmas grafiku no avota (4. att.), kā arī dažāda veida grafikus izolīnu veidā (5. att.).

Rīsi. 4. Simulācijas rezultātu vizualizācija dažādiem ievades parametriem un traucējumiem

Rīsi. 5. Piesārņojošo vielu koncentrācijas līmeņa grafiki izolīnās (x ass - koordinātes vēja virzienā X, ordinātu ass - koordinātas perpendikulāri vēja virzienam Y)

Iegūtie rezultāti apstiprina izteiksmes (1) izmantošanas iespēju, modelējot piesārņojošo vielu izplatības procesus atmosfēras gaisā rūpniecības uzņēmumu ietekmes zonā.

LITERATŪRA

1. Solyanik N.A. Informācijas sistēma atmosfēras gaisa stāvokļa prognozēšanai Saratovā / N.A. Soljaņiks, V.A. Kušņikovs, N.S. Pryakhina // Rūpniecisko pilsētu vides problēmas: rakstu krājums. zinātnisks tr. Saratova: SSTU, 2005. 153.-156.lpp.

2. GOST 17.2.3.01-86 “Gaisa kvalitātes uzraudzības noteikumi apdzīvotās vietās”. M.: Standartu apgāds, 1986. 26 lpp.

3. Berlyand M.E. Atmosfēras piesārņojuma prognoze un regulēšana / M.E. Berlands. L.: Gidrometeoizdat, 1985. 272 lpp.

emisijas lielas pilsētas vides pakalpojumu informācijas un analītiskajā sistēmā: mācību grāmata. pabalsts / S.S. Zamai, O.E. Jakubailiks. Krasnojarska: KSU, 1998. 109 lpp. Soļaniks Nikolajs Aleksandrovičs -

Informācijas katedras aspirants Katedras maģistrants

sistēmas humanitārajā jomā" "Informācijas sistēmas humanitārajās zinātnēs"

Saratovas Valsts tehniskās universitātes Saratovas štats

tehniskā universitāte

Kušņikovs Vadims Aleksejevičs -

profesors, tehnisko zinātņu doktors, Saratovas Valsts tehniskās universitātes Humanitāro zinātņu informācijas sistēmu katedras vadītājs

Kušņikovs Vadims Aleksejevičs -

profesors, tehnisko zinātņu doktors, Saratovas Valsts tehniskās universitātes “Informācijas sistēmas humanitārajās zinātnēs” katedras vadītājs

Pētot jebkuru parādību, viņi vispirms iegūst kvalitatīvu problēmas aprakstu. Modelēšanas stadijā kvalitatīvais attēlojums pārvēršas kvantitatīvā. Šajā posmā tiek noteiktas funkcionālās atkarības starp mainīgajiem katram risinājuma variantam un ievades datiem, sistēmas izejas datiem. Modeļu veidošana ir neformāla procedūra un ļoti lielā mērā ir atkarīga no pētnieka pieredzes, tā vienmēr balstās uz noteiktu eksperimentālu materiālu. Modelim pareizi jāatspoguļo parādības, taču ar to nepietiek – tam jābūt ērtam lietošanā. Tāpēc modeļa detalizācijas pakāpe un tā prezentācijas forma ir atkarīga no pētījuma.

Eksperimentālā materiāla izpēte un formalizēšana nav vienīgais veids, kā izveidot matemātisko modeli. Svarīga loma ir modeļu iegūšanai, kas apraksta konkrētas parādības no vispārīgākiem modeļiem. Mūsdienās matemātiskā modelēšana tiek izmantota dažādās zināšanu jomās, ir izstrādāti daudzi principi un pieejas, kas ir diezgan vispārīgas.

Matemātisko modeļu priekšrocības ir tas, ka tie ir precīzi un abstrakti, sniedzot informāciju loģiski nepārprotamā veidā. Modeļi ir precīzi, jo tie sniedz prognozes, kuras var salīdzināt ar reāliem datiem, izmantojot eksperimentus vai novērojumus.

Modeļi ir abstrakti, jo matemātikas simboliskā loģika izvelk tos un tikai tos elementus, kas ir svarīgi spriešanas deduktīvajai loģikai, izslēdzot visas svešās nozīmes.

Matemātisko modeļu trūkumi bieži slēpjas matemātiskā aparāta sarežģītībā. Grūtības rodas, tulkojot rezultātus no matemātikas valodas reālās dzīves valodā. Iespējams, ka lielākais matemātiskā modeļa trūkums ir saistīts ar kropļojumiem, ko var ievest pašā problēmā, spītīgi aizstāvot konkrētu modeli, pat ja patiesībā tas neatbilst faktiem, kā arī ar grūtībām, kas dažkārt rodas, kad ir jāatsakās no modeļa, kas izrādās neperspektīvs.

Matemātika rada apstākļus, lai attīstītu spēju sniegt kvantitatīvu dabas objektu un parādību stāvokļa novērtējumu, “cilvēka darbības pozitīvās un negatīvās sekas dabiskajā un sociālajā vidē Teksta uzdevumi ļauj atbildēt uz jautājumiem par vidi , kopšana par to, dabas resursu racionāla izmantošana, tās dabas resursu atjaunošana un vairošana Katrs matemātikas kurss var veicināt vides apziņas attīstību.

Matemātiķi no nememātiķiem atšķiras ar to, ka diskutē zinātniskās problēmas runājiet savā starpā un rakstiet īpašā “matemātiskā valodā”: Tā nav neprātība, tā ir nepieciešamība, jo matemātiskajā valodā daudzi apgalvojumi izskatās skaidrāki, pārskatāmāki nekā parastajā valodā.

Šeit ir daži pazīstami apgalvojumi.

1) "Summa nemainās, mainot nosacījumu vietas."

"Lai pievienotu divas parastās daļdaļas ar vienādiem saucējiem, jums jāpievieno to skaitītāji un saucējs nav jāmaina."

Matemātiķis izteiktos apgalvojumus pārtulko matemātiskā valodā, kurā izmantoti dažādi skaitļi, burti (mainīgie), aritmētiskās zīmes un citi simboli.

Šādi izskatās divi izteiktie apgalvojumi matemātiskajā valodā:

1) a + b = b + a; 2)

Tulkojot no matemātiskās valodas parastajā valodā, rezultāts būs garāks teikums.

Piemēram, matemātiskajā valodā reizināšanas sadales likumu raksta šādi: a(b + c) = ab + ac.

Un parastajā valodā:

"Lai reizinātu skaitli a ar skaitļu b un c summu, skaitlis a jāreizina ar katru vārdu pēc kārtas un jāpievieno iegūtie reizinājumi."

Ko mēs saucam par “matemātisko modeli”?

Algebra galvenokārt nodarbojas ar dažādu reālu situāciju aprakstīšanu matemātiskā valodā matemātisko modeļu veidā un pēc tam nevis ar reālām situācijām, bet ar šiem modeļiem, izmantojot dažādus algebrā izstrādātus noteikumus, īpašības, likumus.

Šeit ir vairāku reālu situāciju matemātiskie modeļi:

Reālā situācija Matemātiskais modelis

1. Klasē ir vienāds skaits meiteņu un zēnu: a = b

2. Meiteņu ir par 2 vairāk nekā zēniem a - b = 2 vai a = b 2 vai a-2 = b

3 Ja no klases pamet 3 meitenes, tad b=3(a-3) zēni

būs 3 reizes lielāks

Rodas jautājums: kāpēc mums reālā situācijā vajadzīgs matemātiskais modelis, ko tas mums dod, bez īsa izteiksmīga apzīmējuma? Lai atbildētu uz šo jautājumu, atrisināsim šādu problēmu.

3 a d a h a. Klasē ir divreiz vairāk meiteņu nekā zēnu. Ja no šīs klases aizies trīs meitenes un atnāks trīs puiši, tad meiteņu būs par 4 vairāk nekā zēniem. Cik skolēnu ir šajā klasē?

Risinājums. Pieņemsim, ka x ir zēnu skaits klasē, tad 2x ir meiteņu skaits. Ja aizbrauks trīs meitenes, tad paliks (2x-3) meitenes. Ja atnāks trīs puikas, būs (x+3) puikas. Atbilstoši nosacījumam tad būs par 4 meitenēm vairāk nekā zēnu. Matemātiskajā valodā tas ir rakstīts šādi: (2x-3)-(x+3) = 4. Šis vienādojums ir uzdevuma matemātisks modelis. Izmantojot mums zināmos vienādojumu risināšanas noteikumus, mēs konsekventi iegūstam:

2x-3-x-3=4 (atverot iekava), x-6=4 (tika doti līdzīgi termini), x=6+4, x =10.

Tagad mēs varam atbildēt uz problēmas jautājumu. Klasē ir 10 zēni, kas nozīmē 20 meitenes (atceraties, pēc stāvokļa viņu bija divreiz vairāk), kas nozīmē, ka kopā klasē ir 30 skolēni. Ja pamanījāt, problēmas risināšanas gaitā bija skaidrs argumentācijas sadalījums trīs posmos.

Pirmajā posmā tika sastādīts matemātiskais modelis (vienādojuma (2x-3)-(x+3) =4 formā.

Otrajā posmā, izmantojot savas zināšanas, mēs atrisinājām šo modeli vai drīzāk izveidojām to vienkāršākajā formā (x = 10).

Šajā posmā mēs nedomājām ne par meitenēm, ne par zēniem, bet veicām “tīri” matemātiskas darbības.

Trešajā posmā mēs izmantojām iegūto risinājumu, lai atbildētu uz problēmas jautājumu.

Matemātikas apzaļumošana palīdzēs skolēniem iegūt zināšanas par apkārtējo pasauli un tās vides problēmām.

1. Mežs ir atmosfēras sakārtotājs. Viens hektārs egļu stādījumu gadā var aizturēt līdz 32 tonnām putekļu, priede - līdz 35 tonnām, goba - līdz 43 tonnām, ozols - līdz 54 tonnām, dižskābardis - līdz 68 tonnām 10 hektārus egļu meža saglabā 3 gados? 3 hektāri ozola 6 mēnešos?

2. Ar mazāko strūklu dienā no bojāta krāna izplūst 150 litri ūdens.

A) Cik litru ūdens var zaudēt 20 ģimenes 10 dienās, ja katras ģimenes dzīvoklī ir bojāts vismaz viens krāns? b) Viens 5-6 cm garš grūbas 20°C temperatūrā attīra līdz 16 litriem ūdens dienā. Cik ilgi viņai būs jāstrādā, lai atjaunotu zaudēto ūdeni?

3. Zinātnieki un speciālisti pasludināja Kalmikiju par vides katastrofas zonu. Smilšu maiņas platība Kalmikijā ir 560 tūkstoši hektāru un katru gadu palielinās par vēl 40 tūkstošiem hektāru. Zinot, ka Kalmikijas platība ir 76 tūkstoši km3, aprēķiniet, cik gadu paies, lai Eiropā cilvēka vainas dēļ parādītos īsts tuksnesis?

4. Kāda ir visu pasaules mežu platība, ja mūsu valsts meži aizņem 791,6 miljonus hektāru, kas ir piektā daļa no visiem pasaules mežiem?

Novērojumi un aprēķini liecina, ka 18 cm biezs augsnes slānis bez izmantošanas tiek izskalots 15 gadu laikā, zem kultūraugiem 3,5 reizes lēnāk nekā zem papuves, bet zem meža - 150 reizes lēnāk nekā zem labības. Nosakiet, cik lēnāk tiek izskalots augsnes slānis zem meža nekā “zem papuves”?

Mežā mazlapu liepa dzīvo līdz 400 gadiem, pilsētas apstākļos to ir 2,5 reizes mazāk. Cik gadus liepa var dzīvot pilsētā? Kāpēc, jūsuprāt, pilsētā samazinās koku mūža ilgums?

Dabīgais radioaktīvais fons ietekmē katru cilvēku. Iekšējā un ārējā starojuma rezultātā cilvēks gada laikā saņem vidējo devu 0,1 rem. Cik daudz starojuma cilvēks saņem visas savas dzīves laikā? Bez liela riska cilvēks dzīves laikā var iegūt 35 rem.)

Pašlaik meži uz planētas aizņem aptuveni 40 miljonus km2. Katru gadu šī vērtība samazinās par 2%. Kad planēta paliks bez “plaušām”, ja šis process netiks apturēts?

9. Āfrikā meži agrāk aizņēma 60% teritorijas, tagad - tikai 17%. Par cik miljoniem km2 ir samazinājusies Āfrikas mežu platība, ja tās platība ir 30,3 miljoni km2?

Sibīrijā katru gadu tiek izcirsti 600 tūkstoši hektāru meža, un tikpat daudz iet bojā ugunsgrēkos. Mākslīgi tiek atjaunoti 200 tūkstoši hektāru gadā. (Lai kompensētu mežu izciršanu, ik gadu jāiestāda 1,5 miljoni hektāru meža.) Cik procenti mežu tiek atjaunoti līdz vajadzīgajam?

Pasaulē ik gadu tiek saražoti 1600 milj.m3 koksnes, kurināmajam tiek izmantoti aptuveni 20% no visas koksnes.

Cik daudz kubikmetri gadā dedzināta malka?

No 28 vietējām putnu sugām Mascarene salās ir izmirušas 24. Nosakiet šo — lielāko izmirušo putnu sugu procentuālo daļu pasaulē?

Bargā ziemā mežā var aiziet bojā līdz 90% putnu. Ja mežā būtu 3400 putnu, kāds putnu skaits būtu palicis? Kāds ir galvenais viņu nāves iemesls?

Sibīrijas priedes (ciedra) izplatība vietās, kur bijuši izcirtumi vai ugunsgrēki, lielā mērā ir saistīts ar riekstu putnu, kas slēpj riekstus meža zemsedzē, radot sev rezerves. Parasti riekstkoks atrod tikai 20% no savām rezervēm, un pārējais uzdīgst. Cik vietās paliks rieksti dīgšanai, ja riekstkoks barojas 25 vietās?

Augsnes erozijas rezultātā samazinās augsnes auglība, pazeminās gruntsūdeņu līmenis, upes kļūst seklas utt. Pēdējo 100 gadu laikā ir erodēti 27% no visām apstrādātajām zemēm. Cik hektāru tas veidoja, ja apstrādātās zemes aizņem apmēram 4 miljardus hektāru?

Piesārņojošo vielu emisijas no mehāniskajiem transportlīdzekļiem 1992. gadā Novgorodas pilsētā sasniedza 72 tūkstošus tonnu, tai skaitā: oglekļa monoksīds - 58 tūkstoši tonnu, ogļūdeņraži - 10 tūkstoši tonnu, slāpekļa oksīdi - 4 tūkstoši tonnu.

Nosakiet katras šīs vielas procentuālo daudzumu kopējā emisijā.

1928. gadā profesors B. P. Tokins atklāja daudzu meža augu sugu vērtīgu īpašību: tās izdala gaistošas ​​vielas (fitoncīdus), kas spēj iznīcināt vairākus patogēnus mikroorganismus. Ja industriālo pilsētu gaisā ir 50 000 baktēriju uz m3, tad mežā, pateicoties fitoncīdu iedarbībai, ir tikai 200 baktērijas. Par cik procentiem samazinās baktēriju skaits meža zonas gaisā?

No kopējā saldūdens patēriņa trešdien. Āzijas (117,037 milj.m3) rūpniecība veido 49%, lauksaimniecība - 34%, mājokļu un komunālie pakalpojumi - 13%, transports - 4%.

Rūpniecībā lielāko daļu ūdens patērē enerģētikā (apmēram 60%). Cik litrus ūdens patērē enerģija?

Cilvēku ar nepietiekamu uzturu skaits 1992. gadā bija vairāk nekā 500 miljoni cilvēku, un līdz gadsimta beigām tas bija pieaudzis līdz 532 miljoniem cilvēku (pēc ANO ekspertu domām). Par cik procentiem ir pieaudzis zem nabadzības sliekšņa dzīvojošo cilvēku skaits?

No katrām 100 ģimenēm jaunattīstības valstīs 72 dzīvo būdās un graustos, bet līdz 92 - Āfrikā. RaksturlielumiŠīs apmetnes atspoguļojas to nosaukumos: Latīņamerikā - (sēnes), franciski runājošajā Āfrikā - (konservu pilsētas). Kāds ir to ģimeņu procentuālais daudzums, kas dzīvo bez elementāras sanitārijas un higiēnas? Kādas vides un cilvēku veselības problēmas no tā izriet?

21. Upes un meži cieš no rūpnieciskā piesārņojuma. Piemēram, Zviedrijas teritorijā ir vairāk nekā 100 tūkstoši ezeru, no kuriem 18 tūkstoši ir “mirušas” ūdenstilpes, kurās nav dzīvības. Cik procentu no visiem ezeriem

Vai Zviedrijā ir "mirušie ezeri"?

22. Apmēram pirms 10 tūkstošiem gadu Zemi klāja nebeidzami meži, kuru platība bija vairāk nekā 6 miljardi hektāru. Mežu izciršana aramzemei ​​un ganībām un rūpnieciskā mežizstrāde ir samazinājusi meža platību par vienu trešdaļu. Par cik procentiem samazinājās meža platība?

23. Sabiedrības vajadzību paplašināšana, sākot ar 16. gs. , paātrināja mežu iznīcināšanu Rietumeiropā. Tādējādi mežu platība Francijā, kas kādreiz aizņēma 80% no valsts teritorijas, līdz 1789. gadam jau bija samazinājusies līdz 14%. (Minimālais skaitlis vēsturē.) Kādu platību Francijas meži sāka ieņemt līdz 18. gadsimta beigām? ?

24. Krievijā no kopējā saldūdens ņemšanas apjoma (117,037 milj.m3) lielākā daļa ir rūpniecības, lauksaimniecības un mājokļu un komunālo pakalpojumu īpatsvaram. Atrisinot proporcijas, jūs uzzināsiet, kas tas ir procentos.

Nozare: x: 28 = 7: 4

Lauksaimniecība: 2: x = 6: 102

Utilītas: 9,1: 4,2 = x: 6

25. Tiek lēsts, ka normālai dzīvei industriālā pilsētā katram iedzīvotājam ir jābūt 25 m2 zaļās zonas. Kādai vajadzētu būt zaļās zonas platībai Novgorodā, ja tajā dzīvo aptuveni 248 tūkstoši cilvēku? (Putekļu saturs gaisā uz zaļas ielas ir trīs reizes mazāks nekā ielā bez kokiem.) Vai, jūsuprāt, mūsu pilsētā ir pietiekami daudz zaļo zonu?

26. Vislielākais apdraudējums ir biosfēras piesārņojums cilvēka darbības rezultātā. Tā kā radioaktīvais starojums var izraisīt nopietnas izmaiņas cilvēka organismā, ikvienam būtu jāzina tā pieļaujamās devas. Kurās jomās gada starojuma deva var būt lielāka par normu?

450 rem smagas staru slimība(50% pakļauto cilvēku nāve)

100 rem ir zemākais attīstības līmenis. viegla staru slimība

75 rem īslaicīgas nelielas izmaiņas asins sastāvā

30 rem starojums kuņģa fluoroskopijas laikā

25 rem pieļaujamā ārkārtas situācija (vienreizēja)

personāla iedarbība

10 rem pieļaujamā ārkārtas situācija (vienreizēja)

publiska eksponēšana

5 rem Personāla pieļaujamā iedarbība iekšā zinātniskais centrs gada laikā

3 rem ekspozīcija zobu fluoroskopijas laikā

500 mrem pieļaujamā apstarošana iedzīvotājiem gadā

100 mrem fona starojums uz

1 µrem skatās vienu hokeja spēli pa TV

27. Starojuma stundas deva, letāla 50% organismu, ir 400 rem cilvēkiem, 1000-2000 rem zivīm un putniem, 1000-150 rem augiem, 100 tūkst rem kukaiņiem. Izveidojiet joslu diagrammu.

28. “Miljonāru pilsētu” skaits: 19. gadsimta vidū. - 4; 1920. gadā - 25; 1960. gadā -140 šobrīd aptuveni 200. Izveidojiet miljonāru pilsētu skaita pieauguma joslu grafiku.

29. Pilsētu ekoloģijas problēma, pirmkārt, ir dažādu piesārņojošo vielu emisiju samazināšanas problēma vidē. Lai papīrs sadalītos dabiskajā vidē, nepieciešams līdz 10 gadiem, skārda kārbai - līdz 90 gadiem, cigarešu filtram - līdz 100 gadiem, plastmasas maisiņam - līdz 200 gadiem, plastmasai - līdz 500 gadiem, stiklam. - līdz 1000 gadiem. Atcerieties to, pirms iemetat mežā plastmasas maisiņu vai pudeli. Izveidojiet atbilstošu joslu diagrammu.

30. 20 kg makulatūras ietaupa 1 lielu koku, 1 t - 0,5 hektārus vidēja vecuma meža. Makulatūras pārstrādes procents: - Japāna - 50%;

Zviedrija-40%; Latīņamerika - 32%; ASV - 29% Krievija - 19%;

Āfrika-17%.

Izveidojiet joslu diagrammu, lai salīdzinātu makulatūras pārstrādi dažādās valstīs.

31. Ekoloģiskie izzušanas draudi mugurkaulniekiem: biotopu iznīcināšana - 67% sugu; pārmērīga izmantošana - 37% sugu; jaunu sugu ievešana, kas aizņēma iepriekšējo nišas - 19% sugu citi riska faktori - 10% sugu;

Izveidojiet joslu diagrammu, lai salīdzinātu dažādu dzīvnieku sugu izzušanas cēloņus. -,

32. Pasaules enerģijas patēriņa struktūra: ogles - 28%, nafta - 33%, gāze - 18%, hidroenerģija - 6%, kodolenerģija - 4%, nekonvencionālie avoti -0,4%. Izveidojiet globālā enerģijas patēriņa joslu diagrammu. Izskaidrojiet netradicionālos enerģijas ražošanas avotus.

vērtības

33. Izveidojiet Zemes iedzīvotāju skaita pieauguma dinamikas grafiku, izmantojot šādus datus: 19. gs. Tika atzīmēts 1 miljards iedzīvotāju, 2 miljardi - mūsu gadsimta 20. gadu beigās (apmēram 110 gadus vēlāk), 3 miljardi - 50. gadu beigās (pēc 32 gadiem), 4 miljardi - 1974. gadā (pēc

14 gadi), 5 miljardi - 1987. gadā (pēc 13 gadiem), 1992. gadā iedzīvotāju skaits bija vairāk nekā 5,4 miljardi cilvēku. Pēc ANO ekspertu domām, līdz 21. gadsimta sākumam. tas sasniegs 6 miljardus cilvēku. Kādi faktori ietekmē cilvēku auglību, veselību, mirstību un vidējo dzīves ilgumu?

34. Zināms, ka Ēģiptē un Ķīnā tika veiktas tautas skaitīšanas jau pirms mūsu ēras. Atrisinot kvadrātvienādojumu 4a2 - 24a + 36 = 0, jūs noteiksiet, kurā tūkstošgadē pirms mūsu ēras tas bija. e.

35. Pamatojoties uz statistikas datiem, ir iespējams noteikt reģionus ar maksimālo piesārņotā ūdens novadīšanu: tie ir Krasnodaras apgabals un Maskava. Cik procentus no kopējā piesārņotā ūdens daudzuma nodrošina šie reģioni, uzzināsiet, atrisinot vienādojumu x2 – 19x + 88 = 0.

36. Skābie nokrišņi iznīcina konstrukcijas, kas izgatavotas no marmora un citiem materiāliem. Grieķijas un Romas vēstures pieminekļi, kas stāvējuši tūkstošiem gadu, pēdējos gados ir iznīcināti mūsu acu priekšā. “Pasaules rekords” pieder kādai Skotijas pilsētai, kur 1974. gada 10. aprīlī lija lietus, kas vairāk atgādināja galda etiķi, nevis ūdeni. Atrisiniet vienādojumus mutiski un izlasiet šīs “slavenās” pilsētas nosaukumu.

[Pitlohrijs. ]

x2 = 0,49 Bez saknēm Un

x2+ 16 = 0,28 X

2x2 - 4 = 0 16 0

2-8 = 0-2; -8 R

(x + 5)2 = 9 ±0,7 p

4x2 – 4 = 0 36 l

44. Vienā rudzu vārpā ir līdz 66 graudiem. Dīgtspēja saglabājas līdz 32 gadiem. Aprēķiniet 10 rudzu vārpu ražu 5 gadu laikā.

45. Sturgeon dzīvo 50 gadus. Katru gadu viņš izdēj 300 tūkstošus olu, dzīves laikā izdējot vairāk nekā 15 miljonus olu Aprēķiniet 3 mātīšu iespējamos pēcnācējus 10 gados.

46. ​​Kādā fermā govis vairākas dienas baroja ar divu veidu barību. 1 centnerā pirmā veida barības satur 15 kg olbaltumvielu un 80 kg ogļhidrātu. 1 centnerā otrā veida satur 5 kg olbaltumvielu un 30 kg ogļhidrātu. Cik centneru ir katrs barības veids, ja visa barība ir 10,5 centneri olbaltumvielu un 58 centneri. ogļhidrāti?

Olbaltumvielas Ogļhidrāti

115 kg 80 kg

2 5 kg 30 kg kopā: 10,5 c. 58 c.

Aprēķiniet x centnerus 1 veida barības, y c. – otrais pārtikas veids. Ņemot vērā nosacījumu, mēs izveidojam vienādojumu sistēmu:

0,15 x + 0,05 g = 10,5

0,8x + 0,3 g = 58

Atrisinot to, mēs iegūstam: x = 50, y = 60

Trīs auni un govs apēd 11 kg barības dienā, bet 1 auns un 3 govis – 17 kg. Cik kg barības katru dienu apēd 1 auns un 1 govs atsevišķi?

Dienas uzturs: Dzīvnieku skaits Ēsts ēdiens

RamsX 11 kg33x

GovisU1u

RamsX 17 kg1x

GovisU33u

Izveidosim vienādojumu sistēmu: 3x + y = 11 x + 3y = 17

Atrisinot to, mēs iegūstam: x = 2, y = 5

Atbilde: 2 kg apēd auns, 5 kg govs.

Divi strādnieki izgatavoja 131 detaļu. No tām 65 detaļas izgatavoja 1 strādnieks, un viņam vajadzēja tērēt par vienu dienu mazāk nekā otrajai. Dienā pirmais strādnieks ražo par divām daļām vairāk nekā otrais. Cik detaļu darbinieki saražoja sadarbības dienā?

Darba ņēmēju produktivitātes problēmas laiks Izdošanas darbs

1(x+2)65/(x+2)65

2 x66/x66 tā kā pirmā darbinieka laiks ir par vienu dienu mazāks nekā otrā, izveidosim vienādojumu 66/x -65/(x+2) = 1, atrisinot vienādojumu, ko iegūstam: x = 11

Atbilde: kopā izgatavojām 24 daļas.

Floras un faunas stāvoklis.

Pilsētas teritorijas svarīgākā sastāvdaļa ir zaļās zonas (pilsētu meži, parki, dārzi un pļavas) un tajās mītošie kukaiņi, putni un dzīvnieki. Veģetācija kā vides atjaunošanas sistēma nodrošina komfortablus dzīves apstākļus cilvēkiem pilsētā, regulē (noteiktās robežās) gaisa gāzveida sastāvu un tā piesārņojuma pakāpi, pilsētvides klimatiskos raksturlielumus, samazina trokšņa ietekmi. faktors un ir estētiskās uztveres avots. Piemēram, viens hektārs meža saražo 10 tūkstošus kg gadā. koksne un lapas, ar ikgadējo saules enerģijas pieplūdumu 3,8·1010 kJ/ha. Katrs saražoto vielu grams satur vidēji 19 kJ. Cik procentus no krišanas enerģijas izmanto mežs?

Sākotnējie dati: ekosistēmās augu masa daudzkārt pārsniedz dzīvnieku masu. Kopumā biomasa veido tikai 0,01% no visas biosfēras masas. Vidēji biomasa uz Zemes, pēc mūsdienu datiem, ir aptuveni 2,856 1012 tonnas, savukārt zaļo zemju augu masa ir 97%, dzīvnieku un mikroorganismu masa ir 3%. Zaļie augi pasaulē saražo aptuveni 100 miljardus gadā. tonnas organisko vielu kas satur aptuveni 1,8 1018 kJ (45 1017 kcal) enerģiju. Tajā pašā laikā tie absorbē aptuveni 1,7 108 tonnas oglekļa dioksīda, izdala aptuveni 11,5 107 tonnas skābekļa un iztvaiko 1,6 1013 tonnas ūdens.

Pašregulācija ekosistēmā, izmantojot stāstu par trušiem Austrālijā: Kad cilvēki no Eiropas sāka pārcelties uz citiem kontinentiem, viņš paņēma līdzi mājdzīvniekus, tostarp trušus. 1859. gadā vienā no Austrālijas fermām tika atbrīvoti 12 pāri importēto trušu. Austrālijas ekosistēmā bija pārāk maz plēsēju, kas varēja baroties ar trušiem. Pēc 40 gadiem trušu skaits sasniedza vairākus simtus miljonu īpatņu. Viņi apmetās gandrīz visā kontinentā, izpostot pļavas un ganības un nodarot kaitējumu valsts ekonomikai.

Tādējādi īpatņu skaits dabiskajās ekosistēmās tiek pašregulēts, izjaucot dabiskās barības ķēdes antropogēno faktoru ietekmē, nepamatota iejaukšanās ekosistēmās var izraisīt nekontrolētu atsevišķu sugu īpatņu skaita pieaugumu un dabisko ekoloģisko kopienu izjaukšanu; .

Par pilsētas smago gaisa piesārņojumu ar slāpekļa oksīdiem, kas līdzās sēra dioksīdam ir visbīstamākie augiem, liecina gandrīz vispārēja koku stumbru un apakšējo zaru “apzaļumošana”, ko izraisījusi pārlieku liela mazuļu augšana. nosēžas aļģes uz to mizas, saņemot bagātīgu slāpekļa uzturu pa gaisu. Piesārņojošām vielām uzkrājoties augsnēs un augu audos, meža stādījumi zaudē savu bioloģisko stabilitāti un, saglabājot esošo rūpniecisko un autotransporta emisiju līmeni pilsētās, var īsā laikā degradēties kā meža ekosistēmas.

Publisko zaļo zonu struktūrā ietilpst parki (pilsētas, specializētie), rajonu un bērnu parki, skvēri un bulvāri. Ielu apzaļumošana ieņem īpašu vietu pilsētas vides stāvokļa uzlabošanā, aktīvi ietekmējot arhitektonisko izskatu un nodrošinot nepieciešamo ēnu režīmu gājējiem vasarā. Zaļajām zonām vajadzētu veikt vēl vienu funkciju - aizsargāt dzīvojamos rajonus no satiksmes trokšņiem, bet tas nav jādara, jo tas prasa daudzrindu koku stādīšanu ar krūmiem, kas aizņem vietas zem lapotnes.

Ūdens ekosistēmu modelēšana.

Zinātniskais un tehnoloģiskais progress, lauksaimniecības attīstība un urbanizācija ir novedusi pie dabisko ūdeņu piesārņojuma. Ūdens piesārņojuma problēma ir kļuvusi globāla, piesārņojošās vielas atkarībā no piesārņojuma avota veida nonāk ūdens vidē dažādos veidos. Tie var nākt no atmosfēras; var tikt aizskalota ar nogāžu noteci no lauksaimniecības laukiem un zemēm gruntsūdeņos un upju ūdeņos; piesārņojums var būt arī bakteriāls ūdens veģetācijas attīstības un bojāejas rezultātā. Piesārņojošo vielu iekļūšana rezervuārā var notikt nepārtraukti (laika gaitā) vai masveida izplūdes rezultātā punktveida vai telpiski sadalītu avotu veidā.

Ūdens piesārņojums.

Cilvēku un dzīvnieku bioloģiskā nepieciešamība pēc ūdens gadā ir 10 reizes lielāka nekā viņu pašu svars. Vēl iespaidīgākas ir cilvēku sadzīves, rūpnieciskās un lauksaimniecības vajadzības. Tātad, lai saražotu tonnu ziepju, nepieciešams 2 tonnas ūdens, cukura - 9, kokvilnas izstrādājumu - 200, tērauda - 250, slāpekļa mēslojumu vai sintētiskās šķiedras - 600, graudus - aptuveni 1000, papīru - 1000, sintētiskās gumijas - 2500 tonnas. ūdens.”

Cilvēku izmantotais ūdens galu galā atgriežas dabiskajā vidē. Bet, izņemot iztvaicēto ūdeni, tas vairs nav tīrs ūdens, bet gan sadzīves, rūpniecības un lauksaimniecības notekūdeņi, kas parasti netiek attīrīti vai nav pietiekami attīrīti. Tādējādi tiek piesārņotas saldūdens ūdenstilpes – upes, ezeri, sauszemes un jūru piekrastes zonas.

Gaisa piesārņojums

Ir divi galvenie gaisa piesārņojuma avoti: dabiskais un antropogēnais.

Dabiskie avoti ir vulkāni, putekļu vētras, laikapstākļi, mežu ugunsgrēki un augu un dzīvnieku sadalīšanās procesi.

Antropogēns, galvenokārt sadalīts trīs galvenajos gaisa piesārņojuma avotos: rūpniecība, sadzīves katlu mājas, transports. Katra no šiem avotiem ieguldījums kopējā gaisa piesārņojumā ir ļoti atšķirīgs atkarībā no atrašanās vietas.

Tagad ir vispāratzīts, ka rūpnieciskā ražošana rada vislielāko gaisa piesārņojumu. Piesārņojuma avoti ir termoelektrostacijas, kas līdz ar dūmiem gaisā izdala sēra dioksīdu un oglekļa dioksīdu; metalurģijas uzņēmumi, īpaši krāsainā metalurģija, kas izdala gaisā slāpekļa oksīdus, sērūdeņradi, hloru, fluoru, amonjaku, fosfora savienojumus, daļiņas un dzīvsudraba un arsēna savienojumus; ķīmiskās un cementa rūpnīcas. Kaitīgās gāzes nonāk gaisā, sadedzinot degvielu rūpnieciskām vajadzībām, māju apsildīšanai, transporta ekspluatācijai, sadzīves un rūpniecības atkritumu dedzināšanai un pārstrādei.

Pēc zinātnieku domām (2000), katru gadu pasaulē cilvēka darbības rezultātā 25,5 miljardi tonnu oglekļa oksīdu, 190 miljoni tonnu sēra oksīdu, 65 miljoni tonnu slāpekļa oksīdu, 1,4 miljoni tonnu hlorfluorogļūdeņražu (freonu), organiskās svina savienojumi, ogļūdeņraži, tostarp kancerogēnie ( izraisot slimību vēzis).

Kaitīgi galvenie antropogēnas izcelsmes piemaisījumi

Desmit galvenie biosfēras piesārņotāji (UNESCO Courier, 1973. gada janvāris)1

dioksīds Veidojas visu veidu kurināmā sadegšanas laikā. Palielinot tā saturu

Ogleklis atmosfērā izraisa tās temperatūras paaugstināšanos, kas ir pilns ar kaitīgām ģeoķīmiskām un vides sekām.

oksīds Veidojas degvielas nepilnīgas sadegšanas laikā. Var izjaukt siltuma līdzsvaru

Augšējā atmosfēras ogleklis.

sēra saturs Satur rūpnieciskos dūmos. Izraisa saasināšanos

Gāze ir elpceļu slimība un kaitē augiem. Korodē kaļķakmeni un dažus akmeņus.

oksīdi Rada smogu un izraisa elpceļu slimības un bronhītu jaundzimušajiem.

Slāpeklis Veicina pārmērīgu ūdens veģetācijas augšanu.

dzīvsudrabs Viens no bīstamajiem pārtikas piesārņotājiem, īpaši jūras izcelsmes. Tas uzkrājas organismā un kaitīgi ietekmē nervu sistēmu.

svins Pievienots benzīnam. Iedarbojas uz enzīmu sistēmām un vielmaiņu dzīvās šūnās.

eļļa Izraisa kaitīgas sekas videi, izraisot planktona organismu, zivju, jūras putnu un zīdītāju nāvi.

DDT un citi ir ļoti toksiski vēžveidīgajiem. Nogalina zivis un pārtikas organismus

Pesticīdi zivīm. Daudzi ir kancerogēni.

starojums, kas pārsniedz pieļaujamās devas, noved pie ļaundabīgi audzēji un ģenētiskās mutācijas.

Visbiežāk sastopamie gaisa piesārņotāji atmosfērā nonāk galvenokārt divos veidos: vai nu suspendētu daļiņu (aerosolu) vai gāzu veidā. Pēc svara lauvas tiesa - 80-90 procenti - no visām cilvēka darbības radītajām emisijām atmosfērā ir gāzveida emisijas. Ir 3 galvenie gāzveida piesārņojuma avoti: degošu materiālu sadedzināšana, rūpnieciskā ražošanas procesiem un dabiskie avoti.

Oglekļa monoksīds. To iegūst, nepilnīgi sadegot oglekli saturošām vielām. Tas nonāk gaisā cieto atkritumu, izplūdes gāzu un rūpniecības uzņēmumu emisiju sadegšanas rezultātā. Katru gadu atmosfērā nonāk vismaz 1250 miljoni tonnu šīs gāzes Oglekļa monoksīds ir savienojums, kas aktīvi reaģē ar atmosfēras sastāvdaļām un veicina temperatūras paaugstināšanos uz planētas un siltumnīcas efektu.

Sēra dioksīds. Tas izdalās sēru saturošas degvielas sadegšanas vai sēra rūdu pārstrādes laikā (līdz 170 milj.t gadā). Daži sēra savienojumi izdalās, sadedzinot organiskās atliekas kalnrūpniecības izgāztuvēs. Tikai ASV vien kopējais sēra dioksīda daudzums atmosfērā sasniedza 65% no globālajām emisijām.

Sērskābes anhidrīds. Veidojas sēra dioksīda oksidēšanas rezultātā. Reakcijas galaprodukts ir aerosols vai sērskābes šķīdums lietus ūdenī, kas paskābina augsni un saasina cilvēka elpceļu slimības. Sērskābes aerosola nokrišņi no ķīmisko rūpnīcu dūmu uzliesmojumiem tiek novēroti zemā mākoņu daudzumā un augsta gaisa mitruma apstākļos. Lapu plātnes augiem, kas aug mazāk nekā 11 km attālumā. no šādiem uzņēmumiem parasti ir blīvi punktēti ar maziem nekrotiskiem plankumiem, kas veidojas vietās, kur nogulsnējās sērskābes pilieni. Krāsainās un melnās metalurģijas pirometalurģijas uzņēmumi, kā arī termoelektrostacijas katru gadu atmosfērā izdala desmitiem miljonu tonnu sērskābes anhidrīda.

Sērūdeņradis un oglekļa disulfīds. Tie nonāk atmosfērā atsevišķi vai kopā ar citiem sēra savienojumiem. Galvenie emisiju avoti ir uzņēmumi, kas ražo mākslīgo šķiedru, cukuru, koksa rūpnīcas, naftas pārstrādes rūpnīcas un naftas atradnes. Atmosfērā, mijiedarbojoties ar citiem piesārņotājiem, tie lēni oksidējas līdz sērskābes anhidrīdam.

Slāpekļa oksīdi. Galvenie emisiju avoti ir uzņēmumi, kas ražo slāpekļa mēslojumu, slāpekļskābi un nitrātus, anilīna krāsvielas, nitro savienojumus, viskozes zīdu un celuloīdu. Slāpekļa oksīdu daudzums, kas nonāk atmosfērā, ir 20 miljoni tonnu gadā.

Fluora savienojumi. Piesārņojuma avoti ir uzņēmumi, kas ražo alumīnija, emaljas, stikla, keramikas, tērauda un fosfātu mēslojumu. Fluoru saturošas vielas nonāk atmosfērā gāzveida savienojumu veidā – fluorūdeņraža vai nātrija un kalcija fluorīda putekļu veidā. Savienojumiem ir raksturīga toksiska iedarbība. Fluora atvasinājumi ir spēcīgi insekticīdi.

Hlora savienojumi. Tie nonāk atmosfērā no ķīmiskajām rūpnīcām, kas ražo sālsskābi, hloru saturošus pesticīdus, organiskās krāsvielas, hidrolītisko spirtu, balinātāju un soda. Atmosfērā tie ir atrodami kā hlora molekulu un sālsskābes tvaiku piemaisījumi. Hlora toksicitāti nosaka savienojumu veids un to koncentrācija. Metalurģijas nozarē, kausējot čugunu un pārstrādājot to tēraudā, atmosfērā nonāk dažādi smagie metāli un toksiskas gāzes. Tātad uz 1 tonnu čuguna izdalās 12,7 kg. sēra dioksīds un 14,5 kg putekļu daļiņas, kas nosaka arsēna, fosfora, antimona, svina, dzīvsudraba tvaiku un reto metālu savienojumu daudzumu, sveķu vielas un ciānūdeņradi.

Papildus gāzveida piesārņotājiem atmosfērā izdalās liels daudzums cieto daļiņu. Tie ir putekļi, sodrēji un kvēpi. Dabas vides piesārņojums ar smagajiem metāliem rada lielas briesmas. Svins, kadmijs, dzīvsudrabs, varš, niķelis, cinks, hroms un vanādijs ir kļuvuši par gandrīz nemainīgām gaisa sastāvdaļām rūpniecības centros.

Aerosoli ir cietas vai šķidras daļiņas, kas suspendētas gaisā. Dažos gadījumos aerosolu cietās sastāvdaļas ir īpaši bīstamas organismiem un izraisa specifiskas slimības cilvēkiem. Atmosfērā aerosola piesārņojums tiek uztverts kā dūmi, migla, dūmaka vai dūmaka. Ievērojama daļa aerosolu veidojas atmosfērā, mijiedarbojoties cietām un šķidrām daļiņām savā starpā vai ar ūdens tvaikiem. Vidējais aerosola daļiņu izmērs ir 1-5 mikroni. Katru gadu Zemes atmosfērā nonāk apmēram 1 kubikmetrs. km mākslīgas izcelsmes putekļu daļiņu. Liels daudzums putekļu daļiņu veidojas arī cilvēka ražošanas darbības laikā.

Galvenie mākslīgā aerosola gaisa piesārņojuma avoti ir termoelektrostacijas, kas patērē ogles ar augstu pelnu saturu, mazgāšanas iekārtas, metalurģijas, cementa, magnezīta un kvēpu rūpnīcas. Aerosola daļiņas no šiem avotiem ir ļoti dažādas ķīmiskais sastāvs. Visbiežāk to sastāvā atrodami silīcija, kalcija un oglekļa savienojumi, retāk - metālu oksīdi: dzelzs, magnijs, mangāns, cinks, varš, niķelis, svins, antimons, bismuts, selēns, arsēns, berilijs, kadmijs, hroms, kobalts, molibdēns, kā arī azbests.

Secinājums.

Kopumā vides situācijas un vides aktivitāšu analīze ļauj secināt, ka ir nepieciešams izstrādāt un īstenot vienotu vides programmu vides resursu atjaunošanai. Būtiskākais uzdevums ir sistemātiskas vides izglītības ieviešana skolās, vidējās un augstākās izglītības iestādēs un sabiedrības informētības palielināšana ar mediju starpniecību.

Vides krīze mūsdienās vairs nav tikai viena reģiona, valsts vai kontinenta problēma. Nākamo paaudžu izdzīvošanas problēmas arvien vairāk nodarbina Zemes iedzīvotāju prātus un sirdis. Cilvēki sāk saprast, ka nepietiek tikai ar augsnes, ūdens un gaisa piesārņojumu cīnīties. Daudz šausmīgāks ir garīgais piesārņojums, kas rada baiļu, naida, cinisma, neuzticības gaisotni uz izlikta optimisma un it kā pašapmierinātības fona, kas aizsedz vienaldzību pret citu bēdām.

Izmaiņas dabā ir neizbēgamas, bet neierobežotās dabas iekarošanas ideoloģija ir amorāla un postoša. Cilvēces izdzīvošanas izredzes ir saistītas ar dabas, sabiedrības un cilvēku savstarpējo evolūciju. Jebkura sociālā un zinātniskā attīstība ir jānovērtē, ņemot vērā to nozīmi vides jomā. Vara pār dabu vēršas pret cilvēku, kad viņš to atstāj novārtā, lai gūtu īslaicīgu labumu. vides drošība. Dabas transformācija nav pieļaujama, neņemot vērā iespējamās sekas uz vidi. Vides problēmas šodien neradās. Taču šajās dienās situācija ir krasi pasliktinājusies: katru minūti uz planētas pazūd 23 hektāri meža un trīs bioloģiskās sugas.

Tāpēc, pievēršot lielu uzmanību videi, cilvēks cenšas, pirmkārt, saglabāt sevi. Bet, saudzējot sevi, jums ir nepieciešams saudzēt dabu.

Taču, nemainot cilvēka apziņu, visi dabas vides glābšanas plāni paliks tikai laba vēlējumi. Viens no izglītības uzdevumiem ir vides apziņas veidošana. Tā ir ne tikai mīlestība un gādīga attieksme pret visu dzīvo, bet arī personīgās atbildības sajūta par apkārt notiekošo, nepieciešamība rīkoties.

Kā manuskripts Barts Andrejs Andrejevičs PILSĒTAS GAISA PIESĀRŅOJUMA MATEMĀTISKĀ MODELĒŠANA PĒC ANTROPOĢĒNO UN BIOGĒNO EMISIJU AVOTIEM 05.13.18. – Matemātiskā modelēšana, skaitliskās metodes un programmatūras pakotnes. Promocijas darba kopsavilkums fizikālās zinātnes un zinātniskā grāda iegūšanai Tomsk4 –Mathemat2 Darbs tika veikts federālajā valsts budžeta izglītības iestādē augstākās profesionālās izglītības "National Research Tomsk Valsts universitāte ", Skaitļošanas matemātikas un datormodelēšanas katedrā. Zinātniskais padomnieks: Fizikālo un matemātikas zinātņu kandidāts, vecākais pētnieks Fazļjevs Aleksandrs Zaripovičs Zinātniskais konsultants: Fizikālo un matemātikas zinātņu doktors, profesors Starčenko Aleksandrs Vasiļjevičs Oficiālie oponenti: Boržihs Vladimirs Ernestovičs, Fizikas un matemātikas zinātņu doktors, federālās izglītības, valsts budžeta vai augstskolas profesors augstākās profesionālās izglītības izglītība "Tjumeņas Valsts naftas un gāzes universitāte", Tjumeņa, Automatizācijas un datorzinātņu katedra, katedras vadītājs Katajevs Mihails Jurjevičs, tehnisko zinātņu doktors, profesors, Federālās valsts budžeta izglītības augstākās profesionālās izglītības iestāde "Tomskas Valsts universitāte" vadības sistēmu un radioelektronikas nodaļa", Tomska, Automatizēto vadības sistēmu katedra, profesors Vadošā organizācija: Federālā valsts budžeta zinātnes iestāde Skaitļošanas matemātikas un matemātiskās ģeofizikas institūts, Krievijas Zinātņu akadēmijas Sibīrijas nodaļa, Novosibirska Aizstāvēšana notiks plkst. 2014. gada 19. jūnijā plkst.10.30. promocijas darba padomes sēdē D 212.267.08, kas izveidota, pamatojoties uz federālās valsts budžeta augstākās profesionālās izglītības iestādi "National Research Tomskas Valsts universitāte", pēc adreses: 634050, Tomska, Ļeņina prospekts, 36 (ēka). 2, 102. kab.). Ar promocijas darbu var iepazīties Zinātniskajā bibliotēkā un federālās valsts budžeta augstākās profesionālās izglītības iestādes “National Research Tomsk State University” oficiālajā tīmekļa vietnē www.tsu.ru. Materiāli promocijas darba aizstāvēšanai ir ievietoti TSU oficiālajā tīmekļa vietnē: http://www.tsu.ru/content/news/announcement_of_the_dissertations_in_the_tsu.php Kopsavilkums tika izsūtīts 2014. gada __. aprīlī. Promocijas darba padomes zinātniskā sekretāre Aleksejs Vladimirovičs Skvorcovs Darba vispārīgais raksturojums Darba aktualitāte. Pašlaik gaisa piesārņojums ir viena no būtiskākajām problēmām. Atmosfēras virszemes gaisa sastāvs tiek uzraudzīts, mērot īpaši bīstamo komponentu koncentrācijas īpašās stacijās. Attīstoties atmosfēras procesu modelēšanas fizikālajam un matemātiskajam aparātam, parādoties efektīvām skaitliskām metodēm un augstas veiktspējas skaitļošanas tehnoloģijai, visā pasaulē sāka izstrādāt programmatūras sistēmas skaitliskiem pētījumiem, iegūstot gaisa kvalitātes prognozi, pamatojoties uz matemātiskiem modeļiem. fizikāli ķīmiskie procesi atmosfērā un brīdinājums par kritiski piesārņotu gaisa apjomu atrašanās vietu virs pilsētām un rūpniecības objektiem. Matemātiskie modeļi piemaisījumu transportēšanai atmosfērā daudzos aspektos ir pētīti M.E. Berlijanda, G.I. Marčuks un A.F.Kurbatskis, V.V. Penenko un A.E. Alojans. Viņi izmanto meteoroloģiskos modeļus, lai noteiktu turbulentus un meteoroloģiskos raksturlielumus atmosfēras robežslānī (ABL). A.S. darbi ir veltīti turbulences izpētei ABL. Monina un A.M. Obuhova, B.B. Iļjušins, G. Melors un T. Jamada, A. Andrens. Piemaisījumu sastāvdaļas, kas nonāk atmosfērā, piedalās ķīmiskās reakcijās, veido jaunus savienojumus vai disociē saules gaismas ietekmē. J. Seinfelda, P. Hārlija un V. Stokvela darbs ir veltīts atmosfēras robežslānī notiekošo ķīmisko un fotoķīmisko procesu kinētikas izpētei. Gaisa piesārņojuma modeļu konstruēšanas pieejas un izmantoto datu daudzveidība rada dažādas programmatūras pakotnes gaisa kvalitātes izpētei un prognozēšanai pilsētās ar dažāda veida ainavu APS. Darbā D.A. Beļikovs1 ierosināja programmatūras pakotni primāro un sekundāro gaisa piesārņotāju izplatības pētīšanai urbanizētā teritorijā, ņemot vērā antropogēno 1 Belikov D.A. Atmosfēras difūzijas matemātiskā modeļa paralēla ieviešana, lai pētītu primāro un sekundāro gaisa piesārņotāju izplatību pilsētas teritorijā: dis. ... Fiz.-Math. Zinātnes: 05.13.18. Tomska, 2006. 177 lpp. 3 avoti, bet biogēnie avoti netiek ņemti vērā. Neskatoties uz to, K. Šim2, pamatojoties uz satelīta datiem un matemātisko modelēšanu, atklāja, ka globālā mērogā izoprēns kā biogēns avots dod galveno ieguldījumu formaldehīda veidošanā augu augšanas laikā. Daudzās Rietumsibīrijas pilsētās tiek pārsniegtas maksimāli pieļaujamās formaldehīda koncentrācijas, taču pētījumi par formaldehīda veidošanos dabā sastopamā izoprēna ķīmisko pārvērtību rezultātā pilsētas mērogā nav veikti. Modelējot piemaisījumu transportēšanu ABL, ir nepieciešami dati par meteoroloģiskajiem un turbulentajiem raksturlielumiem, kurus, ja nav mērījumu datu, var iegūt, pamatojoties uz prognozējošiem datiem no aprēķiniem, izmantojot globāla mēroga meteoroloģisko modeli, piemēram, Krievijas Hidrometeoroloģijas centra PLAV3 modelis. Šādas prognozes izmantošana ļaus veikt paredzošus piemaisījumu transportēšanas aprēķinus, taču ir jāizveido paņēmiens globālo meteoroloģisko datu interpolēšanai uz mezomēroga datiem. Piemaisījumu pārneses matemātiskā modelēšana, ņemot vērā ķīmiskās reakcijas, ir saistīta ar sarežģītu diferenciālvienādojumu un algebrisko vienādojumu sistēmas atrisināšanu, kuras analītisks risinājums var būt neiespējams. Šādu vienādojumu sistēmu var aptuveni atrisināt, izmantojot datortehnoloģiju. Piemaisījumu transportēšanas skaitliskais risinājums, ņemot vērā ķīmiskās reakcijas, ir resursietilpīgs un laikietilpīgs uzdevums. Lai samazinātu aprēķinu laiku, īpaši prognozējot, ir nepieciešami efektīvi paralēli algoritmi, kas balstīti uz augstas kārtas tuvināšanas shēmām un ņemot vērā superdatoru arhitektūru. Lai modelētu piemaisījumu transportēšanu ABL, lai pieņemtu lēmumus par gaisa kvalitāti, ir nepieciešams izveidot programmu komplektu, lai nodrošinātu modeli ar ievades datiem, veikt aprēķinus uz su- 2 Shim C., Wang Y. , Choi Y., Palmer P.I., Abbot D.S. Iespēja ierobežot globālās izoprēna emisijas ar GOME formaldehīda kolonnas mērījumiem // Ģeofizikālo pētījumu žurnāls. 2005. sēj. 110, Nr.D24301. 3 Tolstihs M.A., Bogoslovskis N.N., Šļajeva A.V., Jurova A.Ju. Daļēji Lagranža atmosfēras modelis PLAV // Krievijas Hidrometeoroloģijas centra 80 gadi. M., 2010. 193.-216.lpp. 4 perdatori un aprēķinu rezultātu noformēšana zināšanu bāzes veidā. Promocijas darba pētījuma mērķis ir uzlabot aprēķinu kvalitāti par piesārņojošo vielu transportēšanu gaisā virs urbanizētām teritorijām, kas nāk gan no antropogēniem, gan biogēniem avotiem. Šī mērķa ietvaros tika izvirzīti un atrisināti šādi uzdevumi: 1. Izstrādāt piemaisījumu sekundāro komponentu pārneses un veidošanās matemātiskā mezoskalas modeļa modifikāciju, lai pētītu emisiju ietekmi gan no antropogēno, gan no avotiem. biogēno izcelsmi uz atmosfēras gaisa kvalitāti pilsētās. 2. Izstrādāt efektīvu paralēlo algoritmu aprēķiniem, izmantojot piemaisījumu transportēšanas mezoskalas modeli, pamatojoties uz tiešās sadales tehnoloģiju skaitļošanas domēna divdimensiju dekompozīcijai. 3. Izveidot metodiku ieejas datu sagatavošanai piesārņojošo vielu transportēšanas matemātiskajam mezoskalas modelim, izmantojot globālā meteoroloģiskā modeļa izejas datus. 4. Izstrādāt programmu komplektu, lai nodrošinātu piemaisījumu transportēšanas mezosmēra modeli ar ievaddatiem, atrisinātu diferenciālvienādojumu sistēmu piemaisījumu transportēšanai, ņemot vērā ķīmiskās reakcijas, un prezentētu rezultātus ontoloģiskās zināšanu bāzes veidā. Pētījuma rezultātu zinātniskā novitāte: 1. Pirmo reizi ir izstrādāta piemaisījumu transportēšanas pa pilsētu teritorijām matemātiskā mezoskalas modeļa modifikācija, ņemot vērā biogēnas izcelsmes izoprēna piegādi un sekundāro piesārņotāju veidošanos. ķīmiskajām pārvērtībām. 2. Pamatojoties uz galīgā tilpuma metodi, izstrādāts jauns paralēlais algoritms piemaisījumu transportēšanas mezomēroga modeļa režģa vienādojumu skaitliskai atrisināšanai uz daudzprocesoru skaitļošanas tehnoloģijas ar sadalītu atmiņu, izmantojot divdimensiju datu sadalīšanas un asinhronās apmaiņas principu. tehnoloģija, nodrošinot augstu paralēlās skaitļošanas efektivitāti (līdz 50% uz 100 procesoriem), iespēju izmantot lielāku procesora elementu skaitu nekā ar viendimensiju dekompozīcijas un samazinot datu pārraides laiku starp procesora elementiem. sinhronās apmaiņas. 3. Balstoties uz viendabīga ABL vienādojumiem ar papildu terminu iekļaušanu, kas ņem vērā liela mēroga atmosfēras cirkulācijas procesus, pirmo reizi ir izstrādāta tehnika globālo meteoroloģisko prognožu datu interpolēšanai, izmantojot PLAV modeli, kas ļauj mums iegūt atmosfēras robežslāņa meteoroloģisko un turbulento parametru vērtības ar augstu vertikālo izšķirtspēju, ko izmanto skaitliskā risinājuma piemaisījumu transporta vienādojumos. Darba teorētiskā nozīme ir matemātiskās modelēšanas metožu tālākā attīstībā vides aizsardzības problēmās, paralēlos aprēķinos, risinot daļējus diferenciālvienādojumus, meteoroloģisko datu interpolācijā ar nelielu laika un telpisko izšķirtspēju. Pētījuma rezultātus var izmantot paralēlās skaitļošanas teorijā un vides problēmu risināšanā. Darba praktiskā vērtība ir šāda: 1. Izstrādāts programmu kopums piemaisījumu transportēšanas aprēķināšanai atmosfēras robežslānī pa urbanizētu teritoriju, pamatojoties uz piedāvāto piemaisījumu transportēšanas matemātisko mezoskalas modeli, izmantojot meteoroloģisko un turbulento. raksturlielumi, kas iegūti pēc izstrādātās metodoloģijas globālo meteoroloģisko prognožu datu interpolēšanai, izmantojot PLAV modeli , un aprēķinu rezultātu prezentāciju ontoloģiskās zināšanu bāzes veidā. 2. Izstrādāto programmu komplektu var izmantot pilsētu teritorijām, kas nav aprīkotas ar meteoroloģiskajām stacijām un attālās izpētes stacijām atmosfēras vertikālajai struktūrai. 3. Izveidotā programmu komplekta iezīme ir aprēķinu rezultātu izklāsts ontoloģiskās zināšanu bāzes veidā, kas ļauj izmantot modelēšanas rezultātus, risinot gaisa kvalitātes novērtēšanas problēmas lielās apdzīvotās vietās un pieņemot lēmumus. 6 4. Programmu komplekts ir piemērots Tomskas pilsētas apstākļiem un dod iespēju katru dienu īstermiņā (līdz 24 stundām) prognozēt pilsētas gaisa kvalitāti. Promocijas darbā iegūto rezultātu ticamību un pamatotību apliecina stingra matemātiskā izpēte, pārbaudītu mūsdienu skaitlisko metožu un tehnoloģiju izmantošana un iegūto rezultātu salīdzināšana ar instrumentālo mērījumu datiem. Aizstāvēšanai iesniegtie nosacījumi: 1. Piemaisījumu transportēšanas pa pilsētu teritorijām matemātiskā mezoskalas modeļa modifikācija, ņemot vērā biogēnas izcelsmes izoprēna piegādi un sekundāro piesārņotāju veidošanos ķīmisko pārvērtību rezultātā. 2. Paralēlais algoritms piemaisījumu transportēšanas mezomēroga modeļa režģa vienādojumu risināšanai uz daudzprocesoru datoriem ar sadalīto atmiņu. 3. Metodika globālo meteoroloģisko prognožu datu interpolēšanai, izmantojot PLAV modeli. 4. Programmu kopums piemaisījumu transportēšanas aprēķināšanai atmosfēras robežslānī pa urbanizētu teritoriju un aprēķinu rezultātu uzrādīšanai ontoloģiskās zināšanu bāzes veidā. Autora personīga līdzdalība promocijas darbā uzrādīto rezultātu iegūšanā. Promocijas darbā izvirzīto uzdevumu formulējumu veica zinātniskais vadītājs un zinātniskais konsultants, piedaloties pretendentam. Zinātniskais vadītājs A.Z. Fazlievs ir atbildīgs par informācijas sistēmu konstruēšanas un datu aprakstīšanas uzdevumu noteikšanu un galveno pētījumu virzienu norādīšanu. Zinātniskais konsultants A.V. Starčenko ir atbildīgs par atmosfēras procesu fizikālās un matemātiskās modelēšanas problēmu formulēšanu un paralēlās skaitļošanas organizēšanu un pētījumu virzienu norādīšanu. Darba autors izveidoja metodi globālo prognožu datu konvertēšanai izmantošanai piemaisījumu pārneses modelī un testēja metodiku, formulēja un programmatiski ieviesa Tomskas Valsts universitātes klasterī piemaisījumu pārneses skaitlisku modeli, ņemot vērā ķīmiskās reakcijas, kas izstrādāts. informācijas skaitļošanas sistēmu (ICS) un izveidoja programmatūras pakotņu starpprogrammatūru sistēmas darbībai. Kopīgās publikācijās ar zinātnisko vadītāju un zinātnisko konsultantu pretendents apraksta izstrādātās informācijas un skaitļošanas sistēmas un matemātiskos modeļus. Citos darbos pretendents sagatavoja datus aprēķiniem, veica aprēķinus un piedalījās iegūto rezultātu apspriešanā. Darba aprobācija. Galvenie rezultāti tika prezentēti dažāda līmeņa konferencēs un semināros: XVI, XVII, XIX Starptautiskajos simpozijos “Atmosfēras un okeāna optika. Atmosfēras fizika" (Tomska, 2009; Tomska, 2011; Barnaula - Teletskoje ezers, 2013); XV, XVII, XVIII, XIX darba grupas “Sibīrijas aerosoli”, (Tomska, 2008, 2010, 2011, 2012); I, III Viskrievijas jaunatnes zinātniskā konference " Mūsdienu problēmas matemātika un mehānika" (Tomska, 2010, 2012); Sestā Sibīrijas konference par paralēlo un augstas veiktspējas skaitļošanu (Tomska, 2011); Seminārs Dānijas Meteoroloģijas institūtā (DMI) (Kopenhāgena, 2011. gada oktobris); Septītais starpreģionu skola-seminārs “Distributed and Cluster Computing” (Krasnojarska, 2010); Jauno zinātnieku skolas un starptautiskas konferences par skaitļošanas un informācijas tehnoloģijām vides zinātnēs: “CITES-2007” (Tomska, 2007), “CITES-2009” (Krasnojarska, 2009); Starptautiskā konference par mērījumiem, modelēšanu un informācijas sistēmām vides pētījumiem: ENVIROMIS-2008 (Tomska, 2008); 8. starptautiskā konference “High-Performance Parallel Computing on Cluster Systems” (Kazaņa, 2008); Viskrievijas matemātikas un mehānikas konference, kas veltīta Tomskas Valsts universitātes 130. gadadienai un Mehānikas un matemātikas fakultātes 60. gadadienai (Tomska, 2008). Darbs tika veikts zinātnisko programmu un projektu ietvaros: Krievijas Fundamentālo pētījumu fonda granti 07-0501126-a, 12-01-00433-a, 12-05-31341, SKIF-GRID projekti Kods 402, Kods 410, Zinātniskā programma “Zinātniskā potenciāla attīstība vidusskola "RNP.2.2.3.2.1569, Federālā mērķprogramma "Inovatīvās Krievijas zinātniskais un zinātniski pedagoģiskais personāls" Valsts līgums Nr. 14.B37.21.0667), Krievijas Federācijas Izglītības un zinātnes ministrijas valsts uzdevums (līgums Nr. 8.4859.2011) "Efektīvu paralēlu algoritmu izstrāde, kas risina skaitļošanas matemātikas, informācijas drošības, fizikas un astronomijas problēmas petaflopa līmeņa superdatoros." Publikācijas. Pamatojoties uz pētījuma rezultātiem, autore publicēja 14 iespieddarbus, no kuriem 7 bija recenzējamās zinātniskās publikācijās, kuras galveno zinātnisko rezultātu publicēšanai ieteica Augstākā atestācijas komisija pie Krievijas Federācijas Izglītības un zinātnes ministrijas. no disertācijām. Promocijas darba struktūra un apjoms. Promocijas darbs sastāv no ievada, četrām sadaļām, noslēguma un bibliogrāfijas ar 121 nosaukumu. Kopējais darba apjoms ir 132 lapas, 42 attēli un 7 tabulas. Darba saturs Ievadā tiek sniegts pamatojums promocijas darba tēmas atbilstībai, formulēti galvenie mērķi un uzdevumi. Tiek uzsvērta darba zinātniskā novitāte un praktiskā nozīme. Ir uzskaitīti aizstāvēšanai iesniegtie nosacījumi un dots īss promocijas darba satura kopsavilkums pa sadaļām. Pirmajā sadaļā ir sniegts pārskats par pašlaik esošajām metodēm atmosfēras gaisa kvalitātes pētīšanai pilsētu teritorijās. Tiek prezentēti modeļi, pieejas, informācijas mērīšanas un informācijas skaitļošanas sistēmas, kuras šobrīd aktīvi izmanto gaisa kvalitātes pētīšanai visā pasaulē. Informācijas sistēmām ir sniegts izmantoto resursu apraksts. Pamatojoties uz literatūras un informācijas sistēmu apskatu, tika identificētas galvenās iezīmes un formulētas pamatprasības izstrādātajai IVS. Otrajā sadaļā formulēts promocijas darba galvenās problēmas formulējums, kas sastāv no matemātiskā modeļa un IVS konstruēšanas, kas apraksta ķīmiskos laika apstākļus mežu ieskautā pilsētā. Šai problēmai ir trīs aspekti: fiziskais, matemātiskais un informatīvais. Fizikālā līmenī promocijas darba problēmas pētījuma priekšmets ir sekundāro piemaisījumu (galvenokārt ozona un formaldehīda) uzvedība pilsētas atmosfērā, ņemot vērā rūpniecības uzņēmumu, transportlīdzekļu un biogēnā izoprēna emisijas. Tiek aplūkota gaisa plūsmas, temperatūras, mitruma un turbulences ietekme uz piemaisījumu transportēšanu atmosfērā piemaisījumu savstarpējās mijiedarbības un citu gāzu mijiedarbības laikā. Problēmas matemātiskais aspekts ir saistīts ar daļēju diferenciālvienādojumu sistēmas risinājumu, kas attēlo turbulentās difūzijas Eilera modeli un ietver transporta vienādojumus, kas apraksta advekciju, turbulento difūziju un ķīmiskās reakcijas: ∂Cµ ∂UCµ ∂VCµ ∂+Wµ ∂t ∂x ∂y ∂z (1) ∂ ∂ ∂ =− cµu − cµ v − cµ w − σµCµ + Sµ + Rµ , µ = 1,..., ns . ∂x ∂y ∂z Šeit Cµ, cµ ir piemaisījuma µ-tās komponentes koncentrācijas vidējās un pulsācijas komponentes; U, V, u, v – horizontālā vēja ātruma vektora vidējās un pulsācijas komponentes; W, w – piemaisījuma ātruma vertikālās komponentes vidējās un pulsācijas komponentes; 〈〉 – Reinoldsa vidējā vērtība; Sµ – avota termins, kas apzīmē piesārņojošo vielu emisijas atmosfērā; Rµ raksturo vielas veidošanos un transformāciju ķīmisko un fotoķīmisko reakciju rezultātā, iesaistot piemaisījumu sastāvdaļas; σµ – piemaisījumu mitrās nogulsnēšanās ātrums nokrišņu rezultātā; ns ir piemaisījuma ķīmisko komponentu skaits. Lai noteiktu korelācijas 〈cµu〉, 〈cµv〉, 〈cµw〉 un vēja ātruma vektoru (U,V,W), darbā izmantota jauna metode globālo meteoroloģisko prognožu datu interpolēšanai, izmantojot Krievijas Hidrometeoroloģijas centra PLAV modeli. . Ķīmisko un fotoķīmisko reakciju modelēšana (1) ir balstīta uz piezemes ozona veidošanās kinētisko shēmu4, kurā ņemtas vērā svarīgākās oglekļa saites IV ķīmiskā mehānisma reakcijas. Kinētiskajā shēmā ir ņemtas vērā 19 ķīmiskās reakcijas starp šādiem komponentiem: NO2, NO, O(1D), O(3P), O3, HO, H2O2, HO2, CO, SO2, HC (alkīni), HCHO, RO2 (peroksīds). radikāļi), O2, N2, H2O. 4 Stockwell W.R., Goliff W.S. Komentārs par R. K. Srivastava et al. “Reaģējošas piesārņojošas pūsmas simulācija, izmantojot adaptīvo režģa algoritmu”. // J. Geophys. Res. 2002. sēj. 107. P. 4643-4650. 10 Pie pētāmās teritorijas apakšējās robežas ir noteikti robežnosacījumi, kas attēlo piesārņotāja sauso nogulsnēšanos vienkārša rezistences modeļa veidā un piesārņotāju piegādi no antropogēniem un biogēniem sauszemes avotiem. Ieslēgts augšējā robeža koncentrācijām un korelācijām ir noteikti vienkārši gradienta nosacījumi. “Radiācijas tipa” nosacījumi ir norādīti skaitļošanas apgabala sānu robežās. Lai iestatītu piemaisījumu iekļūšanu atmosfērā, tiek izmantoti dati par biogēno un antropogēno tipu avotiem, kas ir iedalīti trīs kategorijās: punktveida, lineāri (ceļi) un reģionālie (lielie uzņēmumi). Skaitliskais modelis MEGAN5, kas izmanto globālos datus par izoprēna emisiju līmeni un lapotnes seguma indeksu, tiek izmantots, lai modelētu izoprēna ievadi (biogēno avotu) no meža apgabaliem. Problēmas informatīvais aspekts ir saistīts ar datu, informācijas un zināšanu iegūšanas, aprēķināšanas un attēlošanas procesiem, kas saistīti ar vienādojumu sistēmas risināšanu (1). Datu, informācijas un zināšanu saņemšanas (datu skaitļošanas un transportēšanas internetā) un attēlošanas procesu automatizācija tiek veikta trīsslāņu arhitektūras IVS. IVS galvenā iezīme ir zināšanu slānis, kas nodrošina automātisku ķīmisko laika prognožu rezultātu piešķiršanu ontoloģiskās zināšanu bāzes attiecīgajām klasēm. Informācijas līmenī nepieciešams izveidot ontoloģisko zināšanu bāzi, kas raksturo vienādojumu (1) atrisinājumu īpašības. Trešajā sadaļā ir aprakstīts (1) sistēmas skaitliskais risinājums. Sistēmas (1) transporta vienādojuma galīgās starpības analogs tika iegūts, izmantojot ierobežotā tilpuma metodi. Difūzijas terminu aproksimācija veikta, izmantojot centrālās atšķirības shēmas, tuvinot transporta vienādojuma advektīvās daļas, tika izmantotas virziena pretvēja otrās kārtas Van Līra MLU shēmas, minimizējot shēmas viskozitāti. Lai izslēgtu “nefiziskus” nemonotoniskus šķīdumus (negatīvas koncentrācijas), tika izmantoti ierobežotāji (“monotonizatori”). Lai tuvinātu avota un izlietnes terminus, mēs izmantojām 5 Guenther A., ​​​​Karl T., Harley P., Wiedinmyer C., Palmer P.I., Geron C. Estimates of global terrestrial izoprene emisijas, izmantojot MEGAN (model of emisijas gāzes un aerosoli no dabas) //Atmosfēras ķīmija un fizika. 2006. Nr.6. P. 3181-3210. 11 unarticulated" ieraksta forma. Konstruētajai starpības shēmai tiek formulēts apgalvojums par nosacīto stabilitāti. Diskretizācijas rezultātā iegūto lineāro algebrisko vienādojumu sistēmu atrisināšana tiek veikta, slaucot pa vertikālām režģa līnijām, un aprēķinus var veikt vienlaicīgi un neatkarīgi katrai režģa līnijai. Programma iegūtās vienādojumu sistēmas skaitliskajam risinājumam ir uzrakstīta, lai veiktu aprēķinus daudzprocesoru klasterī un izmantojot divdimensiju sadalīšanu (pēc datiem) Oxy plaknē, kas ļauj veikt ātrākus aprēķinus, jo aprēķini katrā režģa apakšdomēnā ir veic pa vertikālajām režģa līnijām. Lai pētītu paralēlās programmas paātrinājumu un efektivitāti, tika veikti aprēķini par dažādiem TSU SKIF Cyberia klastera veiktspējas segmentiem. Aprēķini tika veikti 4, 16, 25 un 100 serdeņiem. Asinhronās apmaiņas (avansa sadales) tehnoloģija, ko izmanto apmaiņā starp procesora elementiem, ļauj samazināt procesora elementu dīkstāves laiku, saņemot datus no blakus esošajiem procesora elementiem. 1. attēlā parādīts aprēķinam nepieciešamā laika grafiks attiecībā pret izmantoto procesora elementu (kodolu) skaitu. Stundu skaits 100 22,68 6,46 10 12,60 1,79 3,63 1,43 1 0,99 0,48 0,70 0,22 0,1 1 2 4 8 16 32 64 128 serdeņu skaits grafiskā transporta aprēķina laikā pavadītais laiks 1. attēls. kodoliem Tomskas Valsts universitātes klastera vecajos (♦) un jaunajos ( ) segmentos 12 Noteikt meteoroloģiskos apstākļus (vēja ātruma lauku, gaisa temperatūru, absolūto mitrumu) un ABL turbulento struktūru, kas nepieciešama transporta un turbulenta modelēšanai. piemaisījumu difūzija, tiek izmantoti viendabīga atmosfēras robežslāņa matemātiskā modeļa vienādojumi ar papildu terminiem, kas ņem vērā liela mēroga atmosfēras cirkulācijas procesus virs apskatāmās teritorijas, ļaujot detalizēti aprēķināt ABL vertikālo struktūru. Interpolācijai izmanto šādu diferenciālvienādojumu sistēmu: ∂U ∂ U −U =− uw + f ⋅ (V − Vg) + S ; τS ∂t ∂z ∂V ∂ V −V =− vw − f ⋅ (U − U g) + S ; τS ∂t ∂z ∂Θ ∂ Θ −Θ =− θw + S ; ∂t ∂z τS (2) ∂Q ∂ Q −Q = − qw + S . ∂t ∂z τS Šeit Θ, θ – potenciālās gaisa temperatūras vidējās un pulsācijas komponentes, Q, q – absolūtā gaisa mitruma vidējās un pulsācijas komponentes, U g , Vg – ģeostrofiskā vēja ātruma sastāvdaļas, f – Koriolisa parametrs, 〈uw 〉, 〈 vw〉, 〈wθ〉, 〈wq〉 – vertikālās ātruma komponentes pulsāciju turbulentās korelācijas ar ātruma, temperatūras un mitruma horizontālo komponentu pulsācijām attiecīgi. Indekss “S” apzīmē sinoptiskā mēroga prognozētos meteoroloģiskos laukus, kas iegūti no globālā PLAV modeļa; τS – laika periods (biežums) skaitliskās prognozes vai novērojumu rezultātu aktualizēšanai. Vienādojumu sistēmas (2) slēgšanai tiek izmantots D. A. Beļikova piedāvātais trīs parametru turbulences modelis, kas ietver transporta vienādojumus enerģijai k, turbulento pulsāciju skalu l un potenciālās temperatūras 〈θ2〉 turbulento pulsāciju izkliedi. Promocijas darbā iegūtie modelēšanas rezultāti, izmantojot piedāvāto modeli (nepārtrauktā līnija), tika salīdzināti ar Optisko instrumentu institūta TOR stacijā SO 13 RAS veiktajiem mērījumu datiem (punkti). 2. attēlā parādīti grafiki, kuros salīdzināti vēja ātruma un virziena, gaisa temperatūras un piesārņojošo vielu (CO, NO2 O3) koncentrācijas mērījumi un aprēķini laika gaitā. NO2 koncentrācija, mg/m3 Vēja ātrums, m/s 2009. gada 23. septembris 8 6 4 2 0 0 4 8 12 16 20 40 30 20 10 0 24 0 4 8 12 16 20 24 0 4 8 12 4 8 1 12 16 20 24 1 CO koncentrācija, mg/m 3 Vēja virziens, gr. 360 300 240 180 120 60 0 0,6 0,4 0,2 0 0 4 8 12 16 20 24 16 O3 koncentrācija, µg/m3 Temperatūra, °C. 0,8 12 8 4 0 0 4 8 12 16 20 24 laiks, stunda 100 80 60 40 20 0 laiks, 2. attēls - modelēšanas rezultātu salīdzinājums ar datiem no TOR stacijas IOA SB RAS: 2009. gada 23. septembris (pēc vietējā laika) gadā Promocijas darba ietvaros tika veikts skaitļošanas eksperiments, kas parādīja nepieciešamību ņemt vērā dabiskas izcelsmes izoprēna uzņemšanu augstās atmosfēras temperatūrās. Ceturtajā sadaļā sniegts abu izstrādāto informācijas un skaitļošanas sistēmu apraksts. IVS "City Chemical Weather" ir paredzēts ikdienas operatīvai skaitliskai īstermiņa atmosfēras gaisa kvalitātes prognozēšanai Tomskas pilsētas teritorijā un prognožu rezultātu prezentēšanai informatīvajā telpā (tīmeklī). Skaitliskās prognozēšanas veikšanai tika izmantots skaitlisks modelis, lai aprēķinātu pilsētā esošo antropogēno avotu radīto emisiju sadalījumu un nogulsnēšanos, ņemot vērā ķīmiskās reakcijas starp piemaisījuma sastāvdaļām. Lai iestatītu modelēšanas periodam atbilstošu meteoroloģisko situāciju, tika izmantots paņēmiens globālo meteoroloģisko prognožu datu interpolēšanai, izmantojot Krievijas Hidrometeoroloģijas centra PLAV modeli. 14 IVS tiek izmantotas trīs lietojumu grupas: transports un datu apmaiņa, fizikālo un ķīmisko procesu raksturlielumu aprēķini un aprēķināto vērtību attēlošana grafiskā formā. IVS “UnIQuE” (Pilsētas gaisa kvalitātes novērtējums) ir paredzēts, lai aprēķinātu gaisu piesārņojošo piemaisījumu koncentrācijas skuju un lapu koku mežu ieskautas pilsētas atmosfēras robežslānī un parādītu aprēķinu rezultātu īpašības. ontoloģiskā zināšanu bāze. Šī sistēma ir “Urban Chemical Weather” IVS modifikācija. Pirmā “UnIQuE” IVS iezīme ir piemaisījumu pārnešanas matemātiskajā modelī, ņemot vērā veģetācijas radītās izoprēna plūsmu ķīmiskās reakcijas noteiktos apstākļos. meteoroloģiskās situācijas. Otrā UnIQuE IVS iezīme ir saistīta ar aprēķināto piemaisījumu koncentrāciju uzrādīšanu. IVS tiek aprēķinātas prognozētos datus raksturojošo īpašību vērtības. Šīs īpašības ir aprakstītas OWL 2 DL semantiskās pieejas ietvaros. Lielākās daļas šo īpašību joma vai pielietojuma joma ir robežslāņa līmeņi. Robežslāņa līmeņu apraksta galvenais mērķis ir konstruēt ontoloģijas faktu daļu (A-box), kas reprezentē IVS informācijas slāni. Promocijas darbā konstruētā ontoloģija pārstāv loģisku teoriju, kas apraksta atmosfēras robežslāņa līmeņus virs pilsētas. Ontoloģijas indivīdu veidošanai tika izveidota lietojumprogrammatūra, kas sastāv no diviem secīgi izpildītiem programmatūras moduļiem. Pirmais programmatūras modulis nolasa aprēķinātās piemaisījumu komponentu koncentrācijas un meteoroloģiskos raksturlielumus un aprēķina maksimālo, minimumu un vērtības un tilpumus, kas pārsniedz MPC. Atmosfēras robežslāņa virsmas līmenim koncentrācijas vērtības papildus tiek aprēķinātas punktam, kura koordinātas atbilst TOR stacijas IAO SB RAS koordinātām. Šīs vērtības tiek izmantotas, lai salīdzinātu aprēķinātās vērtības ar novērojumu datiem IAO SB RAS TOR stacijā. Aprēķinātās vērtības un apjomi tiek izmantoti otrajā lietojumprogrammā, kas veido indivīdus ontoloģijai, pamatojoties uz RDF sintaksi. Lietojumprogrammas rezultāts ir OWL fails. Jāatzīmē, ka šī pieeja ļauj pievienot jaunus avotus, vērtības un mērījumu objektus, nemainot ontoloģijas struktūru. Noslēgumā tiek sniegti secinājumi par promocijas darbu, kas ir sekojoši: 1. Ņemot vērā dabiskas izcelsmes izoprēna piegādi un ķīmisko reakciju mehānismu, ņemot vērā izoprēna ķīmisko transformāciju atmosfērā, tiek iegūts, ka tiek iegūts 2008. gada 21. jūlija ziņojums. izveidota piemaisījuma sekundāro komponentu pārneses un veidošanās matemātiskā mezoskalas modeļa modifikācija. 2. Ir izveidots efektīvs paralēlo aprēķinu algoritms pēc modificēta piemaisījumu transportēšanas matemātiskā mezoskalas modeļa, ņemot vērā ķīmiskās reakcijas datoros ar paralēlu arhitektūru, kas ļauj veikt prognozējošos aprēķinus par dienu īsā laikā (līdz 1 stundai) . 3. Izstrādāta paņēmiens globālo meteoroloģisko prognožu datu interpolēšanai, izmantojot PLAV modeli, lai izmantotu interpolētos laikapstākļu datus un aprēķinātos turbulentu raksturlielumus kā ieejas datus piesārņojošo vielu transportēšanas matemātiskā mezoskalas modelī. Izmantojot globālo meteoroloģisko prognozi kā ievaddatus, izstrādātā informācijas un skaitļošanas sistēma var tikt izmantota pilsētu teritorijām, kas nav aprīkotas ar meteoroloģiskām stacijām un attālās izpētes stacijām atmosfēras vertikālajai struktūrai. 4. Izveidotās programmatūras pakotnes iezīme ir aprēķinu rezultātu prezentācija ontoloģiskās zināšanu bāzes veidā, ko var izmantot lēmumu pieņemšanā un gaisa kvalitātes novērtēšanā lielās apdzīvotās vietās. Atrisinot šīs problēmas, tika uzlabota aprēķinu kvalitāte par piesārņojošo vielu transportēšanu gaisā pa pilsētu teritorijām gan no antropogēniem, gan biogēniem avotiem. 16 Publikāciju saraksts par promocijas darba tēmu Raksti žurnālos, kas iekļauti Krievijas Federācijas Izglītības un zinātnes ministrijas Augstākās atestācijas komisijas ieteiktajā vadošo recenzēto zinātnisko publikāciju sarakstā: 1. Starčenko A.V. Matemātisks atbalsts datorsimulatoriem lēmumu pieņemšanai ārkārtas situācijā, kas rodas no gāzes izkliedēta mākoņa avārijas izplūdes atmosfērā / A.V. Starčenko, E.A. Panasenko, D.A. Beļikovs, A.A. Barts // Atvērtā un tālmācība. – 2008. – Nr.3. – P. 42-46. – 0,29/0,05 p.l. 2. Barts A.A. Matemātiskais modelis gaisa kvalitātes prognozēšanai pilsētā, izmantojot superdatorus / A.A. Barts, D.A. Beļikovs, A.V. Starčenko // Tomskas Valsts universitātes biļetens. Matemātika un mehānika. – 2011. – Nr.3. – 15.-24.lpp. – 0,49/0,29 p.l. 3. Barts A.A. Informācijas un skaitļošanas sistēma gaisa kvalitātes īstermiņa prognozēšanai Tomskas teritorijā / A.A. Bārts, A.V. Starčenko, A.Z. Fazlievs // Atmosfēras un okeāna optika. – 2012. – T. 25, Nr.7. – P. 594-601. – 0,57/0,34 p.l. 4. Starčenko A.V. Atmosfēras robežslāņa stāvokļa skaitlisks un eksperimentāls pētījums netālu no Bogaševo lidostas / A.V. Starčenko, A.A. Bārts, D.W. Degi, V.V. Zujevs, A.P. Šeļehovs, N.K. Baraškova, A.S. Akhmetšina // Kuzbasa Valsts tehniskās universitātes biļetens. – 2012. – Nr.6 (94). – P. 3-8. – 0,39/0,03 p.l. 5. Kižners L.I. WRF prognožu modeļa izmantošana Tomskas apgabala laikapstākļu izpētei / L.I. Kižners, D.P. Nahtigalova, A.A. Barts // Tomskas Valsts universitātes biļetens. – 2012. – Nr.358. – 219.-224.lpp. – 0,53/0,15 p.l. 6. Danilkin E.A. Pētījums par gaisa kustību un piemaisījumu pārnesi ielas kanjonā, izmantojot virpuļu izšķiršanas turbulentās plūsmas modeli / E. A. Daņilkins, R.B. Nuterman, A.A. Bārts, D.W. Degi, A.V. Starčenko // Tomskas Valsts universitātes biļetens. Matemātika un mehānika. – 2012. – Nr.4. – 66.-79.lpp. – 0,74/0,07 p.l. 7. Zuev V.V. Mērījumu un skaitļošanas komplekss meteoroloģiskās situācijas uzraudzībai un prognozēšanai lidostā / V.V. Zujevs, A.P. Šeļehovs, E.A. Šeļekhova, A.V. Starčenko, A.A. Bārts, N.N. Bogoslovskis, S.A. Prohanovs, L.I. Kižners // Atmosfēras un okeāna optika. – 2013. – T. 26, Nr.08. – P. 695-700. – 0,57/0,05 p.l. 17 Publikācijas citās zinātniskajās publikācijās: 8. Bart A.A. Informācijas un skaitļošanas sistēma gaisa kvalitātes prognozēšanas problēmu risināšanai pilsētā un tās apkārtnē / A.A. Barts, D.A. Beļikovs, A.V. Starčenko, A.Z. Fazlievs // Augstas veiktspējas paralēlā skaitļošana klasteru sistēmās: 8. starptautiskās konferences materiāli. – Kazaņa: Kazaņa. Valsts tehnisks Univ., 2008. – 292.-294.lpp. – 0,2/0,05 p.l. 9. Starčenko A.V. Mezoskalas meteoroloģisko procesu skaitliskā modelēšana un atmosfēras gaisa kvalitātes izpēte pilsētas tuvumā / A.V. Starčenko, A.A. Barts, D.A. Beļikovs, E.A. Danilkins // Atmosfēras un okeāna optika. Atmosfēras fizika: XVI Starptautiskā simpozija materiāli ar jaunatnes zinātniskās skolas elementiem. – Tomska: IOA SB RAS, 2009. – P. 691-693. – 0,25/0,06 p.l. 10. Barts A.A. Informācijas un skaitļošanas sistēma gaisa kvalitātes īstermiņa prognozēšanai urbanizētā teritorijā / A.A. Bārts, A.V. Starčenko, A.Z. Fazlievs // Mūsdienu matemātikas un mehānikas problēmas: Viskrievijas jaunatnes zinātniskās konferences materiāli. – Tomska: Izdevniecība Tom. Univ., 2010. – 21.-24.lpp. – 0,2/0,05 p.l. 11. Barts A.A. Sistēma gaisa kvalitātes īstermiņa prognozēšanai urbanizētā teritorijā / A.A. Bārts, A.V. Starčenko // Izkliedētā un klasteru skaitļošana: Septītās starpreģionālās skolas-semināra tēzes. – Krasnojarska: INM SB RAS, 2010. – P. 5-6. – 0,1/0,05 p.l. 12. Starčenko A.V. Lidostas tuvumā esošo laika parādību skaitliskās prognozes rezultāti, izmantojot augstas izšķirtspējas mezoskalas modeli [Elektroniskais resurss] / A.V. Starčenko, A.A. Barts, S.A. Prohanovs, N.N. Bogoslovskis, A.P. Šeļehovs // Atmosfēras un okeāna optika. Atmosfēras fizika: XIX Starptautiskā simpozija materiāli. – Tomska: IAO SB RAS, 2013. – 1 e-pasts. vairumtirdzniecība disks (CDROM). – 0,25/0,05 p.l. 13. Barts A.A. Programmatūras pakotne gaisa kvalitātes izpētei / A.A. Bārts, A.V. Starčenko, A.Z. Fazlievs // Informācijas un matemātiskās tehnoloģijas zinātnē un vadībā: XVI Baikāla Viskrievijas konferences materiāli. – Irkutska: ISEM SB RAS, 2013. – T. 2. – P. 85-92. – 0,6/0,36 p.l. 14. Barts A.A. Trīsslāņu arhitektūras informācijas un skaitļošanas sistēma gaisa kvalitātes īstermiņa prognozēšanai [Elektroniskais resurss] / A.A. Bārts, A.V. Starčenko, A.Z. Fazliev // Zinātniskais 18 pakalpojums internetā: visi paralēlisma aspekti: Starptautiskās superdatoru konferences materiāli. – M.: Maskavas Valsts universitātes izdevniecība, 2013. – 117.-123.lpp. - Elektrons. drukātā versija publ. – URL: http:// agora.guru.ru/display.php?conf=abrau2013&page=item011 (skatīts 17.04.2014.). – 0,6/0,34 p.l. 19 Parakstīts publicēšanai 2014. gada 17. aprīlī. Formāts A4/2. Risography Pech. l. 0.9. Tirāža 100 eks. Pasūtījums Nr. 9/04-14 Iespiests Pozitiv-NB LLC 634050 Tomsk, Lenin Ave. 34a 20

Matemātiskās modelēšanas metodes vides piesārņojuma procesu izpētē

Pēdējos gados ir kļuvusi aktuālāka dabas un cilvēka izraisīto katastrofu ietekmes uz dabisko vidi izpēte. Tādējādi rūpniecības uzņēmumu un transportlīdzekļu darbības rezultātā vidē nonāk gāzveida un kondensēti produkti, piemēram, oglekļa, slāpekļa un sēra oksīdi, aldehīdi, benzopirēns, svins u.c. Turklāt grunts slānī , fotoķīmisko reakciju procesā veidojas ozons un citi, kas ir bīstami cilvēka veselībai un floras un faunas stāvoklim, toksiskas vielas. Noteiktos meteoroloģiskos apstākļos pat nelielas piesārņojošo vielu emisijas var radīt nelabvēlīgu vides situāciju apdzīvotās vietās. Vēl lielākas briesmas pasaules iedzīvotājiem rada dabas un cilvēka izraisītas katastrofas un teroristu uzbrukumi, kuru rezultātā var rasties liela mēroga dabas vides piesārņojums. Kā piemērus var minēt dabas vides radioaktīvo piesārņojumu Černobiļas atomelektrostacijas avāriju vai rūpniecisko darbību rezultātā Urālos, lielus ugunsgrēkus (ugunsvētru) kodolieroču izmantošanas rezultātā Hirosimā, naftas urbumu dedzināšanu Vidusā. Austrumos, masīvi mežu ugunsgrēki ASV (Losalamošas apkaimē) un Krievijā. Palielināta uzmanība pēdējai problēmai ir saistīta arī ar lielu degšanas avotu ietekmi uz atmosfēras virsmas slāni, ko pavada klimatiskais (vides temperatūras pazemināšanās dūmu dēļ teritorijās izraisa lauksaimniecības kultūru bojāeju vai vēlāku nogatavošanos) ietekmi uz vidi. Ugunsgrēku izcelšanās lielās platībās, tostarp mežos, var izraisīt tādu parādību kā vētra un nākotnē "kodolziema". Turklāt pēdējā laikā aktualizējušās problēmas, kas saistītas ar ūdens vides aizsardzību no piesārņojuma. Piemēram, avārijas naftas noplūdes un uzņēmumu piesārņojošo vielu rūpnieciskās noplūdes ūdenstilpēs. Tādējādi Ķīnā notikušas avārijas rezultātā tika piesārņota Amūras pieteka Songhua, kas ir galvenais ūdens apgādes avots gandrīz visam Tālo Austrumu reģionam.

Sakarā ar to, ka iepriekšminēto parādību eksperimentālā izpēte ir dārga, un atsevišķos gadījumos nav iespējams veikt pilnīgu fizisko modelēšanu, interesi rada teorētiskās izpētes metodes - matemātiskās modelēšanas metodes. Šajā gadījumā izpētes objekts ir nevis pati parādība, bet gan tās matemātiskais modelis, kas, piemēram, var būt daļēju diferenciālvienādojumu sistēma ar atbilstošiem sākuma un robežnosacījumiem.

Matemātiskos modeļus var iedalīt divās klasēs: deterministiskajos un stohastiskajos (varbūtiskajos). Šajā rakstā ir apskatīti tikai pirmā tipa modeļi.

Matemātiskā modelēšana, izmantojot deterministisko pieeju, ietver šādas darbības:

• 1. Pētāmās parādības fiziskā analīze un objekta fiziskā modeļa izveide.
• 2. Vides reakcijas īpašību, pārneses koeficientu un vides strukturālo parametru noteikšana un galvenās vienādojumu sistēmas atvasināšana ar atbilstošiem sākuma un robežnosacījumiem.
• 3. Skaitliskās vai analītiskās metodes izvēle uzdotās robežvērtības problēmas risināšanai.
• 4. Diskrēta analoga iegūšana atbilstošajai vienādojumu sistēmai, ja pieņemts skaitlisks risinājums.
• 5. Metodes izvēle diskrēta analoga risinājuma iegūšanai.
• 6. Aprēķinu programmas izstrāde datoram. Aprēķinu programmu testi. Skaitliskā risinājuma iegūšana diferenciālvienādojumu sistēmai.
• 7. Iegūto rezultātu salīdzināšana ar zināmiem eksperimentālajiem datiem, to fizikālā interpretācija. Pētāmā objekta parametriskā izpēte.

Galvenā prasība matemātiskajam modelim ir iegūto skaitliskās analīzes rezultātu atbilstība eksperimentālo pētījumu datiem.

Lai izpildītu šo pietiekamo nosacījumu, ir nepieciešams:

• - matemātiskajā modelī izpildīti masas, enerģijas un impulsa nezūdamības pamatlikumi;
• - matemātiskais modelis pareizi atspoguļoja pētāmās parādības būtību.

Protams, neviena parādība nevar tikt aprakstīta absolūti precīzi, izmantojot matemātisko modeli, un tāpēc ļoti svarīgi ir norādīt modeļa pielietojamības robežas, t.i. noteikt pieņēmumus, kas izmantoti pamatā esošās vienādojumu sistēmas atvasināšanā ar atbilstošiem sākuma un robežnosacījumiem.

Iepriekš minēto sarežģīto parādību pētīšanai ir perspektīvi izmantot nepārtrauktas daudzfāzu reaģējošas vides mehānikas jēdzienus un metodes. Šīs pieejas izmantošanas pieredze liecina, ka paraboliska tipa diferenciālvienādojumus parasti var izmantot, lai aprakstītu saglabāšanas pamatlikumus. Tādējādi darbā atzīmēts, ka paraboliskie vienādojumi ir viens no matemātisko modeļu universāluma piemēriem. Ar to palīdzību tiek aprakstīts plašs pavisam cita rakstura procesu klāsts (masas, enerģijas un impulsa pārneses procesi). Tomēr tie ir piemērojami arī daudziem procesiem, kas tiek uzskatīti par deterministiskiem (gruntsūdeņu kustība, gāzes filtrēšana porainā vidē utt.). Matemātisko modeļu universālums atspoguļo apkārtējās pasaules vienotību un tās aprakstīšanas veidus. Tāpēc noteiktu parādību matemātiskajā modelēšanā izstrādātās un uzkrātās metodes un rezultātus var salīdzinoši viegli “pēc analoģijas” pārnest uz plašām pilnīgi atšķirīgu procesu klasēm.

Piemēram, diferenciālvienādojumu izskatīšana, kas apraksta siltuma pārnesi un hidrodinamiku, parāda, ka atkarīgie mainīgie, kas apraksta šos procesus, atbilst vispārinātam saglabāšanas likumam. Ja apzīmēsim atkarīgo mainīgo kā Ф, tad vispārinātais diferenciālvienādojums iegūs šādu formu:

dabas piesārņojuma matemātiskā modelēšana

kur Г ir pārneses koeficients (siltuma vadītspēja, difūzija utt.); -- avota dalībnieks.

Г un S specifiskā forma ir atkarīga no mainīgā Ф rakstura. Vispārinātais diferenciālvienādojums ietver četrus terminus: nestacionāru, konvektīvu, difūziju un avotu. Atkarīgais mainīgais Ф apzīmē dažādus lielumus, piemēram, temperatūru, komponentu masas koncentrāciju, ātruma komponenti, turbulences kinētisko enerģiju utt.

Pārneses koeficients Г un avota termins S šajā gadījumā iegūst atbilstošu nozīmi. Blīvums? var būt saistīti ar tādiem mainīgiem lielumiem kā masas koncentrācija, spiediens un temperatūra, izmantojot stāvokļa vienādojumu. Šie mainīgie un ātruma komponenti arī atbilst diferenciālvienādojumam (1). Ātruma laukam jāatbilst arī masas nezūdamības likumam vai nepārtrauktības vienādojumam, kam ir šāda forma

Vienādojumus (1) un (2) var uzrakstīt tenzoru formā, kam Dekarta koordinātu sistēmā ir šāda forma:

Vispārinātā vienādojuma izmantošana dod iespēju formulēt vispārinātu skaitlisko metodi un sagatavot daudzfunkcionālas aprēķinu programmas.

Vispārīgā gadījumā ir jārisina nestacionāras telpiskās problēmas, kas prasa ievērojamu piepūli aprēķinu programmu sagatavošanā un pietiekami jaudīgu datortehnoloģiju. Lai pārvarētu augstāk minētās problēmas formulējumā, tiek izmantoti pamatoti pieņēmumi, kas problēmas risināšanā būtiski neietekmē aprēķinu rezultātu.

Kā piemērus var aplūkot piesārņojošo vielu izplatības rezervuārā, transportlīdzekļu radītā vides piesārņojuma, meža ugunsgrēku izcelšanās un citu problēmu matemātiskās modelēšanas rezultātus.

Tādējādi, izmantojot konstruēto matemātisko modeli (atmosfēras virsmas slānī ūdens vidē u.c.), iespējams pētīt piesārņojuma izplatības dinamiku dažādu ārējo apstākļu (gaisa temperatūra, vēja ātrums, vēja ātrums, gaisa temperatūras, vēja ātruma, piesārņojuma izplatīšanās dinamika). temperatūras stratifikācija atmosfērā utt.), kā arī piesārņojuma avota parametri. Salīdzinot iegūtos datus ar noteiktajām maksimāli pieļaujamajām koncentrācijām (MAC), ir iespējams analizēt dažādu komponentu piesārņojuma līmeņus dažādos laika momentos un piedāvāt veidus, kā tos samazināt.

Literatūra

• 1. Samarskis A.A., Mihailovs, A.P. Matemātiskā modelēšana. / A.A. Samara. - M.: Fizmatlit, 2001.
• 2. Grišins A.M. Meža ugunsgrēku matemātiskie modeļi un jauni veidi to apkarošanai. Novosibirska: Nauka, 1992.
• 3. Perminovs V.A., Haritonova S.V. Piesārņojuma izplatības matemātiskā modelēšana ūdenskrātuvē Zinātne un izglītība: V reģionālās studentu un jauno zinātnieku zinātniskās konferences materiāli (22.04.2005.): plkst. 2 / Kemerovas Valsts universitāte. Belovska institūts (filiāle). - Belovo: Belovska printeris, 2005.
• 4. Perminovs V. Vides piesārņojuma matemātiskā modelēšana ar autotransporta darbību. Advances in Scientific computing and Application, Science Press, Being/New York, 2004. - P. 341-346.
• 5. Perminovs V. Automobiļu vides piesārņojuma matemātiskais modelis pilsētvidē // Lekciju piezīmes datorzinātnēs, 2005, sēj. 3516. lpp. 139-142.
• 6. Perminovs V. Meža vainaga ugunsgrēka izcelšanās matemātiskā modelēšana // Lecture Notes in Computer Science, Vol. 2667, 2003. - P. 549-557.

Aplūkosim biosfēras procesus piesārņojuma izplatīšanā no atsevišķiem rūpnieciskiem avotiem, īpašu uzmanību pievēršot sanitāro un higiēnisko situāciju izpētei īpaši bīstamu piesārņojuma apstākļu dēļ.

Vispārīgā gadījumā vidējās koncentrācijas vērtību U izmaiņas apraksta ar vienādojumu

kur x un y asis atrodas horizontālajā plaknē; z ass - vertikāla; t - laiks; V, P, W - piemaisījumu vidējā kustības ātruma sastāvdaļas attiecībā pret x, y, z asu virzienu; - maiņas koeficienta horizontālās un vertikālās sastāvdaļas; - koeficients, kas nosaka koncentrācijas izmaiņas piemaisījumu transformācijas rezultātā.

Tomēr gaisa piesārņojums pilsētā gaisa baseina neinversijas stāvokļa gadījumā var būt nenozīmīgs un neprasa īpašas metodes iedzīvotāju aizsardzībai.

Cita situācija rodas nepatīkamo meteoroloģisko apstākļu dēļ (temperatūras inversijas ar vieglu vēju un mierīgu laiku). Nepatīkamo meteoroloģisko apstākļu ņemšana vērā ir viens no maz pētītajiem jautājumiem.

Inversiju rašanās laikā gaisa temperatūra virsmas slānī paaugstinās un nekrītas, kā tas ir noturīgas atmosfēras termiskās noslāņošanās gadījumā. Sajaukšanās notiek vāji, un inversijas slāņa apakšējā daļa spēlē ekrāna lomu, no kura daļēji vai pilnībā atstarojas piesārņojošo vielu lāpa, un grunts slānī kaitīgo piemaisījumu koncentrācija palielinās līdz vērtībām, kas ir bīstami cilvēku veselībai un dzīvībai.

Atmosfēras gaisa piesārņojuma aprēķināšanas teorētiskie modeļi neatspoguļo visu faktoru kopumu, kas ietekmē piesārņojumu no rūpnieciskā avota ekstremālās situācijās, bet ir tikai aptuveni modeļi, kuriem nepieciešami sarežģīti papildu pētījumi (teorētiskie un eksperimentālie), lai noteiktu modeļa koeficientus un procesa parametrus, ja tos izmanto praksē. Ekstrēmi apstākļi piesārņojuma dēļ, kas rodas virsmas inversijas laikā atmosfērā un turbulentās apmaiņas neesamības laikā, ir aprakstīti īpašā vispārējā difūzijas vienādojuma gadījumā. Taču tieši šie apstākļi ir visbīstamākie cilvēku veselībai un par tiem būtu jāveic higiēnas prognozes, plānojot rūpniecības uzņēmumu zonu izvietojumu.

Lai sasniegtu šo mērķi, rodas nepieciešamība izveidot uz pašorganizācijas principiem balstītus prognožu vienādojumus, kuriem ir šādas priekšrocības:

Prognozējamā vienādojuma struktūra un algoritmu modeļu koeficienti tiek atrasti no piesārņojošo vielu koncentrācijas lauka novērojumiem atbilstošos apstākļos, kas nodrošina būtisku modeļa pilnveidošanu;

Tiek izmantota teorētiskā informācija par operatoru klasi, un galīgās aprēķinu formulas gala operatoru veidā ir vienkāršas un ļauj noteikt uzņēmumu sanitārās un higiēniskās zonas.

Saskaņā ar šo paņēmienu teorētiskie modeļi diferenciālo operatoru un to daļēji impērisko analogu veidā vispirms tiek noteikti, izmantojot novērojumu datus, un pēc tam tiek pārbaudīta to atbilstība, aprēķinot koncentrācijas ar datiem, kas nav iesaistīti identifikācijā.

Teorētiskais modelis piemaisījumu izplatībai no viena avota ir difūzijas vienādojums cilindriskās koordinātēs:

Viena punktveida avota gadījumā, ņemot vērā visvispārīgāko formu, vienādojumam (3.2) ir šāda forma:

kur M ir izmešanas masa laika vienībā; r - attālums no avota; z - vertikālais attālums; - rotācijas leņķis attiecībā pret asi; - funkcijas:

Kā redzams no (3.3) vienādojuma, piesārņojuma avots atrodas punktā r=0 augstumā H. Punktā, kas nav r=0, vienādojumam ir šāda forma:

Veiksim griezumu pa maksimālā piesārņojuma līniju gar lāpu augstumā:

un difūzijas vienādojums (3.3) kļūst viendimensionāls:

Ņemiet vērā, ka funkcijas vispārīgā gadījumā ir arī avota augstuma H funkcijas, t.i.; ; .

Vienādojuma (3.7) struktūra ir sākumpunkts, lai identificētu atšķirības analogus - rūpniecisko avotu atmosfēras piesārņojuma modeļus.

Rūpniecisko emisiju lauka novērojumi tika izmantoti, lai izveidotu sadalījuma vienādojumus atsevišķām sastāvdaļām, un tie veidoja pamatu modeļu praktiskajai pārbaudei.

Maksimālā putekļu piesārņojuma līmeņa prognozēšanas vienādojuma sintēze:

Lai tuvinātu funkcijas, mēs izmantojām šādas izteiksmes:

kur ir lineārās funkcijas.

Mēs rakstām atvasinājumus atbilstošās starpības formā:

Tad lineāro operatoru F klasē jāatrod atšķirības operatora struktūra:

kur ir piesārņojošās vielas koncentrācija i punktā; - attālums ārpus rādiusa no sākuma līdz punktam i.

Pamatojoties uz pētījumu datiem dažādās Ukrainas pilsētās, tika tuvinātas nepārtrauktas piesārņojuma novērojumu līknes. Izmantojot kombinatorisko algoritmu, tika iegūts modelis:

Kur; ; - putekļu koncentrācija (maksimālā vērtība i punktā).

Tādējādi pilsētas atmosfēras gaisa kvalitātes noteikšanas metodika sastāv no piesārņojošās vielas koncentrācijas aprēķināšanas, līdz koncentrācija sasniedz maksimālo pieļaujamo vērtību konkrētai vielai.