Мониторинг и прогнозирование распространения промышленных выбросов в атмосфере в режиме реального времени SUSUPLUME

Рассмотрен программный комплекс "Экомонитор", пригодный к использованию на различных промышленных предприятиях для отслеживания и прогнозирования промышленных выбросов в атмосферу с учётом метеорологических условий с целью определения переноса загрязняющих веществ на территории вокруг предприятия. Представлена математическая модель SUSUPLUME, действующая в "Экомониторе". Отмечены основные преимущества данной параметрической модели, заключающиеся в возможности оценки загрязнения воздуха в режиме реального времени, а также её применении к различным веществам, включая SO₂, NO₂, NO, CO, CO₂ и пыль.

1. Федеральный закон "Об охране окружающей среды" от 10.01.2002 N 7-ФЗ. [Электронный ресурс]. URL:https://rpn.gov.ru/upload/iblock/c36/1uqy3p77dfbriu9rca9zrwgryzezl9mk/Federalnyy-zakon-ot-10.01.2002-N-7_FZ-_red.-ot-25.12.2023_.pdf (дата обращения 25.05.2022).

2. Krupnova T.G., Rakova O.V., Plaksina A.L., Gavrilkina S.V., Baranov E.O., Abramyan A.D. Short communication: Effect of urban greening and land use on air pollution in Chelyabinsk. Biodiversitas. 2020. Vol. 21. No. 6. P. 2716—2720.

3. Von Schneidemesser E., Steinmar K., Weatherhead E.C., Bonn B., Gerwig H., Quedenau J. Air pollution at human scales in an urban environment: Impact of local environment and vehicles on particle number concentrations. Science of the Total Environment. 2019. Vol. 688. Р. 691—700.

4. Trindade da Silva F., Reis N.C., Santos J.M., Goulart E.V., Maciel F.S., Braganзa L. Atmospheric dispersion and urban planning. An interdisciplinary approach to city modeling. Sustainable Cities and Society, 2021. Vol. 70. 102882.

5. Thunis P. On the validity of the incremental approach to estimate the impact of cities on air quality. Atmospheric Environment, 2018. Vol. 173. P. 210—222.

6. Tao Z., Santanello J.A., Chin M., Zhou S., Tan Q., Kemp E.M., Peters-Lidard C.D. Effect of land cover on atmospheric processes and air quality over the continental United States. Atmospheric Chemistry and Physics. 2013. Vol. 13. Iss. 13. P. 6207—6226.

7. Wang K., Zhang Y., Yahya K., Wu S., Grell G. Implementation and Initial Application of a New Chemistry-Aerosol Option in WRF/Chem For Simulation of Secondary Organic Aerosols and Aerosol Indirect Effects. Atmospheric Environment. 2015. Vol. 115. P. 716—732.

8. Solazzo E., Vardoulakis S., Cai X. A Novel methodology for Interpreting Air Quality Measurements from Urban Streets Using CFD Modelling. Atmospheric Environment. 2011. Vol. 45. Iss. 29. P. 5230—5239.

9. Gomez Losada A., Santos F., Gibert K., Pires J. A data science approach for spatiotemporal modelling of low and resident air pollution in Madrid (Spain): implications for epidemiological studies. Computers Environment and Urban Systems. 2019. Vol. 75. P. 1—11.

10. Sanchez B., Santiago J.L., Martilli A., Martin F. Modelling NOX Concentrations Through CFD-RANS in an Urban Hotspot Using High Resolution Traffic Emissionsa and Meteorology from a Mesoscale Model. Atmospheric Environment. 2017. Vol. 163. P. 155—165.

11. Hurley P.J., Physick W.L., Luhar A.K. TAPM: A Practical Approach to Prognostic Meteorological and Air Pollution Modelling. Environmental Modelling and Software. 2005. Р. 737—752.

12. Hurley P.J. TAPM V4. User Manual. CSIRO Marine and Atmospheric Research Internal Report No 5. 2008. 35 p.

13. Приказ Министерства природных ресурсов и экологии Российской Федерации от 06.06.2017 № 273 "Об утверждении методов расчетов рассеивания выбросов вредных (загрязняющих) веществ в атмосферном воздухе". [Электронный ресурс]. URL: https://rpn.gov.ru/upload/iblock/e60/ijrcp19xjblgn42fayq0pbictbzxi6fs/Prikaz-Minprirody-Rossii-ot-06.06.2017-N-273-Ob-utverzhdeniimetodov-raschetov-rasseivaniya-vybrosov-vrednykh_zagryaznyayushchikh_veshchestv-v-atmosfernomvozdukhe.pdf (дата обращения 25.05.2022).

14. Elsakov S.M., Drozin D.A., Herreinstein A.V., Krupnova T.G., Nitskaya S.G., Olenchikova T.Yu., Zamyshlyaeva A.A. Numerical study of the SUSUPLUME air pollution model. Bulletin of the South Ural State University. Series: mathematical modelling, programming and computer software. 2020. Vol. 13. No. 4. P. 5—18.

15. Elsakov S.M., Drozin D.A., Zamyshlyaeva A.A., Basmanov A.P., Surin V.A., Herreinstein A.V., Nitskaya S.G. Parameters Identification Algorithm for the Susuplume Air Pollution Propagation Model. Bulletin of the South Ural State University. Series: mathematical modelling, programming and computer software. 2023. Vol. 16. No. 3. P. 74—82.