Файл: Крюкова С.В. Контроль загрязнения природной среды анализ данных загрязнения. Лабораторный практикум.pdf
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 28.02.2019
Просмотров: 1790
Скачиваний: 9
11
Лабораторная работа №2
Исследование влияния метеорологических параметров на
концентрацию загрязняющих веществ на территории
Санкт-Петербурга
Общие сведения
Время сохранения примесей в атмосфере зависит от множества
факторов, доминирующее значение среди которых принадлежит метео-
рологическим условиям. Под влиянием этих факторов при постоянных
выбросах вредных веществ уровень загрязнения приземного слоя воз-
духа может колебаться в очень широких пределах. Метеоусловия так-
же оказывают существенное влияние на перенос и рассеивание приме-
сей в атмосфере. Наибольшее влияние оказывает режим ветра и тем-
пературы (температурная стратификация), осадки, туманы, солнечная
радиация.
Ветер может оказывать различное влияние на процесс рассеивания
примесей в зависимости от типа источника и характеристики выбросов.
Если отходящие газы перегреты относительно окружающего воздуха, то
они обладают начальной высотой подъёма. В связи с этим вблизи ис-
точника создается поле вертикальных скоростей, способствующих подъ-
ёму факела и уносу примесей вверх. Этот подъём обусловливает умень-
шение концентраций примесей у земли. Эта концентрация убывает и
при очень сильных ветрах, однако это происходит за счёт быстрого пе-
реноса примесей в горизонтальном направлении. При низких или хо-
лодных источниках выбросов повышенный уровень загрязнения возду-
ха наблюдается при слабых ветрах (v = 0-1 м/с) вследствие скопления
примесей в приземном слое. Прямое влияние на загрязнение воздуха в
городе оказывает направление ветра. Существенное увеличение кон-
центрации примеси наблюдается тогда, когда преобладают ветры со
стороны промышленных объектов.
Инверсия температуры в атмосфере – повышение температуры
воздуха с высотой вместо обычного для тропосферы её убывания. Ин-
версии температуры встречаются у земной поверхности (приземные ин-
версии) и в свободной атмосфере. Приземные инверсии температуры ча-
ще всего образуются в безветренные ночи (зимой иногда и днём) в ре-
зультате интенсивного излучения тепла земной поверхностью, что при-
12
водит к охлаждению как её самой, так и прилегающего слоя воздуха.
Толщина приземных инверсий составляет десятки – сотни метров. Уве-
личение температуры в инверсионном слое колеблется от десятых до-
лей градусов до 15 – 20°C и более.
Инверсии температуры являются задерживающими слоями в ат-
мосфере; они препятствуют развитию вертикальных движений воздуха,
вследствие чего под ними накапливаются водяной пар, пыль, ядра кон-
денсации. Это благоприятствует образованию слоев дымки, тумана. Для
состояния атмосферы в городах наибольшую опасность представляет
приземная инверсия в сочетании со слабыми ветрами, т.е. ситуация
“застоя воздуха”.
Наиболее высокие концентрации загрязнений наблюдаются при низ-
кой температуре. Область распространения зимних инверсий совпадает
с областью распространения антициклонов, поэтому при антицикло-
нической погоде обычно наблюдаются высокие концентрации дыма.
Влажность также способствует увеличению концентраций загряз-
нений в атмосферном воздухе. Капли тумана поглощают примесь, при-
чём не только вблизи подстилающей поверхности, но и из вышележащих,
наиболее загрязненных слоев воздуха. Вследствие этого концентрация при-
месей сильно возрастает в слое тумана и уменьшается над ним. Раство-
рение сернистого газа в каплях приводит к образованию серной кислоты.
Осадки очищают воздух от примесей. После длительных интенсив-
ных осадков высокие концентрации примесей в атмосфере практически
не наблюдаются.
Солнечная радиация обусловливает фотохимические реакции в ат-
мосфере с образованием различных вторичных продуктов, обладающих
часто более токсичными свойствами, чем вещества, поступающие от
источников выбросов.
Цель работы
Исследовать динамику суточного изменения основных метеопара-
метров и их влияние на концентрацию примесей в Санкт-Петербурге
на станции наблюдения №4 в разные времена года.
Исходные данные
Вариант работы тот же, что в работе №1.
13
Задание
1. Построить графики суточного хода метеорологических парамет-
ров за заданные дни.
2. Сопоставить полученные данные с результатами, полученными
в лабораторной работе №1 и проанализировать их, определить какой
метеорологический параметр оказывает наибольшее влияние на заг-
рязнение воздуха.
3. Определить наличие температурной инверсии (см. Приложение
2) и её влияние на концентрацию ЗВ.
4. Построить графики распределения температуры с высотой в слу-
чае наличия температурной инверсии. А также в отчёт необходимо вста-
вить фрагмент таблицы данных зондирования.
4. По результатам лабораторных работ №1 и №2 представляется
один отчёт.
14
Лабораторная работа №3
Корреляционный анализ концентраций загрязняющих
веществ и метеопараметров на территории
Санкт-Петербурга
Общие сведения
Корреляционный анализ – это проверка гипотез о связях между
переменными с использованием коэффициентов корреляции. Коэффи-
циент корреляции – количественная мера совместной изменчивости
двух переменных.
Основное назначение корреляционного анализа – выявление кор-
реляционной связи между двумя или более изучаемыми переменными.
Корреляционная связь это совместное согласованное изменение двух изу-
чаемых характеристик. Наглядное представление о характере вероят-
ностной связи даёт диаграмма рассеивания (рис. 2) – математическая
диаграмма, изображающая значения двух переменных в виде точек
на декартовой плоскости.
Рис. 2. Примеры диаграмм рассеивания и соответствующих
коэффициентов корреляции r
15
Значения коэффициентов корреляции r изменяются в диапазоне от
–1 до +1. Отрицательная корреляция – корреляция, при которой уве-
личение одной переменной связано с уменьшением другой перемен-
ной; положительная корреляция – корреляция, при которой увеличение
одной переменной связано с увеличением другой переменной. После
проведения расчётов отбираются только наиболее сильные корреляции,
которые в дальнейшем интерпретируются (пример, см. табл. 3).
Корреляционная матрица. Если необходимо рассчитать коэффи-
циенты корреляции для нескольких переменных (больше двух) во всех
сочетаниях друг с другом, то набор получившихся коэффициентов кор-
реляции можно оформить в виде матрицы, которая называется кор-
реляционной.
Например, для четырех переменных A, B, C, D – 16 коэффициентов
корреляции собираются в корреляционную матрицу:
Если при r = 0 статистическая связь отсутствует, то при |r| = 1 ста-
тистическая связь максимальна. Для промежуточных значений r может
характеризовать как отсутствие связи, так и её значительную величину.
Чтобы это определить однозначно, необходимо выполнить проверку
коэффициента корреляции на значимость.
Для этого сформулируем нулевую гипотезу H
0
: r = 0 и альтер-
нативную H
1
: r 0.
Для проверки этой гипотезы выбирается критерий Стьюдента, вы-
борочное значение которого рассчитывается по формуле (1):
Значение коэффициента корреляции r
до 0,2
до 0,5
до 0,7
до 0,9
свыше 0,9
Интерпретация
очень слабая корреляция
слабая корреляция
средняя корреляция
высокая корреляция
очень высокая корреляция
Таблица 3
Интерпретация коэффициентов корреляции
A
B
C
D
A
1.0
r
21
r
31
r
41
B
r
12
1.0
r
32
r
42
C
r
13
r
23
1.0
r
43
D
r
14
r
24
r
34
1.0