RU2503042C1

RU2503042C1 - Method for spatial quantitative evaluation of ambient air contamination level

Info

Publication number: RU2503042C1
Application number: RU2012136028/28A
Authority: RU
Inventors: Нина Владимировна Зайцева; Ирина Владиславовна Май; Светлана Владиславовна Клейн; Светлана Анатольевна Вековшинина; Владимир Михайлович Чигвинцев
Priority date: 2012-08-21
Filing date: 2012-08-21
Publication date: 2013-12-27

Abstract

FIELD: ecology.SUBSTANCE: territory that is required to be investigated for the state of ambient air contamination level is chosen. Field measurements of concentrations of ambient air contaminants are carried out on the investigated territory at points of field measurements. An investigated territory map is completed with a regular network; node points are defined on it and location of the points, at which field measurements were carried our, is marked. All ambient air contamination sources are found out on the investigated territory and acquisition of data on parameters of emissions from the above ambient air contamination sources is performed. Then, a calculation of ground level concentrations of contaminants at points of field measurements and at node points of the specified regular network from the above ambient air contamination sources is performed using standard mathematical modes and software. For each point, where there is the data both of the scattering calculation and field measurements, a coefficient of compliance is determined as ratio of measured concentration to the calculated one. Then, points of field measurements of contaminant concentrations are combined on the map with crossing sections into triangles, thus forming a system of triangles with vertexes at points of field measurements. For each triangle an equation of a plane is solved with determination of equation coefficients depending on coordinates of triangle vertexes - points of field measurements, and values of compliance coefficients at them. Then, each node point of the calculated network is referred to any triangle or it is defined that it lies out of the above system of triangles. For each node point lying inside the system of triangles a compliance coefficient is calculated as per the equation of plant of the corresponding triangle. And for node points lying out of the system of triangles, the compliance coefficient is calculated using an extrapolation method. For that purpose values of the compliance coefficient at the node point are accepted equal to compliance coefficients at the nearest point lying on the external boundary of the system of triangles. Earlier calculated ground concentrations of contaminants at node points of the specified regular network are multiplied by the obtained compliance coefficients so that the specified concentration of contaminants at node points of the network is obtained. Then, a map of spatial distribution of specified concentrations of contaminants is built, as per which quantitative evaluation of ambient air contamination level on the investigated territory is performed.EFFECT: improving accuracy of spatial quantitative evaluation of ambient air contamination level.5 tbl, 9 dwg

Description

Изобретение относится к охране среды обитания, в частности к определению уровня загрязнения атмосферного воздуха, и может быть использовано при контроле чистоты воздуха населенных мест.The invention relates to the protection of the environment, in particular to determining the level of pollution of atmospheric air, and can be used to control the cleanliness of the air in populated areas.

Важнейшей проблемой санитарно-эпидемиологического контроля территорий является получение достоверной документальной количественной информации, привязанной к координатам местности.The most important problem of sanitary-epidemiological control of territories is obtaining reliable documentary quantitative information, tied to the coordinates of the area.

Из уровня техники известен ряд технических решений, позволяющих оценивать уровень загрязнения атмосферного воздуха. Они основаны на использовании различных параметров, по которым оценивают указанный уровень загрязнения.A number of technical solutions are known from the prior art that make it possible to assess the level of air pollution. They are based on the use of various parameters by which the indicated level of pollution is evaluated.

Например, известны способы оценки степени антропогенного загрязнения воздушной среды с использованием фитоиндикации, в частности, по проценту пораженной растительной ткани (1), по количеству содержащихся в ней биохимических индикаторов (2). Главным существенным недостатком этих способов является низкая оперативность, т.к. морфологические и структурные перестройки проявляются в растениях под действием загрязнения не сразу, а через длительный промежуток времени.For example, methods are known for assessing the degree of anthropogenic air pollution using phytoindication, in particular, by the percentage of affected plant tissue (1), by the number of biochemical indicators contained in it (2). The main significant disadvantage of these methods is the low efficiency, because morphological and structural rearrangements appear in plants under the influence of pollution not immediately, but after a long period of time.

Также известны способы экологического зонирования территории путем проведения космической съемки и последующей программной обработки полученного изображения по спектральной яркости (3, 4). Однако указанные известные способы имеют следующие недостатки: неоперативны, отсутствуют количественные характеристики качества атмосферного воздуха, обладают низкой точностью при изучении небольших по площади территорий, имеющих значимые различия уровней поля приземных концентраций атмосферного воздуха.Also known are methods of ecological zoning of the territory by conducting satellite imagery and subsequent software processing of the obtained image by spectral brightness (3, 4). However, these known methods have the following disadvantages: non-operational, there are no quantitative characteristics of the quality of atmospheric air, have low accuracy in the study of small areas with significant differences in field levels of surface atmospheric air concentrations.

Из уровня техники известен способ выявления зон химического загрязнения атмосферного воздуха (5), согласно которому исследуемую территорию разбивают на условную сетку квадратов, размер которых определяется в зависимости от того, насколько подробно следует получить границу загрязнения. Проводят отбор пробы в центре квадрата. С использованием биосенсора на основе суспензии подвижных микроорганизмов определяют величину индекса токсичности пробы и при ее величине меньше минимально допустимого или больше максимально допустимого значения естественного природного фона область, характеризуемую пробой, считают принадлежащей загрязненной зоне.The prior art method for identifying areas of chemical pollution of atmospheric air (5), according to which the study area is divided into a conventional grid of squares, the size of which is determined depending on how much you need to get the border of pollution. Sample in the center of the square. Using a biosensor based on a suspension of mobile microorganisms, the toxicity index of the sample is determined and, when it is less than the minimum allowable or greater than the maximum allowable value of the natural background, the area characterized by the sample is considered to belong to the contaminated area.

Недостатком известного способа является большая вариабельность получаемых значений, связанная с использованием биосенсора на основе суспензии подвижных микроорганизмов, а также большие временные и финансовые затраты на проведение исследований.The disadvantage of this method is the large variability of the obtained values associated with the use of a biosensor based on a suspension of mobile microorganisms, as well as the large time and financial costs of research.

Известен способ определения загрязнения приземного слоя атмосферы путем химического анализа проб воздуха, отобранных в отдельных точках, с последующей интерполяцией на всю площадь контролируемой территории (6). При этом сначала определяют содержание отдельных ингредиентов, затем проводят сопоставление с соответствующими предельно допустимыми концентрациями (ПДК). Использование данного метода при анализе натурных измерений, полученных в процессе мониторинга атмосферного воздуха на территории крупных поселений, вследствие ограниченного числа постов наблюдений не дает целостного пространственного представления о загрязнении воздушной среды и не всегда позволяет корректно оценить экспозицию населения на участках, удаленных от постов наблюдения. К тому же, недостатком этого способа являются большие материальные затраты на содержание сети пунктов наблюдения, ограниченность получаемой информации административными границами контролируемой территории, малая оперативность мониторинга, так как от отбора пробы до представления результатов анализа в бюллетене проходит не менее 1 месяца.A known method for determining the pollution of the surface layer of the atmosphere by chemical analysis of air samples taken at individual points, followed by interpolation to the entire area of the controlled territory (6). In this case, the content of the individual ingredients is first determined, then a comparison is made with the corresponding maximum permissible concentrations (MPC). The use of this method in the analysis of field measurements obtained in the process of monitoring atmospheric air on the territory of large settlements, due to the limited number of observation posts, does not provide a holistic spatial representation of air pollution and does not always allow a correct assessment of the population exposure in areas remote from observation posts. In addition, the disadvantage of this method is the high material costs of maintaining a network of observation points, the limited information received by the administrative boundaries of the controlled territory, the low monitoring efficiency, since it takes at least 1 month from sampling to presenting the analysis results in the bulletin.

Известен способ определения предельно допустимого выброса (ПДВ) токсических веществ для каждого промышленного предприятия, который устанавливают на уровне, обеспечивающем соблюдение гигиенических нормативов в воздухе населенных мест при наиболее неблагоприятных для рассеивания метеоусловиях (7). Подобные расчетные методики, реализованные в программе "Эфир-5", требуют учета большого числа параметров, которые, как правило, по своей природе нестационарны, ориентированы на средние значения. В результате существенно снижается точность оценки фактического поля приземных концентраций. Внесение дополнительных конкретизирующих данных значительно увеличивает трудоемкость расчетов, а сложности учета всех влияний являются источником систематической ошибки при вычислениях. Таким образом, объективно оценить уровень загрязнения воздуха можно только в местах отбора проб.There is a method of determining the maximum permissible emission (MPE) of toxic substances for each industrial enterprise, which is set at a level that ensures compliance with hygienic standards in the air of populated areas under the most adverse weather conditions for dispersal (7). Similar calculation methods implemented in the “Ether-5” program require taking into account a large number of parameters, which, as a rule, are unsteady in nature and are oriented towards average values. As a result, the accuracy of estimating the actual field of surface concentrations is significantly reduced. The introduction of additional specific data significantly increases the complexity of the calculations, and the complexity of accounting for all influences is a source of systematic error in the calculations. Thus, it is possible to objectively assess the level of air pollution only at sampling sites.

Наиболее близким к предлагаемому изобретению является способ контроля качества атмосферного воздуха (8) путем измерения концентрации загрязняющих веществ в точках контроля, сравнение измеренных концентраций с предельно допустимыми значениями (ПДК) и осуществление контрольных операций по анализу влияния на точки контроля источников выброса в атмосферу загрязняющих веществ, концентрации которых превышают величину ПДК, при этом дополнительно измеряют азимут и угол рассеивания загрязнений, а источники выброса, на которых осуществляют контрольные операции, выбирают по измеренным азимуту ветра и угла рассеивания загрязнений.Closest to the proposed invention is a method of monitoring the quality of atmospheric air (8) by measuring the concentration of pollutants at the control points, comparing the measured concentrations with the maximum permissible values (MPC) and performing control operations to analyze the effect on the control points of the sources of emissions of atmospheric pollutants, the concentrations of which exceed the MPC value, while the azimuth and the angle of dispersion of the pollution are additionally measured, and the emission sources at which control operations are selected according to the measured azimuth of the wind and the angle of dispersion of pollution.

Однако контроль качества атмосферного воздуха путем многочисленных измерений концентрации загрязняющих веществ требует больших временных и финансовых затрат, пространственная дифференциация значений имеет большую погрешность при удалении от места лабораторного измерения, сами лабораторные измерения зачастую случайны при выборе точек и времени отбора проб. Кроме того, технически очень сложно провести одновременные замеры концентраций нескольких десятков веществ в десятках и сотнях точек лабораторного контроля.However, air quality control through numerous measurements of the concentration of pollutants requires large time and financial costs, spatial differentiation of values has a large error when moving away from the laboratory measurement, the laboratory measurements themselves are often random when choosing the points and time of sampling. In addition, it is technically very difficult to conduct simultaneous measurements of the concentrations of several tens of substances in tens and hundreds of points of laboratory control.

Технический результат, достигаемый предлагаемым изобретением, заключается в повышении точности пространственной количественной оценки уровня загрязнения атмосферного воздуха, в повышении эффективности определения характера, степени и границ распространения загрязняющих веществ от их источников за счет верификации расчетных данных данными натурных замеров. Предлагаемое изобретение позволяет с минимальными временными и финансовыми затратами получить с высокой степенью точности пространственно дифференцированные данные о концентрациях загрязняющих веществ во всех точках расчетной сетки, в том числе в тех, в которых натурные измерения концентраций не проводились. При этом закономерности пространственного распределения концентраций загрязняющих веществ в атмосфере сохраняются, по данным натурных инструментальных исследований корректируются расчетные концентрации в точках расчетной сетки, где натурные исследования не проводились. Таким образом, достигается оптимальное сочетание положительных сторон расчетных методов и натурных измерений.The technical result achieved by the present invention is to increase the accuracy of spatial quantitative assessment of the level of air pollution, to increase the efficiency of determining the nature, degree and boundaries of the spread of pollutants from their sources by verifying the calculated data by field measurements. The present invention allows with minimal time and financial costs to obtain with a high degree of accuracy spatially differentiated data on the concentrations of pollutants at all points of the computational grid, including those in which field measurements of concentrations were not carried out. In this case, the laws of the spatial distribution of concentrations of pollutants in the atmosphere are preserved, according to field instrumental studies, the calculated concentrations are corrected at the points of the computational grid, where field studies were not conducted. Thus, an optimal combination of the positive sides of the calculation methods and field measurements is achieved.

Указанный технический результат достигается предлагаемым способом пространственной количественной оценки уровня загрязнения атмосферного воздуха, согласно которому проводят выбор территории, которую необходимо исследовать на предмет состояния уровня загрязнения атмосферного воздуха, на исследуемой территории в точках натурных замеров проводят натурные инструментальные замеры концентраций загрязняющих веществ в атмосферном воздухе с фиксированием даты, времени отбора пробы воздуха и метеорологических характеристик атмосферы в момент отбора указанной пробы, при этом новым является то, что карту исследуемой территории покрывают регулярной сеткой, выделяют узловые точки в местах пересечения линий сетки и на указанной карте отмечают расположение точек, в которых были проведены натурные замеры концентраций загрязняющих веществ, выявляют все источники загрязнения атмосферного воздуха на исследуемой территории и проводят сбор данных о параметрах выбросов от указанных источников загрязнения атмосферного воздуха, выполняют расчет приземных концентраций загрязняющих веществ в точках натурных замеров и в узловых точках заданной регулярной сетки от указанных источников загрязнения атмосферного воздуха с применением стандартных математических моделей и программных средств, для каждой точки, где имеются данные и расчета рассеивания, и натурных замеров, определяют коэффициент соответствия как отношение измеренной концентрации к рассчитанной, далее точки натурных замеров концентраций загрязняющих веществ объединяют на карте непересекающимися отрезками в треугольники, образуя систему треугольников с вершинами в точках натурных замеров, для каждого треугольника решают уравнение плоскости с установлением коэффициентов уравнения, зависящих от координат x и y вершин треугольника - точек натурных замеров, и значений коэффициентов соответствия в них, далее относят каждую узловую точку расчетной сетки с координатами x_i и y_i к какому-либо треугольнику образованной системы треугольников или устанавливают, что она лежит вне указанной системы треугольников, для каждой узловой точки с координатами x_i и y_i, лежащей внутри системы треугольников, рассчитывают коэффициент соответствия по уравнению плоскости соответствующего треугольника, для узловых точек, лежащих вне системы треугольников, расчет коэффициента соответствия выполняют методом экстраполяции, для этого значение коэффициента соответствия в узловой точке принимают равными коэффициентам соответствия в ближайшей точке, лежащей на внешней границе системы треугольников, ранее рассчитанные приземные концентрации загрязняющих веществ в узловых точках заданной регулярной сетки умножают на полученные коэффициенты соответствия с получением уточненной концентрации загрязняющих веществ в узловых точках сетки, затем строят карту пространственного распределения уточненных концентраций загрязняющих веществ, по которой количественно оценивают уровень загрязнения атмосферного воздуха на исследуемой территории.The specified technical result is achieved by the proposed method of spatial quantitative assessment of the level of atmospheric air pollution, according to which the territory that needs to be investigated for the state of the level of atmospheric air pollution is selected, in the studied area, full-scale instrumental measurements of pollutant concentrations in the atmospheric air are carried out with fixation date, time of air sampling and meteorological characteristics of the atmosphere in the moment of sampling the indicated sample, while new is that the map of the study area is covered with a regular grid, nodal points are distinguished at the intersection of the grid lines and the location of the points at which field measurements of pollutants were taken are identified on the map, all sources of atmospheric pollution are identified air in the study area and collect data on the parameters of emissions from these sources of air pollution, calculate the surface concentrations of pollution substances at the points of field measurements and at the nodal points of a given regular grid from the indicated sources of air pollution using standard mathematical models and software, for each point where there is data and calculation of dispersion and field measurements, determine the correspondence coefficient as the ratio of the measured concentration to the calculated, then the points of field measurements of the concentrations of pollutants are combined on the map with non-intersecting segments in triangles, forming a triangular system Ikov with vertices field strength measurements, for each triangle solve the equation of the plane with the establishment of the coefficients, which depend on the coordinates x and y of the triangle vertices - points field strength measurements and the values of corresponding coefficients in them, further include each grid point of grid coordinates x _i and y _i to any triangle or triangles formed by the system establishes that it lies outside the specified system triangles for each nodal point of coordinates x _i and y _i, lying inside the triangle system For example, the correspondence coefficient is calculated according to the equation of the plane of the corresponding triangle, for nodal points lying outside the system of triangles, the correspondence coefficient is calculated by extrapolation, for this the value of the correspondence coefficient at the nodal point is taken equal to the correspondence coefficients at the nearest point lying on the outer boundary of the triangle system previously calculated surface concentrations of pollutants at the nodal points of a given regular grid are multiplied by the obtained coefficient You are in compliance with obtaining a specified concentration of pollutants at the nodal points of the grid, then build a map of the spatial distribution of the specified concentrations of pollutants, which quantify the level of air pollution in the study area.

Достижение технического результата обеспечивается за счет следующего.The achievement of the technical result is ensured by the following.

Методы определения загрязнения атмосферного воздуха на большой площади (территории) только путем взятия проб на местности с последующим их анализом трудоемки, по мере удалении от точки измерения надежность оценки уровня загрязнения резко снижается; измерение отражает только конкретные метеорологические условия отбора пробы. Поэтому предложено дополнить этот подход дополнительными операциями, которые позволят получить достоверные результаты. Для этого карту исследуемой территории покрывают регулярной сеткой с выделением узловых точек в местах пересечения линий сетки и нанесением на карту точек натурных измерений (так называемых реперных точек). Этим обеспечивается дробление исследуемой территории на ячейки. Чем меньше величина расчетной ячейки, тем больше расчетных точек, тем точнее могут быть полученные результаты.Methods for determining atmospheric air pollution over a large area (territory) only by taking samples on the ground with their subsequent analysis are laborious, as the distance from the measurement point the reliability of the assessment of the level of pollution decreases sharply; the measurement reflects only the specific meteorological conditions for sampling. Therefore, it is proposed to supplement this approach with additional operations that will allow to obtain reliable results. For this, the map of the study area is covered with a regular grid with the allocation of nodal points at the intersection of the grid lines and the mapping of points of field measurements (the so-called reference points). This ensures the crushing of the study area into cells. The smaller the value of the calculation cell, the more calculation points, the more accurate the results can be.

Выявление всех источников загрязнения атмосферного воздуха на исследуемой территории и проведение сбора данных о параметрах выбросов от этих источников необходимо для получения полной картины поступления загрязняющих веществ на территории и, в частности, в конкретных ячейках.The identification of all sources of air pollution in the study area and the collection of data on the parameters of emissions from these sources is necessary to obtain a complete picture of the influx of pollutants in the territory and, in particular, in specific cells.

Благодаря последующему проведению расчета рассеивания загрязняющих веществ от указанных источников загрязнения атмосферного воздуха с применением стандартных математических моделей и программных средств (например, модель «Методики расчета концентраций в атмосферном воздухе вредных веществ, содержащихся в выбросах предприятий» - ОНД 86, модель рассеивания Гаусса, программные продукты УПРЗА «Эколог», «Gaussian Dispersion Model Calculator" и др.) обеспечивается получение расчетных концентраций загрязняющих веществ в узловых точках заданной регулярной сетки (каждая ячейка сетки характеризуется одной узловой точкой) и в точках непосредственного измерения качества воздуха. В результате формируется информационная база с пространственно дифференцированными характеристиками уровня загрязнения атмосферы в каждой расчетной точке, в том числе в ячейках регулярной сетки.Due to the subsequent calculation of the dispersion of pollutants from the indicated sources of atmospheric air pollution using standard mathematical models and software (for example, the model “Methods for calculating the concentrations of harmful substances in atmospheric emissions” - OND 86, Gaussian dispersion model, software products UPRZA "Ecologist", "Gaussian Dispersion Model Calculator", etc.) provides the estimated concentrations of pollutants at the nodal points of a given regular grid (each grid cell is characterized by a single nodal point) and at points of direct measurement of air quality, which results in the formation of an information base with spatially differentiated characteristics of the level of air pollution at each calculation point, including in regular grid cells.

На следующем этапе в реперных точках, где имеются данные и расчета рассеивания, и натурных замеров, рассчитываются коэффициенты соответствия как отношение измеренной концентрации к рассчитанной, что позволяет определить уровень различий в натурных и расчетных данных.At the next stage, in the reference points where there are data of both dispersion calculation and field measurements, the correspondence coefficients are calculated as the ratio of the measured concentration to the calculated one, which allows you to determine the level of differences in the field and calculated data.

Затем производится интерполяция значений коэффициентов соответствия, установленных для реперных точек, на узлы сетки.Then, the values of the correspondence coefficients set for the reference points are interpolated to the grid nodes.

Для интерполяции коэффициентов производится процедура триангуляции, которая заключается в выделении на плоскости совокупности объектов треугольной формы путем соединения всех реперных точек непересекающимися отрезками так, чтобы новых отрезков уже нельзя было добавить без пересечения с имеющимися. Данная процедура позволяет разбить пространство внутри постов наблюдения на треугольники и определить принадлежность каждой расчетной точки к одному из получившихся треугольников.To interpolate the coefficients, a triangulation procedure is performed, which consists in selecting on the plane a set of objects of a triangular shape by connecting all the reference points with disjoint segments so that new segments can no longer be added without intersecting with the existing ones. This procedure allows you to divide the space inside the observation posts into triangles and determine whether each calculated point belongs to one of the resulting triangles.

После определения принадлежности точки треугольнику с учетом координат вершин треугольника вычисляется значение коэффициента соответствия в этой точке методом линейной интерполяции.After determining whether a point belongs to a triangle, taking into account the coordinates of the vertices of the triangle, the value of the correspondence coefficient at this point is calculated by linear interpolation.

Данная процедура проводится для всех узловых точек расчетной сетки. В результате получаются значения коэффициентов соответствия в узловых точках, лежащих внутри системы треугольников, образуемого точками натурного наблюдения.This procedure is carried out for all nodal points of the computational grid. As a result, we obtain the values of the coefficients of correspondence at the nodal points lying inside the system of triangles formed by the points of field observation.

Для оценки значений коэффициента соответствия в узловых точках, лежащих вне системы треугольников, используется алгоритм, основанный на построении проекции расчетной точки на границу области, описанную точками натурных наблюдений (реперными точками). Для этого находится ближайшая точка, лежащая на границе системы треугольников, и значение коэффициента соответствия приравнивается значению в этой точке.To evaluate the values of the coefficient of correspondence at the nodal points lying outside the system of triangles, an algorithm is used based on constructing the projection of the calculated point on the boundary of the region described by the points of field observations (reference points). To do this, find the closest point lying on the border of the system of triangles, and the value of the correspondence coefficient is equal to the value at this point.

Последовательные расчеты по приведенному алгоритму в каждом узле регулярной сетки позволяют получить оценку скалярного поля, характеризующего распределение коэффициента соответствия на исследуемой территории.Sequential calculations according to the above algorithm at each node of the regular grid allow us to obtain an estimate of the scalar field characterizing the distribution of the correspondence coefficient in the study area.

Для получения верифицированных значений концентраций загрязняющих веществ расчетные данные в каждом узле регулярной сетки умножаются на определенный коэффициент соответствия.To obtain verified concentrations of pollutants, the calculated data at each node of the regular grid are multiplied by a certain correspondence coefficient.

Система распределенных в пространстве узловых точек, каждая из которых характеризуется параметром загрязнения, учитывающим расчеты рассеивания и результаты инструментальных измерений, позволяет получить поле концентраций или полноценную пространственную количественную оценку уровня загрязнения атмосферного воздуха на территории.A system of nodal points distributed in space, each of which is characterized by a pollution parameter that takes into account dispersion calculations and the results of instrumental measurements, allows one to obtain a concentration field or a complete spatial quantitative estimate of the level of air pollution in the territory.

Объединение точек натурных замеров концентраций загрязняющих веществ с регулярной сеткой в треугольники и последующая процедура интерполяции и экстраполяции коэффициентов соответствия позволила определить параметры коэффициентов соответствия в каждом узле регулярной сетки, которые затем используются для корректировки значений расчетных данных всего изучаемого скалярного поля концентраций загрязняющих веществ в атмосферном воздухе.The combination of full-scale measurement points of pollutant concentrations with a regular grid in triangles and the subsequent interpolation and extrapolation of the correspondence coefficients allowed us to determine the parameters of the correspondence coefficients at each node of the regular grid, which are then used to adjust the calculated data of the entire scalar field of pollutant concentrations in atmospheric air.

Другими словами, моделирование пространственного распределения загрязнения по данным натурных инструментальных исследований методами интер- и экстраполяции с использованием результатов расчетов рассеивания позволяет минимизировать неопределенности каждого метода (только метода натурных измерений или только метода расчетов рассеивания) в отдельности и получить наиболее точные результаты при условии корректной аппроксимации данных при реализации предлагаемого способа.In other words, modeling the spatial distribution of pollution according to full-scale instrumental studies using inter- and extrapolation methods using the results of dispersion calculations allows one to minimize the uncertainties of each method (only the full-scale measurement method or only the dispersion calculation method) separately and obtain the most accurate results provided that the data are correctly approximated when implementing the proposed method.

Предлагаемый способ иллюстрируется рядом чертежей, где на Рис.1 отображено разбиение пространства исследуемой территории с помощью триангуляции Делоне (один из наиболее корректных способов триангуляции), причем жирными точками отмечены координаты точек натурных измерений; на Рис.2 - система треугольников с указанием номеров точек натурных замеров; Рис.3 - иллюстрация к установлению принадлежности каждой узловой точки, расположенной внутри системы треугольников, к одному из ряда получившихся треугольников; Рис.4 - приведен результат интерполяции коэффициентов соответствия для узловых точек, расположенных внутри системы треугольников; Рис.5 - показаны аппроксимированные значения коэффициента соответствия во всех узлах регулярной сетки; Рис.6 - карта-схема пространственного распределения расчетных максимально-разовых концентраций загрязняющих веществ (азота диоксида) на исследуемой территории и коэффициенты соответствия расчетных и натурных данных до проведения процедуры аппроксимации; Рис.7 - карта-схема пространственного распределения расчетных максимально-разовых концентраций загрязняющих веществ (азота диоксида) на исследуемой территории и коэффициенты соответствия расчетных и натурных данных после проведения процедуры аппроксимации; Рис.8 - представлены коэффициенты соответствия в пяти контрольных точках, выбранных для подтверждения точности и достоверности предлагаемого способа, до проведения процедуры аппроксимации (в данном случае - на примере полей распределения максимально-разовых концентраций азота диоксида); на Рис.9 представлены коэффициенты соответствия в пяти контрольных точках, выбранных для подтверждения точности и достоверности предлагаемого способа, после проведения процедуры аппроксимации.The proposed method is illustrated by a number of drawings, where Fig. 1 shows a partition of the space of the study area using Delaunay triangulation (one of the most correct triangulation methods), with the coordinates of the points of field measurements marked in bold; Fig. 2 - a system of triangles with the numbers of the points of field measurements; Fig. 3 is an illustration of establishing the affiliation of each nodal point located inside a system of triangles to one of a number of resulting triangles; Fig. 4 - shows the result of the interpolation of the matching coefficients for the nodal points located inside the system of triangles; Fig. 5 - shows the approximate values of the correspondence coefficient at all nodes of the regular grid; Fig. 6 is a schematic map of the spatial distribution of the estimated maximum single concentrations of pollutants (nitrogen dioxide) in the study area and the coefficients of correspondence between the calculated and field data before the approximation procedure; Fig. 7 is a diagram of the spatial distribution of the calculated maximum single concentrations of pollutants (nitrogen dioxide) in the study area and the coefficients of correspondence between the calculated and field data after the approximation procedure; Fig. 8 - shows the correspondence coefficients at five control points selected to confirm the accuracy and reliability of the proposed method, before the approximation procedure is carried out (in this case, by the example of the distribution fields of the maximum one-time nitrogen dioxide concentrations); Fig. 9 shows the correspondence coefficients at five control points selected to confirm the accuracy and reliability of the proposed method, after the approximation procedure.

Предлагаемый способ осуществляют следующим образом, реализуя его на конкретном примере.The proposed method is as follows, implementing it on a specific example.

1. Например, была выбрана территория N площадью почти 800 кв. км, на которой размещены крупные отраслевые комплексы тяжелой промышленности, электроэнергетики, нефтегазопереработки, машиностроения, химии и нефтехимии, деревообработки, полиграфии и прочие, а также ряд крупных автомагистралей.1. For example, the territory N was selected with an area of almost 800 square meters. km, which hosts large industrial complexes of heavy industry, electric power, oil and gas processing, engineering, chemistry and petrochemistry, woodworking, printing and others, as well as a number of major highways.

2. На указанной территории имеется 7 стационарных постов наблюдения, на которых проводят натурные замеры концентраций загрязняющих веществ в атмосферном воздухе с фиксированием даты, времени отбора пробы воздуха и метеорологических характеристик атмосферы в момент отбора указанной пробы.2. On the indicated territory there are 7 stationary observation posts, on which field measurements of pollutant concentrations in the atmospheric air are carried out with fixing the date, time of sampling the air and meteorological characteristics of the atmosphere at the time of sampling.

3. Карту исследуемой территории покрывают регулярной сеткой (Рис.1) с шагом 100×100 м (шаг сетки определяется необходимой конечной точностью результатов анализа). Сетка размером 50,5 км на 34,8 км состоит из 176 594 ячеек и 7 реперных точек.3. The map of the study area is covered with a regular grid (Fig. 1) with a step of 100 × 100 m (the grid step is determined by the required final accuracy of the analysis results). A grid measuring 50.5 km by 34.8 km consists of 176 594 cells and 7 reference points.

4. На указанной карте отмечают расположение семи реперных точек, т.е. тех, в которых выполнены инструментальные натурные замеры качества атмосферного воздуха по 23 приоритетным химически опасным веществам. Замеры проводились ежедневно дискретно через равные промежутки времени 3-4 раза в день в 1, 7, 13, 19 часов по местному времени. Необходимым условием корректной оценки уровня среднегодового загрязнения атмосферы является проведение не менее 200 разовых натурных замеров концентрации каждого из установленных приоритетных химически опасных веществ в течение не менее 50 дней в каждой из точек расположения стационарных или передвижных постов наблюдения. В таблице 1 приведен фрагмент измеренных максимально-разовых концентраций в точках расположения постов замеров.4. The location of seven reference points is marked on the indicated map, that is, those in which instrumental full-scale measurements of atmospheric air quality were performed for 23 priority chemically hazardous substances. Measurements were carried out daily discretely at regular intervals 3-4 times a day at 1, 7, 13, 19 hours local time. A necessary condition for a correct assessment of the level of average annual atmospheric pollution is to conduct at least 200 single field measurements of the concentration of each of the identified priority chemically hazardous substances for at least 50 days at each of the points of location of stationary or mobile observation posts. Table 1 shows a fragment of the measured maximum single concentrations at the points of location of the measurement posts.

5. На исследуемой территории выявляют все источники загрязнения атмосферного воздуха. Например, на данной территории расположено более 11500 источников, выбрасывающих в атмосферу более 450 химических веществ, и 25 линейных участков улично-дорожной сети.5. In the study area, all sources of air pollution are identified. For example, in this territory there are more than 11,500 sources that emit more than 450 chemicals into the atmosphere, and 25 linear sections of the road network.

6. Затем осуществляют сбор данных о метеорологических характеристиках атмосферы мест расположения источников выбросов и параметрах источников выбросов загрязняющих веществ, которые должны содержать следующие сведения (согласно ГОСТ): наименование предприятия, номер или наименование цеха, название источника выброса, номер источника загрязнения атмосферы (ИЗА), тип, высота источниках, диаметр устья, скорость и объем истекающей газовоздушной смеси, температура выброса, координаты X и Y, ширина (для площадного источника), масса выброса каждого загрязняющего вещества по каждому источнику (г/сут и т/год). Например, для источника N были сформированы данные: цех №1, источник слесарно-расточное отделение, номер источника 1, тип источника 1, высота 10,50 м, диаметр устья 0,40 м, скорость 3,00 м/с, объем 0,377 м³/с, температура 18°С, координаты Х - 1795, Y - 3109 (в системе координат изучаемой территории), ширина источника 0,00 м, железа оксид (код 0123) - 0,003 г/с, 8,52202 т/год, масло минеральное нефтяное (код 2735) - 0,005 г/с, 12,83675 т/год, эмульсол (код 2868) - 0,00001 г/с, 0,03534 т/год, корунд белый (код 2930) - 0,0006 г/с, 1,80676 т/год. Участки улично-дорожной сети рассматриваются как линейные стационарные источники.6. Then collect data on the meteorological characteristics of the atmosphere of the locations of the sources of emissions and the parameters of the sources of emissions of pollutants, which should contain the following information (according to GOST): name of the enterprise, number or name of the workshop, name of the source of emission, number of the source of atmospheric pollution (IZA) , type, height of springs, diameter of the mouth, velocity and volume of the outflowing gas-air mixture, ejection temperature, X and Y coordinates, width (for an area source), ejection mass each pollutant for each source (g / day and t / year). For example, for source N, data were generated: workshop No. 1, source of fitter's and boring department, source number 1, source type 1, height 10.50 m, mouth diameter 0.40 m, speed 3.00 m / s, volume 0.377 m ³ / s, temperature 18 ° С, coordinates X - 1795, Y - 3109 (in the coordinate system of the study area), source width 0.00 m, iron oxide (code 0123) - 0.003 g / s, 8.52202 t / year, mineral oil (code 2735) - 0.005 g / s, 12.83675 t / year, emulsol (code 2868) - 0.00001 g / s, 0.03534 t / year, white corundum (code 2930) - 0 , 0006 g / s; 1.80676 t / year. Sections of the road network are considered as linear stationary sources.

7. Далее с применением стандартных математических моделей и программных средств выполняют расчет рассеивания загрязняющих веществ от указанных источников загрязнения атмосферного воздуха с получением расчетных концентраций загрязняющих веществ в узлах ячеек заданной регулярной сетки и в реперных точках. В таблице 2 представлен фрагмент результатов расчетов концентрации распространения ряда химических загрязняющих веществ на исследуемой территории.7. Then, using standard mathematical models and software, the dispersion of pollutants from the indicated sources of air pollution is calculated to obtain the calculated concentrations of pollutants in the cell nodes of a given regular grid and at reference points. Table 2 presents a fragment of the results of calculations of the distribution concentration of a number of chemical pollutants in the study area.

8. В 7 реперных точках (точках натурных замеров) определяют коэффициент соответствия K_i как отношение измеренной (фактической) концентрации к рассчитанной:8. In 7 reference points (points of field measurements) determine the compliance coefficient K _i as the ratio of the measured (actual) concentration to the calculated:

$K_{i} = \frac{C_{i}^{f}}{C_{i}^{r}}$

K_{i} = \frac{C_{i}^{f}}{C_{i}^{r}}

где i - номер поста;where i is the post number;

$C_{i}^{f}$

- фактические концентрации загрязняющего вещества на i-м посту наблюдений;

C_{i}^{f}

- actual concentrations of the pollutant at the i-th observation post;

$C_{i}^{r}$

- расчетные концентрации загрязняющего вещества на i-м посту наблюдений;

C_{i}^{r}

- estimated concentrations of the pollutant at the i-th observation post;

В таблице 3 приведен фрагмент рассчитанных коэффициентов соответствия в точках расположения постов замеров.Table 3 shows a fragment of the calculated compliance coefficients at the points of location of the measurement posts.

9. Для интерполяции коэффициента соответствия на основании данных в точках постов наблюдения проводят процедуру триангуляции. Для этого точки натурных замеров концентраций загрязняющих веществ объединяют на карте с регулярной сеткой в треугольники, на базе которых, используя, например, метод триангуляции Делоне (или другой адекватный метод триангуляции), определяют коэффициенты соответствия во всех узлах регулярной расчетной сетки. Более подробно это определение осуществляют следующим образом.9. To interpolate the compliance coefficient based on the data at the points of the observation posts, a triangulation procedure is carried out. For this, the points of field measurements of the concentrations of pollutants are combined on a map with a regular grid into triangles, on the basis of which, using, for example, the Delaunay triangulation method (or another adequate triangulation method), the coefficients of correspondence are determined at all nodes of the regular computational grid. This definition is carried out in more detail as follows.

Методом триангуляции Делоне соединяют все точки натурного мониторинга (точки натурных замеров) непересекающимися отрезками в треугольники так, чтобы новый отрезок уже нельзя было добавить без пересечения с имеющимися отрезками, получая при этом на карте многоугольник (систему треугольников), состоящий из семи треугольников с вершинами в точках натурных замеров (Рис.2).Using the Delaunay triangulation method, we connect all points of field monitoring (points of field measurements) with non-intersecting segments into triangles so that the new segment could no longer be added without intersecting with the existing segments, thus obtaining on the map a polygon (a system of triangles) consisting of seven triangles with vertices at measuring points (Fig. 2).

Данная процедура позволяет разбить пространство внутри постов наблюдения на треугольники, и благодаря свойствам триангуляции Делоне расстояние между вершинами этих треугольников будет минимальным. В итоге применения данного метода получаем один из вариантов разбиения на треугольники пространства между точками постов натурного мониторинга.This procedure allows you to divide the space inside the observation posts into triangles, and due to the properties of the Delaunay triangulation, the distance between the vertices of these triangles will be minimal. As a result of applying this method, we get one of the options for dividing into triangles the space between the points of natural monitoring posts.

Для каждого треугольника решают уравнение плоскости с установлением коэффициентов уравнения, зависящих от координат x и y вершин треугольника (точек натурных замеров) и значений коэффициентов соответствия в них. Уравнение плоскости представляет собой непрерывную линейную функцию двух переменных, которая может быть записана в следующем виде (2):For each triangle, solve the plane equation with the establishment of the coefficients of the equation, depending on the coordinates x and y of the vertices of the triangle (points of field measurements) and the values of the coefficients of correspondence in them. The plane equation is a continuous linear function of two variables, which can be written in the following form (2):

$K (x, y) = a_{0} + a_{1} x + a_{2} y, (2)$

K (x, y) = a_{0} + a_{one} x + a_{2} y, (2)

гдеWhere

-a ₀, a ₁, a ₂ - произвольные постоянные коэффициенты;- a ₀ , a ₁ , a ₂ - arbitrary constant coefficients;

- K(x,y) - коэффициент соответствия для точки с координатами x, y;- K (x, y) - correspondence coefficient for a point with x, y coordinates;

- значения функции в вершинах треугольника, соответствующие значению коэффициента соответствия на постах образующих этот треугольник, обозначают, как k₁, k₂, k₃;- the values of the function at the vertices of the triangle corresponding to the value of the coefficient of correspondence at the posts forming this triangle are denoted as k ₁ , k ₂ , k ₃ ;

- с помощью координат вершин треугольника и значений k₁, k₂, k₃ вычисляются неизвестные постоянные коэффициенты a ₀, a ₁, a ₂.- using the coordinates of the vertices of the triangle and the values of k ₁ , k ₂ , k _3, unknown constant coefficients a ₀ , a ₁ , a ₂ are calculated.

- получают систему трех линейных алгебраических уравнений относительно неизвестных коэффициентов a ₀, a ₁, a ₂ (3):- get a system of three linear algebraic equations for unknown coefficients a ₀ , a ₁ , a ₂ (3):

$k_{i} \equiv K (x_{i}, y_{i}) = a_{0} + a_{1} x_{i} + a_{2} y_{i}, i = \bar{1,3,} (3)$

k_{i} \equiv K (x_{i}, y_{i}) = a_{0} + a_{one} x_{i} + a_{2} y_{i}, i = \bar{1.3,} (3)

где i - номер вершины треугольника.where i is the vertex number of the triangle.

- решив систему (3), получают однозначное выражение функции (2) через ее узловые значения (значения в узлах сетки) для каждого треугольника.- having solved system (3), they obtain an unambiguous expression of function (2) in terms of its nodal values (values at the grid nodes) for each triangle.

Определяют принадлежность каждой узловой точки, расположенной внутри указанной системы треугольников, к одному из ряда семи получившихся треугольников по следующему алгоритму:The affiliation of each nodal point located inside the specified system of triangles to one of a series of seven resulting triangles is determined by the following algorithm:

Указанная точка, расположенная внутри указанной системы треугольников, соединяется отрезками с вершинами каждого из треугольников с образованием в свою очередь трех треугольников с площадью S₁, S₂, S₃ (Рис.3).The indicated point, located inside the indicated system of triangles, is connected by segments with the vertices of each of the triangles with the formation in turn of three triangles with an area of S ₁ , S ₂ , S ₃ (Fig. 3).

При этом, если площадь исходного треугольника S равна сумме площадей образовавшихся трех треугольников S=S₁+S₂+S₃, где S₁ - площадь треугольника 1; S₂ - площадь треугольника 2; S₃ - площадь треугольника 3, то считается, что точка принадлежит данному треугольнику. Если же S<(S₁+S₂+S₃), то данная точка не принадлежит данному треугольнику.Moreover, if the area of the initial triangle S is equal to the sum of the areas of the formed three triangles S = S ₁ + S ₂ + S ₃ , where S ₁ is the area of triangle 1; S ₂ is the area of triangle 2; S ₃ - the area of triangle 3, it is believed that the point belongs to this triangle. If S <(S ₁ + S ₂ + S ₃ ), then this point does not belong to this triangle.

Площадь треугольников вычислялась по следующим формулам:The area of the triangles was calculated by the following formulas:

$S = \frac{| (x_{2} - x_{1}) (y_{3} - y_{1}) - (x_{3} - x_{1}) (y_{2} - y_{1}) |}{2}$

;

S = \frac{| (x_{2} - x_{one}) (y_{3} - y_{one}) - (x_{3} - x_{one}) (y_{2} - y_{one}) |}{2}

;

$S_{1} = \frac{| (x_{t} - x_{1}) (y_{3} - y_{1}) - (x_{3} - x_{1}) (y_{t} - y_{1}) |}{2}$

;

S_{one} = \frac{| (x_{t} - x_{one}) (y_{3} - y_{one}) - (x_{3} - x_{one}) (y_{t} - y_{one}) |}{2}

;

$S_{2} = \frac{| (x_{2} - x_{t}) (y_{3} - y_{t}) - (x_{3} - x_{t}) (y_{t} - y_{t}) |}{2}$

;

S_{2} = \frac{| (x_{2} - x_{t}) (y_{3} - y_{t}) - (x_{3} - x_{t}) (y_{t} - y_{t}) |}{2}

;

$S_{3} = \frac{| (x_{2} - x_{1}) (y_{t} - y_{1}) - (x_{t} - x_{1}) (y_{2} - y_{1}) |}{2}$

.

S_{3} = \frac{| (x_{2} - x_{one}) (y_{t} - y_{one}) - (x_{t} - x_{one}) (y_{2} - y_{one}) |}{2}

.

Затем рассчитывают значения коэффициента соответствия во всех точках (узлах регулярной сетки), внутри каждого треугольника по уравнению (2) с использованием полученных коэффициентов для соответствующего треугольника.Then, the values of the correspondence coefficient are calculated at all points (nodes of the regular grid), inside each triangle according to equation (2) using the obtained coefficients for the corresponding triangle.

На Рис.4 приведен результат интерполяции коэффициентов соответствия для узловых точек, расположенных внутри системы треугольников (более интенсивный цвет отражает более высокие значения коэффициентов соответствия).Figure 4 shows the result of the interpolation of the matching coefficients for the nodal points located inside the triangles system (a more intense color reflects higher values of the matching coefficients).

10. Проводят экстраполяцию значений коэффициента соответствия для узловых точек, лежащих вне полученной системы треугольников. Значения коэффициента для этих точек принимают равными коэффициентам в ближайшей точке, лежащей на границе системы треугольников, образуемого точками натурных замеров (реперными точками).10. Extrapolate the values of the correspondence coefficient for the nodal points lying outside the resulting system of triangles. The coefficient values for these points are taken equal to the coefficients at the nearest point lying on the boundary of the system of triangles formed by field measurement points (reference points).

11. В результате этих действий получают аппроксимированные значения коэффициента соответствия во всех узлах регулярной сетки (Рис.5).11. As a result of these actions, approximated values of the correspondence coefficient are obtained at all nodes of the regular grid (Fig. 5).

В таблице 4 представлен фрагмент аппроксимированных значений коэффициента соответствия ряда химических загрязняющих веществ на исследуемой территории.Table 4 presents a fragment of the approximated values of the coefficient of compliance of a number of chemical pollutants in the study area.

12. Производят расчет уточненных концентраций загрязняющих веществ в каждой узловой точке расчетной сетки на исследуемой территории согласно формуле (4):12. Calculate the specified concentrations of pollutants at each nodal point of the grid in the study area according to the formula (4):

$C^{u} (x, y) = K (x, y) \cdot C^{r} (x, y), г д е (4)$

C^{u} (x, y) = K (x, y) \cdot C^{r} (x, y), g d e (four)

C^u - уточненные концентрации загрязняющего вещества в расчетной точке (x,y),C ^u - the specified concentration of the pollutant at the calculated point (x, y),

K - коэффициент соответствия в расчетной точке (x,y);K is the correspondence coefficient at the design point (x, y);

C^r - расчетные концентрации загрязняющего вещества в расчетной точке (x,y).C ^r - calculated concentration of the pollutant at the calculated point (x, y).

В таблице 5 представлен фрагмент результатов аппроксимированных полей концентраций ряда химических загрязняющих веществ на исследуемой территории.Table 5 presents a fragment of the results of approximated concentration fields of a number of chemical pollutants in the study area.

13. Полученные результаты представляют собой приземные концентрации загрязняющих веществ в точках регулярной сетки, покрывающей системно всю исследуемую территорию.13. The results obtained are surface concentrations of pollutants at the points of a regular grid that systemically covers the entire study area.

14. Затем строят карту-схему пространственного распределения уточненных концентраций загрязняющих веществ, по которой количественно оценивают уровень загрязнения атмосферного воздуха на исследуемой территории.14. Then build a map of the spatial distribution of specified concentrations of pollutants, which quantify the level of air pollution in the study area.

На Рис.6 приведены карта-схема пространственного распределения расчетных максимально-разовых концентраций загрязняющих веществ (азота диоксида) на исследуемой территории и коэффициенты соответствия расчетных и натурных данных до проведения процедуры аппроксимации.Figure 6 shows a map of the spatial distribution of the estimated maximum single concentrations of pollutants (nitrogen dioxide) in the study area and the coefficients of correspondence between the calculated and field data before the approximation procedure.

На Рис.7 приведены карта-схема пространственного распределения расчетных максимально-разовых концентраций загрязняющих веществ (азота диоксида) на исследуемой территории и коэффициенты соответствия расчетных и натурных данных после проведения процедуры аппроксимации.Figure 7 shows a map of the spatial distribution of the estimated maximum single concentrations of pollutants (nitrogen dioxide) in the study area and the coefficients of correspondence between the calculated and field data after the approximation procedure.

На Рис.6 видно, что до аппроксимации при анализе соответствия расчетных и натурных данных в точках расположения постов лабораторного мониторинга выявлены различия результатов, о чем свидетельствуют вариации коэффициентов соответствия для анализируемого химического вещества (в данном случае азота диоксида) в интервале 0,85-10,48.In Fig. 6, it can be seen that prior to approximation, when analyzing the correspondence of calculated and field data at the points of location of the laboratory monitoring stations, differences in results were revealed, as evidenced by variations in the coefficients of correspondence for the analyzed chemical substance (in this case, nitrogen dioxide) in the range of 0.85-10 , 48.

После проведения процедуры аппроксимации, как видно на Рис.7, картина распределения полей концентраций загрязняющих веществ изменяется, при этом в точках натурного мониторинга (постах) коэффициенты соответствия становятся равными 1, а в ряде контрольных точек, которые были выбраны на исследуемой территории для подтверждения достоверности полученных результатов, сходимость расчетных и натурных данных возросла до 70-95% при ранее отмечаемых 8-50% (Рис.8, 9).After the approximation procedure, as can be seen in Fig. 7, the distribution pattern of the concentration field of pollutants changes, while in the points of field monitoring (posts) the correspondence coefficients become equal to 1, and in a number of control points that were chosen in the study area to confirm the reliability of the obtained results, the convergence of the calculated and field data increased to 70-95% with the previously noted 8-50% (Fig. 8, 9).

На рисунке 8 представлены коэффициенты соответствия в 5 контрольных точках, выбранных для подтверждения точности и достоверности предлагаемого способа, до проведения процедуры аппроксимации (в данном случае - на примере полей распределения максимально-разовых концентраций азота диоксида), на рисунке 9 представлены коэффициенты соответствия в 5 контрольных точках, выбранных для подтверждения точности и достоверности предлагаемого способа, после проведения процедуры аппроксимации.Figure 8 shows the correspondence coefficients at 5 control points chosen to confirm the accuracy and reliability of the proposed method before the approximation procedure (in this case, using the distribution fields of the maximum one-time nitrogen dioxide concentrations as an example), Figure 9 shows the correspondence coefficients at 5 control points selected to confirm the accuracy and reliability of the proposed method, after the approximation procedure.

Другими словами, доказательством того, что предлагаемый способ пространственной количественной оценки уровня загрязнения атмосферного воздуха является точным и достоверным, является факт, что после всей поэтапной процедуры аппроксимации полученные результаты в контрольных точках стали близкими по значению, а коэффициенты соответствия с 0,76-10,58 достигли значений 0,82-1,12, т.е. значительно выросла сходимость натурных и полученных в результате аппроксимации данных. Следовательно, верифицирующие измерения подтвердили корректность оценки качества приземного слоя атмосферного воздуха в узловых точках сетки.In other words, the proof that the proposed method of spatial quantitative estimation of the level of atmospheric air pollution is accurate and reliable is the fact that after the whole step-by-step approximation procedure, the results obtained at control points became close in value, and the correspondence coefficients from 0.76-10, 58 reached values of 0.82-1.12, i.e. the convergence of field and data obtained as a result of approximation significantly increased. Therefore, verification measurements confirmed the accuracy of the quality assessment of the surface layer of atmospheric air at the nodal points of the grid.

Таким образом, заявляемый способ позволяет:Thus, the claimed method allows you to:

- максимально учесть все источники загрязнения атмосферного воздуха при интер- и экстраполяции данных сети постов натурного наблюдения на всю исследуемую территорию;- take into account as much as possible all sources of atmospheric air pollution when inter- and extrapolating data from a network of field observation posts to the entire study area;

- максимально нивелируя недостатки и используя достоинства расчетного и натурного методов, добиться повышения соответствия данных о загрязнении атмосферного воздуха, полученных с помощью расчетов рассеивания по методике ОНД-86 и данных по реальным концентрациям загрязняющих веществ, полученных с помощью лабораторных замеров на местности;- as much as possible mitigating the shortcomings and using the advantages of calculation and full-scale methods, to increase the consistency of data on air pollution obtained using dispersion calculations according to the OND-86 method and data on actual concentrations of pollutants obtained using laboratory measurements on the ground;

- использовать верифицированные данные для точной характеристики качества атмосферного воздуха, определять зоны повышенного загрязнения атмосферного воздуха вредными химическими веществами, выделять проблемы и приоритеты в вопросе качества атмосферного воздуха на исследуемой территории.- use verified data to accurately characterize the quality of atmospheric air, identify areas of increased air pollution by harmful chemicals, highlight problems and priorities in the issue of atmospheric air quality in the study area.

Таблица 1Table 1 Фрагмент измеренных максимально-разовых концентраций в точках расположения постов замеровA fragment of the measured maximum single concentrations at the points of location of the measurement posts Координаты поста, мPost coordinates, m Концентрации веществ, мг/м³ The concentration of substances, mg / m ³ N постаN posts XX YY Азота диоксидNitrogen dioxide АммиакAmmonia Углерода оксидCarbon oxide ФенолPhenol ФормальдегидFormaldehyde Взвешенные веществаSuspended matter 1one 87818781 98019801 0,1200,120 0,1200,120 12,00012,000 0,0080.008 0,0650,065 0,4000.400 22 32743274 10801080 0,3900.390 0,4700.470 6,0006,000 0,0120.012 0,1620.162 0,4000.400 33 14391439 -3189-3189 0,6100.610 0,1600.160 32,00032,000 0,0200,020 0,1370.137 0,5000,500 4four -1022-1022 -1671-1671 0,3800.380 0,2000,200 6,0006,000 0,0090.009 0,1130.113 0,6000,600 55 -3919-3919 -6228-6228 0,3100.310 0,2000,200 5,0005,000 0,0200,020 0,0860,086 0,5000,500 66 -18425-18425 -764-764 0,4100.410 0,1900.190 4,0004,000 0,0120.012 0,1640.164 0,4000.400 77 35783578 -2062-2062 0,1300.130 0,3100.310 14,00014,000 0,0150.015 0,1090.109 0,4000.400

Таблица 2table 2 Фрагмент результатов расчетов концентрации распространения ряда химических загрязняющих веществ на исследуемой территорииA fragment of the results of calculations of the concentration distribution of a number of chemical pollutants in the study area Координаты узлов сеткиGrid Node Coordinates Концентрации веществ, мг/м³ The concentration of substances, mg / m ³ ХX YY Азота диоксидNitrogen dioxide АммиакAmmonia Углерода оксидCarbon oxide ФенолPhenol ФормальдегидFormaldehyde Взвешенные веществаSuspended matter -25540-25540 -16543-16543 0,015861190.01586119 0,003230800,00323080 0,157072250.15707225 0,000073550.00007355 0,001654170,00165417 0,001355600,00135560 -25440-25440 -16543-16543 0,015933810.01593381 0,003255890,00325589 0,157207000.15720700 0,000073940.00007394 0,001663860,00166386 0,001367100,00136710 -25340-25340 -16543-16543 0,016008560.01600856 0,003281300,00328130 0,157889550,15788955 0,000074320,00007432 0,001673350,00167335 0,001378800,00137880 -25240-25240 -16543-16543 0,016083450,01608345 0,003307020.00330702 0,157791100.15779110 0,000074690,00007469 0,001682640,00168264 0,001390690.00139069 -25140-25140 -16543-16543 0,016158380.01615838 0,003333070,00333307 0,158595450.15859545 0,000075050.00007505 0,001691820.00169182 0,001402770.00140277 -25040-25040 -16543-16543 0,016241570.01624157 0,003359440,00335944 0,158702800.15870280 0,000075530,00007553 0,001703500.00170350 0,001415050.00141505 -24940-24940 -16543-16543 0,016322290.01632229 0,003386140,00338614 0,159198650.15919865 0,000076030.00007603 0,001715000,00171500 0,001427540,00142754 -24840-24840 -16543-16543 0,016402750.01640275 0,003413170,00341317 0,159504850.15950485 0,000076520.00007652 0,001726290,00172629 0,001440240,00144024 -24740-24740 -16543-16543 0,016483800.01648380 0,003440540,00344054 0,159706750.15970675 0,000077020.00007702 0,001737730,00173773 0,001453160.00145316 -24640-24640 -16543-16543 0,016563970.01656397 0,003468250,00346825 0,160204450,16020445 0,000077500.00007750 0,001748630,00174863 0,001466930,00146693 -24540-24540 -16543-16543 0,016643900.01664390 0,003496290,00349629 0,160126800.16012680 0,000077980.00007798 0,001759290.00175929 0,001480990,00148099 -24440-24440 -16543-16543 0,016723590.01672359 0,003524680,00352468 0,160808100,16080810 0,000078440,00007844 0,001769720,00176972 0,001495300,00149530 -24340-24340 -16543-16543 0,016803000.01680300 0,003553430.00355343 0,160631250,16063125 0,000078890.00007889 0,001779890.00177989 0,001509840.00150984 -24240-24240 -16543-16543 0,016882080.01688208 0,003582540,00358254 0,161321700.16132170 0,000079330,00007933 0,001789780,00178978 0,001524650,00152465 -24140-24140 -16543-16543 0,016964620.01696462 0,003612020,00361202 0,161304050.16130405 0,000079770,00007977 0,001801110.00180111 0,001539700,00153970 -24040-24040 -16543-16543 0,017050170.01705017 0,003641860.00364186 0,161750150.16175015 0,000080190.00008019 0,001813680,00181368 0,001555030.00155503 -23940-23940 -16543-16543 0,017135460.01713546 0,003672080.00367208 0,161884600.16188460 0,000080600.00008060 0,001826020.00182602 0,001570620,00157062 -23840-23840 -16543-16543 0,017222000.01722200 0,003702680.00370268 0,162098000.16209800 0,000081160.00008116 0,001838110,00183811 0,001586490,00158649 -23740-23740 -16543-16543 0,017309930.01730993 0,003733670,00373367 0,162377300.16237730 0,000081730.00008173 0,001849930,00184993 0,001602640.00160264 -23640-23640 -16543-16543 0,017397440.01739744 0,003765040,00376504 0,162369000.16236900 0,000082300,00008230 0,001861450,00186145 0,001619070.00161907 -23540-23540 -16543-16543 0,017484540.01748454 0,003796810.00379681 0,162786000.16278600 0,000082850.00008285 0,001872690,00187269 0,001635800,00163580

Таблица 3Table 3 Фрагмент рассчитанных коэффициентов соответствия в точках расположения постов замеровA fragment of the calculated coefficients of compliance at the points of location of the measurement posts Координаты поста, мPost coordinates, m Коэффициент соответствияCompliance rate N постаN posts XX YY Азота диоксидNitrogen dioxide АммиакAmmonia Углерода оксидCarbon oxide ФенолPhenol ФормальдегидFormaldehyde Взвешенные веществаSuspended matter 1one 87818781 98019801 2,022.02 26,6326.63 19,1719.17 23,5723.57 6,296.29 18,2618.26 22 32743274 10801080 2,502,50 76,8676.86 19,6219.62 35,4735.47 3,423.42 22,4322.43 33 14391439 -3189-3189 2,582,58 7,847.84 107,11107.11 15,2815.28 2,492.49 34,2034,20 4four -1022-1022 -1671-1671 2,262.26 11,6211.62 10,0310.03 18,9818.98 1,831.83 15,6315.63 55 -3919-3919 -6228-6228 2,742.74 16,6116.61 16,9316.93 42,9642.96 2,732.73 19,1119.11 66 -18425-18425 -764-764 10,4810.48 20,5120.51 6,446.44 18,6418.64 23,5123.51 89,5889.58 77 35783578 -2062-2062 0,850.85 32,4232,42 75,2275.22 25,7425.74 8,258.25 23,0723.07

Таблица 4Table 4 Результат интерполяции коэффициентов соответствия для узловых точек, расположенных внутри системы треугольниковResult of interpolation of matching coefficients for nodal points located inside a system of triangles Координаты узлов сеткиGrid Node Coordinates Коэффициент соответствияCompliance rate ХX YY Азота диоксидNitrogen dioxide АммиакAmmonia Углерод а оксидCarbon A Oxide ФенолPhenol ФормальдегидFormaldehyde Взвешенные веществаSuspended matter -25540-25540 -16543-16543 10,4796710,47967 16,6070316.60703 6,4359366,435936 42,9503742,95037 23,5102823,51028 89,5765789.57657 -25440-25440 -16543-16543 10,4796710,47967 16,6071316,60713 6,4359356,435935 42,9537542,95375 23,5103923,51039 89,5764889.57648 -25340-25340 -16543-16543 10,4796410,47964 16,6071416,60714 6,4359366,435936 42,9628642.96286 23,5103223,51032 89,5764489.57644 -25240-25240 -16543-16543 10,4796510,47965 16,607116.6071 6,435946,43594 42,9508642,95086 23,5100823.51008 89,576489.5764 -25140-25140 -16543-16543 10,479710,4797 16,6072116,60721 6,4359356,435935 42,9580342.95803 23,5101823.51018 89,5763489,57634 -25040-25040 -16543-16543 10,4796510,47965 16,6072316,60723 6,4359366,435936 42,9630642.96306 23,5104223,51042 89,5763489,57634 -24940-24940 -16543-16543 10,4796610,47966 16,6071116,60711 6,4359346,435934 42,9567342.95673 23,510223.5102 89,5764789.57647 -24840-24840 -16543-16543 10,4796510,47965 16,6071416,60714 6,4359366,435936 42,9560942.95609 23,5099523.50995 89,5760489.57604 -24740-24740 -16543-16543 10,4796810,47968 16,6069916,60699 6,4359336,435933 42,9628742.96287 23,5099823.50998 89,5765189.57651 -24640-24640 -16543-16543 10,4796710,47967 16,6072216,60722 6,4359396,435939 42,9548442.95484 23,5104123,51041 89,5761989,57619 -24540-24540 -16543-16543 10,479710,4797 16,6070316.60703 6,4359376,435937 42,9597342,95973 23,5100523.51005 89,5765789.57657 -24440-24440 -16543-16543 10,4796910,47969 16,6071816,60718 6,4359386,435938 42,9627742,96277 23,5099323.50993 89,57689,576 -24340-24340 -16543-16543 10,3707110,37071 16,6070516.60705 6,5837256.583725 42,9585542,95855 23,2177323.21773 89,5763889,57638 -24240-24240 -16543-16543 10,370710,3707 16,6072116,60721 6,5837276.583727 42,9597942,95979 23,2173823,21738 89,5766289.57662 -24140-24140 -16543-16543 10,2617110,26171 16,6070516.60705 6,7315176.731517 42,9610142,96101 22,9247522,92475 89,5765489.57654 -24040-24040 -16543-16543 10,2617210,26172 16,6071716,60717 6,7315186.731518 42,9604742,96047 22,9246622,92466 89,5764189.57641 -23940-23940 -16543-16543 10,261710,2617 16,6072116,60721 6,7315176.731517 42,9528542.95285 22,9247222,92472 89,5760989.57609 -23840-23840 -16543-16543 10,1527110.15271 16,6071616,60716 6,8793086,879308 42,9521942.95219 22,6324922,63249 89,5763689,57636 -23740-23740 -16543-16543 10,1527310.15273 16,6069816.60698 6,8793056,879305 42,9585242.95852 22,6322122,63221 89,5765789.57657 -23640-23640 -16543-16543 10,0437210,04372 16,6069916,60699 7,0270997.027099 42,9526142.95261 22,3395722,33957 89,5761189,57611 -23540-23540 -16543-16543 10,0437310,04373 16,607116.6071 7,0270977.027097 42,9571542,95715 22,3395222,33952 89,5763589,57635

Таблица 5Table 5 Результаты аппроксимированных полей концентраций ряда химических загрязняющих веществ на исследуемой территорииThe results of approximated concentration fields of a number of chemical pollutants in the study area Координаты узлов сеткиGrid Node Coordinates Концентрации веществ, мг/м³ The concentration of substances, mg / m ³ ХX YY Азота диоксидNitrogen dioxide АммиакAmmonia Углерода оксидCarbon oxide ФенолPhenol ФормальдегидFormaldehyde Взвешенные веществаSuspended matter -25540-25540 -16543-16543 0,1662200.166220 0,0536540,053654 1,0109071,010907 0,0031590.003159 0,0388900,038890 0,1214300.121430 -25440-25440 -16543-16543 0,1669810,166981 0,0540710,054071 1,0117741,011774 0,0031760.003176 0,0391180,039118 0,1224600.122460 -25340-25340 -16543-16543 0,1677640.167764 0,0544930.054493 1,0161671,016167 0,0031930.003193 0,0393410,039341 0,1235080.123508 -25240-25240 -16543-16543 0,1685490.168549 0,0549200.054920 1,0155341.015534 0,0032080.003208 0,0395590,039559 0,1245730.124573 -25140-25140 -16543-16543 0,1693350.169335 0,0553530,055353 1,0207101,020710 0,0032240,003224 0,0397750,039775 0,1256550.125655 -25040-25040 -16543-16543 0,1702060,170206 0,0557910,055791 1,0214011,021401 0,0032450,003245 0,0400500,040050 0,1267550.126755 -24940-24940 -16543-16543 0,1710520.171052 0,0562340,056234 1,0245921,024592 0,0032660,003266 0,0403200,040320 0,1278740.127874 -24840-24840 -16543-16543 0,1718950.171895 0,0566830.056683 1,0265631,026563 0,0032870,003287 0,0405850,040585 0,1290110.129011 -24740-24740 -16543-16543 0,1727450.172745 0,0571370,057137 1,0278621,027862 0,0033090.003309 0,0408540,040854 0,1301690,130169 -24640-24640 -16543-16543 0,1735850.173585 0,0575980,057598 1,0310661,031066 0,0033290.003329 0,0411110.041111 0,1314020.131402 -24540-24540 -16543-16543 0,1744230.174423 0,0580630,058063 1,0305661,030566 0,0033500,003350 0,0413610.041361 0,1326620.132662 -24440-24440 -16543-16543 0,1752580.175258 0,0585350.058535 1,0349511,034951 0,0033700,003370 0,0416060,041606 0,1339430.133943 -24340-24340 -16543-16543 0,1742590.174259 0,0590120.059012 1,0575521.057552 0,0033890,003389 0,0413250,041325 0,1352460.135246 -24240-24240 -16543-16543 0,1750790.175079 0,0594960.059496 1,0620981,062098 0,0034080.003408 0,0415540.041554 0,1365730.136573 -24140-24140 -16543-16543 0,1740860.174086 0,0599850,059985 1,0858211,085821 0,0034270,003427 0,0412900.041290 0,1379210.137921 -24040-24040 -16543-16543 0,1749640.174964 0,0604810,060481 1,0888241,088824 0,0034450,003445 0,0415780.041578 0,1392940.139294 -23940-23940 -16543-16543 0,1758390.175839 0,0609830,060983 1,0897291,089729 0,0034620,003462 0,0418610.041861 0,1406900,140690 -23840-23840 -16543-16543 0,1748500.174850 0,0614910.061491 1,1151221,115122 0,0034860,003486 0,0416010.041601 0,1421120.142112 -23740-23740 -16543-16543 0,1757430.175743 0,0620050,062005 1,1170431,117043 0,0035110,003511 0,0418680.041868 0,1435590.143559 -23640-23640 -16543-16543 0,1747350.174735 0,0625260.062526 1,1409831,140983 0,0035350,003535 0,0415840.041584 0,1450300.145030 -23540-23540 -16543-16543 0,1756100.175610 0,0630540,063054 1,1439131,143913 0,0035590,003559 0,0418350.041835 0,1465290.146529

Источники информацииInformation sources

1. Надежкина Е.В. и др. Практикум по экологии и химии окружающей среды. Пенза, 2003. - с.193.1. Nadezhkina E.V. and others. Workshop on ecology and environmental chemistry. Penza, 2003 .-- p. 193.

2. Патент РФ №2346270.2. RF patent No. 2346270.

3. Патент РФ №2132606.3. RF patent No. 2132606.

4. Патент РФ №2018156.4. RF patent No. 2018156.

5. Патент РФ №1804482.5. RF patent No. 1804482.

6. Указания по расчету рассеивания в атмосфере вредных веществ, содержащихся в выбросах предприятий. СН 369-74. - М.: Стройиздат, 1974, с.41.6. Guidelines for the calculation of dispersion in the atmosphere of harmful substances contained in emissions of enterprises. CH 369-74. - M .: Stroyizdat, 1974, p. 41.

7. Программа «Эфир-5» и инструкция по автоматизированному расчету загрязнения атмосферы вредными выбросами промышленных предприятий с целью установления ПДВ (ВСВ). - М., 1983, с.1437. The program "Ether-5" and instructions for the automated calculation of atmospheric pollution by harmful emissions from industrial enterprises with the aim of establishing MPE (EN). - M., 1983, p.143

8. Авторское свидетельство РФ №1008685.8. Copyright certificate of the Russian Federation No. 1008685.

Claims

The method of spatial quantitative assessment of the level of atmospheric air pollution, according to which the territory that needs to be investigated for the state of the level of atmospheric air pollution is selected, in the studied territory, full-scale instrumental measurements of pollutant concentrations in atmospheric air are carried out at the points of measurement with fixing the date and time of sampling air and meteorological characteristics of the atmosphere at the time of sampling the specified sample, characterized in that the map is the following territory is covered with a regular grid, nodal points are identified at the intersection of the grid lines and on the indicated map the location of the points at which field measurements of pollutant concentrations were carried out, all sources of atmospheric air pollution in the studied territory are identified and data are collected on the emission parameters from the indicated sources of atmospheric air pollution, perform the calculation of surface concentrations of pollutants at the points of field measurements and at the nodal points of a given reg ular grid from the indicated sources of atmospheric air pollution using standard mathematical models and software, for each point where data are available for both dispersion calculation and field measurements, the correspondence coefficient is determined as the ratio of the measured concentration to the calculated one, then the field measurement points of the concentrations of pollutants are combined on the map with disjoint segments in triangles, forming a system of triangles with vertices at the points of field measurements, for each triangle p they solve a plane equation with the establishment of equation coefficients depending on the x and y coordinates of the vertices of the triangle — the points of field measurements, and the values of the correspondence coefficients in them; then, each nodal point of the computational grid with coordinates x _i and y _i is assigned to some triangle of the formed system of triangles or state that it lies outside the specified system triangles for each nodal point of coordinates x _i and y _i, lying inside the triangle system compliance was calculated by the plane equation coefficient with of the corresponding triangle, for the nodal points lying outside the system of triangles, the calculation of the correspondence coefficient is performed by extrapolation, for this the values of the correspondence coefficient at the nodal point are taken equal to the correspondence coefficients at the nearest point lying on the outer boundary of the triangle system, previously calculated surface concentrations of pollutants in the nodal points points of a given regular grid are multiplied by the obtained correspondence coefficients to obtain a specified concentration of pollutants ETS at the nodal points of the grid, and then build a map of the spatial distribution of refined pollutant concentration at which quantitated the level of air pollution in the study area.