Совершенствование оценки пылевого загрязнения атмосферы урбанизированных территорий с учетом плотности застройки

Во введении обоснована актуальность выбранной темы, степень ее разрабо-
танности, сформулирована цель и поставлены задачи исследования, показаны
новизна, теоретическая и практическая значимость работы, приведены методо-
логия и методы диссертационного исследования, положения, выносимые на за-
щиту, обоснована степень достоверности и показана апробация работы.
В первой главе дана оценка современного состояния вопроса и выбраны
направления исследования. Экологическая безопасность городской среды в зна-
чительной степени определяется загрязнением атмосферы твердыми частицами,
существенная часть которых поступает вместе с выбросами предприятий строи-
тельной индустрии.
При исследовании процессов переноса примесей в атмосфере на территории
города необходимо учитывать характеристики городской застройки, т.е.
плотность застройки, размеры строений, способ их расположения, которые в зна-
чительной мере определяют ветровой режим на урбанизированной территории,
что учитывается не всеми известными моделями рассеивания твердых частиц в
атмосфере.
Кроме того, показатели загрязнения атмосферы города обладают значитель-
ной временной изменчивостью, в том числе и сезонной, поэтому
для полной характеристики состояния атмосферы урбанизированной террито-
рии необходимо разрабатывать динамические статистические модели.
Во второй главе исследованы особенности рассеивания пыли в воздухе ур-
банизированной территории с учетом плотности застройки. Наиболее неблаго-
приятен для здоровья людей район, где в атмосфере максимально содержание
мелкодисперсной пыли. Целесообразно изучить особенности рассеивания пыли
именно в таком районе.
С этой целью исследован дисперсный состав пыли по районам города Волго-
града. Для проведения анализа были отобраны пробы пыли в Центральном, Крас-
ноармейском и Краснооктябрьском районах г. Волгограда, отличающихся по
экологическому состоянию, техногенной нагрузке, особенностями застройки.
Отбор проб проводили в 10 точках один раз в неделю в течение 12 месяцев с
учетом пиковой нагрузки автотранспорта. Точки отбора проб выбраны так,
чтобы учесть максимальную техногенную нагрузку района. Число проб выбрано
таким образом, чтобы обеспечить доверительную вероятность выборки на
уровне 95%. Дисперсный состав определялся методом микроскопии.
Проведенный анализ показал, что наибольшее содержание мелкодисперсных
частиц в атмосфере, представляющих значительную опасность для человека, ха-
рактерно для Красноармейского района (РМ10 =85%,РМ2,5 =3 %), дальнейшие ис-
следования проводились в этом районе города. Интегральные функции распре-
деления массы частиц по диаметрам даны на рис. 1 .
D(dЧ ), %

dЧ , мкм

Рис.1. Интегральная функции распределения массы частиц по диаметрам в
пробах, отобранных в Красноармейском районе г. Волгограда

Для общей оценки влияния застройки городских поселений на рассеивание
вредных веществ использовали нормативный показатель плотности застройки
территориальных зон – коэффициент плотности застройки, т.е. отношение пло-
щади всех зданий и сооружений к площади квартала или участка.
При исследовании применен метод зонирования, т.е. неоднородная город-
ская территория была представлена в виде набора «квазиоднородных зон», каж-
дая из которых имела одинаковое значение коэффициента плотности застройки.
На территории Красноармейского района г. Волгограда были выделены «квази-
однородные зоны» с коэффициентом плотности застройки Кп = 0,5(зона за-
стройки малоэтажными и многоквартирными жилыми домами до 4 этажей ), Кп
= 0,8 (зона застройки малоэтажными и многоквартирными жилыми домами до 4
этажей на территориях, планируемых к реорганизации), Кп = 1,0(застройки мно-
гоэтажными многоквартирными жилыми домами 5 этажей и выше), Кп = 1,4(зона
смешанной застройки жилыми домами). Коэффициент плотности застройки при-
нимали на основе утвержденных региональных нормативов градостроительного
проектирования по Волгоградской области.
Для исследования влияния гидрометеорологических параметров и плотности
застройки на рассеивание пыли был использован метод корреляционно – регрес-
сионного анализа. В качестве основных влияющих факторов были выбраны:
удельная нагрузка загрязнения пылью на атмосферу рассматриваемой «квазиод-
нородной зоны» (Р), температура воздуха (Т), влажность(W), скорость ветра (V),
и коэффициент плотности застройки рассматриваемой «квазиоднородной зоны»
(Кп). Удельная нагрузка загрязнения пылью на атмосферу «квазиоднородной
зоны» Р оценивалась по балансовой методике В.Н. Азарова – Т.В. Донцовой .
Экспериментальные наблюдения проводили по ГОСТ 17.2.3.01-86, РД 52.04.186-
89 по полной программе в 1,7,13,19 часов на протяжении 2013-2017 гг. Число
замеров выбрано таким образом, чтобы обеспечить доверительную вероятность
выборки на уровне 95%.
Для определения корреляционной связи между концентрацией пыли и варь-
ируемыми факторами были построены парные диаграммы рассеивания и проана-
лизированы парные корреляции. Тесноту связи между рассматриваемыми фак-
торами оценивали по коэффициенту корреляции Пирсона (табл.1).

Таблица 1 – Однопараметрические регрессионные зависимости между кон-
центрацией пыли и варьируемыми факторами
Величина достоверности
Вид зависимости
аппроксимации
C = 5,278e0,0075TR² = 0,73
C = 5,0836e-0,001WR² = 0,61
C = 7,2761-0,288VR² = 0,899
C = 0,785e1,0166 КпR² = 0,7927

Наиболее сильная взаимосвязь наблюдается между концентрацией пыли и
коэффициентом плотности застройки (r = 0,7927), концентрацией пыли и скоро-
стью ветра (r = 0,899).
Для установления связи между всеми исследуемыми величинами был приме-
нен метод множественной корреляции. Уравнение регрессии в стандартном мас-
штабе имеет вид:

С = 1,706 – 0,006Т + 0,067 W- 0,212 V – 0,0002 Кп +0,15Р(1)

Значимость коэффициентов проверялась по критерию Стьюдента. Табличное
значение критерия tтабл=2,6, расчетные t1=3,14, t2=2,8, t3=5,16, t4=2,97, t5=4,18 со-
ответственно. Так как расчетные значение критерия превышают его табличное
значение, все коэффициенты значимы. Проверка полученного уравнения по кри-
терию Фишера показала его адекватность (табличное значение критерия Фишера
для уровня значимости 0,05 составляет 5,15, расчетное значение 3,4).
На основе полученной зависимости (1) можно осуществлять прогноз концен-
трации пыли в воздухе при изменении гидрометеорологических параметров и
плотности застройки (рис. 3).
С учетом полученной зависимости (1) можно также прогнозировать неканце-
рогенный риск немедленных и хронических эффектов с учетом плотности за-
стройки и метеорологических факторов.
Неканцерогенный риск хронических и немедленных эффектов рассчитан по
общеизвестным формулам:
 ln0,84C
R= 1-eхp ()b(2)
 K 3 ПДК сс 
Prob
 С2
R1=
2
ехр  –
 2
dс ,

(3)

где C- среднесуточная концентрация загрязняющего вещества, определяема по
формуле (1), мг/м3; ПДКСС-предельно допустимая среднесуточная концентрация,
мг/м3; К3- коэффициент запаса; b- коэффициент изоэффективности, Prob – веро-
ятность наступления нежелательного исхода, определяемая в зависимости от
класса опасности вещества.
4
к=0,8
3к=1,5
123456789101112

Рис.2. Прогноз концентрации пыли в воздухе на 2022г при различном коэф-
фициенте плотности застройки
По формулам (1-3) можно прогнозировать неканцерогенный риск немедлен-
ных и хронических эффектов от воздействия пыли мелкодисперсных частиц
РМ2,5 и РМ 10 Концентрацию мелкодисперсных частиц РМ2,5(С1) и РМ10(С2) в воз-
духе определяли экспериментально, исходя из анализа дисперсного состава пыли
, например, отобранной в «квазиоднородные зонах» Красноармейского района
г. Волгограда с Кп = 0,5, Кп = 0,8, Кп = 1,0,Кп = 1,4 (рис. 3).
Для зон с коэффициентом плотности застройки Кп = 1,4

С1= D(2,5мкм)С = 0,05 С(4)

С2 = D(10мкм) С = 0,85 С(5)

где С находится по зависмимости (1).

D(d ), %
Ч

d , мкм
Ч

Рис. 3. Средние интегральные функции распределения массы частиц пыли по
диаметрам 1- Кп = 1,4; 2 – Кп = 1,0; 3 – Кп = 0,8; 4 – Кп = 0,5 (Красноармейский
район)

На рис. 4 приведен прогноз неканцерогенного риска хронических и немед-
ленных эффектов на 2022 год для жителей Красноармейского района г. Волго-
града при К = 1,5.
0,5
0,45
0,4
0,35
0,3
0,25Rn

0,2Rch

0,15
0,1
0,05
123456789101112

Рис. 4. Прогноз неканцерогенного риска хронических (Rch) и немедлен-
ных(Rn) эффектов на 2022 г для жителей Красноармейского района г. Волгограда
при коэффициенте плотности застройки Кп = 1,5

В третьей главе рассматриваются вопросы оценки и прогноза загрязнения
атмосферы города твердыми частицами на основе подхода Байеса.
Обычно качество воздуха оценивается по замерам на стационарных постах
экологических служб, которые располагаются не во всех районах города, и разо-
вых замерах на маршрутных постах, поэтому такая оценка по всему городу яв-
ляется достаточно усредненной. Значительная изменчивость концентрации пыли
по районам города, и недостаточное количество замеров увеличивают вероят-
ность ошибки при оценке запыленности воздуха в населенном пункте в целом.
Повысить достоверность оценки качества объектов окружающей среды можно,
используя подход Байеса.
Пусть событие А – концентрация пыли в районе 1, на территории которого
есть стационарный пост, превышает предельно допустимую концентрацию
(ПДК), под событием В будем понимать превышение ПДК пыли в районе 2, где
стационарный пост отсутствует. Исходя из теоремы Байеса можно определить
вероятность превышения ПДК в районе В при условии , что стационарный пост
в районе А зарегистрировал такое превышение , проводить дополнительные экс-
периментальные замеры в районе В не требуется.
В этом случае, формула Байеса запишется в виде
Р( А | В) Р( В)
Р(В А)=(6)
Р( А)

где Р(А В)- функция правдоподобия, описывающая распределение случайной
величины А при фиксированном значении В, Р(В А)-апостериорная расчетная
плотность вероятности, Р(А)=  Р(А В)Р(В)dB- безусловная плотность вероят-


ности ( нормирующий множитель ), Р(В)- априорная плотность вероятности;
 – область определение параметра В.
Если n – общее число наблюдений за концентраций пыли в воздухе; s- число
замеров, где концентрация превышает ПДК (s n ) ; k = (n – s) – число замеров,
где концентрация не превышает ПДК, то при реализации подхода Байеса экспе-
s
риментальная оценка вероятности составит R  .Далее индекс 0 соответствует
n
экспериментальным данным района без стационарного поста (априорная инфор-
мация), 1 – данные по району, имеющему стационарный пост.
Байесовская оценка по объединенной выборке наблюдений в двух районах
представляет собой оценку вероятности по частоте:
s sn0 n0 
RБ  0=R  (1 ) RП(7)
n0  n n0  nn0  n
 s0 s
гдеR0 = , R П =(8)
n0n
Подход Байеса позволяет получить корректные результаты только при усло-
вии однородности объединяемых величин, что не всегда достижимо, так как ис-
ходные экспериментальные данные зачастую статистически неоднородны.
Представляет интерес для оценки и прогноза качества воздуха урбанизирован-
ной территории апробировать известную методику с использованием байесов-
ского подхода и смеси распределений, которая показала хорошие результаты при
оценке качества воды в водоеме.
Тогда функцию правдоподобия целесообразно представить биномиальным
распределением
n!
P( s | n , Rп )=RПs (1  RП ) n  s(9)
n!(n  s)!
где Rп- вероятность того, что концентрация пыли в воздухе превышает ПДК,
индекс «п» соответствует правдоподобию величины.
Достаточно часто априорные данные в исследованиях с применением под-
хода Байеса адекватно описывают бета-распределением:

Р0(R0)= В(а0,0)R 0 (1-R0) 
00 1
(10)

где В(а0, 0)- бета-функция с параметрами а0 ≥1, 0≥1, индекс 0 указывает принад-
лежность величины к априорному распределению.
Уравнение апостериорной вероятности того, что концентрация пыли в рас-
сматриваемом районе города превысит ПДК, имеет вид:

а 1
Р(RБ| s ,n) = В (а ,) R Б (1- RБ)β-1(11)

где а = а0 + m,  = 0 + n – s, индекс Б показывает значение величины по Байесу.
Плотность вероятности Роб при объединении экспериментальной и байесов-
ской выборок и аппроксимации биномиального распределения нормальным с
учетом степени статистической неоднородности может быть найдена по фор-
муле:
Роб (R) = α РБ(R)+ (1 – α  )Рп(R)(12)

α 0  α гр
α=(13)
1  α гр
где α0 – наблюдаемый уровень значимости ; αгр – уровень значимости на границе
поля допуска , αгр = [0,05  0,1].
Из (12) следует, что при α  = 1 используется апостериорная плотность веро-
ятности РБ(R) и для оценки используются данные объединенной выборки заме-
ров, при α  = 0 оценка идет по функции правдоподобия данных стационарного
поста Рп(R) .
С учетом (13), имеем:
n0  n0  
RОБ R0  (1 ) RП(14)
n0  nn0  n
Из выражений (7) и (14) следует вывод о возможности перераспределения
суммарного объема выборки в сторону уменьшения относительного априорного
объема (т.е. данных разовых замеров в районе 2, где нет стационарного поста) и
увеличения доли относительного объема замеров стационарного поста (район 1).
При необходимости объединения наблюдений в нескольких районах города по-
лученная оценка (14) рассматривается как априорная для последующего этапа.
Доверительный интервал ( Rпрогн 1, Rпрогн 2 ),описывающий границы изменения

экспериментальной оценкиRП ,находили по выражению: ( R0  u α/2пр[ Rпрогн ]),
где u α/2 – квантиль стандартного нормального распределения, прогнозируемая

оценка вероятности Rпрог н равна оценке априорной.
В табл.2 приведены результаты анализа качества атмосферного воздуха по
трем районам г. Волгограда (данные взяты на основании «Государственных до-
кладов о состоянии окружающей среды в г. Волгограде »).
Анализ приведенных данных показал, что объединенная оценка по сравне-
нию с байесовской смещается в сторону максимального правдоподобия за счет
приоритетного учета данных стационарного поста, 90% доверительный интер-
вал, в котором находятся истинные значения концентрации пыли, сужается, а это
повышает вероятность правильного вывода о качестве воздушной среды.

Таблица 2 – Результаты анализа качества воздуха на основе подхода Байеса
№РайонОценка 90% дове-αБайе- Объеди- 90% дове-
макси-ритель-сов- ненная рительный
мального ный ин-ская оценкаинтервал
правдопо- тервалоценобъединен-
добияоценкиканой оценки
1Вороши-0,2[0,2105-
ловский0,6124][0,330-
2Цен-0,45[0,382- 0,0094 0,325 0,40310,532]
траль-0,821]
ный
3Красно-0,25[0,2071-0,47730,3780,218[0, 211-
октябрь-0,5121]0,3587]
ский

Состояние атмосферы урбанизированной территории в значительной мере
зависит от времени года. Для выявления сезонных изменений проанализировано
содержание твердых частиц в воздухе г. Волгограда с 2006 по 2017 г. Данные
взяты на основе «Государственных докладов о состоянии окружающей среды в
г. Волгограде».
Для выявления основных тенденций изменения содержания С твердых ча-
стиц в атмосфере с течением времени разработаны динамические статистические
модели (ряды динамики). Уравнение динамики, полученное на основе метода
аналитического выравнивания, имеет вид:

С= 110,08-1,8087t(15)

где t – условное обозначение времени.
Для описания сезонных колебаний концентрации пыли С, которые представ-
ляют собой особый вид динамики, использовано разложение в ряд Фурье:

С= 5,62 – 0,05 cos t – 0,22 sin t(16)

В четвертой главе рассмотрены вопросы практического использования ре-
зультатов работы. Разработаны рекомендации по укрупненной оценке концен-
трации пыли в атмосфере города с учетом плотности застройки, которые были
использованы ООО «Ассоциация Экотехмониторинг» г. Волгоград.
С целью снижения содержания пыли в выбросах предприятий строительной
индустрии разработаны фильтрующие нетканые материалы для пористых эле-
ментов рукавных фильтров. На базе ООО «Управление ФасадРемонт Волго-
радгражданстрой» проведены опытно- экспериментальные исследования эф-
фективности применения нетканого фильтрующего материала при очистке вы-
бросов из производственных помещений. При проведении эксперимента ис-
пользовали симметричный план Вi для трех факторов (В3).
Критериями при исследовании были выбраны: у1 – эффективность улавлива-
ния пыли, η , % ; у2 – аэродинамическое сопротивление, Р, Па. В качестве варь-
ируемых факторов принимали: Q – расход газовоздушной смеси (ГВС) , м3/с(Х1);
C – концентрация пыли в газовоздушном потоке на входе в рукавный фильтр,
мг/м3 (Х2); h – высота рельефных выпуклостей фильтрующего материала, мм
(Х3).
В результате обработки экспериментальных данных были получены адекват-
ные уравнения регрессии, которые с учетом только значимых членов уравнения
в именованных величинах имеют вид:
Q  1700C4h  10Q  1700 2
  97,8  1,75()  0,37()  37,69()  1,34()
50032500
C4 2h  10 2
 1,34()  0,15()
(17)
Q  1700C4h  10Q  1700 C  4
Р  1927,58  10,01()  36,56()  172,07()  32,38()()
500325003
Q  1700 h  10h  10 2
 7,65()()  14,28()
50022

Полученные уравнения адекватны с доверительной вероятностью 95%. Про-
верка на адекватность осуществлялась по критерию Фишера [24]
Для более наглядного представления о закономерностях изменения парамет-
ров оптимизации при варьировании факторов были построены двумерные сече-
ния поверхностей отклика : у1 – эффективности улавливания пыли, и у2 – аэроди-
намического сопротивления, Р ( рис.5 ).
Рукавные фильтры прошли опытно – промышленные испытания при очистке
выбросов из производственных помещений ООО «Волгоград Фасадремонт Во-
лоградгражданстрой».

Концентрация
Расходг/м3
ГВС,м3
250015

2307,8

1367,0
2000
85.51137,7

89.1

1084,3

1500Расход
15 Концентрация
103
г/м150020002500 ГВС,м

аб
Рис.5. Зависимость эффективности улавливания пыли (%) от расхода ГВС и
концентрации пыли в ГВС при высоте выпуклостей 10мм (а) и аэродинамиче-
ского сопротивления (Па) от расхода ГВС и концентрации пыли в ГВС при вы-
соте рельефных выпуклостей 10 мм (б)

Эффективность улавливания по твердым частицам составила 97,2-98% . От-
носительная величина выброса уменьшилась в 1,8-2,7 раза.
Таблица 3 – Эффективность работы системы очистки выбросов
Аппараты очистки:ЭффективностьОтносительная
Циклон – 1ст,очистки %величина выброса
рукавный фильтр – 2ст.Мв/МПДВ
ДоПослеДоПослеДоПосле
внедрения внедрениявнедрениявнедрениявнедрения внедрения
МатериалВариант 188,397,21,30,69
рукавовВариант 288,3991,30,54
стандарт-
ныйВариант 388,398,81,30,44
Примечание: после внедрения – экспериментальный по вариантам соответственно.

Рассчитан предотвращенный эколого-экономический ущерб, который соста-
вил 795412,5 рубгод.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Сформулированы следующие итоги выполненного исследования:
1. На экологическую безопасность урбанизированной территории существен-
ное влияние оказывает состояние атмосферы. Процессы рассеивания примесей в
атмосфере над территорией города достаточно сложные и подвержены влиянию,
как метеорологические показатели, так и особенностей городской застройки. По-
казатели загрязнения атмосферы города обладают значительной временной из-
менчивостью, для полной характеристики состояния атмосферы урбанизирован-
ной территории необходимо разрабатывать динамические модели.
2. Уточнен дисперсный состав пыли, содержащейся в атмосфере районов го-
рода, характеризующихся различной техногенной нагрузкой и особенностями
застройки. Установлено, что дисперсный состав пыли, содержащейся в атмо-
сфере отдельных районов города, характеризующихся различной техногенной
нагрузкой и особенностями застройки, подчиняется логнормальному распреде-
лению.
3. Исследовано влияния плотности застройки и гидрометеорологических па-
раметров на рассеивание пыли в атмосферном воздухе городской среды. Для
оценки влияния застройки на концентрацию пыли в атмосфере предложено ис-
пользовать нормативный показатель плотности застройки территориальных зон
– коэффициент плотности застройки. При исследовании переноса загрязнения в
условиях городской застройки неоднородная территория складывалась из от-
дельных условных «квазиоднородных зон» с определенные значения коэффици-
ента плотности застройки.
Методом множественной корреляции получено уравнение регрессии, уста-
навливающее связь между концентрацией пыли в воздухе городской среды, кли-
матическими параметрами, удельной нагрузкой загрязнения пылью на атмо-
сферу рассматриваемой «квазиоднородной зоны», коэффициентом плотности за-
стройки, которое может быть использовано для расчета как фактических значе-
ний содержания пыли в атмосфере, так и осуществлять прогноз. Расчеты рассе-
ивания, в том числе и прогностические.
Дан прогноз загрязнения атмосферы г. Волгограда пылью на 2022 г. Опреде-
лен неканцерогенный риск хронических эффектов Rch и немедленных эффектов
Rn от воздействия пыли в зависимости от плотности застройки.
4. Показана возможность использования подхода Байеса в качестве теорети-
ческой основы алгоритма вероятностной оценки состояния атмосферного воз-
духа урбанизированных территорий при повышенной изменчивости концентра-
ции вредного вещества
При оценке и прогнозе загрязнения атмосферы районов города с разной плот-
ностью застройки апробирован подход Байеса, позволивший использовать для
анализа состояния воздушной среды района, не имеющего на своей территории
стационарных экологических постов, данные постов, находящихся в других рай-
онах и данные более ранних разовых замеров на маршрутных постах в рассмат-
риваемом районе.
5. Разработаны динамические статистические модели, описывающие особен-
ности изменения концентрации пыли в атмосфере г. Волгограда во времени и
при смене сезонов года.
6. Разработаны рекомендации по укрупненной оценке концентрации пыли в
атмосфере города с учетом плотности застройки, которые были использованы
ООО «Ассоциация Экотехмониторинг» г. Волгоград.
7.Разработаны фильтрующие нетканые материалы для пористых элементов
рукавных фильтров при очистке выбросов промышленных предприятий. Рукав-
ные фильтры прошли опытно-промышленные испытания при очистке выбросов
из производственных помещений ООО «Волгоград Фасадремонт Волоградграж-
данстрой».
Эффективность улавливания по твердым частицам составила (97,2-99)%. От-
носительная величина выброса уменьшилась в 1,8-2,7 раза.
В работе даны практические рекомендации по укрупненной оценке загрязне-
ния районов города с различной плотностью застройки, а также намечены пер-
спективы дальнейшей разработки темы, заключающиеся в возможности исполь-
зования полученных результатов для проведения более конкретных расчетов с
учетом ветрового режима на данной территории.