Алгоритм выбора модели рассеивания вентиляционных выбросов агропромышленных предприятий

Исследование посвящено разработке типового алгоритма выбора модели рассеивания в атмосфере загрязняющих веществ, содержащихся в вентиляционных выбросах животноводческих предприятий. Анализ научных источников показывает, что какой-либо универсальной модели, которую можно применить для расчета концентрации загрязняющих веществ в различных условиях, не существует. Проведен сравнительный анализ трех основных классов моделей рассеивания – стационарные гауссовы, нестационарные лагранжевы и эйлеровы. Установлено, что, например, в условиях равнины лучше всего использовать гауссовы модели, однако они дают очень большие погрешности в расчетах при нестационарности метеорологических условий. Лагранжевы модели, отслеживающие движение каждой частицы, способны работать и при изменении атмосферных условий, а также при различных видах рельефа, но требуют большого количества исходных данных. Эйлеровы модели, являющиеся наиболее точными с точки зрения получаемых результатов, имеют очень большую вычислительную сложность и обычно применяются только для характеристики крупномасштабных процессов. Кроме того, для выбора оптимальной модели рассеивания важно определить иерархию факторов по степени их влияния на выбор модели, а сам выбор класса модели при этом должен начинаться с наиболее сложного фактора среди основных групп. Практика показывает, что факторами, оказывающими наиболее значимое влияние на процесс рассеивания, являются характеристики источника выброса загрязняющих веществ, метеоусловия, установившиеся в районе нахождения источника, рельеф местности и характер подстилающей поверхности, химические свойства загрязняющих веществ. С учетом того, что вариации перечисленных факторов могут быть значительными, алгоритм выбора модели рассеивания должен состоять как минимум из двух блоков, делящихся на отдельные этапы. Сначала в зависимости от цели и задачи исследования, а также от результатов анализа влияния основных факторов на процесс рассеивания выбирается класс модели. Затем по уточненным предварительным данным о рельефе местности, подстилающей поверхности, метеоусловиях, характеристиках и типе источника загрязнения, а также о свойствах загрязняющих веществ выбирается конкретная модель рассеивания.

1. Fang S., Wu J., Li H. Performance comparison of Gaussian and Lagrangian models for near-surface pollutant dispersion // Environmental Pollution. 2021. Vol. 289. P. 117–128. DOI: 10.1016/j.envpol.2021.117128.

2. Behera S.N., Sharma M. Atmospheric dispersion modeling of livestock ammonia emissions: model sensitivity and uncertainty // Science of the Total Environment. 2023. Vol. 857. P. 159– 173. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2022.159173.

3. Ницкая С.Г., Геренштейн А.В., Дрозин Д.А., Замышляева А.А., Елсаков С.М., Сурин В.А., Оленчикова Т.Ю., Басманов А.П. Некоторые подходы к моделированию рассеивания загрязняющих веществ в условиях городской застройки // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Химия. 2024. Т. 16. № 3. С. 171–181. DOI: 10.14529/chem240312.

4. Алексеева М.Н., Федоров Д.В., Русских И.В., Ященко И.Г. Моделирование полей рассеивания загрязняющих веществ в атмосфере от факельных установок // Химия в интересах устойчивого развития. 2024. Т. 32. № 2. С. 113–121. DOI: 10.15372/KhUR2024537.

5. Яковлева О.В., Шмельков Ю.Б. Сравнительный анализ и валидация методических подходов к гауссовой модели переноса загрязняющих веществ // Ядерная и радиационная безопасность. 2025. № 2 (116). С. 57–71. DOI: 10.26277/SECNRS.2025.116.2.004.

6. Сафронов А.Н., Чернышев А.В. Влияние метеорологических факторов на динамику PM2.5 в городских условиях // Атмосферный воздух. 2021. № 4. С. 18–27.

7. Грушин А.А., Смирнов Д.А., Киселёв А.А. Влияние атмосферных осадков на концентрации взвешенных частиц в приземном слое воздуха // Оптика атмосферы и океана. 2022. Т. 35. № 4. С. 312–320.

8. Гаврилов А.М., Козлов В.С. Особенности турбулентного обмена в приземном слое атмосферы при различных типах стратификации // Оптика атмосферы и океана. 2022. Т. 35. № 5. С. 421–430.

9. Горбачёв В.И., Лебедев С.П. Влияние параметров источника выброса на точность расчетов по гауссовым моделям // Инженерная экология. 2023. № 4. С. 33–44. DOI: 10.24412/2713-2053-2023-4-33-44.

10. Сафронов А.Н., Чернышев А.В. Влияние химического состава аэрозолей на их динамику в приземном слое // Атмосферный воздух. 2022. № 3. С. 12–21. DOI: 10.33075/air.2022.3.02.

11. Гаврилов А.М., Козлов В.С. Влияние подстилающей поверхности на структуру турбулентности в приземном слое // Оптика атмосферы и океана. 2023. Т. 36. № 3. С. 201–210.

12. Кузнецов А.Н., Лапин А.В. Влияние рельефа на перенос примесей в региональных моделях // Труды Главной геофизической обсерватории им. А.И. Воейкова. 2024. № 606. С. 55– 67. DOI: 10.31774/2222-1468-2024-606-55-67.

13. Седляров О.И., Бородина Е.С. Моделирование распространения загрязняющих веществ в приземном слое атмосферы с учетом влияния застройки и рельефа местности // Промышленные процессы и технологии. 2022. Т. 2. № 2 (4). С. 8–25. DOI: 10.37816/2713-0789-2022-2-2(4)-8-25.

14. Holmes N., Morawska L. A review of dispersion modelling and its application to livestock emissions // Atmospheric Environment. 2021. Vol. 13. N 2. P. 58–69. DOI: 10.1002/9781118945568.

15. Zannetti P. Air pollution modeling: theories, computational methods and available software. Bergen, 2020. DOI: 10.13140/RG.2.2.27944.65289.