Прикладные аспекты аварийных выбросов в атмосферу

При разрушении атмосферной инверсии температуры и появлении ветра вся накопленная активная масса полютанта будет распространяться и рассеиваться в направлении ветра в соответствии с параметрами устойчивости атмосферы по траектории движения загрязненных воздушных масс.

Следует иметь в виду, что замена реальных выбросов на некоторые эквивалентные может привести к появлению некоторых ошибок. Например, не вполне корректно продолжительный выброс превращать в эквивалентный кратковременный, при котором не учитывается разбавление примеси вследствие изменения направления ветра за время протекания аварии. Для корректного решения задачи с учетом сложной конфигурации вторичного атмосферного источника последний разбивается на совокупность одиночных «простых» — объемных или площадных источников с заданной интенсивностью выброса. Это позволяет провести расчет суммарного поля концентраций от скомбинированного таким образом вторичного атмосферного источника по существующим методикам, заменив его суперпозицией одиночных источников.

Рис. 3.31. Распределение концентраций хлористого водорода в секторе распространения примесей при подрыве 3-х ракет РСД-10, 1,2 — расчет, 0 — экспериментальные данные при ликвидации 22.03.1988 г. в слабоустойчивой атмосфере.

В случае, когда облако, образовавшееся при кратковременном выбросе, перемещается по траектории движения воздушных масс, переходя из зоны одной категории устойчивости атмосферы в другую, представляется возможным использование следующего методического приема. Сечение поля концентраций облака, полученное при одних метеоусловиях, трансформируется во вторичный атмосферный источник с разбиением на единичные источники. Расчет концентраций от совокупности выбросов этих источников производится уже при других метеоусловиях (например, по методике МАГАТЭ [81]).

Глава IV Примеры построения математических моделей опасных атмосферных явлений

Математическое моделирование физических характеристик атмосферных образований при аварийных ситуациях разной природы и с рабочими телами разных видов является составной частью более общей проблематики математического моделирования в экологии, развитие которой в последние годы получило мощный импульс [18–23]. Эта отрасль знаний — достаточно обширная область исследования и по выбору объектов моделирования, и по набору методов, и по спектру решаемых задач. Предлагаемые читателю в этом разделе примеры построения математических моделей атмосферных выбросов не претендуют на охват всех аспектов моделирования поставленной проблемы. Они обращают внимание на наиболее продуктивный и перспективный, по нашему мнению, метод — моделирование с помощью дифференциальных уравнений.

Этот метод, как и любой другой, безусловно, обладает своими достоинствами и недостатками. В частности, дифференциальные или разностные уравнения позволяют описывать динамику процессов в режиме реального времени, тогда как вариационные методы, как правило, предсказывают лишь конечное стационарное состояние системы или сообщества. Но на пути имитаций физических процессов с помощью уравнений возникают трудности как принципиального, так и технического характера.

Принципиальная трудность состоит в том, что не существует систематических правил вывода самих уравнений. Процедуры их составления основываются на полуэмпирических закономерностях, правдоподобных рассуждениях, аналогиях и искусстве составителя модели. Технические трудности связаны с высокой размерностью задач по моделированию сообществ. Для существенно многовидовых сообществ, потребляющих многочисленные ресурсы, требуется подбор сотен коэффициентов и анализ систем из десятков уравнений. При работе с системами из десятков и более дифференциальных уравнений оказывается, что проследить причинные связи для отладки, исключения ошибок и интерпретаций результатов в системе уравнений также сложно, как и в реальной экосистеме. В конце концов, оказывается, что исследователь не может быть уверенным, чему он обязан полученными результатами: реальному положению вещей, ошибкам в исходных данных, недочетам алгоритма или еще чему-либо. Модели, основанные на экстремальных принципах, как правило, преодолевают тупиковую ситуацию размерности, но сохраняют произвол в выборе самих исходных принципов [173].

В общем случае важнейшими этапами аналитического моделирования является формирование концепции модели и составление уравнений, описывающих поведение системы; при этом происходит упрощение реальности, которое, однако, не должно влиять на наиболее существенные свойства реальной системы. Затем идет параметризация, т. е. определение количественных значений параметров. Осуществление этой задачи возможно тремя способами:

— получением предварительных оценок значений параметров на основе наблюдений;

— нахождением комбинаций параметров, отвечающих моделируемой ситуации, базирующимся на методах оптимизации параметров;