Wyznaczanie początkowego pola prędkości powietrza w modelu diagnostycznym

• Autorzy: Brzozowska L.

Warianty tytułu

EN

Determining the initial air velocity field in a diagnostic model

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Problemem niezwykle istotnym, związanym z transportem jest ocena jego oddziaływania na środowisko w związku z emisją i dyspersją zanieczyszczeń powstających w wyniku spalania paliw w silnikach. Modelowanie dyspersji zanieczyszczeń wiąże się z szeregiem zagadnień, spośród których podstawowym wymaganiem jest znajomość pola prędkości. W pracy przedstawiono wyniki analiz numerycznych, pokazujących wpływ wartości parametrów definiujących sposób interpolacji danych pomiarowych w celu wyznaczania początkowego pola prędkości powietrza, na dopasowane już, spełniające równanie ciągłości pole powietrza w modelu diagnostycznym. Zastosowano metodę odwrotnej odległości (średniej wagowej), szczególnie zalecanej w przypadku siatki dyskretyzacyjnej o nierównomiernie rozłożonych węzłach. Przeprowadzono symulacje dla przykładowego obszaru ze wzniesieniem usytuowanym centralnie oraz dla określonych warunków meteorologicznych. Do analizy wyników posłużono się wskaźnikami statystycznymi.

EN

Nowadays, the influence of transport on environment caused by dispersion of exhaust pollutants emitted from engines is one of the crucial problem. The dispersion modelling is a complex task in which one of the basic steps concerns modeling of air velocity field. In this paper the results of test computations are presented showing the influence of values of parameters which define the way in which measurement data are interpolated in order to determine the initial air velocity field on an already adjusted air field by satisfying the continuity equation in a diagnostic model. The inverted distance method (weighted mean) is used, one which is especially recommendable in the case of a discretisation net with non-equidistant nodes. Simulations are carried out for a sample area with a centrally situated prominence and for specific meteorological conditions. Statistic indicators are used to analyse the results.

Słowa kluczowe

PL

początkowe pole prędkości powietrza; dyspersja zanieczyszczeń; model diagnostyczny

EN

initial air velocity field; pollutants dispersion; diagnostic model

• Wydawca: Instytut Naukowo-Wydawniczy "TTS" Sp. z o.o
• Czasopismo: TTS Technika Transportu Szynowego
• Rocznik: 2013
• Tom: R. 20, nr 10
• Strony: 1553--1564, CD
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Brzozowska L.

• Akademia Techniczno-Humanistyczna w Bielsku-Białej, Wydział Zarządzania i Informatyki, Katedra Transportu i Informatyki

Bibliografia

• 1. Baumann-Stanzer K., Piringer M., Validation of regulatory micro-scale air quality models: modelling odour dispersion and built-up areas, World Review of Science, Technology and Sust. Development, Vol. 8, Nos. 2/3/4, 2011
• 2. Borysiewicz M., Kacprzyk W., Żurek J., Poradnik zintegrowanych ocen ryzyka i zarządzania zagrożeniami w obszarach przemysłowych, (Red.: Michalik J. S.), Wydawnictwo CIOP, Warszawa 2001
• 3. Brzozowska L., Brzozowski K., Drąg Ł., Transport drogowy a jakość powietrza atmosferycznego. Modelowanie komputerowe w mezoskali. Warszawa, WKiŁ 2009
• 4. Magnuszewski A., GID w geografii fizycznej, PWN, Warszawa 1999
• 5. Montenegro R., Montero G., Rodr´ıguez E., Escobar J. M. and Gonz´alez-Yuste J. M., Three-dimensional Adaptive Discretization and Genetic Algorithm for Wind Field Adjustment. The 5th Conference on Computer Methods and Systems (CMS’05). Krakow, Poland 2005
• 6. Montenegro R., Montero G., Escobar J. M., Rodriguez E., Gonzales-Yuste J. M. : An efficient Package for 3-D Wind Simulation, Report, Partially supported by MCYT and FEDER, Spain. Grant contract: REN2001-0925-C03-02/CLI, 2002
• 7. Montero G., Montenegro R., Escobar J.M., A 3-D diagnostic model for wind field adjustment. Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics 74-76, 249-261, 1998
• 8. Montero G., Sanín N., 3-D modelling of wind field adjustment using finite differences in a terrain conformal coordinate system. Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics 89, pp. 471-488, 2001
• 9. Sanín N., Montero G., A finite difference model for air pollution simulation. Pp. 358-365, Advances in Engineering Software 38 2007
• 10. Sárközy F., GIS functions - Interpolation, Periodica Politechnica, Civil Eng., V. 43/1 pp. 63-87, 1999
• 11. Stohl A., Wotawa G., Seibert P., Kromp-Kolb H., Interpolation Errors In Wind Fields as a Function of Spatial and Temporal Resolution and Their Impact on Different Types of Kinematic Trajectories, Jurnal of Applied Meteorology V. 34, No.10, pp. 2149–2165, 1995
• 12.Ulden van A. P., Holstag A. A. M., Estimation of Atmospheric Boundary Layer Parameters for Diffusion Applications, Jurnal of Climate and Applied Meteorology, V.24 pp.1196-1207, 1985
• 13.Vuik C., Saghir A., The Krylov accelerated SIMPLE(R) method for incompressible flow. Delft University of Technology, Report 02-01, Delf 2002