Assessment of the impact of spatial data on the results of air pollution dispersion modeling

• Autorzy: Oleniacz R. , Rzeszutek M.

Identyfikatory

DOI

10.2478/gein-2014-0006

Warianty tytułu

PL

Ocena wpływu danych przestrzennych na wyniki modelowania rozprzestrzeniania się zanieczyszczeń w powietrzu

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Advanced dispersion models, taking into account information on the relief and land cover, as well as temporal and spatial variability of meteorological conditions, are beginning to play an increasingly important role in the assessment of the impact on the air quality. There are numerous spatial databases which can be used in this type of a calculation process, however, there is no answer to the question of how the use of appropriate data set of terrain characteristics affects the results of the distribution of air pollutant concentrations at the surface of the ground. This paper presents two different sets of spatial data of the relief and land cover. Then, their impact on the results of modeling the propagation of pollutants in the ambient air was characterized, using the meteorological processor CALMET and the dispersion model CALPUFF. The obtained results of concentrations in the adopted calculation area were compared on the basis of statistical indicators used to assess pollution dispersion models contained in the statistical package BOOT Statistical Model Evaluation Software Package Version 2.0. The obtained results of calculations of the maximum 1-hour concentrations, the maximum 24-hour mean concentrations and annual mean concentrations for the prepared computational grids with a resolution of 1><1 km were analyzed.

PL

W ocenie wpływu na jakość powietrza coraz większą rolę zaczynają odgrywać zaawansowane modele dyspersji, uwzględniające informację o ukształtowaniu i pokryciu terenu, a także zmienność czasową i przestrzenną warunków meteorologicznych. Istnieje wiele przestrzennych baz danych, które można zastosować w tego typu procesie obliczeniowym, jednak brak jest odpowiedzi na pytanie jak użycie odpowiedniego zestawu danych cech terenu wpływa na wyniki rozkładu stężeń zanieczyszczeń w powietrzu przy powierzchni terenu. W niniejszym opracowaniu przedstawiono dwa odmienne zestawy danych przestrzennych rzeźby i pokrycia terenu. W następnej kolejności scharakteryzowano ich wpływ na wyniki modelowania propagacji zanieczyszczeń w powietrzu atmosferycznym, stosując procesor meteorologiczny CALMET oraz model dyspersji CALPUFF. Porównania uzyskanych wyników stężeń w przyjętym obszarze obliczeniowym dokonano opierając się na wskaźnikach statystycznych stosowanych do oceny modeli rozprzestrzeniania się zanieczyszczeń zawartych w pakiecie statystycznym BOOT Statistical Model Evaluation Software Package Version 2.0. Analizie poddano otrzymane wyniki obliczeń stężeń maksymalnych jednogodzinnych, maksymalnych średniodobowych i średniorocznych dla przygotowanych siatek obliczeniowych o rozdzielczości 1 x 1 km.

Słowa kluczowe

EN

geographic data; air pollutant modeling; CALPUFF; CALMET

PL

dane geograficzne; modelowanie zanieczyszczenia powietrza; CALPUFF; CALMET

• Wydawca: Polska Akademia Umiejętności
• Czasopismo: Geoinformatica Polonica
• Rocznik: 2014
• Tom: T. 13
• Strony: 57--68
• Opis fizyczny: Bibliogr. 29 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Oleniacz R.

• AGH University of Science and Technology, Faculty of Mining Surveying and Environmental Engineering, Department of Environmental Management and Protection.

autor

Rzeszutek M.

• AGH University of Science and Technology, Faculty of Mining Surveying and Environmental Engineering, Department of Environmental Management and Protection.

Bibliografia

• [1] Nering K. 2012. Public geospatial data sources. Geoinformatica Polonica, Vol. 12, pp. 63-72.
• [2] Global 30 Arc-Second Elevation (GTOPO30), https://lta.cr.usgs.gov/GTOPO30.
• [3] Shuttle Radar Topography Mission (SRTM), https://lta.cr.usgs.gov/SRTM2.
• [4] Global Land Cover Characterization (GLCC), https://lta.cr.usgs.gov/GLCC.
• [5] Earth Tech, Inc. 2006. Development of the Next Generation Air Quality Models for Outer Continental Shelf (OCS) Applications (CALMET and Preprocessors). Concord.
• [6] Scire IS., Strimaitis D.G., Yamartino R.J. 2005. A User's Giude for the CALPUFFF Dispersion Model. Concord.
• [7] Scire I.S., Robe F.R., Fernau M.E., Yamartino R.J. 2000. A User's Guide for the CALMET Meteorological Model (Version 5), Concord.
• [8] Szczyglowski P. 2007. Ocena przydatności wybranych modeli gaussowskich w obliczeniach stanu zanieczyszczenia powietrza. Dysertacja doktorska, Wydział Geodezji Górniczej i Inżynierii Środowiska AGH, Katedra Kształtowania i Ochrony Środowiska, Kraków (unpublished).
• [9] Rzeszutek M. 2013. Ocena oddziaływania Zakładu Termicznego Przekształcania Odpadów Komunalnych w Krakowie na jakość powietrza z wykorzystaniem matematycznego modelu dyspersji CALPUFF. Praca magisterska, Wydział Geodezji Górniczej i Inżynierii Środowiska AGH, Katedra Kształtowania i Ochrony Środowiska, Kraków (unpublished).
• [10] European Environment Agency (EEA), http://www.eea.europa.eu.
• [11] CORTNE Land Cover (CLC), http://clc.gios.gov.pl.
• [12] Hajto M.J., Godłowska J., Kaszowski W., Tomaszewska A.M. 2012. System prognozowania rozprzestrzeniania zanieczyszczeń powietrza FAPPS - założenia, możliwości, rozwój. [In:] Ochrona powietrza w teorii i praktyce, Vol. 2 (ed.) J. Konieczyński. Instytut Podstaw Inżynierii Środowiska PAN, Zabrze, pp. 89-96.
• [13] Godłowska I, Kaszowski W, Hajto M.J., Tomaszewska A.M. 2012. Wpływ sposobu przygotowania meteorologicznych danych wejściowych w systemie FAPPS na jakość pola wiatru i głębokości mieszania. Konsekwencje dla prognozy PM10. W: Ochrona powietrza w teorii i praktyce, Vol. 2 (ed.) J. Konieczyński. Instytut Podstaw Inżynierii Środowiska PAN, Zabrze, pp. 75-88.
• [14] Forecasting of Air Pollution Propagation System (FAPPS), http://www.smog.imgw.pl /home.
• [15] Bielawska M, Kałakowski T., Potrykus R., Stańczyk J. i Szymańska K. 2012. Regionalny system zarządzania informacją o jakości powietrza. [In:] Ochrona powietrza w teorii i praktyce, Vol. 2 (ed.) J. Konieczyński. Instytut Podstaw Inżynierii Środowiska PAN, Zabrze, pp. 23-26.
• [16] Regionalny system zarządzania informacją o jakości powietrza w województwie pomorskim -AIRPOMERIANA, http://airpomerania.pl/index.html.
• [17] Biuro Studiów i Pomiarów Proekologicznych „EKOMETRIA" Sp. z o.o.: Opracowanie prognozy zanieczyszczenia powietrza pyłem drobnym w Polsce na lata 2010, 2015 i 2020 wraz z analizą uwarunkowań i oceną kosztów osiągnięcia standardów dla pyłu określonych dyrektywą w sprawie jakości powietrza atmosferycznego i czystszego dla Europy. Gdańsk 2009.
• [18] ATMOTERM S.A. 2013. Program Ochrony Powietrza dla województwa małopolskiego. Kraków.
• [19] Szczygłowski P., Mazur M. 2005. Zastosowanie modelu Calmet/Calpuff do obliczeń poziomu stężeń zanieczyszczeń pochodzących z wysokich emitorów punktowych. Inżynieria Środowiska, Vol. 10, No. 2, pp. 195-205.
• [20] Szczygłowski P., Mazur M. 2006. Modelling dispersion of air pollutants over the area of diversified relief based on the Calmet/Calpuff model. Environment Protection Engineering, Vol. 32, No. 4, pp. 73-77.
• [21] Levya J., Spenglera J., et al. 2002. Using CALPUFF to evaluate the impacts of power plant emissions in Illinois: model sensitivity and implications. Atmospheric Environment, Vol. 36, pp. 1063-1075.
• [22] Tartakovsky D., Broday D.M., Stern E. 2013. Evaluation of AERMOD and CALPUFF for predicting ambient concentrations of total suspended particulate matter (TSP) emissions from a quarry in complex terrain. Environmental Pollution, Vol. 179, pp. 138-145.
• [23] Ranzatoa L., Baraussea A., Mantovani A., Pittarello A., Benzo M., Palmeri L. 2012. A comparison of methods for the assessment of odor impacts on air quality: Field inspection (VDI 3940) and the air dispersion model CALPUFF. Atmospheric Environment, Vol. 61, pp. 570-579.
• [24] Vieira de Melo A.M., Santos J.M., Mavroidis I., Reis Junior N.C. 2012. Modelling of odour dispersion around a pig farm building complex using AERMOD and CALPUFF. Comparison with wind tunnel results. Building and Environment, Vol. 56, pp. 8-20.
• [25] Chang J.C., Hanna R.S. 2004. Air quality model performance evaluation. Meteorol. and Atmos. Phys., Vol. 87, pp. 167-196.
• [26] ASTM, Standard guide for statistical evaluation of atmospheric dispersion model performance. American Society for Testing and Materials, Designation D 6589-00. ASTM, 100 Barr Harbor Drive, West Conshohocken, PA 19428-2959.
• [27] Olesen H.R. 2005. User's Guide to the Model Validation Kit. National Environmental Research Institute - Ministry of the Environment, Copenhagen
• [28] Cox W.M., Tikvart J.A. 1990. A statistical procedure for determining the best performing air quality simulation model. Atmospheric Environment, Vol. 24A, pp. 2387-2395.
• [29] Chang J.C., Hanna R.S. 2005. Technical Descriptions and User's Guide for the BOOT Statistical Model Evaluation Software Package, Version 2.0.