LEVEGÕTISZTASÁG-VÉDELEM
2.1 2.2
Két különböző fűtési rendszer légszennyező hatásának értékelése városi területen Tárgyszavak: levegőszennyezés; város; fűtés; modellezés; légkör; diszperzió.
Ismeretes, hogy a városi területek szennyeződésének fő forrásai az ipar, a közúti közlekedés és a lakások fűtése. Ezek közül az utóbbi az egyetlen, amelyet nem lehet a forrás egyszerű eltávolítása révén csökkenteni (a másik kettőnél a forgalom korlátozásának, illetve az ipar más területekre költöztetésének lehetősége). Emiatt szükséges az újabb, a környezetet kevésbé szennyező stratégiák megvizsgálása, például a központi fűtésé. A különböző forgatókönyvek összehasonlítására és a levegőminőség szempontjából legjobb megoldás kiválasztására a hatékony és viszonylag nem drága modellező rendszereket alkalmazták, figyelembe véve a vizsgált helyszín meteorológiai és topográfiai jellemzőit is. A torinói városközpontban létesítendő kapcsolt hő- és villamos erőmű (Combined Heat and Power Plant, CHP-plant) tervezésével kapcsolatban végeztek vizsgálatokat. A kapcsolt hő- és villamos erőművek feladata a körülbelül 7,6 km2-es városi körzet központi fűtésének energiával való ellátása. Feltételezik, hogy ez a fűtési mód javítani fogja a városi levegő minőségét, mivel az új CHP-erőműhöz kapcsolódó magas kémény fogja helyettesíteni a helyi hőtermelő kazánokat. A teljes NOxemisszió várhatóan 26%-kal fog csökkenni (1. és 2. táblázat). A jelenlegi helyzetnek (S1: egy már működésben lévő CHP-erőmű, BIT elnevezés alatt, valamint egyedi házfűtések) megfelelő NOx talajszinti koncentrációt (ground level concentration, g.l.c) összehasonlították a várható jövőbeni emisszióval (S2: BIT-CHP-erőmű módosított üzemeltetési tervekkel, az új erőmű, valamint egyedi fűtés nélkül az új erőművet körülvevő körzetben).
1. táblázat S1 forgatókönyv – a források és emissziók jellemzése a jelenlegi helyzetben: meglevő kapcsolt hő- és villamos erőmű és egyedi háztartási fűtés Működési órák
Energia Kémény(MW) magasság (m)
Kilépési sebesség (m/s)
Kilépési hőmérséklet (°C)
NOxemisszió (kg/h)
Házak
06.00–13.00
225
20
51,1
Házak
17.00–24.00
225
20
51,1
CHP-erőmű BIT
06.00–10.00
235
43
17,2
120
41,7
CHP-erőmű BIT
11.00–13.00
35
43
8,8
120
6,9
CHP-erőmű BIT
18.00–20.00
10
43
4,4
120
3,4
2. táblázat S2 forgatókönyv – a források és emissziók jellemzői a jövőbeli helyzetben: az egyedi háztartási fűtés helyettesítése második kapcsolt hő- és villamos erőművel a város központjában Működési órák
Energia Kémény(MW) magasság (m)
Kilépési sebesség (m/s)
Kilépési hőmérséklet (°C)
NOxemisszió (kg/h)
Új CHP-erőművek 05.30–22.00
180
50
17,2
120
31,3
CHP-erőmű BIT
06.00–10.00
160
43
17,2
120
27,8
CHP-erőmű BIT
11.00–13.30
75
43
17,2
120
13,9
CHP-erőmű BIT
16.30–20.00
20
43
4,4
120
3,4
Torino (kb. 1 millió lakos) jellegzetes szél- és stabilitási viszonyai igen gyakran (főként ősszel és télen) nem kedveznek a szennyezések szétoszlásának a város földrajzi helyzete miatt. Torino a Pó völgyének nyugati szélén helyezkedik el, keleti részét kb. 700 m magasságú hegylánc veszi körül, másik három szektorát pedig az Alpok, kb. 100 km távolságra. Ez a sajátságos hegyrajzi helyzet igen enyhe széljárást és szélcsendet, valamint termikus talajközeli inverziót idéz elő éjszakánként és ködös időben. Az évi talajszinti koncentráció (g.l.c) eloszlását egyszerű Gaussmodellekkel tanulmányozták. Mivel igen gyakori az erős stabilitási viszonyokkal egybekötött enyhe széljárás vagy szélcsend, a talajszinti koncentrációeloszlást különösen súlyos szennyezési epizód során három-
dimenziós (3-D) modellel tanulmányozták. Ez utóbbival végezhetők megbízható szimulációk nagyon bonyolult viszonyok között (a 3dimenziós szél-, hőmérséklet-eloszlás és hegyrajzi viszonyok szempontjából). Úgy gondolták, hogy az új forgatókönyv (S2) nagyon kedvezőtlen eloszlási viszonyok között is alacsonyabb talajszinti koncentrációértékeket eredményezhet, mint a régi, S1 forgatókönyvnek tulajdonítható szintek, és így biztonságosan ajánlható az új forgatókönyv.
A modellező rendszer A kétféle g.l.c forgatókönyvet RMS modellező rendszerrel tanulmányozták (RMS: RAMS-MIRS-SPRAY). A SPRAY-t (Lagrange részecskemodell) használták szabályozó modellként. Ennek alkalmasságát a g.l.c helyes leírására már több alkalommal vizsgálták. A SPRAY egy Lagrange-féle (sztochasztikus) valószínűségi egyrészecskés modell, amelyet a passzív szennyezők komplex terepen való eloszlásának tanulmányozására terveztek, ahol a diszperziós folyamatot meghatározó változók inhomogenitása fontos szerepet játszik. Alapja a véletlenszerű sebességre vonatkozó Langevin-egyenlet 3-D alakja: dui(t) = ai ( x, u, t ) · dt + bi,j ( x, u, t ) · dWj,
amelyet az x(t) helyzetre vonatkozó egyenlettel dxi(t) = ui(t) · dt kapcsoltak össze a modell kidolgozásához, amelyben dW differenciális Wiener-diagram Gauss-féle eloszlással, O középértékkel. Az ai ( x, u, t ) áramlási koefficiens, a bi,j ( x, u, t ) · dWj, diffúziós tag a helyi izotrópiából a Kolmogorov-elmélet alapján vezethető le. A kulcsfontosságú input érték a turbulens sebességek Euler-féle valószínűségi sűrűségi eloszlása (Probability Density Function, PDF). Ezek a PDF-értékek a megfelelő Fokker-Planck egyenletbe bevezetve, határozzák meg a Langevin-egyenlet áramlási együtthatóját. A PDF-re nézve különböző lehetőségek állnak fenn azokon a területeken, ahol a Gaussféle megközelítés nem alkalmazható. Ez a modell a Gauss-féle PDF-et alkalmazza a vízszintes irányokban. Az előrejelző meteorológiai modellt (RAMS 3b) az USA Colorado állami egyetemén fejlesztették ki. A modell numerikusan oldja meg a Reynolds-féle átlagolt egyenleteket az atmoszférában a nyomaték, a hő, nedvesség és tömegértékek megmaradására. A turbulens keveredést
parametrizálták a K-elmélet és a turbulens kinetikai energia (TKE) alkalmazásával. A felületi réteg fluxusokat a hasonlósági elmélet alapján számították a Louis-séma szerint. A RAMS különböző opciókat nyújt, amelyek közül érdemes megemlíteni például a hidrosztatikus és nemhidrosztatikus változatokat, a terület által befolyásolt koordinátákat, a nyújtott függőleges koordinátákat, a numerikus sémák különböző választékát, különféle felső és oldalsó határfelületi feltételeket és számos fizikai paraméterezési lehetőséget. A MIRS (Model for Interfacing RAMS and SPRAY) a RAMS által létrehozott meteorológiai mezőket vagy egyéb olyan adatmezőket vezet be, amelyek megfigyelésekből vagy diagnosztikai modellekből származnak. A minimálisan szükséges információk a topográfia, a szélsebesség és a lehetséges hőmérséklet, majd ha rendelkezésre állnak, a turbulens kinetikai energiát, a diffúziós együtthatókat és a felületi fluxusokat kezelik. A MIRS az összes szükséges időre kiszámítja a felületi réteg paramétereit (súrlódási sebesség u, hőmérsékleti skála Θ és a Monin-Obukhov-féle hosszúság, L) a hasonlósági elmélet alapján a felületi fluxusból, vagy ha ez utóbbi nem áll rendelkezésre, a Louis-féle parametrizálás alapján. Többféle módszer alkalmazható a PBL (Planetary Boundary Layer = földi határfelületi réteg) adatainak meghatározására is. A szélsebessség váltakozásának varianciáit és a Lagrange időskálát ugyancsak meg lehet határozni akár a RAMS turbulens zárómodelljéből vagy az irodalomban széles körben alkalmazott paraméterezésekböl.
Numerikus szimuláció A szimulálandó epizódot 1998. december 14 és 18 közötti 5 napos időtartamban jelölték ki, amikor igen gyenge diszperziós körülmények voltak. Ezt a választást az alábbiakban megadott statisztikai elemzés erősíti meg. Ebben az időtartamban a városi levegőben mért napi NO2 óránkénti maximuma 159 és 360 µg/m3 között volt. Megjegyzendő, hogy az olasz figyelmeztető NO2-szint 200 µg/m3 . Ezek a nagy g.l.c. értékek, amelyeket a nagy forgalmú utakon, illetve útkereszteződésekben mérték, túlnyomó részben a forgalom okozta emissziónak voltak tulajdoníthatók. Nyilvánvaló, hogy ha öt egymást követő napon magas koncentrációértékeket mértek, akkor a diszperziós viszonyok ezeken a napokon az egész városban kritikusak voltak. A légkör korlátozott diszperziós kapacitásának másik jele a két állomáson mért hőmérsékleti gradiens elemzéséből adódik. A két állomás egyike a városban, a másik egy hegyen kb. 400 méterrel magasabban volt elhelyezve. December 13 és 18 között a gradiens egész nap
pozitív volt, ami erősen stabil rétegződésre utal, míg a korábbi és az időtartamot követő napokon éjszaka pozitív, nappal pedig negatív volt. Két egymásba illesztett hálózatot alkalmaztak a RAMS-ban: a külső rács 26×26 pontból állt és 4 km vízszintes felbontású volt, a belső pedig 26×26 pontból állt és 1 km-es vízszintes felbontású volt. Függőleges tereptől függő koordinátákat, valamint 24 szintű, függőleges irányban nyújtott rácsot használtak. A RAMS-t az ECMWF rácsozású (0,5o hosszúság/szélesség) analitikai mezővel iniciálták. Az aktualizált adatokat 6 óránként alkalmazták a külső rács oldalsó határainak módosítására. A szimuláció december 13-án helyi idő szerint 12 órakor kezdődött és december 19-én 0 órakor fejeződött be. A RAMS nemhidrosztatikus változatát alkalmazták. A szélsebesség standardtól való eltérését (szórását) és a Lagrangeféle időskálát a MIRS-ben számították a Hanna-féle séma szerint, a PBL-en belül. A szabad légkörben a Lagrange-féle időskálát állandónak és a PBL magassági csúcsnál mért értékkel egyenlőnek tartották úgy, hogy a varianciákat ez utóbbiból nyerték, a diffúziós állandókat a RAMS szolgáltatta. A SPRAY-t a belső rácsban futtatták, és a következő opciókat használták: dinamikus csóvaemelkedés, változtatható időlépések, Gauss-féle PDF a vízszintes síkban és aszimmetrikus Gram-Charlier PDF függőleges irányban. A koncentrációkat a 250×250×15 m méretű rácsdobozokban számították. Ami az emissziókat illeti (a részletek az 1. és 2. táblázatban), a következőket állapították meg: – a BIT CHP-erőmű üzemeltetési óráit a jövő forgatókönyvben módosítani fogják (1. és 2. táblázat), – a teljes NOx-emisszió 26%-kal fog csökkenni és – nem vették számításba a központi fűtés kerületén kívül eső házakból származó, valamint az egyéb ipari és közlekedési eredetű emissziókat, mivel ezek azonos mértékben járulnak hozzá mind az S1, mind az S2 forgatókönyvekhez. A vizsgált terület átlagos épületmagasságát számításba véve az emissziós magasságot 20 méternek vették és egyenletesen eloszlásúnak tekintették a vizsgált területen.
Eredmények Először a meteorológiai modell által a turbulens felületi rétegre szolgáltatott jellemzők statisztikai elemzését végezték el annak igazolására, hogy a kiválasztott időtartamra jellemző rossz diszperziós viszonyokat állapítottak meg a szimulációban. Figyelembe vették az u* súrlódási se-
u*
bességet és a Monin-Obukhov-féle L hosszúságot, mivel a SPRAY szimulációhoz szükséges valamennyi turbulencia-paraméter vertikális profiljait a MIRS-ben ennek a két értéknek az alapján vezették le. Az elemzést nem végezhették mért értékek alapján, mivel az u* és L számításához alkalmas adatok nem állnak rendelkezésre ezeken a helyszíneken. Az 1. ábra mutatja az u* időtrendjét a szimulációs időtartamban (125 óra) a tartomány középpontjában elhelyezett rácspontban. Az u* a feltételezett értékeket mutatja (nappal magasabb, éjjel alacsonyabb értékek) és az értékek az időtartam legnagyobb részében meglehetősen alacsonyak (az órák 76%-ában u* < 0,2 m/s, 62%-ában < 0,1 m/s). A 2. ábra a megfelelő L-értékek gyakorisági eloszlását mutatja. Nyilvánvaló, hogy az órák legnagyobb része (kb. 85%) a stabil viszonyokhoz tartozik és ezek között az erős stabilitási esetek 72%-ot tesznek ki. Így ez az elemzés megerősíti, hogy a kiválasztott időtartamra a vizsgálandó diszperziós viszonyok a jellemzőek, éspedig az enyhe széljárás és az erős stabilitás. A 3. és 4. ábra az óránkénti maximális NOx (µg/m3) értékek összehasonlítását mutatja mind az öt szimulált napon a kétféle forgatókönyvre: S1-re (szaggatott vonal) és S2-re (folyamatos vonal) feldolgozva három mérőállomáson: az első kettőt (3. ábra) abban a körzetben helyezték el, amelyben a központi fűtést fogják alkalmazni, a harmadikat pedig (4. ábra) ezen a körzeten kívül, de a város területén.
órák
1. ábra Az u* óránkénti tendenciája a vizsgált 5 napos periódusban a RAMS cirkulációs modell által előre jelezve
C (µg/m3)
100
75
50
25
0 13
14
15
16
17
18
19
napok
2. ábra Az óránkénti Monin-Obukhov hosszúság (L) gyakorisági eloszlása a vizsgált 5 napos periódusban a RAMS cirkulációs modell által előre jelezve. (Az x-tengely számai a felső osztályra vonatkoznak).
100
3
C (µg/m )
75
50
25
0 13
14
15
16
17
18
19
napok
3. ábra Az óránkénti maximális NOx-koncentrációk minden egyes napon két állomáson a központi fűtés által érintett területen belül. A szaggatott vonal az S1, a folytonos vonal az S2-re vonatkozik
100
C (µg/m3)
75
50
25
0 13
14
15
16
17
18
19
napok
4. ábra Az óránkénti maximális NOx-koncentrációk a központi fűtés által érintett területen kívül elhelyezett állomáson A 3. és 4. ábrából az alábbi következtetések vonhatók le. Az új emissziós forgatókönyv jelentős levegőminőség-javulást eredményez a központi fűtésű körzetben (a g.l.c. értékek 2 és 6 közötti faktorral csökkennek). Az S1 forgatókönyv S2-vel való helyettesítésének hatása nemcsak a g.l.c. állandó csökkenésében, hanem egy más időbeli trendben is megnyilvánul. Ez annak a következménye, hogy a házak egyedi fűtéséből, illetve a kéményekből származó csóvák különböző tulajdonságúak. Az eltérő eredeten túl (elosztott vagy pontforrás) különböző magasságokban is vándorolnak különböző emissziós magasságuk és felhajtóerőfluxusuk következtében. Ez a különböző magatartás nyilvánvaló a 3. ábra jobboldali részében bemutatott állomáson. Látható a Lagrange-féle valószínűségi diszperziós modell alkalmazásának előnye a cirkulációs modellel összekapcsolva, amely a turbulencia, a szélirány és -sebesség magassággal való változását alkalmazza. Valójában az egyszerű Gauss-féle modellekkel még aktualizálás útján sem nyerhetők ilyen eredmények, mivel azok függőlegesen állandó turbulencia- és széladatokat használnak. A körzettől távolabb elhelyezett állomásokon a 4. ábra szerint a levegőminőségi helyzet változatlan marad a helyi emissziók uralkodóvá válása miatt.
Az 5. ábra a két forgatókönyvnek a talajközeli NOx-koncentráció eloszlására gyakorolt globális hatásának felbecsülésére vonatkozik. Bemutatja a legmagasabb 10 koncentrációt, azaz a tíz koncentrációs rácsdoboz átlagát a teljes számítási területen belül (25×25 km) az egyes napok maximális értékeinek megfelelően. Látható, hogy a levegőminőség az egész városban javulni fog, ha az új CHP-erőművet (S2 forgatókönyv) építik fel. Ez a javulás (kb. 60%) sokkal nagyobb, mint a csökkent emiszszió (26%). 80
C (µg/m3)
60
40
20
0 13
14
15
16
17
18
19
napok
5. ábra A tíz legmagasabb talajközeli NOx-koncentrációérték átlaga a számítási területen
Következtetés Az alkalmazott szimulációs modellel tehát megállapították, hogy a legmagasabb óránkénti NOx-értékek a központi fűtésű kerületben 2–6 közötti faktorral számítható mértékben fognak csökkenni, a napi maximumok tíz legmagasabb g.l.c. értéke pedig 60%-kal csökkenhet az új forgatókönyv alkalmazásával. A fenti elemzés alapján a háromdimenziós modellező rendszer (RMS) a környezeti hatás bonyolult terepeken, rossz diszperziós viszonyok közötti elemzésének jól használható eszköze. Összeállította: Bidló Gáborné
Castelli, S. T.; Anfossi, D.; Ferrero, E.: Evaluation of the enviromental impact of two different heating scenarios in urban area. = International Journal of Environment and Pollution, 20. k. 1–6. sz. 2003. p. 207–217. Carvalho, J. C.; Anfossi, D. stb.: Application of a model system for the study of transport and diffusion in compex terrain to the tract experiment. = Atmospheric Environment, 36. k. 7. sz. 2002. márc. p. 1147–1161. Ferrero, E.; Anfossi, D.; Tinarelli, G.: Simulations of atmospheric dispersion in an urban stable boundary layer. = International Journal of Environment and Pollution, 16. k. 1–6. sz. 2001. p. 1–6.
