Mgr. Jan Macoun, PhD. Organizace Český hydrometeorologický ústav Název textu Modelové systémy Datum Březen 2001 Poznámka Text neprošel redakční ani

Autor Organizace Název textu Datum Poznámka

Mgr. Jan Macoun, PhD. Český hydrometeorologický ústav Modelové systémy Březen 2001 Text neprošel redakční ani jazykovou úpravou

7. MODELOVÉ SYSTÉMY 7.1.

ÚVOD DO PROBLEMATIKY

7.1.1. Historický přehled S rozvojem průmyslu ve vyspělých zemích dochází ke konci XIX. století k nárůstu znečištění v obydlených oblastech. V tomto období je ve středu zájmu znečištění kouřem z průmyslových závodů umístěných ve městech. Jsou patrné snahy o aplikaci zákonných opatření vedoucích k omezení exhalací (např. Britské „Public Health Acts“ z roku 1875). Měření znečištění ovzduší (depozice) má také kořeny na konci XIX. století. Ducrois a Smith tehdy analyzovali kyselost srážkových vod ve Velké Británii. V roce 1880 Russel v Londýně stanovoval koncentraci oxidu siřičitého v ovzduší. Obdobná nepravidelná měření pokračovala i na počátku XX. století. Velkým impulzem k nárůstu počtu měření byla smogová epizoda v Londýně v roce 1952. K rozvoji výzkumu fotochemického smogu dochází v druhé polovině XX. století v souvislosti s výskytem letních smogových epizod v Los Angeles. Modelování přenosu a rozptylu znečištění v ovzduší se rozvíjí v souladu s vývojem výpočetní techniky. První modelové studie byly prováděny pro dálkový přenos znečištění (kyselé depozice). Modelování městských územních celků nabývá na významu až ke konci XX. století.

7.1.2. Zdroje znečištění v městských aglomeracích Dominujícím problémem v městských aglomeracích jsou v současné době emise oxidů dusíku a VOC spojené s nárůstem automobilové dopravy.

7.1.2.1. Stacionární zdroje Mezi hlavní stacionární městské zdroje znečištění patří energetika (výroba elektrické energie a tepla, vytápění), dále průmyslové závody umístěné v městských aglomeracích (petrochemický průmysl, hutnictví, chemická výroba…). Nezanedbatelný je i vliv zdrojů spojených se zpracováním odpadů (spalovny). Při spalování fosilních paliv jsou do ovzduší uvolňovány zejména oxidy uhlíku, síry a dusíku a popílek. Emitované látky v ovzduší dále reagují a řada z nich se podílí na tvorbě fotochemického smogu. Díky čištění spalin (odlučovače, odsiřování) klesá v posledních letech ve vyspělých zemích četnost zimních smogových situací.

2

Vzhledem k nákladnosti čištění spalin nabývá na významu cesta využívání ušlechtilých paliv a úspor energií.

7.1.2.2. Mobilní zdroje Prudký nárůst počtu vozidel v posledních letech vede i přes zlepšování technologií k nárůstu celkových emisí z mobilních zdrojů. Městský provoz je obecně provázen vyššími emisemi oproti provozu v extravilánu, vzhledem k častým startům, nepravidelné jízdě, provozu studených motorů apod. Nejvýznamnější je přitom emise z osobních vozidel (díky jejich počtu). .

7.1.3. Městská atmosféra Městská atmosféra je nehomogenní a silně ovlivněna podkladem. Vertikální struktura je komplikovanější než v okolí. V mnoha případech je situace navíc ztížena faktem, že se velká města nacházejí v říčních údolích, která omezují proudění. Velkou roli hrají též efekty spojené s obtékáním budov (kanálové proudění, závětrné víry…). Jejich modelový popis je značně obtížný. Nejvíce epizod s vyššími koncentracemi se vyskytuje za situací s nízkou rychlostí proudění, které běžně užívané Gaussovské modely neumí vyhodnotit.

7.1.4. Modely pro města Pro městské měřítko je využívána řada modelů (viz kapitola 7.2 a 7.3). Chemické reakce probíhající v městské atmosféře ještě nejsou plně popsány, proto jsou většinou používána obecná reakční schémata. Komplikovanost problematiky výpočtu rozptylu znečištění ve městech vyžaduje kombinaci několika typů modelů.

7.1.4.1. Gaussovské vlečkové modely Vycházejí ze stacionárního řešení rovnice difúze (konstantní emise, konstantní proudění). V průběhu vývoje byly doplněny řadou vylepšení, ale přesto mezi jejich hlavní omezení patří obtížná adptovatelnost na nehomogenní podklad, komplexní terén, problémy spojené se zahrnutí změn v emisích a meteorologických podmínkách… Přes to jsou v praxi často využívány pro svoji jednoduchost, a to především pro hodnocení imisní zátěže z klimatologického pohledu (roční a delší průměrné koncentrace).

3

7.1.4.2. Lagrangeovské modely Lagrangeovské modely popisují šíření polutantů v atmosféře tak, že při svém běhu „sledují“ individuální vzduchové částice nebo oblaky, které jsou transportovány v poli proudění. Současně dochází k jejich rozptylu. Tyto modely jsou dobře použitelné pro popis nestacionárních situací, pro nehomogenní podklad, ale při větším počtu zdrojů (případ městských aglomerací) jsou náročné na paměť a strojový čas. Plný popis chemizmu atmosféry je do těchto modelů jen obtížně implementovatelný (řada reakcí závisí na celkové koncentraci polutantu v ovzduší; tuto informaci je nutno nejprve z jednotlivých oblaků získat a změny poté uložit zpět). Pro hodnocení městského znečištění nejsou příliš využívány.

7.1.4.3. Eulerovské modely Tato kategorie modelů je založena na numerickém řešení soustav diferenciálních rovnic. Oproti Lagrangeovským modelům nesledují individuální vzduchové částice (oblaky) při jejich transportu, ale vyšetřují změny koncentrace v uzlových bodech. Při použití přiměřených numerických metod jsou vhodným nástrojem pro detailnější popis imisní situace v nehomogenním a nestacionárním poli proudění. Jsou často využívány pro vyhodnocení aktuálního pole koncentrací a jeho předpovědi. Pro lepší popis rozptylu v subgridovém měřítku jsou často doplňovány Lagrangeovskými moduly popisujícími rozptyl bezprostředně po úniku polutantu ze zdroje.

7.1.4.4. Statistické modely Pro řadu aplikací (např. pro předpověď vzniku smogových situací) jsou používány různé statistické metody založené v současné době nejčastěji na neuronových sítích či Kalmanově filtru. Jejich nevýhodou je, že jsou často svázány s daným místem a tudíž obtížně přenositelné, výhodou je rychlost odezvy.

7.1.5. Modelování ve městech a direktivy EU Směrnice rady 96/62/EC (rámcová směrnice o ovzduší) zahrnuje modelové výpočty jako jeden z použitelných prostředků pro stanovení kvality ovzduší. Direktiva stanovuje oblasti použitelnosti modelů pro tento účel: !

v oblastech překračování imisních limitů, příp. oblastech, kde se měřené koncentrace blíží imisním limitům, je použití modelových výpočtů možné pro doplnění měření (např. na zatížených komunikacích) nebo pro plánování protiopatření (akčních plánů)

4

!

!

v oblastech s koncentracemi mezi horní a spodní stanovení je možné přímá měření omezit a částečně je nahradit a kombinovat s modelovými výpočty. v oblastech, kde lze považovat dodržování imisních limitů za zaručené, mohou být přímá měření (s výjimkou aglomerací) zcela nahrazena modelovými výpočty.

Ve zmíněné směrnici není doporučeno, jaké modely nebo typy modelů a pro který účel by měly být použity. Stejně tak nejsou specifikována, ani rámcově, kritéria, která by modely využívané pro výše uvedené účely měly splňovat. Z výše uvedeného je zřejmé, že pro většinu území Prahy není možno modely nahradit měření a lze je využívat pouze jako doplňující zdroj informací. Zde je nutno připomenout aktivity MŽP ČR, které usiluje o jednoznačnou definici, který model by měl být v které zóně a pro jakou úlohu využíván při hodnocení imisní zátěže ve smyslu Směrnice.

7.2.

PŘEHLED MODELŮ POUŽÍVANÝCH V PRAZE

Výčet modelů používaných v Praze není v tuto chvíli úplný. Popsány jsou pouze modely, jejichž popis byl autorům této zprávy k dispozici. Průběžně budou doplňovány další informace podle toho, jak budou dostupné. Modely jsou řazeny v abecedním pořadí, relevantní literatura je uvedena vždy u popisu příslušného modelu.

7.2.1. Model AIRVIRO Model AIRVIRO byl vyvinut ve Švédském meteorologickém a hydrologickém ústavu. Model je určen především pro hodnocení aktuálního stavu znečištění ovzduší v městských aglomeracích a ve spojení s meteorologickým prognózním modelem ke krátkodobé předpovědi vývoje imisní situace. Model je napojen na interní databázi a má vestavěný též prezentační modul. V reálném čase je též schopen získávat informace z monitorovacích stanic (znečištění ovzduší, provoz na komunikacích, meteorologické údaje…). Systém v poněkud omezené míře umožňuje i hodnocení úrovně znečištění z dlouhodobého pohledu. Modelový systém je využíván v řadě světových měst.

5

7.2.1.1. Popis modelu Systém AIRVIRO svými moduly pokrývá velkou část problematiky modelování rozptylu znečištění ve městech. Vlastní modelové výpočty jsou, podle typu aplikace, prováděny jedním ze čtyř vestavěných modelů: Gaussovský vlečkový model, Eulerovský model, model uličního kaňonu a model pro rozptyl těžkých plynů v atmosféře. Gaussovský model Jednoduchý Gaussovský vlečkový model je využíván pro hodnocení úrovně znečištění v městských a průmyslových oblastech z dlouhodobého pohledu. Výpočet probíhá v homogenním poli proudění za využití Pasquil-Giffordovy stabilitní klasifikace. Ve výpočtu je zohledněn typ podkladu (zastavěná plocha, les…). Efektivní výška je stanovována pomocí vztahu navrženého Hannou (1982), který vychází z toků tepla a hybnosti. Model je schopen zahrnout do výsledků pozaďové hodnoty koncentrace dané znečišťující látky. Eulerovský model Tento model je určen pro výpočty ve složitém terénu a pro výpočty koncentrace v reálném poli proudění. Je založen na numerickém řešení 3-dimenzionální advekčnědifúzní rovnice. Koeficienty turbulentní difúze jsou parametrizovány pomocí vztahů Businger-Dryer (labilní zvrstvení) a Panofsky-Dutton (stabilní zvrstvení). Ve spojení s meteorologickým prognózním modelem umožňuje předpověď pole koncentrací. Umožňuje též simulovat akumulaci znečištění v případě bezvětří. Při výpočtu koncentrací prachu je zohledněno gravitační usazování částic. Model uličního kaňonu Tato kategorie modelů je určena pro hodnocení imisní zátěže ve velmi jemném měřítku (na úrovni ulice). Použitý modelový postup (Stanford) poskytuje na výstupu koncentrace v příčném řezu uličním kaňonem. Ve spolupráci s předchozími modely umožňuje zahrnout i pozaďové hodnoty koncentrací. Model pro rozptyl těžkých plynů Rozptyl těžkých plynů v atmosféře je nutno z důvodu nezanedbatelné gravitační rychlosti popisovat speciálními postupy zahrnutými i v tomto modelu systému AIRVIRO. Model je především určen pro popis havarijních úniků takovýchto plynů a to ve formě plynné nebo kapalné (je ale schopen pracovat i s kontinuálními úniky). V druhém případě je simulováno odpařování uniklé kapaliny do ovzduší.

6

7.2.1.2. Vstupní data Model pro svůj běh vyžaduje podrobnou emisní inventuru (poloha zdroje, emise, objemové toky ze zdroje, teplota zdroje, výška a průměr komína…). Informace o meteorologických veličinách jsou automaticky získávány z měřicích stanic (teplota, směr a rychlost proudění, teplotní rozdíl 2-8 m…). Dále je možno využít výstupních polí z meteorologického prognózního modelu. Pro výpočty v komplexním terénu jsou potřebné informace o topografii, parametru drsnosti a typu pokryvu.

7.2.1.3. Výstupy Model na výstupu poskytuje průměrné koncentrace uvažovaného polutantu za zadané období (Gaussovský model), resp. krátkodobé hodnoty koncentrací (ostatní modely). Umožňuje též provádět výpočty základních statistických charakteristik a grafickou prezentaci všech výsledků.

7.2.1.4. Verifikace Modelový systém AIRVIRO byl v průběhu svého vývoje ověřován řadou studií (některé z nich jsou dostupné ve sbornících konferencí týkajících se modelování znečištění ovzduší). Při jeho běhu je prováděno vyhodnocení shody modelu s reálnými měřeními.

7.2.1.5. Literatura [1] AIRVIRO, An Integrated System for Air Quality Management, Airviro specification, SMHI [2] AIRVIRO, User documentation, SMHI pozn.: např. ve sbornících konferencí týkajících se modelování znečištění ovzduší je možno nalézt řadu aplikací využívajících modelový systém AIRVIRO – jejich úplný výčet není předmětem tohoto přehledu.

7.2.1.6. Závěr Modelový systém AIRVIRO je distribuován na komerční bázi Švédským meteorologickým a hydrologickým ústavem. Systém je implementován na pracovních stanicích (HP). Do České republiky (Prahy) byl dodán v rámci projektu EU HEAVEN (Healthier Environment through Abatement of Vehicle Emission and Noise) a v současné době probíhá jeho inicializace a uvedení do operativního provozu.

7

Vzhledem k velké šíři, kterou tento systém pokrývá, se jeví jako vhodný nástroj pro předpověď úrovně znečištění a vyhodnocení aktuálního stavu ve městě. K využití tohoto systému pro hodnocení imisní zátěže z dlouhodobého pohledu (roční hodnoty) bude třeba zvážit jeho doplnění o vhodný klimatologický model.

7.2.2. Model ATEM ATEM je gaussovský disperzní model pro výpočet zejména dlouhodobých charakteristik (např. průměrných ročních přízemních koncentrací a od nich odvozených veličin) znečištění tuhým aerosolem (SPM) a inertními plyny (zejména SO2, CO, v případě emisí NOx není uvažován dusíkový chemický cyklus) z bodových, liniových a plošných zdrojů. V případě výpočtu přízemní koncentrace SPM není parametrizován vliv tzv. sekundární prašnosti. Model částečně postihuje vliv komplexního terénu, má zabudováno odstraňování sledované látky, a to jak formou depozice, tak v důsledku jiných (např. chemických) reakcí, které vedou ke snižování koncentrace primárně emitovaného znečištění. Vliv stability zvrstvení na proces disperze je rovněž v modelu zahrnut. Model je naprogramovaný v jazyce FORTRAN 77 a provozovatelný na počítačích třídy PC.

7.2.2.1. Popis modelu Přízemní koncentrace znečišťující látky je dána jako suma příspěvků od všech emisních zdrojů, které mohou tuto hodnotu v daném místě ovlivnit. Vlečka z každého emisního zdroje je emitována do své stabilizované výšky a v této výšce je unášena prouděním, přičemž je v horizontálně a vertikálně příčném směru ke směru proudění rozptylována. Intenzita horizontálního i vertikálního rozptylu je funkcí vertikální teplotní stability. Vlečky z jednotlivých významných bodových zdrojů jsou počítány individuálně, vlečky z velkého počtu malých a nízkých bodových zdrojů (lokální vytápění) jsou parametrizovány jako plošné zdroje. Vlečky z jednotlivých plošných zdrojů jsou opět počítány individuálně. Vlečky z liniových zdrojů jsou počítány podle metodiky [3], opět od každého úseku komunikace zvlášť. V případě liniových zdrojů, tj. zejména vliv automobilové dopravy, není počítán počáteční vznos vlečky, ale předpokládá se, že vlečka je v místě, v němž je emitována, v důsledku turbulence za jedoucími automobily rozptýlena. Hodnoty parametrů rozptylu (horizontálního i vertikálního) v místě zdroje jsou opět funkcemi vertikální teplotní stability. Křižovatky, parkoviště a další významné dopravní zdroje jiného než liniového typu jsou většinou parametrizovány opět jako plošné zdroje, kdy ovšem o počátečním vznosu a hodnotách parametru rozptylu platí totéž, co bylo řečeno u liniových zdrojů.

8

Vzhledem k tomu, že model je koncipován tímto způsobem, neexistuje zde žádné omezení na počet či uspořádání referenčních bodů ani na celkový počet emisních zdrojů. Obojí je limitováno pouze časem výpočtu a operační pamětí. Vliv komplexního terénu na výsledný tvar pole koncentrací znečišťující látky je postižen dvojím způsobem. Vliv vertikální členitosti na rozptyl znečištěni je parametrizován na základě porovnání vzájemné nadmořské výšky receptorového bodu a zdroje [ 4], v horizontální rovině je tento vliv parametrizován tak, že je uvažováno více větrných růžic, přičemž jedna větrná růžice je použita pro všechny emisní zdroje nalézající se na území, pro něž je tato růžice reprezentativní. V případě výpočtu koncentrací SPM je celkové množství emitovaných částic rozděleno do jednotlivých frakcí, přičemž u každé z těchto frakcí je nutné znát její sedimentační rychlost

7.2.2.2. Vstupní data a) data o emisních zdrojích Data o emisních zdrojích lze rozdělit do tří skupin. Data o bodových, plošných a liniových zdrojích. Data o bodových zdrojích obsahují následující údaje: kód zdroje, souřadnice paty komínu a nadmořská výška, stavební výška komínu (metry), tepelná vydatnost spalin, provozní doba zdroje během roku, množství emisí daného znečištění za časovou jednotku. K dalším doplňujícím údajům patří informace o tom, zda se jedná o emisní zdroj nalézající se přímo v zájmové oblasti, v jejím bezprostředním okolí nebo zda jde o zdroj vzdálený. Dále se specifikuje větrná růžice charakterizující podmínky proudění a stability teplotního zvrstvení v oblasti zdroje. Data o liniových zdrojích jsou: kód úseku liniového zdroje, souřadnice a nadmořská výška koncových bodů, šířka zdroje, doba provozu během roku, průměrné roční emise škodlivin. K dalším doplňujícím údajům patří odkaz na větrnou růžici, která charakterizuje větrné a stabilitní poměry v místě zdroje. Data o plošných zdrojích obsahují: kód zdroje, souřadnice a nadmořská výška středu čtverce aproximujícího plošný zdroj, průměrná výška zástavby, průměrná tepelná vydatnost, délka strany čtverce parametrizujícího plošný zdroj, doba po niž zdroj emituje a emise znečišťujících látek za jednotku času. Stejně jako u předchozích typů emisních zdrojů i zde jsou údaje doplněny identifikátorem skupiny, k níž zdroj náleží (dopravní zdroje nebo lokální vytápění) a odkazem na příslušnou větrnou růžici.

9

b) transfery Vliv dálkového přenosu znečištění z nespecifikovaných vzdálených domácích a zahraničních emisních zdrojů je parametrizován pomocí tzv. transferů. Transfery jsou dány jako hodnoty koncentrace dané škodliviny, jež závisejí na směru rychlosti proudění a jež je nutno přičíst v každém receptorovém bodě k hodnotě vypočtené koncentrace dané znečišťující látky. c) receptorové (referenční) body Receptorové (referenčními) body mohou vytvářet pravidelnou síť nebo jejich rozložení může být zcela libovolné a plynoucí z požadavků řešeného problému. Počet referenčních bodů je dán jako kompromis mezi stupněm rozlišení použité sítě a celkovou časovou náročností řešené úlohy. Každý receptorový bod je určen číslem bodu, souřadnicemi a nadmořskou výškou, výškou bodu nad terénem (standardně se parametry imisního zatížení počítají pro tzv. respirační výšku 1,5 m nad úrovní terénu) a dále je udán odkaz na růžici, která charakterizuje meteorologické podmínky v daném místě. d) meteorologická data Tento datový soubor obsahuje následující informace: celkový počet růžic, šířka jednoho sektoru na něž je větrná růžice rozdělena, hodnoty pro pět charakteristických výšek vrstev směšování pro pět tříd teplotní stability a výšku vrstvy směšováni odpovídající průměrným ročním podmínkám. Dále pak jsou uvedeny parametry jednotlivých větrných růžic tj. číslo růžice a po něm následují údaje o četnosti proudění z jednotlivých sektorů větrné růžice při jednotlivých třídách stability vertikálního teplotního zvrstvení pro jednotlivé třídy rychlosti proudění.

7.2.2.3. Výstupy Výstupy modelu ATEM lze rozdělit na informace o krátkodobých hodnotách a dlouhodobých charakteristikách (roční průměrné koncentrace a od nich odvozené veličiny). Největší význam z krátkodobých charakteristik mají tzv. doby překročení krátkodobého imisního limitu (hodnoty IHk) pro dané znečištění v průběhu kalendářního roku. Dlouhodobé charakteristiky zahrnují: tabulky hodnot ročních průměrných koncentrací, procentuální podíl druhu emitenta (doprava, lokální vytápění atd.) na celkové hodnotě průměrné přízemní koncentrace v daném bodě, podíly významných zdrojů na celkové hodnotě průměrné přízemní koncentrace v daném bodě a tzv. růžice

10

znečištění v daném referenčním (receptorovém) bodě. Tato růžice udává závislost hodnoty koncentrace na směru proudění. Všechny výstupy jsou snadno převoditelné do geografického informačního systému (GIS).

7.2.2.4. Verifikace modelu Výsledky modelu byly porovnávány s údaji získanými pomocí monitorovací sítě AIM Českého hydrometeorologického ústavu (ČHMÚ) a pomocí monitorů hygienické služby v Praze. Dále byl aplikován na situaci v Praze pro soubory emisních dat odpovídajících letům 1994, 1996, 1998 a 2000 a situaci dle návrhu územního plánu v r. 2010. Model byl aplikován i na situaci v řadě měst ČR (Beroun, Hradec Králové, Kutná Hora, Náchod, Opava a další). Pomocí modelu bylo v posledních letech řešeno několik desítek variantních modelových výpočtů, zejména pro vyhodnocení vlivu mnoha investičních záměrů na kvalitu ovzduší v Praze.

7.2.2.5. Limity [1] Brechler J., Píša V., Pretel J.: Modelování stavu znečištění ovzduší. Meteorologické Zprávy, 1997, 50, 110-116 [2] Brechler J.: Model Assessment of Air-Pollution in Prague. Environmental Monitoring and Assessment, 2000, 65, 269-276 [3] Härkönen, J., Valkonen, E., Kukkonen, J., Rantakrans, E., Jalkanen, L. and Lahtinen, K.: An operational dispersion model for predicting pollution from a roadway. In proc.: 3rd Workshop on Harmonisation within Atmospheric Dispersion Modelling for Regulatory Purposes, Mol, Belgium, 21 - 24 November 1994 [4] U.S. Environmental Protection Agency: User's Guide for the Industrial Source Complex (ISC2) Dispersion Model. Volume II - Description of Model Algorithms. Research Triangle Park, North Carolina, 1992

7.2.2.6. Závěr Od roku 1994 je model ATEM využíván v rámci projektu „Modelové hodnocení kvality ovzduší na území hl. m. Prahy“. V rámci pravidelných aktualizací projektu jsou vyhodnocovány informace o vývoji kvality ovzduší na území města a

11

současně i zpracovávány podklady pro hodnocení změn v území pomocí variantních modelových výpočtů.

7.2.3. MODEL APROPOS Model APROPOS (Advanced Prediction Of Photochemical Smog) byl vyvinut ve spolupráci Ústavu informatiky AV ČR a Českého hydrometeorologického ústavu. Model je určen pro předpověď maximálních koncentrací ozonu.

7.2.3.1. Popis modelu Model je založen na statistickém přístupu. Pro predikci maximálních hodinových koncentrací ozonu využívá metody neuronových sítí a Kalmanova filtru. Predikční algoritmy byly samostatně vyhodnoceny pro tři skupiny monitorovacích stanic: městské, venkovské a horské. Typizace stanic a jejich zařazení do skupin byly provedeny pomocí Kohonenových map. Vstupní proměnné pro predikci byly vybrány na základě statistických testů a pomocí genetických algoritmů.

7.2.3.2. Vstupní data Model vyžaduje na vstupu maximální koncentraci ozonu a maximální teplotu v aktuálním dni a předpověď maximální teploty na další den pro každou hodnocenou stanici.

7.2.3.3. Výstupy Výstupem je předpověď hodinové maximální koncentrace pro následující den a dále pravděpodobnost překročení zadaných hraničních hodnot.

7.2.3.4. Verifikace Model byl testován na měřených datech stanic AIM v ČR pro letní sezónu 1999.

7.2.3.5. Literatura [1] Pelikán E., Eben K., Vondráček J., Krejčíř P., Keder J.: Ground Level Ozone Peak Forecasts Using Neural Networks and Kalman filter, Meteorologický časopis. 2000, 2, 3-8

12

7.2.3.6. Závěr Model je dostupný v Ústavu informatiky AV a v ČHMÚ. Je implementován na PC a pro operativní provoz na pracovní stanici (Sun). V roce 2000 byl model APROPOS provozován v preoperativním režimu v ČHMÚ. Pro sezónu 2001 je připravován jeho operativní provoz. Prognóza maximální koncentrace ozonu na další den bude zveřejňována na WWW serveru Českého hydrometeorologického ústavu.

7.2.4. Metodika MLVH ČR Metodika MLVH ČR (Výpočet znečištění ovzduší pro stanovení a kontrolu technických parametrů zdrojů) byla vyvinuta v Českém hydrometeorologickém ústavu. V roce 1998 ji nahradil model SYMOS’97. Přesto ale je stále v různých variacích užívána některými firmami k hodnocení imisní zátěže. Metodika byla určena především pro vypracovávání rozptylových studií, jakožto podkladu pro hodnocení kvality ovzduší a jeho změn v důsledku prováděných (navrhovaných) opatření. V základním tvaru jsou výpočetní rovnice použitelné ve vzdálenosti 100 m - 100 km od zdroje. Tato metodika není použitelná uvnitř městské zástavby pod úrovní střech budov (např. na křižovatkách nebo v kaňonech ulic). Její aplikace na komplexní terén je poněkud problematická.

7.2.4.1. Popis modelu Model je založen na analytickém řešení stacionární rovnice difúze. Je určen k hodnocení transportu a rozptylu pasivních příměsí unikajících ze zdrojů. V základní metodice byly zahrnuty pouze bodové zdroje. (V průběhu let byly přidány postupy pro hodnocení plošných zdrojů.) Vliv terénu je parametrizován poměrně nedokonale. V metodice je použita stabilitní klasifikace Bubník-Koldovský. Rozptylové parametry jsou stanovovány na základě logaritmických vztahů v závislosti na třídě stability a vzdálenosti od zdroje. Vzorce pro výpočet efektivní výšky zdroje umožňují pouze zpracování „teplých“ zdrojů. Depozice ani chemické transformace nejsou ve výpočtu zohledněny.

7.2.4.2. Vstupní data Jako vstupní údaje model vyžaduje emisní inventuru (poloha zdroje, emise, tepelná vydatnost zdroje, stavební výška…). Meteorologické podmínky jsou

13

reprezentovány větrnou růžicí dělenou do tříd stability a rychlosti. Dále je možno zadat nadmořské výšky referenčních bodů a zdrojů.

7.2.4.3. Výstupy Model na výstupu poskytuje průměrné roční a maximální krátkodobé koncentrace uvažovaného polutantu v referenčních bodech. Dále poskytuje dobu, po kterou je koncentrace vyšší než zadaná hodnota (např. imisní limit).

7.2.4.4. Verifikace Model byl verifikován při svém vzniku za využití tehdy dostupných měření koncentrací.

7.2.4.5. Literatura [1] Bubník J.: Výpočet znečištění ovzduší pro stanovení a kontrolu technických parametrů zdrojů, MLVH ČR, Praha 1979

7.2.4.6. Závěr Popis metodiky i software je možno získat v ČHMÚ. Metodika byla implementována na PC. V roce 1998 byla nahrazena metodikou SYMOS’97, která odstranila řadu jejích nedostatků. Proto ji nelze nadále doporučit k používání.

7.2.5. Model SMOG Model Smog – tj. model pro výpočet koncentrací příslušných epizodám letního fotochemického smogu byl vytvořen na katedře meteorologie a ochrany prostředí Matematicko-fyzikální fakulty UK v Praze. Zmíněný model je zkonstruován s ohledem na specifické podmínky městských aglomerací s vysokou koncentrací emisí oxidů dusíku a těkavých organických látek. Vzhledem k charakteru řešeného problému jde o model epizodního typu určený k modelování podmínek vzniku zvýšených koncentrací ozonu v letních slunných dnech s omezenou ventilací v přízemních vzduchových vrstvách, což po meteorologické stránce odpovídá výrazným letním anticyklonálním situacím.

14

Model je svojí základní konstrukcí založen na principu tzv. puff-modelu. Z jednotlivých zdrojů emisí jsou v podobě trajektorií vzduchových částic konstruovány osy příslušných vleček znečišťujících příměsí, přičemž každá taková vlečka je uvažována jako sled částečně se překrývajících elementů, tzv. puffů. Hlavní výhodou modelů tohoto typu je schopnost adekvátní reakce na časově rychle proměnné meteorologické podmínky i emise. Podstatnou je však především další schopnost puffmodelů, totiž efektivně zachycovat procesy vzájemného mísení mezi vlečkami různého chemického složení a modelovat s tím spojené rychle probíhající chemické reakce. Ve zde popisovaném modelu je časová perioda uvolňování jednotlivých puffů stanovena na 15 minut s možností operativní změny tohoto parametru.

7.2.5.1. Popis modelu Výpočetní oblast modelu Jsou uvažovány zdroje emisí oxidů dusíku a těkavých organických látek z pražské městské aglomerace a někdejšího středočeského kraje. Modelové sledování vleček není co do vzdáleností principiálně omezeno, technicky závisí v podstatě na době trvání výpočtu. Pro sledovaný účel, tj. modelování vzniku a prostorové disperze antropogenního přízemního ozonu a jeho prekurzorů pocházejících z pražských zdrojů, lze za užitečné považovat výpočty trajektorií do vzdáleností ca 100 km od centra Prahy. To při rychlostech přízemního větru, které přicházejí v úvahu pro meteorologické situace s výskytem letního fotochemického smogu, představuje dobu cca 5 – 10 hodin. Orografie modelu Model je konstruován tak, aby prostřednictvím zapojených subroutin bylo možno snadno měnit používané modelové orografie. V současné době je využita tzv. orografie US NAVY založená na středních výškách „čtverců“ 10 x 10 úhlových minut v síti zeměpisných souřadnic. Turbulentní rozptyl puffů Pro modelování turbulentního prostorového rozptylu jednotlivých puffů se předpokládá gaussovský charakter difúze. To znamená, že uvnitř jednotlivých puffů se horizontálně ve směru podélném vůči počítané trajektorii předpokládá normální rozložení koncentrací se směrodatnými odchylkami ve směru souřadnicových os. Všechna tři právě zmíněná normální rozložení mají svůj střed v centru příslušného puffu, jenž se spolu s prouděním vzduchu pohybuje po počítané trajektorii.

15

Pro stanovení uvedených směrodatných odchylek se používá metodika SYMOS [1], avšak operativně lze zavést jakákoliv jiná analytická vyjádření směrodatných odchylek. Pole proudění Jako základní vstupní údaj se zadává rychlost proudění v nadmořské výšce 1500 m, což lze obvykle dobře aproximovat rychlostí proudění ze standardní izobarické hladiny 850 hPa. Tuto rychlost lze zadat buď jednou zvolenou hodnotou nebo získávat prostorově proměnnou, na základě jednoduché objektivní analýzy aerologických dat ze střední Evropy. Dále se používá pole tzv. koeficientů útlumu, jež byly pro oblast České republiky zkonstruovány na základě dlouhodobě průměrných hodnot poměrů mezi rychlostí proudění v hladině 850 hPa a rychlostí přízemního větru odpovídající měřené rychlosti v tzv. anemometrické hladině, tj. ve výšce 10 m nad zemským povrchem. Jako výchozí podklad byly k tomu využity průměrné rychlosti přízemního větru na meteorologických pozemních stanicích v ČR publikované v [2]. Z bodů odpovídajících poloze těchto stanic pak byly hodnoty koeficientů útlumu extrapolovány s přihlédnutím k orografii zemského povrchu na celé území ČR. Vynásobením zadané rychlosti proudění ve výšce 1500 m nad mořem příslušným koeficientem útlumu spočteme modelovou rychlost přízemního větru (ve výšce 10 m nad terénem). Rychlost proudění v libovolné hladině pak určujeme podle mocninného zákona standardně užívaného ve fyzice mezní vrstvy atmosféry. Dále předpokládáme stočení směru přízemního větru proti hladině 1500 m nad mořem o třicet úhlových stupňů a toto stáčení pro jednoduchost v modelu lineárně interpolujeme s výškou. Efektivní výška zdrojů Pro výpočet efektivní výšky individuálně uvažovaných bodových zdrojů (komínů) aplikujeme zatím v ČR běžně užívanou tzv. „formuli čtyř autorů“ Pro přízemní zdroje uvažované formou plošných zdrojů se v modelu standardně volí 5 m pro dopravní emise, 10 m pro emise z technologií a 15 m pro emise z lokálního vytápění. Výpočet efektivní výšky zdrojů lze opět velmi snadno podle potřeby modifikovat. Tloušťka vrstvy směšování Jako volitelný parametr se zadává tloušťka vrstvy směšování Ho nad nejníže položeným místem použité modelové orografie, které má nadmořskou výšku Zo . Nad ostatními body terénu pak výšku směšovací vrstvy H počítáme podle lineární závislosti na výšce terénu a s přihlédnutím ke „stlačování“ vrstvy směšování na vypuklými terénními tvary (horskými překážkami).

16

Výška vlečky nad terénem Pro řešení modelových úloh souvisejících se vznikem přízemního letního fotochemického smogu mají nezanedbatelný význam pouze vlečky znečištění uvnitř směšovací vrstvy. Výšku h vlečky nad terénem pak počítáme podle lineární závislosti na tloušťce směšovací vrstvy. Výpočet trajektorií sledů puffů Vlečky příměsí vycházející z jednotlivých zdrojů emisí jsou představovány sledy puffů, jejichž středy se pohybují po trajektoriích počítaných v poli atmosférického proudění. Při každém časovém kroku se určují horizontální souřadnice polohy všech puffů, výšky jejich středů a posléze již popsaným způsobem se stanoví rychlost proudění v bodech odpovídajících těmto středům. Potom se realizuje výpočet dalšího bodu trajektorie. Mísení puffů Na počátku každého časového kroku o délce ∆t stanovíme na základě gaussovského modelu prostorového rozptylu příměsí ve středu každého puffu jeho vlastní koncentrace všech uvažovaných příměsí spolu s příspěvky koncentrací, které sem difundují od všech ostatních puffů v okolí. Tímto způsobem získáme pro všechny puffy hodnoty koncentrací ozonu, jeho prekurzorů a ostatních uvažovaných příměsí. V průběhu časového kroku o délce ∆t = 15 minut pak pro všechny uvažované jednotlivé puffy uvažujeme diferenciální rovnice příslušných chemických transformací. Tyto rovnice řešíme numerickou integrací s časovým krokem podstatně kratším, než je základní časový krok při výpočtu trajektorie. Zahrnuté chemické reakce Podrobný popis známých chemických reakcí podílejících se na vzniku letního fotochemického smogu s charakteristickým zvýšením koncentrací přízemního ozonu lze nalézt např. v [3]. Zde proto uvedeme pouze reakce bezprostředně zahrnuté v současné verzi zkonstruovaného modelu. Značné zjednodušení schématu reakcí je vynuceno jednak objektivně existující složitostí problému, ale i praktickými důvody souvisejícími s tím, že pro pražskou oblast máme zatím k dispozici jen přibližné složení emisí těkavých organických látek (VOC). Základní schéma zahrnutých reakcí je prezentováno na obr. 1 – viz další stránka.

17

Obr. 7.1.1. Schéma v modelu zahrnutých chemických reakcí

PN

hν NO

O3

NO2

HNO3

NO3

–

hν

H2O RO2

OH

*

VOC kde jednotlivé symboly značí: VOC

těkavé organické látky,

RO2

peroxyradikály,

*

OH

radikály OH,

PN

permitráty ¯

NO3

suma dusičnanů

Ostatní symboly jsou evidentní. Pokud jde o vstupní údaje VOC, počítá model s jejich rozčleněním do sedmi skupin podle délky jejich života v atmosféře (rychlosti chemických reakcí). Podrobný popis diferenciálních rovnic pro zahrnuté chemické reakce lze nalézt v [4].

7.2.5.2. Vstupní data Jako zdroje emisí oxidů dusíku a těkavých organických látek byl zatím do výpočtu zahrnován soubor stacionárních bodových zdrojů s datovými údaji (velikosti emisí, zeměpisné souřadnice, stavební výšky zdrojů, tepelné vydatnosti těchto zdrojů) vycházejícími z databází REZZO 1 a REZZO 2. Menší stacionární zdroje a emise z dopravy jsou schematicky zpracovány jako plošné zdroje v síti emisních čtverců 5x5 km. Těchto čtverců je na modelovém území Prahy uvažováno 35, emise každého z nich jsou připsány jeho středu, přičemž se v použité databázi dělí na emise z dopravy, technologií a lokálního vytápění. Soubory vstupních emisních dat lze

18

operativně měnit. Dalšími vstupními daty jsou údaje o směru a rychlosti proudění z hladiny 850 hPa (viz popis algoritmu P – pole proudění), teplota vzduchu, výška Slunce nad obzorem, pokrytí oblohy oblaky a obsah ozonu v ozonosféře v Dobsonových jednotkách.

7.2.5.3. Výstupy Pole přízemních koncentrací O3, event. NO a NO2 v modelové oblasti. Lze získávat buď v tabelární formě pro jednotlivé body zadané sítě receptorovaných bodů (popř. pro jednotlivé zájmové body) nebo v podobě polí izočar koncentrací.

7.2.5.4. Verifikace Model byl zatím s dobrými výsledky testován na vlivy jednotlivých vstupních parametrů. Dále byl ověřen v několika konkrétních studiích, jejichž výsledky byly porovnány s různými druhy měření.

7.2.5.5. Literatura [1] Systém modelování stacionárních zdrojů. Příručka uživatele metodiky výpočtu znečištění ovzduší z bodových, plošných nebo liniových zdrojů, ČHMÚ, Praha 1997 [2] Sládek I.: Vliv tvaru orografie na rychlost větru v Československu. Sborník GU ČSAV, No. 14, Praha, 1987 [3] Zpřesnění emisních inventur a reakčních schemat vzniku ozonu. Český hydrometeorologický ústav, Centrum UK pro otázky životního prostředí, zpráva VaV 520/2/97 „Vznik a režim změn letního fotochemického smogu“ , etapa 1997 [4] Bednář J., Brechler J., Halenka T., Kopáček J.: Modelování fotochemického smogu. [5] Ochrana ovzduší. 1998, č. 5. Str. 5-10.

7.2.5.6. Závěr Model je provozován na katedře meteorologie a ochrany prostředí Matematicko-fyzikální fakulty Univerzity Karlovy v Praze. V současné době není model vybaven natolik uživatelsky příjemným rozhraním („user-friendly“ interface), aby mohl být provozován libovolným uživatelem. Navíc v současné době probíhá

19

vývoj dalších komponent, které by měly vést hlavně ke zpřesnění zadání pole proudění v orograficky členitém terénu.

7.2.6. Model SYMOS‘97 Model SYMOS‘97 (Systém pro modelování stacionárních zdrojů) byl vyvinut ve spolupráci Českého hydrometeorologického ústavu a firmy EKOAIR. Model je určen především pro zpracování rozptylových studií, jakožto podkladů pro hodnocení kvality ovzduší a jejích změn v důsledku prováděných (navrhovaných) opatření, či výstavby nových zdrojů. Model není použitelný pro výpočet znečištění ovzduší ve vzdálenosti nad 100 km od zdrojů a uvnitř městské zástavby pod úrovní střech budov (např. na křižovatkách nebo v kaňonech ulic). Model umožňuje snadné zahrnutí do GIS (ArcView). V systému jsou obsaženy postupy pro hodnocení speciálních případů: výpočet znečištění pod inverzní vrstvou ve složitém terénu a při bezvětří a dále výpočet rozptylu z chladicích věží.

7.2.6.1. Popis modelu Model je založen na analytickém řešení stacionární rovnice difúze. Je určen k hodnocení pasivních příměsí unikajících ze zdroje a umožňuje pracovat se všemi typy zdrojů: bodovými, liniovými i plošnými. V modelu je použita stabilitní klasifikace Bubník-Koldovský. Rozptylové parametry jsou stanovovány na základě exponenciálních funkcí v závislosti na třídě stability a vzdálenosti od zdroje. Vzorce pro výpočet efektivní výšky zdroje umožňují zpracování „teplých“ i „studených“ zdrojů, včetně chladicích věží a současně zohledňují vzájemné ovlivňování vleček blízkých zdrojů. V modelu jsou zahrnuty speciální procedury umožňující aplikovat model na komplexní terén. Odstraňování polutantu z atmosféry (depozice, chemická transformace) je popsáno pomocí koeficientu odstraňování. Samostatný modul umožňuje odhadovat znečištění v údolních oblastech shora „uzavřených“ inverzí.

7.2.6.2. Vstupní data Model pro svůj běh vyžaduje podrobnou emisní inventuru (poloha zdroje, emise, objemové toky ze zdroje, teplota zdroje, výška a průměr komína…). Meteorologické podmínky jsou reprezentovány klimatologickými charakteristikami:

20

zejména větrnou růžicí dělenou podle třídy stability a rychlosti. Pro výpočty rozptylu z chladicích věží a pod inverzemi jsou nezbytné dodatečné informace o rozložení teploty a vlhkosti v průběhu roku, resp. údaje o uzavírající inverzi. Orografie je standardně zadávána v pravidelné síti uzlových bodů.

7.2.6.3. Výstupy Model na výstupu poskytuje průměrné roční koncentrace uvažovaného polutantu v referenčních bodech. Dále je možno získat maximální půlhodinovou koncentraci a dobu, po kterou je koncentrace vyšší než zadaná hodnota (např. imisní limit). Současně je možno vyhodnotit podíly jednotlivých zdrojů (či skupin zdrojů).

7.2.6.4. Verifikace Model byl verifikován za využití standardních dat (Kincaid, Indianopolis…), dále bylo prováděno jeho srovnání s měřenými hodnotami v podkrušnohorské oblasti.

7.2.6.5. Literatura [1] Bubník J., Keder J., Macoun J., Maňák J.: SYMOS’97 Metodická příručka, Český hydrometeorologický ústav, Praha 1998 [2] Bubník J., Maňák J.: Metodika výpočtu znečištění ze stacionárních zdrojů, Zpráva projektu, ČHMÚ, Praha 1995 [3] Maňák J.: Změny v nové metodice výpočtu znečištění oproti metodice dosud platné, Pracovní materiály ze Semináře Inovace modelových výpočtů znečištění ovzduší, Pardubice 4.6.1996 [4] Bubník J.: Nová česká metodika výpočtu znečištění ovzduší na krátké vzdálenosti, Pracovní materiály ze Semináře Inovace modelových výpočtů znečištění ovzduší, 4.6.1996 Pardubice [5] Macoun J., Bubník J.: Czech model for regulatory purposes, sborník referátů 4th Workshop on Harmonisation within Atmospheric Dispersion Modelling for Regulatory purposes, 6.-9.5.1996 Oostende, Belgie [6] Bubník J., Macoun J.: Dispersion from Cooling Towers, sborník referátů 6th Workshop on Harmonisation within Atmospheric Dispersion Modelling for Regulatory purposes, 11.14.10.1999 Rouen, Francie

21

7.2.6.6. Závěr Popis metodiky je možno získat v ČHMÚ nebo na WWW serveru ČHMÚ. Software je k dispozici na komerční bázi (bližší informace v ČHMÚ). Model je implementován na PC Windows 95/NT a na pracovní stanici (Sun). V roce 1998 byl vydán MŽP ČR jakožto doporučená metodika pro zpracování rozptylových studií. Od té doby byl použit pro řadu studií: hodnocení vlivu změn na zdrojích, modelové hodnocení na úrovni regionů… Jeho využití v městské zástavbě je ovšem omezené, vlivem nemožnosti provádět výpočty pod úrovní střech.

7.2.7. Model VÚT Brno Model byl vyvinut na Vysokém učení technickém Brno v rámci projektu EU EUREKA, podprojekt SATURN. Model je určen pro stanovení detailního prostorového rozložení koncentrací v mikroměřítku (vyústění tunelů, uliční kaňony, křižovatky). Model má vestavěn modul pro prezentaci výsledků v grafické podobě.

7.2.7.1. Popis modelu Model je založen na nelineárním „low-Reynolds k-ε“ modelu. Obsahuje procedury pro zahrnutí dodatečně indukované turbulence pohybujícími se vozidly, takže je schopen pracovat i na několikaproudých komunikacích, kde tento efekt hraje velkou roli.

7.2.7.2. Vstupní data Model vyžaduje na vstupu detailní údaje o provozu na hodnocených komunikacích (rychlost vozidel, hustota provozu, emise…), dále aktuální meteorologické charakteristiky (směr a rychlost proudění, teplota…). Největším úskalím při provozu tohoto modelu je potřeba získat detailní informace o orografii a zástavbě (včetně např. výšky budovy, tvaru střechy…).

7.2.7.3. Výstupy Na výstupu model poskytuje krátkodobé hodnoty koncentrací daného polutantu v husté síti uzlových bodů.

22

7.2.7.4. Verifikace Model byl verifikován v rámci projektu SATURN za využití dat získaných v rámci „Evropského cvičení“ Podbielski Strasse v Hanoveru. Dále je připravováno jeho částečné ověření oproti měřeným hodnotám na Strahovském tunelu.

7.2.7.5. Literatura [1] Jícha M., Katolický J.: Eulerian-Lagrangian computational model for traffic induced flow field and turbulence inside a vehicle tunel, sborník příspěvků 5th International Conference on Harmonisation within Atmospheric Dispersion Modelling for Regulatory Purposes, 18.-21.5.1998, Rhodos, Řecko [2] Jícha M., Katolický J., Pospíšil J.: Dispersion of Pollutants in Street Canyon and Street Intersection under Traffic Induced Flow and Turbulence Using LOW-Re k-ε Model, 6th International Conference on Harmonisation within Atmospheric Dispersion Modelling for Regulatory Purposes, 11.-14.10.1999, Rouen, Francie [3] Jícha M., Katolický J., Pospíšil J., Krejčí V.: Koncentrace a disperze exhalací pocházejících z dopravy, průběžná zpráva projektu EU EUREKA, podporjekt SATURN, VUT Brno 1999 [4] Jícha M., Katolický J., Pospíšil J., Krejčí V.: Koncentrace a disperze exhalací pocházejících z dopravy, průběžná zpráva projektu EU EUREKA, podprojekt SATURN, VUT Brno 2000

7.2.7.6. Závěr Model dosud není volně dostupný, je připravován pro komerční využití. Bližší informace u autorů modelu. Model byl aplikován na prostor mezi Strahovským tunelem a tunelem Mrázovka k ověření rozptylu znečištění z jejich vyústění. Podle plánu by měl sloužit jako podpora pro nastavení řízení ventilace jmenovaných tunelů. Model je možno využít pro detailní vyhodnocení pole koncentrací v kritických oblastech. Vzhledem k výpočetní náročnosti a nutné znalosti podrobných informací o terénu a zástavbě není využitelný pro „běžné“ rozptylové studie.

7.3.

PŘEHLED DALŠÍCH MODELŮ POUŽÍVANÝCH VE SVĚTĚ

Do tohoto přehledu byly vybrány modely, které jsou buď využívány ve více místech nebo přinášejí, oproti modelům používaným v ČR, něco nového. Kromě modelů zde uvedených, existuje celá řada lokálně aplikovaných modelů založených

23

většinou na obdobných principech, jako modely zde popsané. Vzhledem k tomu zde nejsou uváděny. Jednotlivé modely jsou uváděny v abecedním pořadí, literatura vztažená k modelům je uváděna jako součást jejich popisu.

7.3.1. Model ADMS-URBAN Model ADMS (Atmospheric Dispersion Modelling System) byl vyvinut ve Velké Británii (Cambridge Environmental Research Consultants Ltd.). Model je určen pro hodnocení znečištění ovzduší a jeho předpoveď v podmínkách městských aglomerací. Je schopen pracovat se všemi kategoriemi zdrojů (liniové zdroje, bodové i plošné). Umožňuje snadné zahrnutí výsledků do GIS (ArcView). V systému je obsažena celá řada procedur pro hodnocení speciálních případů: výpočet efektivní výšky zdroje, komplexní terén, uliční kaňony, efekty zástavby…).

7.3.1.1. Popis modelu Model je konstruován jako 3D kvasi-Gaussovský. Je určen k hodnocení pasivních příměsí unikajících ze zdroje s nenulovou výstupní rychlostí. Dále je schopen vyhodnotit i kategorii nepříliš těžkých plynů. Umožňuje práci jednak s nepřetržitými zdroji a jednak s okamžitými úniky. Pro parametrizaci mezní vrstvy jsou využity postupy založené na Monin Obuchovově délce a výšce mezní vrstvy. Při stabilním a neutrálním teplotním zvrstvení je používána Gaussovská parametrizace rozptylu, za labilního zvrstvení je uvažován nesymetrický charakter vertikální složky turbulence. Výpočty depozice jsou založeny na depoziční rychlosti a koeficientech vymývání. V modelu je obsažen základní chemismus pro NOx, O3 a VOC (Generic Reaction Scheme). Model není aplikovatelný za situací s bezvětřím a při rychle se měnících povětrnostních podmínkách.

7.3.1.2. Vstupní data Model pro svůj běh vyžaduje podrobnou emisní inventuru (poloha zdroje, emise, objemové toky ze zdroje, teplota zdroje, výška a průměr komína…) a podrobný popis meteorologických veličin v měřicích bodech (rychlost a směr proudění, teplota, pokryv oblačností…). Součástí modelového systému je i meteorologický preprocesor, který je v případě potřeby schopen dopočítat některé potřebné parametrizace (Monin

24

Obuchovovu délku, výšku mezní vrstvy). Pro výpočty v komplexním terénu jsou nezbytné informace o topografii a parametru drsnosti.

7.3.1.3. Výstupy Model poskytuje na výstupu údaje o průměrných koncentracích a depozici a jejich percentilech za zadané období (10 minut až rok). Pro krátkodobé hodnoty (hodina a méně) poskytuje odhady fluktuací koncentrace, včetně jejích píků.

7.3.1.4. Verifikace Verifikace modelu byla provedena za využití standardních dat (Kincaid, Indianopolis…), dále bylo prováděno jeho srovnání s měřenými hodnotami (měřicí stanice, lidar, větrný tunel).

7.3.1.5. Literatura [1] McHugh C.A. a kol.: ADMS-Urban: a model of traffic, domestic and industrial pollution, International Journal of Environment and Pollution, Volume 8, Nos. 3-6, 1997, 666-674. [2] Power H. a kol.: ADMS-Urban - an integrated air quality modelling system for local government Proceedings of the Fifth International Conference of Air Pollution, Computational Mechanics Publications, New York [3] Carruthers D.J. a kol.: Development of ADMS-Urban and comparison with data for urban areas in the UK, Air pollution modelling and its application XII., Plenum Press, 1998 [4] Appendix C of Validation of the UK-ADMS Dispersion Model and Assessment of its Performance Relative to R-91 and ISC using Archived Lidar Data, Environment Agency, 1995

7.3.1.6. Závěr Model je dostupný na komerční bázi v Cambridge Environmental Research Consultants Ltd. Je implementován na PC Windows NT. Jedná se o rozšířený a dobře verifikovaný modelový systém, který postihuje široké spektrum problémů spojených s hodnocením imisní zátěže ve městě.

7.3.2. Model ADREA Model ADREA byl vyvinut v Řecku (Environmental Research Laboratory).

25

Model je primárně určen pro předpověď znečištění ovzduší. Jeho součástí je i modul pro diagnostiku současného stavu. Je schopen pracovat s bodovými a plošnými zdroji. Pro zobrazení výsledků spolupracuje s grafickým balíkem NCAR.

7.3.2.1. Popis modelu Jedná se o 3D nehydrostatický Eulerovský model, respektující zákony zachování hmoty, hybnosti, energie a vlhkosti. Problém uzávěru při výpočtu turbulence je řešen pomocí schématu „k-1“. Pro numerické řešení rovnic zachování je použita metoda konečných objemů. Model je určen k hodnocení pasivních a radioaktivních příměsí nad komplexním terénem. Při výpočtu jsou uvažovány efekty spojené s kondenzací a výparem vody. Zahrnuta je suchá i mokrá depozice. Časový krok výpočtu je 1-20 s, velikost výpočetní oblasti 10-500 km s horizontálním krokem 500-10000 m. Vertikální rozložení modelu je 10-500 m (podle výšky nad terénem. Celkový vertikální rozměr výpočetní oblasti je 10 km.

7.3.2.2. Vstupní data Model vyžaduje informace o emisích a eventuelně dalších parametrech zdroje. Pro stanovení počátečních podmínek je využíván jednodimezionální vertikální profil proudění a teploty. Součástí systému je meteorologický preprocesor, umožňující zpracování bodových měření. Pro předpověď úrovně znečištění je nutná spolupráce s meteorologickým prognózním modelem. Při výpočtech nad komplexním terénem jsou potřebné údaje o topografii a parametru drsnosti.

7.3.2.3. Výstupy Model poskytuje na výstupu 3D pole koncentrací pro každou gridovou buňku. Dostupné jsou i údaje o použitých meteorologických hodnotách.

7.3.2.4. Verifikace Model byl verifikován především po stránce zpracování meteorologických dat nad komplexním terénem (reprezentativnost pole proudění…).

7.3.2.5. Literatura [1] Bartzis J.G. a kol.: ADREA-I: A three-dimensional finite volume transport code for mesoscale atmospheric transport (the Cartesian version), 1993

26

[2] Bartzis, J.G. a kol.: ADREA-I, A transient three-dimensional transport code for complex terrain and other applications, Nuclear Technology. 1991, 94, 135-148. [3] Varvayanni, M. a kol.: Wind Flow Simulation over the Greater Athens Area with a Highly Resolved Topography, Atmospheric Environment. 1995, 29, 3593-3604. [4] Andronopoulos S. a kol.: ADREA-I predictions on NOx concentrations over the Greater Athens Area, International Scientific Workshop "Athens 2004 Air Quality Study", Athens, February 1997. [5] Varvayanni M. a kol.: Simulation of Nocturnal Drainage Flows Enhanced by Deep Canyons: The Rocky Flats Case, Journal of Applied Meteorology. 1997, 36, 775-791. [6] Varvayanni M. a kol.: Numerical simulation of daytime mesoscale flow over highly complex terrain: the Alps case, Atmospheric Environment. 1996

7.3.2.6. Závěr Model není komerčně dostupný. Informace o možnosti jeho využití je možno získat u autorů. Je implementován na pracovní stanici HP. Využití tohoto modelu je spíše pro hodnocení větších územních celků na komplexní orografii.

7.3.3. Model AIPOC Air Pollutants Concentrations (AIPOC) Laboratory of Aerodynamics Department of Mechanical Engineering National Technical University of Athens (NTUA) Model slouží ke stochastické simulaci a predikci koncentrací znečištění v místech s instalovaným monitorováním znečištění. Předpovědí jsou charakterizovány jako krátkodobé (hodiny) a střednědobé (2-3 dny) a poskytují průměrované hodnoty koncentrací. AIPOC je statistický model popisující časový vývoj znečištění. K tomuto účelu model využívá Box-Jenkinsovy Univariantní Stochastické modely. Model může být implementován na místo instalace měřícího nebo odběrního zařízení nebo místo instalace sítě monitorů. AIPOC je předpovědní model, jenž umožňuje popsat časový vývoj koncentrací znečištění. Vývoj je popsán pomocí Box-Jenkinových univariantních stochastických modelů v diskrétních časových krocích. Tyto modely (jeden pro každý druh znečištění a místo) jsou zapracovány do „user-friendly“ uživatelského rozhraní pracujícího v prostředí Windows. Užitím tohoto prostředku může neškolená osoba získat předpověď průměrných hodinových hodnot koncentrací pro vybraný časový horizont. Předpovědi jsou uskutečněny v reálném čase.

27

Univariantní Box-Jenkins stochastické modely patří do skupiny multiplikativních sezónních autoregresivních integrovaných modelů klouzavých průměrů (SARIMA modely). Modelové parametry jsou určovány na základě metody maximální pravděpodobnosti a stochastické modely jsou ověřovány použitím Box – Jenkinsových validačních pravidel [3-6]. Tyto stochastické modely popisují současné a budoucí hodnoty koncentrací znečištění jako funkci: a) předchozích hodnot koncentrací daného typu znečištění, b) diference mezi předpovězenou hodnotou koncentrace a naměřenou hodnotou v předchozích časových periodách. Pro předpověď budoucí hodnoty koncentrace je zapotřebí pouze několik minulých hodnot měření. Tyto hodnoty jsou dostupné z lokálního monitoru či sítě monitorů. Pouze pro určení parametrů předpovědních modelů jsou zapotřebí data z periody 6 měsíců, mají-li se predikovat hodinové průměrné hodnoty, a data z periody 2 let, mají-li se predikovat denní průměrné hodnoty. K určení těchto modelových parametrů jsou zapotřebí pouze již naměřená data. Tento model může být použit v libovolném místě či oblasti, kde existuje měření stavu znečištění a měří se alespoň 6 měsíců. Model využívá dostupné časové řady měřených koncentrací a uskutečňuje předpověď budoucích hodnot koncentrací monitorovaných danou stanicí. Předpověď je dělána v reálném čase a reprezentuje střední hodnotu odpovídající časovému intervalu, přes nějž stanice (monitor) průměruje (hodinové, denní průměry). Předpovědi se týkají pouze jistých oblastí (umístění odpovídající měřicí stanice).

7.3.3.1. Popis modelu Časově diskretizované multiplikativní sezónní autoregresivní integrované stochastické modely pro klouzavé průměry (SARIMA). Modely používají BoxJenkinsovu metodologii analýzy časových řad. Užitím Box-Jenkinsových stochastických modelů budoucí hodnoty koncentrací jsou předpovídány na základě využití pouze několika minulých hodnot koncentrací již uložených v databázi. Stochastické modely vyjadřují budoucí hodnoty koncentrací jako funkce předchozích hodnot. Pro uskutečnění predikce v časovém horizontu delším než jedna hodina jsou implementována pravidla „metody podmíněné pravděpodobnosti“. Předpokládá se, že hodnota koncentrace pro následující hodinu je předpovězena přesně a tudíž diference mezi měřenou a předpovězenou hodnotou bude rovna nule. Koncentrace pro další nejbližší hodinu je předpovězena za předpokladu, že zmíněná diference mezi předpovězenou a pozorovanou hodnotou pro předchozí termín je rovna 0. Takto se pokračuje až do dosažení časového horizontu předpovědi.

28

7.3.3.2. Vstupní data V případě předpovědi hodinových průměrných koncentrací jsou požadována data z předchozích tří dnů a v případě denních průměrných hodnot koncentrací jsou požadována data o průměrných denních hodnotách z uplynulých tří týdnů. Není zapotřebí žádný meteorologický vstup, data o orografii nebo emisní data.

7.3.3.3. Výstupy Výstupem jsou budoucí hodnoty koncentrací pro uživatelem vybraný druh znečištění a lokalitu. Časový horizont předpovědi je též určen uživatelem.

7.3.3.4. Verifikace Model byl implementován pro vybrané situace v okolí Athén, Řecko. Byly provedeny predikce tří různých polutantů (CO, O3, SO2) a tyto následně verifikovány pro tři monitorovací místa jak v centru města, tak i na předměstí. Byla shledána dostatečná přesnost modelových predikcí a tak potvrzena užitečnost metody při rozhodování o možné imisní zátěži.

7.3.3.5. Literatura [1 ] Polydoras, G. and Bergeles, G. (1997) A Stochastic Model for Predicting Air Pollutant Concentrations in Cities, presented to Florence World Energy Research Symposium, FLOWERS'97, July 30 - August 1, 1997. [2 ] Polydoras, G., Anagnostopoulos, J. and Bergeles G., Air Quality Predictions; Dispersion Model vs. Box-Jenkins Stochastic Models. An Implementation and Comparison for Athens, Greece, presented to the International Conference on Energy and the Environment, Efficient Utilization of Energy and Water Resourses, Lemessol, Cyprous, Octomber 1997. [3 ] Hoff, J. C., 1983, "A Practical Guide to Box-Jenkins Forecasting", Lifetime Learning Publications. [4 ] Pandit, S. M., and Wu, S. M., 1983, "Time Series and System Analysis with Applications", John Wiley. [5 ] Vandaele, W., 1983, "Applied Time Series and Box-Jenkins Models", Academic Press, Inc. [6 ] Melard, G. (1984) A fast algorithm for the exact likelihood of autoregressive-moving average models. Applied Statistics 33(1): 104-119

29

[7 ] McCollister G. M. and Wilson K. R. (1978) Linear stochastic models for forecasting daily maxima and hourly concentrations of air pollutants. Atmospheric Environment 9, 417423. [8 ] Merz P. H., Painter L. G. and Ryason P. R. (1972) Aerometric data analysis. Time series analysis and forecast and an atmospheric smog diagram. Atmospheric Environment 6, 319-342. [9 ] Milionis A. E. and Davies T. D. (1994) Regression and stochastic models for air pollution. I. Review, comments and suggestions. Atmospheric Environment 28, 2801-2810. [10 ] Milionis A. E. and Davies T. D. (1994) Regression and stochastic models for air pollution. II. Application of stochastic models to examine the links between ground-level smoke concentrations and temperature inversions. Atmospheric Environment 28, 2811-2822. [11 ] Roch R. and Pellerin J. (1982) On long term air quality trends and intervention analysis. Atmospheric Environment 16, 161-169. [12 ] Simpson R. W. and Layton A. P. (1983) Forecasting peak ozone levels. Atmospheric Environment 17, 1649-1654.

7.3.3.6. Závěr Model nepatří do kategorie „public domain“, ale může být za jistých podmínek získán. Model je implementován v „user-friendly“ grafickém rozhraní pod prostředí Windows. Není příliš náročný na výpočetní techniku, může být snadno adaptován na různé platformy. Není rovněž náročný na znalosti obsluhy, hodí se pro monitorovací sítě s cca hodinovými až denními výstupy v příslušné databázi.

7.3.4. Model AUTOMOD Model AUTOMOD (Automobile Model) (Geofyzikální ústav Slovenské akademie věd).

byl

vyvinut

na

Slovensku

Model je určen pro hodnocení aktuálního stavu znečištění ovzduší v lokálním měřítku. Jeho součástí je i modul pro výpočty znečištění v uličních kaňonech. Je schopen pracovat pouze s liniovými zdroji.

7.3.4.1. Popis modelu Jedná se o 3D Eulerovský model v lokálním měřítku. Je založen na numerickém řešení stacionární rovnice turbulentní difúze. Pro její řešení je využita metoda konečných diferencí. Rychlost proudění a koeficienty difúze jsou uvažovány v závislosti na stabilitě atmosféry. Hraniční podmínky jsou definovány s ohledem na

30

konfiguraci ulic. Ve výpočtu nejsou zohledněny chemické reakce polutantnů v atmosféře ani jejich depozice. Model je určen pro práci se vstupními i výstupními hodnotami v půlhodinových nebo hodinových průměrech. Horizontální krok sítě může být maximálně 25 km, celková velikost sítě maximálně 51x51 uzlových bodů. Vertikální rozměr výpočetní oblasti je do výšky mezní vrstvy atmosféry.

7.3.4.2. Vstupní data Model pro svůj běh vyžaduje informace o emisích stanovených na základě emisních faktorů a počtů vozidel na komunikacích za dané období (30 min, resp. 1 hod). Z meteorologických veličin je potřebná znalost směru a rychlosti proudění, Pasquil-Giffordova třída stability a výška směšovací vrstvy. Pro výpočty v uličních kaňonech je nutná znalost jejich geometrie.

7.3.4.3. Výstupy Model poskytuje na výstupu 3D pole koncentrací (dlouhodobé průměrné a maximální krátkodobé hodnoty) pro každou gridovou buňku.

7.3.4.4. Verifikace Model byl verifikován na základě měření v ulicích (Bratiskava a Košice).

7.3.4.5. Literatura [1] Hesek, F.: Stationary model of air pollution by cars. Contributions of the Geophysical Institute of the Slovak Academy of Sciences, Ser. of Meteorology. 1992, 12, 60-74 [2] Hesek, F.: Methodology for calculation of automobile air pollution (in Slovak), Meteorologické zprávy. 1995, 48, 33-36 [3] Hesek, F.: Mathematical modelling of air pollution from mobile sources in Bratislava and Kosice. Local studies of air quality in the cities of Bratislava and Kosice, Phare EU/93/AIR/22, Final report Air Quality Modelling, V6, Appendix A, 1998, 21 p. [4] Hesek, F.: Using of the air pollution calculation method from road traffic for highway projecting, Contributions of the Geophysical Institute of the Slovak Academy of Sciences, Ser. of Meteorology. 1998, 18, 76-83.

31

7.3.4.6. Závěr Model není komerčně dostupný. Informace o možnosti jeho využití je možno získat u autorů. Je implementován na PC. Využití tohoto modelu je možné pro výpočty v jednotlivých uličních kaňonech. Pro hodnocení větších oblastí je problematická nemožnost zahrnout bodové a plošné zdroje.

7.3.5. Model CALGRID Model CALGRID (California Grid Model) byl vyvinut v USA (Atmospheric Studies Group, Earth Tech.). Model je primárně určen pro hodnocení stavu znečištění ovzduší v územním a regionálním měřítku. Ve spolupráci s meteorologickým předpovědním modelem umožňuje i prognózu úrovně znečištění. Je schopen pracovat s bodovými a plošnými zdroji.

7.3.5.1. Popis modelu Jedná se o 3D Eulerovský model, se zahrnutým fotochemickým modulem. Horizontální advekční schéma využívá spektrálních metod (Yamarito 1993), zachovávajících hmotu. Vertikální rozptyl a turbulence je parametrizována pomocí teorie podobnosti samostatně pro stabilní a labilní teplotní zvrstvení. K řešení rovnic popisujících chemické reakce (schéma SPARC-90 nebo BC-IV) je využívána „quasisteady-state“ metoda. Pro parametrizaci suché depozice je využito 3D rezistenční metody. V modelu není zahrnut chemismus mokré fáze, ani mokrá depozice. Časový krok výpočtu je 10-20 minut, velikost výpočetní oblasti 20-1000 km s horizontálním krokem 500-20000 m. Vertikální rozložení modelu je volitelné v rozmezí 20-2000 m s možností proměnlivého kroku (např. podle výšky nad terénem). Celkový vertikální rozměr výpočetní oblasti je 10 km.

7.3.5.2. Vstupní data Model vyžaduje na vstupu informace o emisích v jednotlivých buňkách gridu, či samostatně pro bodové zdroje. Z meteorologických veličin jsou vyžadovány 3D pole proudění a teploty a dále 2D pole výšky směšovací vrstvy, Monin Obuchovovy délky, frikční rychlosti a konventivního měřítka rychlosti. Pro přípravu těchto meteorologických polí je možno využít meteorologický model CALMET. Pro správnou funkci modelu nad komplexním terénem jsou potřebné informace

32

o topografii, parametru drsnosti a pokryvu. Počáteční hodnoty koncentrace jednotlivých polutantů jsou vyžadovány v každé buňce gridu.

7.3.5.3. Výstupy Model poskytuje na výstupu 3D pole koncentrací a 2D pole suché depozice. Je určen pro stanovení krátkodobých hodnot (maximálně pro studium několikadenních epizod).

7.3.5.4. Verifikace Model byl verifikován za využití epizodických situací v New England.

7.3.5.5. Literatura [1]

Kumar N. a kol.: Evaluation of Calgrid using two different Ozone Episodes and Comparison to UAM Results. Atmospheric Environment 1994, 28 (17), 2823-2845.

[2]

Hedley M. a kol.: Initial modelling of a future year emission control strategy for the Lower Fraser Valley: relative impacts of selected gasoline and natural gas vehicle techonologies, Report No. PET-1362-96S, March 21, 1996, National Research Council, Canada.

[3]

Pilinis C., Kassomenos P., Kallos G.: Modeling of Photochemical Pollution in Athens, Greece. Application of the RAMS-CALGRID Modeling System. Atmospheric Environment. 1996, 27B (4), 353-370.

[4]

Scire J.S., Hanna S.R., Carmichael G.R., and Chang Y.S.: CALGRID: A Mesoscale Photochemical Grid Model. Volume 2: User’s Guide. California ARB Report, Sacramento, CA., 1989

[5]

Silibello C., Calori G., Brusasca G., Catenacci G., Finzi G.: Application of a photochemical grid model to Milan metropolitan area. Atmospheric Environment. 1998, 32, 2025-2038.

[6]

Stern, R., Scherer, B., Fath, J.: Ermittlung und Bewertung der Wirkung von Ozonminderungsmaßnahmen im Rhein-Main-Gebiet mit Hilfe des photochemischen Ausbreitungsmodells CALGRID. Freie Universität Berlin, Institut für Meteorologie. Abschlußbericht zum Teilvorhaben B-3.1 "Kleinräumige Ozon-Ausbreitungsrechnungen" im Rahmen des FE-Vorhabens 10402812/01 "Aktionsprogramm und Maßnahmenplan Ozon" des Umweltbundesamts. Im Auftrag der Prognos AG, 1998

[7]

Yamartino, R.J., Scire J., Moore G., McNaughton D., Fernau M.: Development of the Regional CALGRID Ozone Model. AWMA Annual Meeting Paper 96-TA23A.04. , 1996

33

[8]

Yamartino, R.J.: Nonnegative, conserved scalar transport using grid-cell-centered, spectrally constrained Blackman cubics for applications on a variable-thickness mesh. Mon. Wea. Rev. 1993, 121, 753-763.

[9]

Yamartino R.J., Scire J.S., Carmichael G.R., and Chang Y.S.: The CALGRID mesoscale photochemical grid model-I: Model formulation. Atmospheric Environment, 1992, 26A, 1493-1512

[10] Yamartino R.J., Scire J.S., Hanna S.R., Carmichael G.R., and Chang Y.S.: CALGRID: A Mesoscale Photochemical Grid Model. Volume 1: Model Formulation Document. California ARB Report, Sacramento, CA., 1989

7.3.5.6. Závěr Model je možno volně získat u autorů nebo na WWW serveru California ARB. Model je implementován na PC, NT-Alpha a UNIX (HP, Sun, Silicon Graphics). Využití tohoto modelu je spíše pro hodnocení větších územních celků na komplexní orografii. Vhodný by byl pro regionální předpověď výskytu fotochemických smogových situací.

7.3.6. Model DISPERSION Model DISPERSION byl vyvinut ve Švédsku (Švédský meteorologický a hydrologický ústav). Model je určen pro předpověď znečištění ovzduší v průmyslových a městských oblastech. Je schopen pracovat se všemi kategoriemi zdrojů (liniové zdroje, bodové i plošné). Umožňuje snadné zahrnutí do GIS (MapInfo) a spolupráci s databázemi (MS Access). Systém zahrnuje též modul pro výpočet znečištění v uličních kaňonech, který spolupracuje s hlavním modelem (přejímá z něj počáteční podmínky).

7.3.6.1. Popis modelu Jedná se o Gaussovský model založený na vylepšených parametrizacích mezní vrstvy. Je určen k hodnocení pasivních příměsí unikajících ze zdroje s nenulovou výstupní rychlostí. Rozptylové procesy jsou popsány pomocí Monin Obuchovovy délky, frikční rychlosti a konventrivního vertikálního měřítka. Při výpočtu vznosu vlečky je k dispozici možnost jejího průniku zádržnou vrstvou. Vnořený model uličního kaňonu obsahuje jednoduché chemické reakční schéma pro oxidy dusíku.

34

Model není aplikovatelný v oblastech s komplexním terénem.

7.3.6.2. Vstupní data Model vyžaduje podrobnou emisní inventuru (poloha zdroje, emise, objemové toky ze zdroje, teplota zdroje, výška a průměr komína…). Emise může být definována jako funkce teploty, denní doby, dne v týdnu atd. Pro přípravu meteorologických vstupních dat je nutno využít preprocesor. Jeho vstupem mohou být informace z měřicích bodů nebo meteorologického modelu.

7.3.6.3. Výstupy Model poskytuje na výstupu kromě údajů o průměrných koncentracích také různé statistické veličiny (percentily…).

7.3.6.4. Verifikace Model byl verifikován na řadě studií ve Švédsku.

7.3.6.5. Literatura [1] Bringfelt,B., Backstrom,H., Kindel,K., Omstedt,G., Persson,C. and Ullerstig,A.: Calculation of PM-10 concentrations in Swedish cities-Modelling inhalable particles. SMHI-report, RMK 76., 1997 [2] DISPERSION- User Guide. SMHI [3] Omstedt,G.: An operational air pollution model. SMHI-report, RMK 57.1, 1988

7.3.6.6. Závěr Model je dostupný ve Švédkém meteorologickém a hydrologickém ústavu. Je implementován na PC Windows. Model umožňuje díky vnořenému modelu uličního kaňonu detailní hodnocení imisní zátěže ve městech. Možnost nasazení v pražských podmínkách je výrazně omezena jeho neschopností pracovat nad komplexním terénem.

35

7.3.7. Model EPISODE Model EPISODE byl vyvinut v Norsku (Norwegian Institute for Air Research NILU). Model je primárně určen pro hodnocení stavu znečištění ovzduší fotochemickými polutanty v územním a regionálním měřítku. Je schopen pracovat s bodovými a plošnými zdroji.

7.3.7.1. Popis modelu Jedná se o 3D kombinovaný Eulerovský/Lagrangeovský model, se zahrnutím fotochemického modulu. Model je založen na numerickém řešení rovnice zachování hmoty v 3D eulerovském gridu. Horizontální advekce je řešena pomocí Bottova schématu. Pro výpočet horizontálního rozptylu je využito jednoduché 2D explicitní schéma. Vertikální rozptyl je parametrizován podle Gronského (1993). Lagrangeovský submodul je využíván pro výpočet rozptylu v subgridovém měřítku. Model využívá chemické reakční schéma EMEP. Ve výpočtu je zahrnuta suchá i mokrá depozice. Časový krok výpočtu je 10-300 s, délka simulace se může pohybovat v rozmezí měsíců až let. Velikost výpočetní oblasti je 5-500 km s horizontálním krokem 10010000 m. Vertikální rozložení modelu je volitelné v rozmezí 20-500 m Celkový vertikální rozměr výpočetní oblasti je 2 km.

7.3.7.2. Vstupní data Model pro svůj běh vyžaduje informace o emisích z jednotlivých zdrojů. Z meteorologických veličin jsou nezbytné údaje o teplotě (stabilitě) a proudění (v uzlových bodech gridu). Dále je možno tato data doplnit o pokryv oblačností a vlhkost. V případě neexistence informací o turbulenčních charakteristikách jsou tyto dopočítány preprocesorem. Při výpočtech nad komplexním terénem jsou potřebné informace o topografii.

7.3.7.3. Výstupy Model poskytuje průměrné hodinové přízemní koncentrace a suchou a mokrou depozici pro každý polutant.

36

7.3.7.4. Verifikace Model byl verifikován za využití měřených dat pro NOx a NO2 na stanicích v Oslo.

7.3.7.5. Literatura [1] Bartonova A., Clench-Aas J., Gram F., Guerreiro C., Larssen S., Třnnesen D.A., Walker S.E.: After-study Ekeberg tunnel 1996. Estimating indicators of exposure for interview study. Kjeller (NILU OR /97) (In Norwegian) (In preparation)., 1997 [2] Bott A.: The monotone area-preserving flux-form advection algorithm: Reducing the time-splitting error in two-dimensional flow fields, Monthly Weather Review. 1993, 121, 2637-2641. [3] Bohler T.: MEPDIM. The NILU Meteorological Processor for Dispersion Modelling. Version 1.0. Model description. Kjeller (NILU TR 7/96)., 1996 [4] Gronskei K.E., Walker S.E. and Gram F.: Evaluation of a model for hourly spatial concentrations distributions, Atmos. Environ. 1993, 27B, 105-120. [5] Irwin J.S.: Estimating plume dispersion - a comparison of several sigma schemes. J. Climate Appl. Meteor. 1993, 22, 92-114. [6] Larssen S., Gronskei K.E., Gram, F., Hagen L.O, Walker S.E.: Verification of urban scale time-dependent dispersion model with sub-grid elements in Oslo, Norway. Air Poll. Modelling and Its Appl. X, Plenum Press, New York. 1994 [7] Simpson D.: Biogenic emissions in Europe. Part II: Implications for ozone control strategies. J. Geophys. Res. 1995, 100, 228911-22906. [8] Slordal L.H., Walker, S.E.: Dispersion calculations of NOx, NO2 and PM10 in Oslo, Drammen, Bergen and Trondheim. Model validation. Kjeller (NILU OR 68/97), 1997 [9] Venkatram A., Strimaitis D. and Dicristofaro D.: A semiempirical model to estimate vertical dispersion of elevated releases in the stable boundary layer. Atmos. Environ. 1984, 18, 923-928. [10] Walker S.E.: The EPISODE air pollution dispersion model, version 2.2. User’s Guide. Kjeller (NILU TR 10/97), 1997

7.3.7.6. Závěr Model není komerčně dostupný, informace o možnosti jeho využití je možno získat u autorů. Model je implementován na pracovních stanicích (HP, Sun) a Windows NT. Využití tohoto modelu je spíše pro hodnocení větších územních celků (regionů).

37

7.3.8. Model EURAD European Air Pollution Dispersion Model (EURAD) Institut fuer Geophysik und Meteorologie EURAD slouží k předpovědi epizod znečištění ovzduší, k vyhodnocení jejich trendů a ke studiím scénářů redukce emisí. Na bázi třírozměrného eulerovského modelu simuluje transport příměsí v atmosféře v různých měřítcích se zahrnutím chemických reakcí i depozice polutantů, včetně chemických procesů v oblacích a aerosolů. Jedná se o třírozměrný eulerovský model založený na známém a velmi rozšířeném modelu MM5. Z něj také přebírá modulární koncepci pro použití v různých měřítcích v rozsahu od jednotek až po desítky km a přidává k němu modul CTM (Chemistry and Transport Model). MM5 pokrývá kompletně meteorologické systémové požadavky od zpracování vstupů a okrajových podmínek až po vlastní predikci meteorologické situace, CTM potom tato data využívá spolu s emisním modulem a napojenou emisní databází pro výpočet nejrůznějších výstupů, např. toky polutantů, jejich koncentrace či depozice. Vedle operativního nasazení je model dále vyvíjen.

7.3.8.1. Popis modleu Používá standardní schémata modelu MM5, advekce Bott, Smolarkiewicz, Prather, pro turbulenci parametrizace Louis (1979), ABL-scaling, směšovací vrstva – Blackadar, depoziční rychlost v závislosti na podkladu, sezóně, vlhkosti půdy i radiaci, vliv vegetace - big leaf model podle Walcek (1986). Chemický modul využívá pro plynnou fázi RADM2-model, CBM4 se připravuje, kapalná fáze podle Walcek, Taylor (1986) . Numerické řešení s užitím štěpení Either QSSA, TWOSTEP (Gauss-Seidel solver, druhého řádu), dvoukrokové schema pro chemii podle Rosenbrock

7.3.8.2. Vstupní data Emise: NOx, VOC, SO2, NH3 Meteorologie: MM5 s návazností na ECMWF-data. Možnost vstupu z LM (Local Model of the German weatherservice DWD) Topografie: výšky terénu

38

Počáteční podmínky: pozaďové hodnoty ozonu nebo na základě parametrizace přes potenciální vorticitu Okrajové podmínky: buď z pozaďových hodnot nebo z vnějšího modelu Další: land use

7.3.8.3. Výstupy Koncentrace (e.g. NO, NO2, SO2, SO4, O3, CO, OH, HO2, několik VOC), depozice, chemické toky

7.3.8.4. Verifikace Ověřen při řešení cca 16 případů v rozmezí let 1982 až 1994, včetně studie černobylské havárie. Každá ze studií pokrývala 2 – 3 týdny simulace šíření emisí v atmosféře, porovnáváno s realitou i dalšími modely v rámci nejrůznějších kampaní

7.3.8.5. Literatura Popis modelu v recenzovaných časopisech [1] Ebel, A., H. Hass, H.J. Jakobs, M. Laube, M. Memmesheimer, A. Oberreuter, H. Geiss and Y.--H. Kuo: Simulation of ozone intrusion caused by a tropopause fold and cut--off low. Atmospheric Environment, 25A, 2131 -- 2144, 1991. [2] Ebel, A., H. Hass, H.J. Jakobs, M. Memmesheimer: Complex chemical transport modelling, its evaluation and application to air pollution episodes. In: Air Pollution, ed. P. Zanetti et al., p. 333--343, Elsevier Sci. Publ., 1993 [3] Elbern, H.: Parallelization and load balancing of a comprehensive atmospheric chemistry transport model. Atmos. Env., Vol. 31, No. 21, 3561--3574, 1997.

Kompletní uživatelský manuál [4] Hass, H: Description of the EURAD Chemistry-Transport-Model Version 2 (CTM2), Mitteilungen aus dem Institut fuer Geophysik u. Meteorologie der Univer sitaet zu Koeln, 1991 (vyprodáno, xerox na vyžádání). [5] Ebel, A., H. Elbern, H. Hass, H.J. Jakobs, M. Memmesheimer, H.J. Bock: Meteorological effects on air pollutant variability on regional scales. In: Air Pollution III, eds. A. Ebel, N. Moussiopoulos, Computational Mechanics Publications, Vol. 4, 1-6, 1995. [6] Ebel, A., M. Memmesheimer, H.J. Jakobs: Regional modelling of tropospheric ozone distribution and budgets. In: ``Global Environmental Change'', ed. by C. Varotsos, NATO ASI Series, Subseries I, Vol. 53, Springer Verlag, pp. 39--59, 1997.

39

Ověření modelu [7] Ebel, A., H. Feldmann, F. Fiedler, H. Hass, H.J. Jakobs, O. Klemm, K. Nester, E. Schaller, A. Schwartz, J. Werhahn: Contributions to the evaluation of chemical transport models within the SANA project. In: Air Pollution III, Computational Mechanics Publications, Vol. 4, 103--110, 1995. [8] Feldmann, H., A. Ebel, H.Hass, M. Memmesheimer, H.J. Jakobs: Analysis of polluted air masses affecting the area of eastern Germany during a SANA episode. In: Air Pollution III, eds. A. Ebel, N. Moussiopoulos, Computational Mechanics Publications, Vol. 4, 95-102, 1995.

Účast modelu v srovnávacích studiích [9] Hass, H.J.H. Builtjes, D. Simpson, R. Stern: Comparison of model results obtained with several European regional air quality models. Atmos. Environm., 31, 3259--3279, 1997. [10] Hass, H., E. Berge, P. Builtjes, A. Ebel, H.J. Jakobs, M. Memmesheimer, D. Simpson, R. Stern: A Comparison of Long--Range Transport Models applied for a European Summer Episode. In: Proc. of the EUROTRAC Symprosium `94, eds. P.M. Borrell et al., Academic Publishing, SPB, p. 857, 1994.

7.3.8.6. Závěr Standardní verze je k dispozici vybraným skupinám pro vědecké účely. Model je poměrně značně náročný na výpočetní techniku, programovací jazyk Fortran90. Časová náročnost výpočtů závislá na měřítku a délce simulované periody.

7.3.9. Model MAP Název modelu je zkratkou z Modelling of Atmospheric Pollution MAP je třídimenzionální nehydrostatický prognostický algoritmus pro simulaci pole proudění (větru), rozptylu a fotochemických reakcí různých plynných a aerosolových polutantů emitovaných do ovzduší v důsledku průmyslové činnosti nebo dopravy. Model je aplikovatelný v oblasti vyznačující se komplexním terénem. Využívá metodu konečných objemů pro integraci rovnic popisujících zákony zachování hmoty, hybnosti a potenciální teploty, zatímco pro pevný nebo kapalný aerosol je požita lagrangeovská stochastická metoda. Výpočetní oblast je diskretizována pomocí neekvidistantní kolokační kartézské sítě a jsou použity moderní numerické postupy (např. vnitřní body sítě, rozklad oblasti s lokálním zjemňováním sítě, částečně blokované objemy atd.) k tomu, aby se zlepšila přesnost výpočtů a produkovaných výsledků. Chemické transformace a reakce jsou simulovány pomocí metodologie CBM-IV. Povrchový tepelný tok je počítám pomocí analytických

40

vyjádření jako funkce dopadajícího radiačního toku, vertikální teplotní stability a lokálních charakteristik (přízemní teplota, sklon terénu atd.). Boční hraniční podmínky je možno volit podle povahy řešené úlohy.

7.3.9.1. Popis modelu Systém rovnic pro určení pole proudění a teploty je řešen iterativně pomocí algoritmu SIMPLE (SemiImplicit Method for Pressure Linked Equations) s implicitní časovou integrací dovolující relativně dlouhý časový krok (až do hodnoty rovné jedné hodině modelového času). Systém 97 fotochemických reakcí je v metodologii CBMIV řešen metodou QSSA a integrace rovnic popisujících chemické reakce a transformace vyžaduje časový krok řádu 101 sekund, zatímco transportní rovnice popisující přenos jednotlivých chemických sloučenin jsou integrovány s pětiminutovým časovým krokem. Spojení výše zmíněných integračních procedur je uskutečněno pomocí numerické metody význačně redukující požadavky na kapacitu paměti. Parametrizace turbulence je provedena pomocí standardního dvourovnicového k – ε modelu. Horizontální rozlišení modelu se pohybuje v rozsahu 500 – 2000 m, přičemž horizontální rozsah oblasti může být do 100 km. Vertikální rozlišení může být proměnlivé s výškou a je v rozsahu 10 – 500 m. Vertikální rozsah oblasti může činit až 10 000 m. Simulovaná časová perioda může činit několik týdnů v závislosti na hraničních podmínkách. Omezení modelu: model nezahrnuje fázový přechod z kapalné do pevné fáze a dále neobsahuje parametrizaci srážkových procesů.

7.3.9.2. Vstupní data Emise: Emise různých znečišťujících přiměsí (jednotky hmotnosti za jednotku času) v libovolném místě. Meteorologická data: Synoptická data, vertikální profily teploty a přízemní vítr v jedné či více stanicích. Topografie: Výška terénu a charakteristiky povrchu. Další požadované vstupy: Zeměpisná šířka modelové oblasti; datum, pro něž simulace probíhá; místní čas; oblačnost. Soubore obsahující data kontrolního běhu úlohy.

7.3.9.3. Výstupy Složky rychlosti proudění, potenciální teplota, tlak, koncentrace znečišťující látky v každém uzlovém bodě a každém časovém momentu integrace.

41

7.3.9.4. Ověřitelnost Model byl aplikován na imisní situaci v oblasti Athén.. Modelové výsledky byly srovnávány s odpovídajícími naměřenými údaji. Jednotlivé moduly byly dále porovnávány s analytickým řešením kontrolních úloh.

7.3.9.5. Literatura [1] Anagnostopoulos J. and Bergeles G.: A Numerical Model for Wind Field and Pollutant Concentration Calculations over Complex Terrain. Application to Athens, Greece, to be Published in the Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics [2] Tryfonopoulos D. and Bergeles G.: Temperature fields and air pollution build-up over the Athens basin, Environmental Software1994, 9, 269-283 [3] Kadja M., Anagnostopoulos J., Bergeles G.: Computation of Wind Flow and Pollutant Dispersion over Complex Terrain, Proc. Computational Fluid Dynamics Conference, Paris, Sep. 1996, Ed. John Wilew & Sons - Ltd., Environmental Flows, 1-7 [4] Anagnostopoulos J., Giobanis A. and Bergeles G.: Numerical Simulation of Pollutant Dispersion and Photochemical Kinetics over Complex Terrain, submitted to the Applied Mathematical Modelling. [5] Gery M. W., Whitten G.Z., Killus J.P., Dodge M.C.: A photochemical kinetics mechanism for urban and regional scale computer modelling, Journal of Geophysics Research 1989, 94, 12925-12956 [6] Pielke R. A.: Mesoscale Meteorological Modeling, Academic Press, London 1984 [7] Hanna S. R., Briggs G. A. and Hosker R. P.: Handbook on Atmospheric Diffusion, Technical Information Center, U.S. Department of Energy, 1982 [8] McNider R. T. and Pielke R. A.: Diurnal boundary layer development over sloping terrain, Journal of Atmospheric Science1981, 38, 2198-2212

7.3.9.6. Závěr Model byl vyvinut na Laboratory of Aerodynamics, Department of Mechanical Engineering, National Technical University of Athens (NTUA) a není volně šiřitelný nebo přístupný (public domain). Informace o podmínkách týkajících se provozování modelu mohou být získány od kontaktní osoby.

7.3.10. Model MARS Model MARS (Model for the Atmospheric Dispersion of Reactive Species) byl vyvinut v Řecku (Aristotele University Thessaloniki).

42

Model je primárně určen pro hodnocení tvorby fotochemického smogu a zpracování strategií pro jeho kontrolu. Je schopen pracovat s plošnými zdroji (buňky gridu).

7.3.10.1. Popis modelu Jedná se o 3D Eulerovský model, se zahrnutím fotochemického modulu. Pro numerické řešení rovnic model využívá „fully implicit selfadaptive“ metodu s proměnným časovým krokem. Model je založen na řešení rovnice zachování turbulentní kinetické energie. Pracuje s vertikální souřadnici kopírující terén. Suchá depozice je parametrizována pomocí rezistence. Je možno využít jedno ze čtyř implementovaných chemických reakčních schémat: KOREM, EMEP, RADM2, RACM. Časový krok výpočtu je proměnný, velikost výpočetní oblasti je typicky 15 km, eventuelně menší do 100 m. Vertikální rozložení modelu je volitelné.

7.3.10.2. Vstupní data Model potřebuje informace o emisích (pro každý polutant) v jednotlivých buňkách gridu. Z meteorologických veličin jsou vyžadovány 3D pole proudění a turbulentní kinetické energie a dále 2D pole Monin Obuchovovy délky a frikční rychlosti. Pro vyhodnocení rozptylu nad komplexním terénem jsou potřebné informace o topografii, parametru drsnosti a pokryvu.

7.3.10.3. Výstupy Model poskytuje na výstupu pole koncentrací pro každý polutant v jednotlivých bodech sítě.

7.3.10.4. Verifikace Model dosud nebyl plně verifikován.

7.3.10.5. Literatura [1] Graf J. a Moussiopoulos N.: Intercomparison of two models for the dispersion of chemically reacting pollutants, Contr. Phys. Atmos. 1991, 64, 13-25.

43

[2] Kessler Ch.:, Entwicklung eines effizienten Loesungsverfahrens zur modellmaessigen Beschreibung der Ausbreitung und chemischen Umwandlung reaktiver Luftschadstoffe, Verlag Shaker, Aachen, PhD Thesis., 1995 [3] Moussiopoulos N.: Mathematische Modellierung mesoskaliger Ausbreitung in der Atmosphaere, Fortschr.-Ber. VDI, Reihe 15. 1989, 64, 307 [4] Moussiopoulos N. a Papagrigoriou S.: Athens 2004 Air Quality, Proceedings of the International Scientific Workshop "Athens 2004 Air Quality Study", Athens, 18-19 February 1997 [5] Moussiopoulos N., Sahm P. a Kessler Ch.: Numerical simulation of photochemical smog formation in Athens, Greece-a case study, Atmos. Environ.1995, 29, 3619-3632 [6] Moussiopoulos N., Sahm P., Karatzas K., Papalexiou S. and Karagiannidis A.: Assessing the impact of the new Athens airport to urban air quality with air pollution models, Atmos. Environ. 1997, 31, 1497-1511 [7] Moussiopoulos N., Sahm P., Kunz R., Vögele T., Schneider Ch. and Kessler Ch.: High resolution simulations of the wind flow and the ozone formation during the Heilbronn ozone Experiment, Atmos. Environ. 1997, 31, 3177-3186 [8] Moussiopoulos N., Sahm P., Vögele T. and Kunz R.: Numerical simulation of the wind flow and ozone formation during the Heilbronn ozone experiment, Int. J. Environment and Pollution. 1997, 7, Nos. 3-6, 654-665

7.3.10.6. Závěr Model není volně ani komerčně k dispozici. Možnost jeho eventuelní použití je nutno konzultovat s autory. Je implementován na PC, na pracovních stanicích (HP, DEC Alpha) a na počítačích CRAY. Model je využitelný pro předpověď tvorby ozonových epizod. Vzhledem k jeho neukončené verifikaci je operativní nasazení problematické.

7.3.11. Model MCCM Meteorology-Climate-Chemistry-Model Fraunhofer-Institute for Atmospheric Environmental Research Model pro simulaci pole proudění nad složitým terénem a výpočet transportu jak inertních tak i reaktivních příměsí v širokém rozsahu měřítek. Může být použit jak pro simulace episod v reálném čase, resp. pro jejich predikci, tak i pro klimatické studie imisní zátěže

44

Jedná se o třírozměrný, obecně nehydrostatický prognostický model meso – měřítka založený na MM5. Umožňuje vícenásobné vnoření několika měřítek do sebe a poskytuje podrobný popis meteorologických procesů čtyřrozměrnou asimilací dat počínaje a konče řadou možností zahrnutí mikrofyzikálních procesů spřažení se schématy pro výpočet fotochemických reakcí s rozlišením 22 vlnových délek a transportu polutantů v atmosféře. V plynné fázi umožňuje dva chemické moduly (RADM2 and RACM) s 61 až 77 chemickými složkami, v kapalné fázi pak pracuje s jedním modulem o 40 kapalných složkách. Biogenické emise jsou stanoveny na základě satelitních „land-use“ dat, povrchové teploty a radiace s pomocí emisních faktorů odvozených z měření. V operativním použití model počítá interaktivně chemické změny všech významnějších anorganických i organických příměsí v atmosféře v příslušném vývoji meteorologických podmínek. Vzhledem k možnosti několikanásobného vnořování oblastí a užití nehydrostatické aproximace modelové dynamiky může být nejjemnější měřítko vnitřního modelu i menší než 1 km.

7.3.11.1. Popis modelu Základní principy modelu vychází z MM5: advekce: Smolarkiewicz, PBL: MRF, konvekce: Grell, chemické moduly: fotolýza: Madronich, reakce v plynné fázi: Stockwell. Centrované diference v prostoru i čase, semiimplicitní časové schema druhého řádu. Advekce příměsí používá schéma podle Smolarkiewicz (1991) ve všech třech dimenzích. Interaktivní vazba mezi časovým krokem pro advekci a pro chemický modul.

7.3.11.2. Vstupní data Emise: plošné zdroje v kg/h/cell z jednotlivých čtverců sítě, bodové zdroje s informací o výšce zdroje a teplotě plynů. Kategorizace emisí podle RADM2 tříd. Meteorologie data z většího modelu či modelové analýzy (e.g. AVN), dostupné via INTERNET Topografie: landuse a orografie, zpracovaná preprocesorem (TERRAIN). Vychází z globálních dat s rozlišením 30“ (asi 1km). Půdní typy mohou být do modelu rovněž zahrnuty Počáteční podmínky: z homogenních rozložení polutantů kontinentálního měřítka.

45

7.3.11.3. Výstupy 3-D-meteorologické proměnné, 3-D-pole koncentrací polutantů RADM2 modulu

7.3.11.4. Ověřitelnost S modelem byla provedena řada studií kvality ovzduší v Německu, Mexiku, Itálii a Švýcarsku. Experimenty byly porovnávány jak s přízemními měřeními, tak i s užitím distančních metod měření a letových měření. Model dobře reprodukuje termální cirkulaci v hornatém terénu a výsledky testů založené na porovnání předpovědí a reality ozonu byly v 10% toleranci.

7.3.11.5. Literatura [1 ] Grell, G., W.R. Stockwell, T. Schoenemeyer, J. Michalakes, R. Forkel und S. Emeis, 1997: A Coupled MM5/Chemistry Model. Preprints of The Seventh PSU/NCAR Mesoscale Model User's Workshop 21-23 July 1997, Boulder, Colorado, 96-101. [2 ] Grell, G. A., J. Dudhia, und D.R. Stauffer, 1994: A description of the Fifthgeneration Penn State/NCAR Mesoscale Model (MM5). NCAR Tech Note TN-398 + STR, 122pp. [3 ] Grell, G.A., S. Emeis, W.R. Stockwell, T. Schoenemeyer, R. Forkel, J. Michalakes, R. Knoche and W. Seidl, 1999: Application of a multiscale, coupled MM5/Chemistry Model to the complex terrain of the VOTALP Valley Campaign. Atmospheric Environment, in press. [4 ] Smirnova, T.G., J.M. Brown, and S.G. Benjamin, 1997: Performance of different soil model configurations in Schoenemeyer Th., S. Emeis, K. Schäfer: Numerical Simulation of dispersion of traffic emissions in an alpine valley in: Report of the Institute for Internal Combustion Engines and Thermodynamics, Graz, Vol. 76, pages 499-507, 1999. simulating ground temperature and surface fluxes. Mon. Wea. Rev., 125, 1870-1884. [5 ] Smiatek G., T. Schoenemeyer: GIS-Unterstützung für das multiskalige atmosphärische Modell MCCM. Zeitschrift für raumbezogene Information und Entscheidungen, Seiten 12-17, Vol 12 4/99, Wichmann Verlag Heidelberg, August 1999.

46

[6 ] Trepte, S. und T. Schoenemeyer: Development of a microscale gasphase chemistry mechaninsm for the implementation in the microscale model MITRAS, Proc. of EUROTRAC-2 Symposium. Ed.:P.M. Borell and P. Borell, WITpress, Southampton, pages 758-761, 1999 [7 ] Trepte, S. und T. Schoenemeyer: Calculation of concentration fields of air pollutants within street canyons with the microscale chemistry transport model MITRAS, Abstract of the 3rd SATURN workshop, Aveiro, August 1999. [8 ] G. Rössler, Th. Schoenemeyer: Influence of Ozone on the human organism \226 numerical simulation of atmospheric ozone. In Computer in Medicine, published by the Polish Society of Medical Informatics. Editor: Prof. Dr. Kacki, Vol. 1, 1999.

7.3.11.6. Závěr Model patří do kategorie „public-domain“. Je k dispozici pro různé unixovské platformy, je poměrně značně náročný na výpočetní techniku a obsluhu, která by měla mít jisté zkušenosti s implementací takového druhu modelů. Poskytuje ovšem velmi komplexní informace ve vztahu k čistotě ovzduší a umožňuje univerzální použití pro různé studie.

7.3.12. MERCURE MERCURE je atmosférickou verzí všeobecného CFD (Computational Fluid Dynamics) zdrojového kódu zvaného ESTET a vyvinutého v „Laboratoire National d‘ Hydraulique“ ve Francii. Jedná se o model zaměřený na výpočet rozptylu znečištění v lokálním měřítku.

7.3.12.1. Popis modelu MERCURE je nehydrostatický anelastický model zpracovaný v souřadném systému kopírujícím zemský povrch (“terrain following co-ordinate system“). Numerické metody řešení jsou založeny na časové integraci rovnic zachování pomocí dílčích kroků spolu s technikou, která je kompromisem mezi metodou konečných diferencí a konečných objemů. Kód je vyvinut v souladu s doporučením tzv. „Quality Assurance procedures“. Ty doporučují testovat takové validační případy, jako je okamžitý i spojitě po určitou dobu emitovaný určitý objem těžkých (míní se hustších než vzduch) plynů, což je vlastně simulace havárií, denní cyklus mezní vrstvy atmosféry, závětrné (horské) vlny ve stabilně zvrstvené atmosféře nebo mořskou brízu. Časové rozlišení (časový krok) je typicky 10 – 60 sekund, horizontální rozlišení je 1 –

47

2 km, vertikální rozlišení se pohybuje v rozsahu 1 – 100 metrů. Advekce je řešena buď lagrangeovsky nebo metodou konečných objemů, turbulence je modelována pomocí dvourovnicového k - ε modelu. Depozice znečišťujících příměsí je parametrizována pomocí depoziční rychlosti daného typu znečištění. Chemický modul není v současné době integrální součástí modelu, model však může být napojen na chemický transportní a reakční model AIRQUAL. Hraniční podmínky modelu mohou být založeny buď na využití vertikálních profilů meteorologických prvků nebo mohou být přebírány z modelu většího měřítka. Totéž platí o počátečních podmínkách.

7.3.12.2. Vstupy Emise: Emise v gridech (čtvercích početní sítě) + individuální zdroje Meteorologie: Vertikální profily proudění (tj. rychlosti a směru větru), teploty, vlhkosti a intenzity turbulence (je-li dostupná). Topografie: Výšky terénu.

7.3.12.3. Výstupy Třídimenzionální pole větru, teploty, vlhkost, koncentrace; pole teploty ve výšce 2 m nad zemským povrchem, vítr ve výšce 10 m nad zemským povrchem, přízemní koncentrace.

7.3.12.4. Reference Model je používán v současné době několika skupinami ve Franci a Itálii na řešení následujících problémů: !

Rozptyl těžkých plynů při náhodných nebo havarijních únicích v průmyslových zónách a oblastech

!

Denní chod mezní vrstvy atmosféry

!

Studium horských vln (experiment PYREX)

!

Problematika přímořského proudění a s tím spjatý rozptyl (Athény – experiment APSIS)

!

Městské znečištění v mikroměřítku (měřítko ulice a její okolí - Paříž)

!

Městské znečištění v měřítku města (oblast Paříže)

Tyto aplikace jsou dokumentovány v níže citovaných pracích viz reference. Dále byl model ověřován vzhledem ke standardním referenčním datovým souborům.

48

7.3.12.5. Literatura [1] Riou Y. (1987), Comparison between MERCURE-GL code calculations, wind tunnel measurements and Thorney Island field Trials. J. Hazard. Mat., 16, pp 247265 [2] Buty D., J. Y. Caneill and B. Carissimo (1988), Simulation numerique de la couche limite atmospherique en terrain complexe au moyen d'un modele mesometeorologique non hydrostatique: le code MERCURE. J. Theor. Appl. Mech., 7, 35-62. [3] Ekhalfi and B. Carissimo (1993), : Numerical Simulations of a Mountain Wave Observed during the "Pyrenees Experiment" : Hydrostatic/Non Hydrostatic Comparison and Time Evolution. Beitr. Phys. Atmosph, 66, 183-200 [4] Carissimo, E. Dupont and O. Marchand (1996), Local simulations of Land-sea Breeze cycles in Athens based on large-scale operational analyses. Atm. Env. 30, pp 2691-2704

7.3.12.6. Závěr Model je vybaven grafickým uživatelským rozhraním na bázi X-Windows Motif (Unixové pracovní stanice), zdrojový kód je v jazyce FORTRAN. Model je komerčně dostupný.

7.3.13. Model OML Model OML (Operationelle Meteorologiske Luftkvalitetsmodeller) byl vyvinut ve Dánsku (National Environmental Research Institute). Model je určen zpracování rozptylových studií a dále pro hodnocení dopadu změn na zdrojích.

7.3.13.1. Popis modelu Jedná se o vlečkový Gaussovský model vhodný pro použití do vzdálenosti cca. 20 km od zdroje. Je určen k hodnocení pasivních příměsí unikajících z jednoho i více zdrojů. Rozptylové procesy jsou popsány na základě Monin Obuchovovy délky, frikční rychlosti a konvektivního vertikálního měřítka. Při výpočtu jsou zohledněny efekty zástavby. Vznos vlečky je počítán pomocí Briggsových formulí. Model není aplikovatelný v oblastech s komplexním terénem.

49

7.3.13.2. Vstupní data Model vyžaduje emisní inventuru (poloha zdroje, emise, objemové toky ze zdroje, teplota zdroje, výška a průměr komína…) pro jednotlivé zdroje. Pro přípravu meteorologických vstupních dat je využíván OML preprocesor, který nejčastěji pracuje s hodinovými vstupními hodnotami meteorologických prvků získaných v měřící síti. Orografie vstupuje pouze ve formě nadmořské výšky referenčních bodů.

7.3.13.3. Výstupy Model poskytuje, kromě údajů o průměrných koncentracích, také různé statistické veličiny (percentily…) na měsíčním nebo ročním základě.

7.3.13.4. Verifikace Model byl verifikován za pomoci standardních dat (Copenhagen, Lillestrome, Kincaid, Indianopolis…) a dále na základě řady dánských studií.

7.3.13.5. Literatura [1] Berkowicz R. a Prahm L.P.: Sensible heat flux estimated from routine meteorological data by the resistance method., J.App.Met. 1982, 21, 1845-1864. [2] Berkowicz R., Olesen H.R. a Torp U.: The Danish Gaussian air pollution model (OML): Description, test and sensitivity analysis in view of regulatory applications. In: Air Pollution Modeling and its Application V. C. De Wispelaere, F. A. Schiermeier, and N.V. Gillani (eds.). Plenum Press, New York., 1986 [3] Lofstrom P., a Olesen H.R.: User's Guide for OML-Multi. An air pollution model for multiple point and area sources. MST LUFT-A 126. National Environmental Research Institute, DK-4000 Roskilde, Denmark, 1994 [4] Olesen H.R. a Brown N.: The OML meteorological preprocessor - a software package for the preparation of meteorological data for dispersion models. MST LUFT-A 122. National Environmental Research Institute, DK-4000 Roskilde, Denmark, 1992 [5] Olesen H.R., Lofstrom P., Berkowicz R. a Jensen A.B.: An improved dispersion model for regulatory use - the OML model. In: Air Pollution Modeling and its Application IX, H. van Dop and G. Kallos (eds.). Plenum Press, New York, 1992 [6] Olesen H.R.: User's Guide for OML-Point. An air pollution model for point sources. MST LUFT-A 125. National Environmental Research Institute, DK-4000 Roskilde, Denmark, 1993

50

[7] Olesen H.R.: Regulatory Dispersion Modelling in Denmark. Workshop on Operational Short-range Atmospheric Dispersion Models for Environmental Impact Assessment in Europe, Mol, Belgium, Nov. 1994, Int. J. Environment and Pollution. 1995, 5, 4-6, 412417. [8] Olesen H.R.: The model validation exercise at Mol. Overview of results. Workshop on Operational Short-range Atmospheric Dispersion Models for Environmental Impact Assessment in Europe, Mol, Belgium, Nov. 1994, Int. J. Environment and Pollution. 1995, 5, 4-6, 761-784

7.3.13.6. Závěr Model je na komerční bázi dostupný v National Environmental Research Institute. Je implementován na PC. Model má oproti obdobným modelům používaným v ČR vylepšený popis rozptylu. Naproti tomu je obtížně aplikovatelný na podmínky komplexního terénu.

7.4. STUDIE ZPRACOVANÉ NA ÚZEMÍ PRAHY Větší studie zpracované na území Prahy budou dále doplněny na základě informací získávaných od jednotlivých zpracovatelských subjektů.

7.5. ZÁVĚRY A DOPORUČENÍ 7.5.1. Zdroje dat 7.5.1.1. Emisní data Všechny vyspělejší modely vyžadují poměrně detailní emisní inventuru. Databáze REZZO shromažďuje ve více méně dostačující kvalitě informace o stacionárních zdrojích v České republice. Zdroje REZZO 4 (mobilní zdroje) naproti tomu nejsou podchyceny s dostatečnou přesností pro detailnější hodnocení městských lokalit. Zde je nutná znalost emisí zpracovaných až na úroveň jednotlivých ulic, navíc časově proměnlivých v závislosti na denní době, dnu v týdnu atd. Problematické zůstává také vyhodnocení emisních faktorů pro stávající skladbu vozového parku. Domníváme se tedy, že do této oblasti by bylo vhodné směrovat budoucí úsilí.

7.5.1.2. Meteorologické údaje Snaha o kvalitnější popis procesů v atmosféře vede na jedné straně k lepším výsledkům rozptylových modelů, na druhé straně pak ale k větší náročnosti na

51

meteorologické vstupy. Zvláště významnou roli potom hraje jejich kvalita při hodnocení aktuální imisní situace. Praha je položena v poměrně komplikovaném terénu, který výrazně modifikuje pole proudění. V současné době jsou v Praze v provozu tři automatické meteorologické stanice (Libuš, Ruzyně – které nic neříkají o charakteru proudění v údolí Vltavy a stanice AIM Praha-Smíchov, která není příliš reprezentativní pro širší okolí – její poslání je jiné). V současné době jsou hledány cesty, jak tuto měřicí síť doplnit. Dále by bylo potřeba získat a zprovoznit kvalitní meteorologický preprocesor, který by byl schopen tato měření zpracovat do 3D meteorologických polí na celém území města. Jednou z možností je využití preprocesoru systému AIRVIRO. Tento přístup ovšem vyžaduje další studium a ověření.

7.5.2. Hodnocení imisní zátěže Pro popis celé šíře problematiky znečištění ovzduší ve městě je prakticky nemožné vybrat jeden model vhodný pro všechny aplikace. Proto je nutná jejich vzájemná kombinace. Jiný model je vhodný pro výpočty průměrných ročních koncentrací, jiné pro výpočty aktuálního znečištění, či detailního rozboru pole koncentrací atd..

7.5.2.1. Průměrné koncentrace za delší časové období Pro potřeby hodnocení imisní zátěže z hlediska dlouhodobých koncentrací a pro posudkovou a expertizní činnosti v oboru ochrany ovzduší je v rámci Prahy využíváno několik modelů. Dosud nejčastěji prakticky využívaným programem na území hl. m. Prahy je model ATEM. Ten byl v posledních letech používán mj. pro pravidelné aktualizace modelového hodnocení kvality ovzduší, pro vyhodnocení návrhu územního plánu a zejména pro vyhodnocení vlivu mnoha investičních záměrů na kvalitu ovzduší v Praze. Pro studie lokálního rozsahu je užíván též model SYMOS’97, který má však dílčí problémy s hodnocením liniových zdrojů. V některých případech je aplikována i zastaralá metodika MLVH ČR, kterou již nelze pro tyto účely doporučit. Všechny jmenované modely vycházejí z Gaussovského přístupu. Do budoucna bude nutno zvážit inovace těchto modelů například zlepšením popisu rozptylu. Na druhou stranu každé takovéto vylepšení vyžaduje další vstupní data, která jsou v řadě případů jen obtížně získatelná. Proto je třeba v každém konkrétním případě hledat nejvhodnější postup řešení.

52

7.5.2.2. Krátkodobé koncentrace, předpověď znečištění Při výpočtech je v současné době krátkodobá imisní zátěž hodnocena prakticky pouze z pohledu maximálních třicetiminutových koncentrací (klasické Gaussovské modely nejsou pro jiné úlohy příliš vhodné). Vypovídací hodnota těchto hodnot je sporná a jejich interpretace velmi obtížná. Jedná se o modelové koncentrace, které by nastaly v případě špatných rozptylových podmínek, patřičného proudění a maximálního výkonu všech zdrojů v oblasti. Tyto hodnoty není možno přímo porovnávat s měřenými koncentracemi. V posledních letech probíhají v omezené míře aktivity vedené snahou o reálnější popis krátkodobých koncentrací (např. použití modelu VUT Brno pro hodnocení vlivu vyústění tunelů Mrázovka a Strahov). Toto úsilí je komplikováno velkou náročností obdobných výpočtů, přesto se domníváme, že je nutné obdobné studie podporovat v místech, kde je to vhodné (komplikovaný terén a zástavba, vysoká úroveň znečištění). Město Praha (Ústav rozvoje města) se účastní projektu EU HEAVEN, který si klade za cíl vytvoření jednotného obecného systému pro řízení dopravy ve městech s ohledem na znečištění, který by byl aplikovatelný ve velkých městech. V rámci tohoto projektu je v Praze uváděn do provozu modelový systém AIRVIRO (viz. kapitola 7.2.1), který bude schopen vyhodnotit aktuální stav znečištění a zpracovat jeho prognózu. Součástí systému je i jednoduchý model pro výpočty znečištění v uličních kaňonech, který alespoň částečně pokryje absenci obdobného modelu. Jeho výsledky jsou méně přesné než u modelu VUT Brno, ale jsou získány s minimálními náklady. Slabinou tohoto systému (s ohledem na postupy používané v ČR) je postup pro výpočty ročních průměrných koncentrací. Zde bude nutno zvážit jeho doplnění jiným modelem.

7.5.2.3. Popis chemických reakcí, tvorba fotochemického smogu V České republice chybí model, který by byl schopen dobře popsat průběh chemických reakcí v atmosféře. Některé pokusy z posledních let přinesly jen dílčí úspěch. Problematické je i získání emisních dat celé škály látek vstupujících do reakcí. Přo předpověď ozonových smogových epizod je v ČR využíván statistický model APROPOS. Jedná se o první krok na cestě. V současné době probíhají v rámci projektu EU APPETISE práce na nové generaci statistických prognózních modelů.

53

7.6.

DALŠÍ LITERATURA

[1] Schnelle K.: Atmospheric Dispersion Modelling Compilance Guide, McGraw-Hill, New York 1999 [2] Zannetti P.: Air Pollution Modeling, Computational Mechanics Publications, New York 1990 [3] Fenger J. a kol.: Urban Air Pollution – European Aspects, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht 1999 [4] Moussiopoulos N. a kol.: Air Pollution III, Volume 3: Urban Pollution, Computational Mechanics Publications, New York 1995 [5] Sokhi R.: Urban Air Quality – Monitoring and Modelling, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht 1998 [6] Power H. a kol.: Urban Air Pollution, Volume 1, Computational Mechanics Publications, New York 1994 [7] Power H. a kol.: Urban Air Pollution, Volume 2, Computational Mechanics Publications, New York 1996 [8] Model Documentation System (http://155.207.20.121/mds/search.php3), WWW server

54