article in PDF format - Zeszyty Naukowe Instytutu Pojazdów

article in PDF format - Zeszyty Naukowe Instytutu Pojazdów

ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW
1(87)/2012
Zdzisław CHŁOPEK1
WYKORZYSTANIE WYNIKÓW BADAŃ EMPIRYCZNYCH
NADZOROWANIA JAKOŚCI POWIETRZA DO IDENTYFIKACJI
MODELI IMISJI CZĄSTEK STAŁYCH PM10
1. Wstęp
Problem oceny zagrożenia środowiska pyłami jest trudny do rozwiązania. Sieć stacji
nadzorowania jakości powietrza umożliwia tę ocenę tylko w nielicznych rejonach.
Z tego powodu stosuje się również do oceny zagrożenia środowiska przez cząstki stałe
modelowanie.
Szkodliwość pyłów dla zdrowia ludzi zależy od ich wymiarów oraz składu chemicznego i mineralogicznego [1–6]. Ze względu na wymiar charakterystyczny, jakim
jest średnica aerodynamiczna ziaren, wśród pyłów wyróżnia się przede wszystkim
cząstki stałe PM10 (o wymiarach charakterystycznych mniejszych od 10 m) oraz
cząstki stałe PM2.5 (o wymiarach charakterystycznych mniejszych od 10 m) [1–6].
Cząstki stałe PM10 są od dawna na liście zanieczyszczeń, których imisja (stężenie
zanieczyszczenia rozproszonego w powietrzu atmosferycznym, mierzone na wysokości
1,5 m nad powierzchnią Ziemi [7]) jest nadzorowana. Od 2010 r. również do oceny jakości powietrza wykorzystuje się imisję cząstek stałych PM2.5.
W niniejszej pracy są rozpatrywane sprawy cząstek stałych PM10. Przekroczenia
imisji cząstek stałych PM10 występują albo w miejscach intensywnej działalności przemysłowej, albo w pobliżu arterii komunikacyjnych. Przemysłowe źródła emisji pyłów są
nieruchome, w związku z tym identyfikacja emisji pyłów jest w tym wypadku łatwiejsza
niż w wypadku motoryzacyjnych źródeł emisji. Istotnym problemem jest zatem zdobycie wiedzy na temat imisji cząstek stałych w okolicach arterii komunikacyjnych.
Celem modelowania jest wyznaczenie imisji cząstek stałych PM10. Osiąga się to
albo dzięki modelowaniu emisji cząstek stałych PM10 oraz ich rozprzestrzeniania się,
albo modelowaniu wprost imisji cząstek stałych PM10 [2–6]. Do modelowania emisji
cząstek stałych PM10 wykorzystuje się modele tworzone na zasadzie podobieństwa
strukturalnego [2–6]. W modelach tych emisja cząstek stałych PM10 jest w jawny sposób zależna od wielkości charakteryzujących ruch pojazdów samochodowych. Modelowanie imisji cząstek stałych PM10 polega na wykorzystaniu zależności korelacyjnych
imisji cząstek stałych PM10 od imisji innych zanieczyszczeń, przede wszystkim tlenków
azotu i tlenku węgla [2–6, 8–10]. Zależności te mają uzasadnienie, związane z ekologicznymi właściwościami silników spalinowych i pojazdów samochodowych [2, 3].
Duża prędkość pojazdów sprzyja dużej emisji cząstek stałych, m.in. z powodu dużego
obciążenia silników w tych warunkach jazdy pojazdów. Przy dużym obciążeniu silników
spalinowych występuje też duża emisja tlenków azotu i tlenku węgla. Zazwyczaj postuluje się zależność liniową imisji cząstek stałych PM10 od imisji tlenków azotu i od imisji
tlenku węgla [2–6, 8–10]. Modele imisji cząstek stałych PM10 są modelami tworzonymi
Prof. nzw. dr hab. inż. Zdzisław Chłopek, Politechnika Warszawska, Wydział Samochodów i Maszyn
Roboczych, Instytut Pojazdów
1
181
na zasadzie podobieństwa funkcjonalnego (behawiorystycznymi). Uogólnienie tych modeli jest zaproponowane m.in. w [4–6]: postuluje się imisję cząstek stałych PM10 jako
monotonicznie rosnącą funkcję imisji tlenków azotu i imisji tlenku węgla.
Modele zbudowane na zasadzie podobieństwa strukturalnego są dość trudne do
identyfikacji, a granice zalecanych wartości parametrów są na tyle duże, że trudno jest
niekiedy osiągnąć miarodajne wyniki symulacji [2–6]. Podobnie trudna jest identyfikacja
modeli behawiorystycznych – jej wyniki są słuszne jedynie dla warunków pomiarów
empirycznych imisji zanieczyszczeń, jednak wyniki identyfikacji zależą od właściwości
źródeł emisji zanieczyszczeń i warunków ich rozprzestrzeniania się [2–6]. Przy statystycznym potraktowaniu problemu istnieje możliwość wyznaczenia skutecznych modeli
imisji cząstek stałych dla określonych kategorii źródeł emisji i warunków rozprzestrzeniania się zanieczyszczeń.
W niniejszej pracy są wykorzystywane behawiorystyczne modele imisji cząstek
stałych PM10.
2. Identyfikacja modelu imisji cząstek stałych PM10
Do identyfikacji modeli imisji cząstek stałych PM10 wykorzystano wyniki badań
prowadzonych na stacjach nadzorowania jakości powietrza Wojewódzkiego Inspektoratu Ochrony Środowiska w Gdańsku w 2010 r. W tabeli przedstawiono spis stacji
w okolicach Trójmiasta.
Tabela 1. Spis stacji nadzorowania jakości powietrza
Stacja
Gdańsk Śródmieście
Oznaczenie
stacji
AM1
Gdańsk Stogi
AM2
Gdańsk Nowy Port
AM3
Gdynia Pogórze
AM4
Gdańsk Szadółki
AM5
Sopot
AM6
Tczew
AM7
Gdańsk Wrzeszcz
AM8
Gdynia Dąbrowa
AM9
Gdynia Śródmieście
AM10
Stacje te znacznie się różnią ze względu na ich położenie względem zurbanizowanych terenów, w szczególności względem arterii komunikacyjnych. Należy się,
w związku z tym, spodziewać różnic wartości parametrów modeli.
Spośród substancji, których imisje mogą być wykorzystane do modelowania imisji
cząstek stałych PM10, na stacjach bada się: na wszystkich – imisję cząstek stałych PM10
oraz na sześciu – jednocześnie imisję dwutlenku azotu i tlenku węgla. Z tego powodu
badania modeli imisji cząstek stałych PM10 były prowadzone dla danych z sześciu stacji. Wyniki badań empirycznych imisji cząstek stałych PM10 oraz dwutlenku azotu
i tlenku węgla przedstawiono na rysunkach 1–3.
182
70
AM3
AM4
AM5
AM6
AM7
AM8
60
INO2 [g/m3]
50
40
30
20
10
0
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
t [m]
Rys. 1. Wyniki badań empirycznych imisji dwutlenku azotu na stacjach pomiarowych
Wojewódzkiego Inspektoratu Ochrony Środowiska w Gdańsku w 2010 r.
1000
AM3
AM4
AM5
AM6
AM7
AM8
ICO [g/m3]
800
600
400
200
0
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
t [m]
Rys. 2. Wyniki badań empirycznych imisji tlenku węgla na stacjach pomiarowych
Wojewódzkiego Inspektoratu Ochrony Środowiska w Gdańsku w 2010 r.
60
AM1
AM2
AM3
AM4
AM5
AM6
AM7
AM8
AM9
AM10
IPM10 [g/m3]
50
40
30
20
10
0
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
t [m]
Rys. 3. Wyniki badań empirycznych imisji cząstek stałych PM10 na stacjach
pomiarowych Wojewódzkiego Inspektoratu Ochrony Środowiska w Gdańsku w 2010 r.
Nie zauważa się wyraźnej regularności wartości imisji cząstek stałych w zależności
od położenia stacji. Największe wartości imisji są dla Gdyni Śródmieście, ale już dla
Gdańska Wrzeszcza nie zauważa się wpływu gęstości zamieszkania i intensywnego
ruchu pojazdów na imisję cząstek stałych PM10. Również w Nowym Porcie nie jest
widoczny istotny wpływ działalności gospodarczej na imisję cząstek stałych PM10.
183
Na rysunkach 4 i 5 przedstawiono zależności korelacyjne imisji cząstek stałych
PM10 od imisji dwutlenku azotu i imisji tlenku węgla.
50
IPM10 [g/m3]
40
30
20
10
AM3
AM4
AM5
AM6
AM7
AM8
Apr (3)
Apr (4)
Apr (5)
Apr (6)
Apr (7)
Apr (8)
0
0
10
20
30
40
50
60
70
INO2 [g/m3]
Rys. 4. Zależności korelacyjne imisji dwutlenku azotu i imisji cząstek stałych PM10
50
IPM10 [g/m3]
40
30
20
10
AM3
AM4
AM5
AM6
AM7
AM8
Apr (3)
Apr (4)
Apr (5)
Apr (6)
Apr (7)
Apr (8)
0
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
ICO [g/m3]
Rys. 5. Zależności korelacyjne imisji tlenku węgla i imisji cząstek stałych PM10
Korelacja badanych zbiorów jest silna, na co wskazują wartości współczynnika korelacji liniowej Pearsona, charakteryzujące się niewielką wartością współczynnika
zmienności – rysunek 6. Wartość prawdopodobieństwa nieodrzucenia hipotezy o braku
korelacji liniowej Pearsona jest we wszystkich wypadkach mniejsza od 0,01.
1
NO2
NO2
CO
0,05
0,8
0,04
0,6
0,03
R
W[R]
0,4
0,02
0,2
0,01
0
AM3
AM4
AM5
AM6
AM7
Stacje
AM8
AV
0
D
IPM10(INO2)
IPM10(ICO)
Rys. 6. Współczynnik korelacji liniowej Pearsona oraz współczynnik zmienności
współczynnika korelacji liniowej Pearsona imisji dwutlenku azotu i cząstek stałych oraz
tlenku węgla i cząstek stałych
184
W związku z analizą korelacyjną badanych zbiorów przyjęto dwa modele misji cząstek stałych:
I PM10  a 0  a1  I NO 2
(1)
I PM10  a 0  a 2  I CO
(2)
gdzie: a0, a1 i a2 – współczynniki modeli.
Na rysunku 7 przedstawiono zidentyfikowane na podstawie wyników badań empirycznych współczynniki modelu (1), a na rysunku 8 – modelu (2). Identyfikacji dokonano zgodnie z kryterium minimum sumy kwadratów. Na wykresach umieszczono też
wartość średnią współczynników oraz ich odchylenie standardowe.
6
0,06
4
0,04
2
a0
a1
0
0,02
-2
-4
0
AM3
AM4
AM5
AM6 AM7
Stacje
AM8
AV
D
AM3
AM4
AM5
AM6 AM7
Stacje
AM8
AV
D
Rys. 7. Współczynniki modelu (1) dla poszczególnych stacji oraz wartości średnie AV
i odchylenia standardowe D współczynników modelu
2
30
20
1,5
10
a1
a0
1
0
0,5
-10
0
-20
AM3
AM4
AM5
AM6 AM7
Stacje
AM8
AV
AM3
D
AM4
AM5
AM6 AM7
Stacje
AM8
AV
D
Rys. 8. Współczynniki modelu (2) dla poszczególnych stacji oraz wartości średnie AV
i odchylenia standardowe D współczynników modelu
Na rysunku 9 przedstawiono współczynnik zmienności zidentyfikowanych współczynników modeli imisji cząstek stałych PM10.
185
0,7
3
0,6
2,5
0,5
2
0,4
W[a1]
W[a0] 1,5
0,3
1
0,2
0,5
0,1
0
0
IPM10(INO2)
IPM10(INO2)
IPM10(ICO)
IPM10(ICO)
Rys. 9. Współczynniki zmienności współczynników modeli dla poszczególnych stacji
Jest wyraźnie widoczne, że współczynniki modelu (2) mają znacznie mniejszy
współczynnik zmienności niż współczynniki modelu (1).
3. Wnioski
Na podstawie przeprowadzonych badań można sformułować następujące wnioski:
1. Stwierdza się silną korelację liniową między imisjami cząstek stałych PM10 oraz
dwutlenku azotu i tlenku węgla. Większe wartości współczynnika korelacji liniowej
Pearsona są dla imisji cząstek stałych PM10 i tlenku węgla.
2. Istnieje duże zróżnicowanie współczynników modeli dla poszczególnych stacji –
większe dla modelu imisji cząstek stałych PM10 w zależności od imisji dwutlenku
azotu.
3. Przeprowadzone badania potwierdzają wyraźną zależność współczynników modeli
behawiorystycznych imisji cząstek stałych PM10 od warunków emisji zanieczyszczeń oraz ich rozprzestrzeniania.
Literatura:
[1]
Hoek G. et al.: Association between mortality and indicators of traffic–related air
pollution in the Netherlands: a cohort study. Lancet 2002; 360:1203–1209.
[2]
Chłopek Z., Żegota M.: Problemy modelowania emisji cząstek stałych PM10
w ruchu drogowym. Archiwum Motoryzacji 1/2004. 25–42.
[3]
Chłopek Z., Żegota M.: The emission of particulate matter PM10 from vehicles.
Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance and Reliability Nr 1 (21)/2004. 3–
13.
[4]
Chłopek Z.: Examination of a particulate matter PM10 immission model in the
environment around road transport routes. The Archives of Automotive Engineering – Archiwum Motoryzacji 1/2012.
[5]
Chłopek Z.: Modele behawiorystyczne emisji cząstek stałych PM10 ze źródeł
transportu drogowego. Zeszyty Naukowe Instytutu Pojazdów Politechniki Warszawskiej 1(82)/2011. 111–118.
[6]
Chłopek Z.: Testing of hazards to the environment caused by particulate matter
during use of vehicles. Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance and Reliability 2/2012.
[7]
Leksykon ekoinżynierii. Pod red. Gabriela Borowskiego. Polskie Towarzystwo
Inżynierii Ekologicznej. Warszawa 2010.
[8]
Bešlić I., Šega K., Šišović A.: PM10, CO and NOx concentrations in the Tuhobić
road tunnel, Croatia. Int. J. Environment and Pollution, Vol. 25, Nos. 1/2/3/4,
2005. 251–262.
186
[9]
[10]
Brussels Environment. Brussels Institute for the Management of the Environment.
Laboratory for Environmental Research: Black carbon, PM10 mass concentration, nitrogen monoxide, nitrogen oxides and particulate number concentration at
the woluwe traffic site. Period July 2009 – June 2010. Preliminary Report. September 2010
Wang F. et. al.: Particle number, particle mass and NOx emission factors at
a highway and an urban street in Copenhagen. Atmos. Chem. Phys., 10, 2745–
2764, 2010.
Streszczenie
W pracy przedstawiono wyniki badań modeli imisji cząstek stałych PM10, zbudowane zgodnie z kryterium podobieństwa funkcjonalnego. Są to modele liniowe: imisja
cząstek stałych PM10 zależna liniowo od imisji dwutlenku azotu i imisji tlenku węgla.
Do identyfikacji modeli wykorzystano wyniki badań empirycznych, prowadzonych na
stacjach nadzorowania jakości powietrza Wojewódzkiego Inspektoratu Ochrony Środowiska w Gdańsku w 2010 r. Stacje te są położone w obszarach o różnym charakterze
źródeł emisji i rozprzestrzeniania się zanieczyszczeń.
Stwierdzono silną korelację zbiorów imisji cząstek stałych PM10 z imisją: dwutlenku azotu i tlenku węgla, silniejszą dla tlenku węgla. Istnieje duże zróżnicowanie
współczynników modeli dla poszczególnych stacji – większe dla modelu imisji cząstek
stałych PM10 w zależności od imisji dwutlenku azotu.
Słowa kluczowe: cząstki stałe PM10, modelowanie imisji zanieczyszczeń
THE USE OF THE EMPIRIC TEST RESULTS OF THE AIR MONITORING
TO THE IDENTIFICATION OF THE PARTICULATE MATTER PM10
IMISSION MODEL
Abstract
The paper presents results of models of particulate PM10 imission, constructed according to the criterion of functional similarity. These are the linear models: PM10 particulates imission linearly dependent on imission of nitrogen dioxide and carbon monoxide. To identification of the models, the results of empirical studies conducted on air
quality monitoring stations of the Regional Inspectorate for Environment Protection in
Gdańsk in 2010 were used. These stations are located in areas of different character of
emission sources and dispersion characteristics.
Strong correlation was found collections of the particulate matter PM10 imission of
the nitrogen dioxide and carbon monoxide imission: stronger for carbon monoxide.
There is the large variation of the model coefficients for individual stations – larger for
the imission PM10 model, depending on the imission of nitrogen dioxide.
Keywords: particulate matter PM10, modelling of pollutant imission
187